數據類型的終極指南

各種類型的數據在數據科學、統計和市場研究中發揮著至關重要的作用。 即使在編程語言中，數據類型也定義了編碼時要執行的不同功能。 這篇博客詳細描述了多種數據類型以及它們之間的區別。

數據類型

根據收集來源，數據大致分為兩大類：定性數據和定量數據。

讓我們了解一下兩者的區別：

• 以數字形式收集的數據是數字或定量數據。 另一方面，不能用數字表示的數據稱為定性數據。 它被描述為關於物品或人的信息或描述。
• 雖然可以測量定量數據，但無法測量定性數據並且具有描述性語言 - 例如顏色和情緒。
• 定量數據的目的是統計有多少。 相反，定性數據衡量的是如何以及為什麼。
• 研究人員通過計數或測量來收集定量數據，而需要觀察並記下觀察結果以收集定性數據。
• 在類似情況下，定量數據保持不變。 然而，定性數據是主觀的。 它因人而異，因人而異。
• 定量數據是通過工具、問卷、調查和數據分析工具收集的。 它可能是二手信息，因為它是從不同來源收集的。 另一方面，定性數據通常是新鮮的或第一手的，因為研究人員通過他們的觀察來收集這些數據。

定性和定量數據分別進一步分為兩個子類別。 定性數據細分為名義數據和有序數據。 定量數據進一步分為比率數據和區間數據。

1. 標稱數據

“名詞”一詞源自命名法，意思是名稱。 因此，名義數據是分為不同組的可變數據集合的名稱。 在名義數據中，元素不是按順序排列的，而是根據特徵或特徵分開的。 存儲變量數據的組的標籤或名稱稱為名義數據。 它不是測量或計算的——元素被簡單地分為不同的組。 名義數據也稱為分類數據。

以下是名義數據的示例：

• 顏色（灰色、黑色和白色）
• 服裝（裙子、牛仔褲和連衣裙）

2. 序數數據

名稱序數源自術語 order。 因此，我們可以理解，序數數據是指按順序排列的信息。 序數數據存在分層模式。

以下是序數數據的一些示例：

• 客戶滿意度響應（好、非常好、一般、差和非常差。）
• 考試成績（A、B、C、D、E）

名義數據和有序數據之間的差異：

• 有序數據以分層模式排列，而名義數據基於特定特徵或特徵進行組織。

• 通過提出開放式問題或多項選擇題來收集名義數據。 另一方面，有序數據是通過評級量表收集的。

3. 區間數據

也稱為整數數據，區間數據包括可以測量或按比例排列的數字等信息。 顧名思義，區間數據中的元素是按一定的間隔排列的。 區間數據中任意兩個元素之間的空間總是一致的。 我們可以添加或減去間隔數據值。 但是，這些值不能相乘或相除。 區間數據沒有起點或零點。 由於其一致性，它被廣泛用於市場研究。

• 組織在區間數據中使用 SWOT 分析來找出他們的優勢和劣勢。

• 區間數據用於趨勢分析，以研究特定區間的市場洞察力。

4. 比率數據

區間數據和比率數據有很多相似之處。 比率數據中的元素也按比例排列，兩個值之間的距離一致。 但是，比率數據的不同之處在於這兩個值是成比例的。 兩個值之間存在比率。 它用於預測消費者銷售或客戶行為。

區間和比率數據的區別：

• 區間數據中沒有零點，因此刻度上可能存在負值。 但是，在比率數據中，值為零。 因此，比率數據中不能有負值。
• 在區間數據中，計算算術平均值，而在比率數據中，計算幾何平均值。

C語言中的數據類型

C 編程語言中的變量具有不同的數據類型。 它們分為以下幾類：

1. 基本

這些是包含浮點和整數數據的基本數據類型。 基礎數據進一步分為四類：

• Char：-這種數據類型將單個字符存儲在單字節內存中。
• Int：它存儲整數，具有正值或負值的整數，但不影響小數。
• Float：- C 語言中的 Float 數據類型表示浮點數或指數值。
• Double:-與float類似，但float數據類型的內存大小為4字節，而double的內存大小為8字節。

2.枚舉

枚舉數據類型包含整數常量。 用戶使用 enum 關鍵字來定義一個整數。 枚舉充當一種代碼語言，使用戶更容易記住這些值。 用戶可以選擇更改默認設置。

3. 作廢

顧名思義，void 是一個沒有值的空數據類型。 當程序員不必輸入返回值時使用它。

4. 衍生

派生數據類型是那些不是內置但從內置數據類型派生的數據類型。 派生數據類型分為以下幾類：

• 功能：-功能是用於執行定義的操作或任務的特定段。 它節省了時間，因為用戶在編碼時不必多次重複同一行。

• 數組：-將位於不同位置的多個變量收集在一起時，稱為數組。

• 指針：-當地址表示為符號時，它們被稱為指針。 例如，保存整數地址的指針將被稱為整數指針。

• 參考：-現有變量的替代名稱稱為參考。 它是使用 & 聲明的。

Java中的數據類型

Java 中的數據類型表明程序員將如何使用該數據。 它限制了該數據的其他功能。 以下是 Java 中的不同數據類型：

1. 原語：-

Java 語言中預定義的數據類型稱為原始數據類型。 它們有八種類型：

• 字符
• 字節
• 短的
• 詮釋
• 長
• 漂浮
• 雙倍的
• 布爾值

2. 非原始

與原始數據類型相反，非原始數據類型尚未由 Java 語言定義，而是由程序員設計的。

數據領域的職業機會

以下是數據領域一些最賺錢的職業機會。

1. 數據科學家

如果您想從事數據領域的職業，數據科學家的工作可能是您的最佳選擇。 據《福布斯》報導，美國最受歡迎的工作之一是數據科學家。 美國新聞與世界報導也將數據科學家列為美國第二好的技術工作。 它也是 STEM 工作中第六好的工作，在市場上所有工作中排名第八。 美國數據科學家的平均年薪為 96,565 美元。

2. 數據架構師

數據架構師的角色是構建數據框架和管理數據庫。 根據美國勞工統計局的數據，美國有 168,000 個數據架構師職位。 到本十年末，數據架構師的工作預計將增長 8%。 數據架構師的平均年薪為 133,840 美元。

3. 數據分析師

數據分析師與數據科學家密切合作，提取大型數據集中的隱藏模式，並將其轉化為業務就緒的洞察力。 根據Indeed的說法，數據分析師是數據領域薪酬最高的工作之一。 美國數據分析師的平均年薪為 75,225 美元。

4. 大數據工程師

數據領域另一個有前途的職業道路是大數據工程師。 他們的職責包括開發、定制和管理數據解決方案。 美國大數據工程師的平均年薪為 132,571 美元。

如何學習數據概念？

如果您想詳細了解各種數據類型和其他重要的數據科學概念，您必須攻讀計算機科學學士學位或碩士學位。 學習數據編程的理論概念並同時獲得實踐技能的另一種選擇是攻讀數據科學證書課程。

您可以查看數據科學高級證書課程 由升級。 該課程通過項目實現實時學習。 其中一些項目包括 IMDb 電影分析和分析 Uber 供需差距。 除此之外，upGrad 還為所有學習者提供點對點學習和指導課程。

結論

數據科學無疑是當今最令人興奮和最有前途的職業道路之一。 它催生了一些最賺錢和最令人興奮的職業角色，例如數據科學家、數據工程師、數據架構師、數據分析師、ML 工程師、大數據開發人員、物聯網工程師等。如果你想囊括這七個中的任何一個人物角色，你必須從數據科學的基礎開始，逐漸擴展到更高級的概念。 這就是為什麼專業的數據科學課程是必經之路。

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