数据类型的终极指南

各种类型的数据在数据科学、统计和市场研究中发挥着至关重要的作用。 即使在编程语言中，数据类型也定义了编码时要执行的不同功能。 这篇博客详细描述了多种数据类型以及它们之间的区别。

数据类型

根据收集来源，数据大致分为两大类：定性数据和定量数据。

让我们了解一下两者的区别：

• 以数字形式收集的数据是数字或定量数据。 另一方面，不能用数字表示的数据称为定性数据。 它被描述为关于物品或人的信息或描述。
• 虽然可以测量定量数据，但无法测量定性数据并且具有描述性语言 - 例如颜色和情绪。
• 定量数据的目的是统计有多少。 相反，定性数据衡量的是如何以及为什么。
• 研究人员通过计数或测量来收集定量数据，而需要观察并记下观察结果以收集定性数据。
• 在类似情况下，定量数据保持不变。 然而，定性数据是主观的。 它因人而异，因人而异。
• 定量数据是通过工具、问卷、调查和数据分析工具收集的。 它可能是二手信息，因为它是从不同来源收集的。 另一方面，定性数据通常是新鲜的或第一手的，因为研究人员通过他们的观察来收集这些数据。

定性和定量数据分别进一步分为两个子类别。 定性数据细分为名义数据和有序数据。 定量数据进一步分为比率数据和区间数据。

1. 标称数据

“名词”一词源自命名法，意思是名称。 因此，名义数据是分为不同组的可变数据集合的名称。 在名义数据中，元素不是按顺序排列的，而是根据特征或特征分开的。 存储变量数据的组的标签或名称称为名义数据。 它不是测量或计算的——元素被简单地分为不同的组。 名义数据也称为分类数据。

以下是名义数据的示例：

• 颜色（灰色、黑色和白色）
• 服装（裙子、牛仔裤和连衣裙）

2. 序数数据

名称序数源自术语 order。 因此，我们可以理解，序数数据是指按顺序排列的信息。 序数数据存在分层模式。

以下是序数数据的一些示例：

• 客户满意度响应（好、非常好、一般、差和非常差。）
• 考试成绩（A、B、C、D、E）

名义数据和有序数据之间的差异：

• 有序数据以分层模式排列，而名义数据基于特定特征或特征进行组织。

• 通过提出开放式问题或多项选择题来收集名义数据。 另一方面，有序数据是通过评级量表收集的。

3. 区间数据

也称为整数数据，区间数据包括可以测量或按比例排列的数字等信息。 顾名思义，区间数据中的元素是按一定的间隔排列的。 区间数据中任意两个元素之间的空间总是一致的。 我们可以添加或减去间隔数据值。 但是，这些值不能相乘或相除。 区间数据没有起点或零点。 由于其一致性，它被广泛用于市场研究。

• 组织在区间数据中使用 SWOT 分析来找出他们的优势和劣势。

• 区间数据用于趋势分析，以研究特定区间的市场洞察力。

4. 比率数据

区间数据和比率数据有很多相似之处。 比率数据中的元素也按比例排列，两个值之间的距离一致。 但是，比率数据的不同之处在于这两个值是成比例的。 两个值之间存在比率。 它用于预测消费者销售或客户行为。

区间和比率数据的区别：

• 区间数据中没有零点，因此刻度上可能存在负值。 但是，在比率数据中，值为零。 因此，比率数据中不能有负值。
• 在区间数据中，计算算术平均值，而在比率数据中，计算几何平均值。

C语言中的数据类型

C 编程语言中的变量具有不同的数据类型。 它们分为以下几类：

1. 基本

这些是包含浮点和整数数据的基本数据类型。 基础数据进一步分为四类：

• Char：-这种数据类型将单个字符存储在单字节内存中。
• Int：它存储整数，具有正值或负值的整数，但不影响小数。
• Float：- C 语言中的 Float 数据类型表示浮点数或指数值。
• Double:-与float类似，但float数据类型的内存大小为4字节，而double的内存大小为8字节。

2.枚举

枚举数据类型包含整数常量。 用户使用 enum 关键字来定义一个整数。 枚举充当一种代码语言，使用户更容易记住这些值。 用户可以选择更改默认设置。

3. 作废

顾名思义，void 是一个没有值的空数据类型。 当程序员不必输入返回值时使用它。

4. 衍生

派生数据类型是那些不是内置但从内置数据类型派生的数据类型。 派生数据类型分为以下几类：

• 功能：-功能是用于执行定义的操作或任务的特定段。 它节省了时间，因为用户在编码​​时不必多次重复同一行。

• 数组：-将位于不同位置的多个变量收集在一起时，称为数组。

• 指针：-当地址表示为符号时，它们被称为指针。 例如，保存整数地址的指针将被称为整数指针。

• 参考：-现有变量的替代名称称为参考。 它是使用 & 声明的。

Java中的数据类型

Java 中的数据类型表明程序员将如何使用该数据。 它限制了该数据的其他功能。 以下是 Java 中的不同数据类型：

1. 原语：-

Java 语言中预定义的数据类型称为原始数据类型。 它们有八种类型：

• 字符
• 字节
• 短的
• 诠释
• 长
• 漂浮
• 双倍的
• 布尔值

2. 非原始

与原始数据类型相反，非原始数据类型尚未由 Java 语言定义，而是由程序员设计的。

数据领域的职业机会

以下是数据领域一些最赚钱的职业机会。

1. 数据科学家

如果您想从事数据领域的职业，数据科学家的工作可能是您的最佳选择。 据《福布斯》报道，美国最受欢迎的工作之一是数据科学家。 美国新闻与世界报道也将数据科学家列为美国第二好的技术工作。 它也是 STEM 工作中第六好的工作，在市场上所有工作中排名第八。 美国数据科学家的平均年薪为 96,565 美元。

2. 数据架构师

数据架构师的角色是构建数据框架和管理数据库。 根据美国劳工统计局的数据，美国有 168,000 个数据架构师职位。 到本十年末，数据架构师的工作预计将增长 8%。 数据架构师的平均年薪为 133,840 美元。

3. 数据分析师

数据分析师与数据科学家密切合作，提取大型数据集中的隐藏模式，并将其转化为业务就绪的洞察力。 根据Indeed的说法，数据分析师是数据领域薪酬最高的工作之一。 美国数据分析师的平均年薪为 75,225 美元。

4. 大数据工程师

数据领域另一个有前途的职业道路是大数据工程师。 他们的职责包括开发、定制和管理数据解决方案。 美国大数据工程师的平均年薪为 132,571 美元。

如何学习数据概念？

如果您想详细了解各种数据类型和其他重要的数据科学概念，您必须攻读计算机科学学士学位或硕士学位。 学习数据编程的理论概念并同时获得实践技能的另一种选择是攻读数据科学证书课程。

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结论

数据科学无疑是当今最令人兴奋和最有前途的职业道路之一。 它催生了一些最赚钱和最令人兴奋的职业角色，例如数据科学家、数据工程师、数据架构师、数据分析师、ML 工程师、大数据开发人员、物联网工程师等。如果你想囊括这七个中的任何一个人物角色，你必须从数据科学的基础开始，逐渐扩展到更高级的概念。 这就是为什么专业的数据科学课程是必经之路。

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