สุดยอดคู่มือสำหรับประเภทของข้อมูล

ข้อมูลประเภทต่างๆ มีบทบาทสำคัญในวิทยาศาสตร์ข้อมูล สถิติ และการวิจัยตลาด แม้แต่ในภาษาการเขียนโปรแกรม ชนิดข้อมูลจะกำหนดฟังก์ชันต่างๆ ที่จะดำเนินการขณะเขียนโค้ด บล็อกนี้อธิบายรายละเอียดหลายประเภทข้อมูลและความแตกต่างระหว่างข้อมูลเหล่านี้

ประเภทของข้อมูล

ข้อมูลแบ่งออกเป็นสองประเภทใหญ่ๆ ตามแหล่งที่มาของการรวบรวม: ข้อมูลเชิงคุณภาพและเชิงปริมาณ

ให้เราเข้าใจความแตกต่างระหว่างสองสิ่งนี้:

• ข้อมูลที่รวบรวมในรูปของตัวเลขเป็นข้อมูลที่เป็นตัวเลขหรือเชิงปริมาณ ในทางกลับกัน ข้อมูลที่ไม่สามารถแสดงเป็นตัวเลขได้เรียกว่าข้อมูลเชิงคุณภาพ มันถูกอธิบายว่าเป็นข้อมูลหรือคำอธิบายเกี่ยวกับรายการหรือบุคคล
• แม้ว่าข้อมูลเชิงปริมาณสามารถวัดได้ แต่เชิงคุณภาพไม่สามารถวัดได้และมีภาษาอธิบาย เช่น สีและอารมณ์
• วัตถุประสงค์ของข้อมูลเชิงปริมาณคือการนับจำนวน ในทางตรงกันข้าม ข้อมูลเชิงคุณภาพจะวัดว่าทำได้อย่างไรและทำไม
• นักวิจัยรวบรวมข้อมูลเชิงปริมาณโดยการนับหรือวัด ในขณะที่เราต้องสังเกตและจดข้อสังเกตเพื่อรวบรวมข้อมูลเชิงคุณภาพ
• ข้อมูลเชิงปริมาณยังคงเหมือนเดิมในสถานการณ์ที่คล้ายคลึงกัน อย่างไรก็ตาม ข้อมูลเชิงคุณภาพเป็นเรื่องส่วนตัว มันแตกต่างกันไปในแต่ละบุคคลและสถานการณ์
• ข้อมูลเชิงปริมาณจะถูกรวบรวมผ่านเครื่องมือ แบบสอบถาม แบบสำรวจ และเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูล อาจเป็นข้อมูลมือสองเนื่องจากรวบรวมจากแหล่งต่างๆ ในทางกลับกัน ข้อมูลเชิงคุณภาพมักจะเป็นข้อมูลสดหรือโดยตรงเพราะผู้วิจัยรวบรวมข้อมูลผ่านการสังเกต

ข้อมูลเชิงคุณภาพและเชิงปริมาณแบ่งออกเป็น 2 หมวดหมู่ย่อยแต่ละหมวด ข้อมูลเชิงคุณภาพแบ่งออกเป็นข้อมูลที่ระบุและลำดับ เชิงปริมาณถูกจัดประเภทเพิ่มเติมเป็นข้อมูลอัตราส่วนและช่วงเวลา

1. ข้อมูลที่ระบุ

คำว่า 'nominal' มาจาก Nomenclature ซึ่งหมายถึงชื่อ ดังนั้น nominal data จึงเป็นชื่อของชุดข้อมูลตัวแปรที่แบ่งออกเป็นกลุ่มต่างๆ ในข้อมูลที่ระบุ องค์ประกอบจะไม่ถูกจัดเรียงอย่างเป็นระเบียบ แต่แยกจากกันตามลักษณะหรือลักษณะ ป้ายกำกับหรือชื่อกลุ่มที่เก็บข้อมูลตัวแปรไว้เรียกว่าข้อมูลที่ระบุ ไม่ได้วัดหรือคำนวณ องค์ประกอบจะถูกแบ่งออกเป็นกลุ่มต่างๆ ข้อมูลที่กำหนดเรียกอีกอย่างว่าข้อมูลหมวดหมู่

ต่อไปนี้เป็นตัวอย่างของข้อมูลที่ระบุ:

• สี (เทา ดำ และขาว)
• เสื้อผ้า (กระโปรง กางเกงยีนส์ และเดรส)

2. ข้อมูลลำดับ

ลำดับชื่อมาจากคำว่าคำสั่ง ดังนั้นเราจึงสามารถเข้าใจได้ว่าข้อมูลลำดับหมายถึงข้อมูลที่อยู่ในลำดับ มีรูปแบบลำดับชั้นในข้อมูลลำดับ

ต่อไปนี้คือตัวอย่างบางส่วนของข้อมูลลำดับ:

• การตอบสนองความพึงพอใจของลูกค้า (ดี ดีมาก ปานกลาง แย่ และแย่มาก)
• คะแนนสอบ (A, B, C, D, E)

ความแตกต่างระหว่างข้อมูลเล็กน้อยและลำดับ:

• ข้อมูลลำดับถูกจัดเรียงในรูปแบบลำดับชั้น ในขณะที่ข้อมูลที่ระบุจะถูกจัดระเบียบตามลักษณะเฉพาะหรือลักษณะเฉพาะ

• ข้อมูลที่ระบุจะถูกรวบรวมโดยการถามคำถามปลายเปิดหรือคำถามแบบปรนัย ในทางกลับกัน ข้อมูลลำดับจะถูกรวบรวมผ่านมาตราส่วนการให้คะแนน

3. ข้อมูลช่วงเวลา

เรียกอีกอย่างว่าข้อมูลจำนวนเต็ม ข้อมูลช่วงเวลาประกอบด้วยข้อมูลเช่นตัวเลขที่สามารถวัดหรือจัดเรียงบนมาตราส่วนได้ ตามชื่อที่แนะนำ องค์ประกอบในข้อมูลช่วงเวลาจะถูกจัดเรียงตามช่วงเวลาปกติ ช่องว่างระหว่างสององค์ประกอบใดๆ ในข้อมูลช่วงเวลาจะเท่ากันเสมอ เราสามารถเพิ่มหรือลบค่าข้อมูลช่วงเวลาได้ อย่างไรก็ตาม ค่าไม่สามารถคูณหรือหารค่าได้ ไม่มีจุดเริ่มต้นหรือศูนย์ในข้อมูลช่วงเวลา มีการใช้กันอย่างแพร่หลายในการวิจัยตลาดเนื่องจากมีความสม่ำเสมอ

• องค์กรใช้การวิเคราะห์ SWOT ในข้อมูลช่วงเวลาเพื่อค้นหาจุดแข็งและจุดอ่อนของตน

• ข้อมูลช่วงเวลาใช้ในการวิเคราะห์แนวโน้มเพื่อวิจัยข้อมูลเชิงลึกของตลาดในช่วงเวลาเฉพาะ

4. อัตราส่วนข้อมูล

มีความคล้ายคลึงกันมากระหว่างข้อมูลช่วงเวลาและข้อมูลอัตราส่วน องค์ประกอบในข้อมูลอัตราส่วนยังจัดเรียงบนมาตราส่วนด้วยระยะห่างสม่ำเสมอระหว่างสองค่า อย่างไรก็ตาม ความแตกต่างของข้อมูลอัตราส่วนคือ ค่าทั้งสองมีสัดส่วนกัน มีอัตราส่วนระหว่างสองค่า ใช้เพื่อทำนายยอดขายของผู้บริโภคหรือพฤติกรรมของลูกค้า

ความแตกต่างระหว่างข้อมูลช่วงเวลาและอัตราส่วน:

• ไม่มีจุดศูนย์ในข้อมูลช่วงเวลา จึงสามารถมีค่าลบบนมาตราส่วนได้ อย่างไรก็ตาม ในข้อมูลอัตราส่วน มีค่าเป็นศูนย์ ดังนั้นจึงไม่มีค่าลบในข้อมูลอัตราส่วน
• ในข้อมูลช่วงเวลา ค่าเฉลี่ยเลขคณิตจะคำนวณ ในขณะที่ข้อมูลอัตราส่วน จะคำนวณค่าเฉลี่ยทางเรขาคณิต

ประเภทของข้อมูลในภาษาซี

ตัวแปรในภาษาซีมีประเภทข้อมูลต่างกัน พวกเขาแบ่งออกเป็นหมวดหมู่ต่อไปนี้:

1. พื้นฐาน

เหล่านี้เป็นชนิดข้อมูลพื้นฐานที่มีข้อมูลแบบลอยตัวและจำนวนเต็ม ข้อมูลพื้นฐานแบ่งออกเป็นสี่ประเภทเพิ่มเติม:

• Char:- ชนิดข้อมูลนี้เก็บอักขระตัวเดียวในหน่วยความจำไบต์เดียว
• Int: มันเก็บจำนวนเต็ม จำนวนเต็มที่มีค่าบวกหรือลบแต่ไม่ประนีประนอมกับทศนิยม
• Float:- ประเภทข้อมูล Float ในภาษา C แสดงถึงตัวเลขลอยตัวหรือค่าเลขชี้กำลัง
• Double:- คล้ายกับ float แต่ขนาดหน่วยความจำในประเภทข้อมูล float คือ 4 ไบต์ ในขณะที่ double ขนาดหน่วยความจำคือ 8 ไบต์

2. แจกแจง

ชนิดข้อมูลที่แจกแจงมีค่าคงที่อินทิกรัล ผู้ใช้ใช้คีย์เวิร์ด enum เพื่อกำหนดจำนวนเต็ม Enum ทำหน้าที่เป็นภาษารหัสที่ช่วยให้ผู้ใช้จดจำค่าได้ง่ายขึ้น ผู้ใช้มีตัวเลือกในการเปลี่ยนการตั้งค่าเริ่มต้น

3. โมฆะ

ตามชื่อที่แนะนำ ความว่างเปล่าเป็นประเภทข้อมูลว่างที่ไม่มีค่า ใช้เมื่อโปรแกรมเมอร์ไม่ต้องใส่ค่าส่งคืน

4. ที่ได้รับ

ประเภทข้อมูลที่ได้รับคือสิ่งที่ไม่ได้สร้างขึ้น แต่ได้มาจากประเภทข้อมูลที่สร้างขึ้น ชนิดข้อมูลที่ได้รับแบ่งออกเป็นประเภทต่อไปนี้:

• ฟังก์ชัน:- ฟังก์ชันเป็นส่วนเฉพาะที่ใช้ในการดำเนินการหรืองานที่กำหนดไว้ ประหยัดเวลาเนื่องจากผู้ใช้ไม่ต้องทำซ้ำบรรทัดเดียวกันหลายครั้งขณะเขียนโค้ด

• Array:- เมื่อรวบรวมตัวแปรหลายตัวที่อยู่ในสถานที่ต่างๆ เข้าด้วยกัน จะเรียกว่าอาร์เรย์

• พอยน์เตอร์:- เมื่อที่อยู่ถูกแสดงเป็นสัญลักษณ์ จะเรียกว่าพอยน์เตอร์ ตัวอย่างเช่น ตัวชี้ที่บันทึกที่อยู่ของจำนวนเต็มจะถูกเรียกว่าตัวชี้จำนวนเต็ม

• ข้อมูลอ้างอิง:- ชื่ออื่นของตัวแปรที่มีอยู่เรียกว่าเป็นข้อมูลอ้างอิง มันถูกประกาศโดยใช้ &.

ประเภทของข้อมูลใน Java

ชนิดข้อมูลใน Java แนะนำวิธีที่โปรแกรมเมอร์จะใช้ข้อมูลนั้น มันจำกัดการทำงานอื่นๆ ของข้อมูลนั้น ต่อไปนี้เป็นประเภทข้อมูลต่างๆ ใน ​​Java:

1. ดั้งเดิม:-

ชนิดข้อมูลที่กำหนดไว้ล่วงหน้าในภาษา Java เรียกว่าชนิดข้อมูลพื้นฐาน มีแปดประเภท :

• Char
• ไบต์
• สั้น
• Int
• ยาว
• ลอย
• สองเท่า
• บูลีน

2. ไม่ใช่ดึกดำบรรพ์

ตรงกันข้ามกับประเภทข้อมูลดั้งเดิม ข้อมูลที่ไม่ใช่แบบพื้นฐานไม่ได้ถูกกำหนดโดยภาษา Java แต่ได้รับการออกแบบโดยโปรแกรมเมอร์

โอกาสในการทำงานในสาขาข้อมูล

ต่อไปนี้คือโอกาสทางอาชีพที่ทำกำไรได้มากที่สุดในภาคข้อมูล

1. นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

หากคุณต้องการประกอบอาชีพในภาคข้อมูล งานนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลอาจเป็นงานที่ดีที่สุดสำหรับคุณ จากข้อมูล ของ Forbes งานที่เป็นที่ต้องการตัวมากที่สุดในอเมริกาคืองานของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล US News and World Report ยังได้จัดอันดับ นัก วิทยาศาสตร์ข้อมูลให้เป็นงานด้านเทคโนโลยีที่ดีที่สุดอันดับสองในสหรัฐอเมริกา นอกจากนี้ยังเป็นงานที่ดีที่สุดอันดับที่ 6 ในงาน STEM และอยู่ในอันดับที่ 8 ในบรรดางานทั้งหมดในตลาด เงินเดือน ประจำปีเฉลี่ย ของนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลในสหรัฐอเมริกาคือ 96,565 ดอลลาร์

2. สถาปนิกข้อมูล

บทบาทของสถาปนิกข้อมูลคือการสร้างกรอบข้อมูลและจัดการฐานข้อมูล จากข้อมูลของ สำนักสถิติแรงงาน มีงานสถาปนิกข้อมูล 168,000 ตำแหน่งในสหรัฐอเมริกา ภายในสิ้นทศวรรษนี้ งานสถาปนิกข้อมูลคาดว่าจะเติบโต 8% เงินเดือน ประจำปีเฉลี่ย ของสถาปนิกข้อมูลอยู่ที่ 133,840 ดอลลาร์

3. นักวิเคราะห์ข้อมูล

นักวิเคราะห์ข้อมูลทำงานอย่างใกล้ชิดกับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อแยกรูปแบบที่ซ่อนอยู่ภายในชุดข้อมูลขนาดใหญ่และแปลงเป็นข้อมูลเชิงลึกที่พร้อมสำหรับธุรกิจ จาก ข้อมูลของ Indeed นักวิเคราะห์ข้อมูลเป็นหนึ่งในงานที่จ่ายสูงที่สุดในฟิลด์ข้อมูล เงินเดือนเฉลี่ยของนักวิเคราะห์ข้อมูลในสหรัฐอเมริกาอยู่ที่ 75,225 ดอลลาร์ต่อปี

4. วิศวกรข้อมูลขนาดใหญ่

อีกเส้นทางอาชีพที่มีแนวโน้มในภาคข้อมูลคือวิศวกรข้อมูลขนาดใหญ่ บทบาทของพวกเขารวมถึงการพัฒนา ปรับแต่ง และจัดการโซลูชันข้อมูล เงินเดือน เฉลี่ย ของวิศวกรบิ๊กดาต้าในสหรัฐอเมริกาอยู่ที่ 132,571 ดอลลาร์ต่อปี

จะเรียนรู้แนวคิดข้อมูลได้อย่างไร

หากคุณต้องการเรียนรู้เกี่ยวกับข้อมูลประเภทต่างๆ โดยละเอียดและแนวคิดทางวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่สำคัญอื่นๆ คุณต้องสำเร็จการศึกษาระดับปริญญาตรีหรือปริญญาโทสาขาวิทยาการคอมพิวเตอร์ อีกทางเลือกหนึ่งในการเรียนรู้แนวคิดเชิงทฤษฎีของการเขียนโปรแกรมข้อมูลและรับทักษะเชิงปฏิบัติไปพร้อม ๆ กันคือการเรียนหลักสูตรประกาศนียบัตรด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล

คุณสามารถตรวจสอบ โปรแกรมใบรับรองขั้นสูงใน Data Science โดย upGrad. หลักสูตรอำนวยความสะดวกการเรียนรู้ตามเวลาจริงผ่านโครงการ บางโครงการรวมถึงการวิเคราะห์ภาพยนตร์ IMDb และการวิเคราะห์ช่องว่างอุปสงค์และอุปทานของ Uber นอกจากนี้ upGrad ยังมีเซสชั่นการเรียนรู้แบบเพียร์ทูเพียร์และการให้คำปรึกษาสำหรับผู้เรียนทุกคน

บทสรุป

วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นหนึ่งในเส้นทางอาชีพที่น่าตื่นเต้นและมีแนวโน้มมากที่สุดในปัจจุบันอย่างไม่ต้องสงสัย มันได้ให้กำเนิดบทบาทหน้าที่การงานที่มีกำไรและน่าตื่นเต้นที่สุด เช่น นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล วิศวกรข้อมูล สถาปนิกข้อมูล นักวิเคราะห์ข้อมูล วิศวกร ML นักพัฒนาบิ๊กดาต้า วิศวกร IoT เป็นต้น หากคุณต้องการกระเป๋าทั้งเจ็ดนี้ - กำหนดบทบาท คุณต้องเริ่มต้นด้วยพื้นฐานของวิทยาศาสตร์ข้อมูลและขยายไปสู่แนวคิดขั้นสูงมากขึ้นทีละน้อย นี่คือเหตุผลที่หลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูลมืออาชีพเป็นวิธีที่จะไป

ลองดูหลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูลชั้นนำของเราในสหรัฐอเมริกาและลงทะเบียนวันนี้เพื่อรับผลประโยชน์!