4 种数据类型：名义型、有序型、离散型、连续型

数据是指为特定目的收集和翻译的信息集合。 每天产生超过2.5 quintillion 数据，以特定方式利用它至关重要，这样它才能为计算机和人类提供更好的实践价值。

数据以图表、图形和表格的形式组织和存储。 数据是一种无价的商品，如果使用得当，它有可能为任何组织带来非凡的收益。 为了以最大效率使用数据，必须无差错地存储数据。 最好的方法是将其分成不同的部分或类型。

数据有两种形式，定量数据和定性数据。 这些数据形式进一步分为四类：名义型、有序型、离散型和连续型。

让我们继续阅读以详细了解有关数据类型的更多信息。

统计中不同类型的数据

下面列出了两种类型的数据：

1. 定性数据

也称为分类数据，这种类型的数据既不以数字形式测量也不计数。 这种形式的数据是按类别而不是数字收集的，通常由文本和照片组成。 定性数据谈论一个人的情绪。 它有助于市场研究人员了解和理解客户的品味和偏好，以便他们可以根据客户的需求进一步制定新策略。 定性数据有助于提供深入分析。

定性数据分为两部分：

标称数据

第一种类型的定性数据是标称数据，它标记没有数值的变量。 它是一种无法测量的数据形式。

让我们通过一个例子来理解标称数据。 例如，汽车的颜色可以是黑色、红色或橙色。 在这里我们需要认识到没有一种颜色比另一种颜色更大。 它仅代表汽车的特定颜色。

标称数据不遵循任何层次结构。 这类数据被用于教育、医疗、商业等领域，用于收集和进行相关评估。 分析师借助公众调查收集名义数据，以进一步分析并得出结果。

序数数据

有序数据值也被分组到类别中，就像名义数据一样。 这种数据被认为是定量和定性数据的混合，同时它遵循特定的层次结构模式。

让我们举个例子来更好地理解序数数据。 例如，人们在社会中的经济地位。 通常有三种社会经济地位类别：高、中和低。 在这里我们可以确定上层阶级被认为优于中产阶级。 因此，顺序数据遵循特定的层次结构模式。

名义数据与有序数据

以下是名义数据和有序数据之间的差异：

• 名义数据不能相互比较，而序数数据可用于按自然顺序比较不同的项目。
• 标称数据是一种定性数据，而有序数据类型是指介于定性数据和定量数据之间的数据。
• 名义数据不使用数值，而有序数据使用数值。

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2. 量化数据

在定量数据中，信息是可计数和测量的。 此类数据可用于统计操作，并以饼图、直方图和条形图表示。 这些数据在统计中起着重要作用。 研究人员使用定量数据来解决“什么”和“如何”的问题。 这种形式的数据经常用于数学计算或统计分析。

量化数据又分为两部分：

离散数据

discrete 这个词的意思是分开的。 离散数据值可以计数但不能测量，因为它只包含固定值。 数据易于可视化和计算，因为数字通常是整数。 离散数据往往很容易计算，因为它以图形和散点图的形式组织。

例如，一盒巧克力的数量或班级中的学生数量都是离散数据的示例。 离散数据以条形图和饼图表示，它们进一步用于比较不同和独特的数据点。

连续数据

连续数据是一种定量数据，它以易于测量的较小部分表示信息。 与其他数据类型相比，连续数据更准确。 身高、体重和温度是连续数据的示例。 尽管提供了准确性，但连续数据类型往往会随时间而变化。 例如，一个人的身高在未来几年会发生变化。

离散数据与连续数据

下面给出了离散数据和连续数据之间的一些差异：

• 离散数据是可数的，而连续数据是可测量的。
• 离散数据中的值不能分成更小的部分，而在连续数据中，复杂的值可以分成更小、更易用的部分。
• 离散数据由条形图表示，而连续数据主要由直方图表示。

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数据意义

数据在推动几家企业增长方面的作用非常明显。 数据在建立一个蓬勃发展的组织方面发挥着重要作用，该组织始终致力于通过数据驱动的洞察力解决其低效率问题，以更好地了解其业务和客户。 以下是数据如何影响不同的领域以表明其重要性。

知情决策

数据帮助组织收集与不同业务方面相关的信息和知识，从客户行为到最新趋势。 这进一步帮助领导者做出明智的决定。 因此，干净且结构化的数据对于基于数据驱动的事实进行更好的推理和降低风险的决策至关重要。

深入了解

对数据的深入理解有助于为个人和组织获得准确的洞察力。 领导者应该了解企业的​​各个方面是如何执行的，以实现其目标，这只有在以数据为主导的组织流程分析的帮助下才有可能实现。

有效解决问题

当任何产品未能促进销售时，数据可帮助组织发现其失败的原因和根本原因。 除了需要改进的方面的报告卡外，数据还可以帮助组织得出有效的结论，从而扩展可能的解决方案。

理解用户行为

对于一个成功的组织来说，了解客户的需求以及公司对他们如何满足要求的态度是必不可少的。 数据可以帮助企业更好地了解和了解其潜在客户。 这将使他们能够确定受众的具体需求。

除了用户体验，个人成长是数据可以影响的另一个方面。 例如，跟踪特定员工的年度目标和成功目标使管理实体能够评估他们的年度绩效。

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参展流程改进

数据有助于减少资源浪费，从而改进流程。 此外，它还有助于领导者了解组织在流程中的弱点、障碍或故障。 因此，数据在每个业务中都起着至关重要的作用。 借助从不同数据库中提取的见解，公司可以监督正在进行的流程的每个步骤及其漏洞，这些漏洞可以进一步改进，使项目取得成功。

结论

在将数据用于为企业的不同机构提供燃料之后，数据在不同领域的重要性显而易见。 从了解员工绩效到鼓励营销团队吸收按需技术以获得更好的客户体验。 了解数据类型及其在评估中的重要性对于采用创新的数据分析工具至关重要，这可以帮助您获得最大的业务价值。

大量利用数据的此类领域之一是业务分析，它使用建立在大型数据库上的统计模型来为组织获取有见地的信息。 如果您有兴趣选择商业分析职业，请查看 upGrad 的商业分析科学硕士。

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