4 типа данных: номинальные, порядковые, дискретные, непрерывные

Данные относятся к сбору информации, которая собирается и преобразуется для определенных целей. Ежедневно создается более 2,5 квинтиллионов данных , поэтому крайне важно использовать их определенным образом, чтобы они приносили пользу компьютерам и людям для улучшения практики.

Данные организованы и хранятся в виде диаграмм, графиков и таблиц. Данные — это бесценный ресурс, который может принести исключительную пользу любой организации при разумном использовании. Чтобы использовать их с максимальной эффективностью, данные должны храниться без ошибок. Лучший способ сделать это — разделить его на разные разделы или типы.

Существуют две формы данных : количественные данные и качественные данные. Эти формы данных подразделяются на четыре категории: номинальные, порядковые, дискретные и непрерывные.

Давайте прочитаем, чтобы узнать больше о типах данных в деталях.

Различные типы данных в статистике

Ниже перечислены два типа данных :

1. Качественные данные

Этот тип данных, также известный как категориальные данные, не измеряется и не подсчитывается в виде чисел. Эта форма данных собирается по категориям, а не по номерам, и обычно состоит из текста и фотографий. Качественные данные говорят об эмоциях человека. Это помогает исследователям рынка знать и понимать вкусы и предпочтения своих клиентов, чтобы они могли в дальнейшем создавать новые стратегии в соответствии с требованиями клиентов. Качественные данные помогают проводить глубокий анализ.

Качественные данные делятся на две части :

Номинальные данные

Первый тип качественных данных — это номинальные данные, которые обозначают переменные без числового значения. Это форма данных , которую невозможно измерить.

Давайте разберем номинальные данные на примере. Например, цвет автомобиля может быть черным, красным или оранжевым. Здесь нам нужно понять, что ни один цвет не лучше другого. Он просто представляет определенный цвет автомобиля.

Номинальные данные не подчиняются какой-либо иерархии. Такие данные используются в таких областях, как образование, здравоохранение и бизнес, для сбора и проведения соответствующих оценок. Аналитики собирают номинальные данные с помощью опросов населения для дальнейшего анализа и получения результатов.

Порядковые данные

Порядковые значения данных также сгруппированы по категориям, как и номинальные данные. Этот тип данных считается смесью количественных и качественных данных, хотя он следует определенной модели иерархии.

Давайте возьмем пример, чтобы еще лучше понять порядковые данные. Например, экономический статус людей в обществе. Обычно выделяют три категории социально-экономического статуса: высокий, средний и низкий. Здесь мы можем определить, что высокий класс считается выше среднего класса. Таким образом, порядковые данные следуют определенному шаблону иерархии.

Номинальные данные против порядковых данных

Вот различия между номинальными и порядковыми данными, перечисленными ниже:

• Номинальные данные нельзя сравнивать друг с другом, тогда как порядковые данные можно использовать для сравнения различных предметов в естественном порядке.
• Номинальные данные — это один из типов качественных данных, тогда как порядковый тип данных считается промежуточным между качественными данными и количественными данными.
• Номинальные данные не используют числовые значения, тогда как порядковые данные используют числовые значения.

Изучайтеонлайн-курсы по науке о данныхв лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

2. Количественные данные

В количественных данных информация поддается исчислению и измерению. Такие данные могут использоваться для статистических манипуляций и представлены в виде круговых диаграмм, гистограмм и гистограмм. Такие данные играют важную роль в статистике. Исследователь использует количественные данные для решения проблем «что» и «как». Эта форма данных часто используется в математических вычислениях или статистическом анализе.

Количественные данные далее делятся на две части:

Дискретные данные

Слово дискретный означает отдельный. Дискретное значение данных можно подсчитать, но нельзя измерить, поскольку оно содержит только фиксированные значения. Данные легко визуализировать и рассчитать, поскольку числовое значение обычно представляет собой целое число. Дискретные данные, как правило, легко вычисляются, поскольку они организованы в виде графиков и точечных диаграмм.

Например, количество шоколадных конфет в коробке или количество учеников в классе являются примерами дискретных данных. Дискретные данные представлены в виде гистограмм и круговых диаграмм, которые в дальнейшем используются для сравнения различных и уникальных точек данных.

Непрерывные данные

Непрерывные данные — это тип количественных данных, которые представляют информацию в более мелких частях, которые легко измерить. Непрерывные данные более точны по сравнению с другими типами данных. Рост, вес и температура являются примерами непрерывных данных. Несмотря на точность, непрерывный тип данных имеет тенденцию меняться со временем. Например, рост человека изменится в ближайшие годы.

Дискретные данные против непрерывных данных

Некоторые различия между дискретными и непрерывными данными приведены ниже:

• Дискретные данные поддаются счету, тогда как непрерывные данные поддаются измерению.
• Значения в дискретных данных не могут быть разделены на более мелкие части, тогда как в непрерывных данных комплексные значения могут быть сегментированы на более мелкие, более пригодные для использования части.
• Дискретные данные представлены гистограммами, тогда как непрерывные данные представлены в основном гистограммами.

Ознакомьтесь с нашими программами по науке о данных в США

Значение данных

Роль данных в подпитке роста для нескольких предприятий довольно очевидна. Данные играют заметную роль в создании процветающей организации, которая постоянно работает над своей неэффективностью с помощью аналитических данных, основанных на данных, чтобы лучше понять свой бизнес и клиентов. Вот как данные влияют на различные домены, чтобы отметить их важность.

Информированное принятие решений

Данные помогают организации собирать информацию и знания, связанные с различными аспектами бизнеса, от поведения клиентов до последних тенденций. Это также помогает руководителю принимать взвешенные решения. Таким образом, чистые и структурированные данные жизненно важны для лучшего обоснования и менее рискованных решений, основанных на фактах, основанных на данных.

Глубокое понимание

Глубокое понимание данных помогает получить точную информацию для отдельных лиц и организаций. Руководители должны понимать, как работает каждый аспект бизнеса, чтобы достичь своей цели и задач, что возможно только с помощью анализа организационных процессов на основе данных.

Эффективное решение проблем

Когда какой-либо продукт не способствует продажам, данные помогают организациям обнаружить причину и глубинные причины его провала. Наряду с табелем успеваемости аспектов, которые нуждаются в улучшении, данные также помогают организациям прийти к правильному выводу, расширяя возможные решения.

Понимание поведения пользователя

Для успешной организации важно понимать потребности клиентов и позицию компании в отношении того, насколько хорошо они могут выполнять требования. Данные могут помочь бизнесу лучше узнать и понять своих потенциальных клиентов. Это позволит им определить конкретные потребности своей аудитории.

Наряду с пользовательским опытом, личностный рост — еще один аспект, на который могут влиять данные. Например, отслеживание годовых целей и успешных целей конкретных сотрудников позволяет управляющим организациям оценивать их годовую производительность.

Прочтите наши популярные статьи о науке о данных в США

Демонстрация улучшения процесса

Данные помогают сократить потери ресурсов, тем самым улучшая процессы. Кроме того, это помогает лидерам узнать о слабых сторонах организации, препятствиях или сбоях в процессе. Следовательно, данные играют жизненно важную роль в любом бизнесе. С помощью информации, извлеченной из различных баз данных, компании могут контролировать каждый этап текущего процесса, а также его уязвимости, которые можно дополнительно улучшить, чтобы сделать проект успешным.

Заключение

Значение данных в различных областях становится очевидным после их использования для подпитки различных органов бизнеса. От понимания производительности сотрудников до поощрения маркетинговых команд к освоению востребованных технологий для улучшения качества обслуживания клиентов. Знание типов данных и их важности для оценки необходимо для внедрения инновационных инструментов анализа данных, которые могут помочь вам извлечь максимальную пользу для вашего бизнеса.

Одной из таких областей, в которой активно используются данные, является бизнес-аналитика, в которой используются статистические модели, построенные на больших базах данных, для получения полезной информации для организаций. Если вы заинтересованы в выборе карьеры в области бизнес-аналитики, ознакомьтесь с программой UpGrad Masters of Science в области бизнес-аналитики .

Эта программа, предлагаемая под руководством ведущего института Сан-Франциско Golden Gate University, охватывает такие темы, как бизнес-аналитика, машинное обучение, прогнозная аналитика, обработка естественного языка и многое другое, чтобы помочь вам получить прибыльные возможности.