Каковы основные типы данных?

6 мая 2021 г.

Данные — это совокупность информации, которую профессионалы используют для анализа или справочной информации. Подавляющее большинство отраслей используют данные в той или иной форме по разным причинам. Если вы регулярно работаете с данными, может быть полезно разобраться в нескольких различных категориях данных, чтобы знать, какую пользу каждый тип может принести вам или вашему бизнесу. В этой статье мы обсудим различные типы данных, а также то, как данные обычно используются на рабочем месте.

Типы данных

Поскольку профессионалы используют данные для разных целей, важно разбивать данные на разные категории. Это может помочь тем, кто работает с определенными наборами данных, эффективно управлять данными и правильно их использовать.

Вот несколько типов данных вместе с их определением и примерами:

Количественный

Количественные данные — это данные, которые специалисты могут количественно оценить или измерить с помощью чисел. Количественные данные являются наиболее часто используемым типом данных в статистическом анализе, поскольку их проще всего представлять в виде графиков и использовать в формулах. Например, вы можете отображать количественные данные на графике или определять их корреляцию с другими данными.

Некоторые примеры количественных данных включают:

• Рост человека

• Температура

• Скорость поезда

• Количество времени, необходимое для выполнения задачи

• Результаты теста

Качественный

В отличие от количественных данных, профессионалы не могут измерить или представить качественные данные с помощью чисел. Вместо этого качественные данные состоят из таких элементов, как слова, символы или изображения. Качественные данные также известны как категориальные данные, поскольку вы можете группировать эти данные по разным категориям. Вместо того, чтобы отвечать на вопросы, требующие числового ответа, качественные данные направлены на определение того, как и почему что-то произошло.

Общие примеры качественных данных включают:

• Имена

• Страны

• Цвета

• Дни и месяцы

• Еда и напитки

Номинальный

Номинальные данные представляют собой более узкий тип качественных данных. По сути, он применяет имя к чему-либо или помечает это в категории. С номинальными данными невозможно упорядочить вещи от высшего к низшему. Примером номинальных данных является цвет волос. Эта номинальная переменная может иметь несколько категорий, таких как коричневый, светлый и рыжий, которые невозможно упорядочить иерархически.

Другие примеры номинальных данных включают:

• Пол

• Музыкальные жанры

• Любимые животные

Порядковый номер

Порядковые данные включают данные, которые имеют определенный порядок. Однако вы не можете сдвигать или вычислять эти данные по-другому, потому что порядковые данные отображают только последовательность. Порядковые данные представляют собой смесь номинальных и количественных данных. Существует определенный порядок, как и в количественных данных, но порядок, по сути, действует как метка, как и в номинальных данных. Например, результаты гонки являются порядковыми данными. Эти позиции являются числами, но остаются неизменными после окончания гонки.

Другие примеры порядковых данных включают:

• Рейтинг фильмов по шкале от одного до пяти

• Буквенные оценки

• Позиция спортивной команды в турнирной таблице дивизиона или конференции

Дискретный

Дискретные данные — это тип количественных данных, которые профессионалы не могут разделить на части. Он работает только с целыми числами. Например, население города — это дискретные данные. Людей нельзя разделить дробями, поэтому эти данные дискретны.

Некоторые другие примеры дискретных данных включают:

• Количество клиентов, которых бизнес получает в месяц

• Количество писем в вашем почтовом ящике

• Количество голов, забитых в футбольном матче

Непрерывный

В отличие от дискретных данных, профессионалы могут разделить непрерывные данные на дроби или другие части, сохраняя при этом их значение. Примером непрерывных данных являются измерения времени. Вы можете измерять время в годах или разделить его на более мелкие части, например, на месяцы, недели, дни, часы или минуты.

Несколько других примеров непрерывных данных включают в себя:

• Высота дерева

• Скорость самолета

• Сколько времени нужно, чтобы совершить поездку

• Стоимость товара

Интервал

Интервальные данные включают как порядок переменных, так и различия между ними. Интервальные данные измеряют пространство между двумя фрагментами данных. Например, измерение температуры снаружи в разные дни дает вам данные за интервалы. Если вы измерите температуру 65 градусов в первый день и 70 градусов во второй день, вы получите число интервалов 5 градусов. Однако, если вы начнете с 70 градусов и упадете до 65 градусов, у вас будет интервал -5 градусов.

В предыдущем примере как значение переменной, так и порядок влияют на данные интервала. Еще одним важным свойством интервальных данных является то, что пространство между каждым интервалом находится на одинаковом расстоянии друг от друга.

Другие примеры включают:

• Оценки в течение семестра

• Рейтинг команды в течение сезона

• результаты IQ-тестов

Соотношение

Данные отношения аналогичны интервальным данным, но имеют два основных отличия. Данные отношения допускают нулевые значения, чего нет в интервальных данных. Кроме того, данные отношения не могут включать отрицательные значения. Примером данных отношения является рост человека, поскольку у человека не может быть отрицательного роста.

Примеры данных соотношения включают:

• Вес человека

• Количество часов, которые вы тренируетесь ежедневно

• Возраст человека

Кто использует данные на рабочем месте?

Поскольку данные охватывают множество различных применений, разные отрасли используют анализ данных по разным причинам. Например, менеджер по маркетингу может использовать данные при определении количества показов, произведенных публикацией в социальной сети. Кроме того, копирайтеры часто следят за тем, чтобы их контент соответствовал требованиям по количеству слов, а художники измеряли размер своего холста.

Однако некоторые роли используют данные больше, чем другие. Некоторые профессии, которые в значительной степени сосредоточены на использовании данных, включают:

• Аналитик данных

• Инженер данных

• Администратор базы данных

• Архитектор данных

Как данные используются на рабочем месте?

Предприятия и организации используют данные различными способами. Некоторые распространенные способы, которыми профессионалы могут использовать данные, включают:

• Заработная плата сотрудников и определение надбавок

• Анализ посещаемости сайта

• Отслеживание времени, потраченного на определенные задачи

• Анализ бюджета

• Определение времени доставки

• Оценка отзывов клиентов