البيانات المنفصلة مقابل البيانات المستمرة: ما هو الفرق؟

قد يبدو تعلم الفرق بين البيانات المنفصلة والمستمرة وحالات الاستخدام أمرًا مربكًا. ومع ذلك ، فإن الرؤى المستندة إلى البيانات تلعب دورًا مهمًا في نجاح الأعمال. يمكن للمحترفين الذين يفهمون أنواع البيانات الفريدة هذه تحديد الفرص حيث يمكن أن تكون البيانات في متناول اليد. يمكن لمتخصصي التسويق الاستفادة من هذه المعلومات لتحسين استراتيجياتهم وتحسين الحملات الإعلانية.

ما هي البيانات العددية؟

البيانات العددية ، والمعروفة أيضًا بالكمية ، هي نوع بيانات يتم التعبير عنه بالأرقام بدلاً من اللغة الطبيعية. تميز البيانات العددية نفسها عن أنواع بيانات نموذج الأرقام الأخرى بقدرتها على إجراء عمليات حسابية باستخدام هذه الأرقام.

يتم تقسيم البيانات الكمية إلى نوعين من البيانات: نوع منفصل ، والذي يمثل العناصر القابلة للعد. والبيانات المستمرة التي تحدد قياس البيانات. يتم تقسيم البيانات الرقمية المستمرة إلى مزيد من البيانات الفاصلة والنسبة ، والمعروفة بقياس عناصر معينة.

أساسيات البيانات المنفصلة

البيانات المنفصلة هي عدد يتضمن أعدادًا صحيحة - فقط عدد محدود من القيم ممكن. لا يمكن تقسيم هذا النوع من البيانات إلى أجزاء مختلفة. تتضمن البيانات المنفصلة المتغيرات المنفصلة التي هي أعداد صحيحة محدودة ورقمية وقابلة للعد وغير سالبة. في كثير من الحالات ، يمكن أن تبدأ البيانات المنفصلة بـ "عدد". فمثلا:

• عدد الطلاب الذين حضروا الفصل ؛
• عدد العملاء الذين اشتروا منتجات مختلفة ؛
• عدد محلات البقالة التي يشتريها الناس كل يوم ؛

يستخدم نوع البيانات هذا بشكل أساسي للتحليل الإحصائي البسيط لأنه من السهل تلخيصها وحسابها. في معظم الممارسات ، يتم عرض البيانات المنفصلة عن طريق الرسوم البيانية الشريطية والمخططات الجذعية والأوراق والمخططات الدائرية.

البيانات المستمرة - الأمر كله يتعلق بالدقة

تعتبر البيانات المستمرة هي عكس البيانات المنفصلة تمامًا. إنه نوع البيانات الرقمية التي تشير إلى العدد غير المحدد للقياسات الممكنة بين نقطتين مفترضتين.

لا تكون أعداد البيانات المستمرة دائمًا نظيفة وأعداد صحيحة ، حيث يتم جمعها عادةً من قياسات دقيقة للغاية. يسمح قياس موضوع معين بإنشاء نطاق محدد لجمع المزيد من البيانات.

غالبًا ما تحمل المتغيرات في مجموعات البيانات المستمرة علامات عشرية ، مع امتداد الرقم إلى أقصى حد ممكن. عادة ، يتغير بمرور الوقت. يمكن أن يكون لها قيم مختلفة تمامًا في فترات زمنية مختلفة ، والتي قد لا تكون دائمًا أرقامًا صحيحة. وهنا بعض الأمثلة:

• درجة حرارة الطقس
• سرعة الرياح
• وزن الاطفال

يمكن قياس البيانات المستمرة باستخدام أدوات محددة وعرضها في الرسوم البيانية الخطية والانحرافات والرسوم البيانية.

البيانات المنفصلة مقابل البيانات المستمرة - المقارنة

كلا النوعين من البيانات مهمان للتحليل الإحصائي. ومع ذلك ، يجب ملاحظة بعض الاختلافات الرئيسية قبل استخلاص أي استنتاجات أو اتخاذ قرارات. الاختلافات الرئيسية هي:

• البيانات المنفصلة هي نوع البيانات التي تحتوي على مسافات واضحة بين القيم. البيانات المستمرة هي البيانات التي تقع في تسلسل ثابت.
• البيانات المنفصلة قابلة للعد بينما مستمرة - قابلة للقياس.
• لتمثيل البيانات المنفصلة بدقة ، يتم استخدام الرسم البياني الشريطي. يتم استخدام المدرج التكراري أو الرسوم البيانية الخطية لتمثيل البيانات المستمرة بيانياً. يُظهر مخطط الوظيفة المنفصلة نقطة مميزة تظل غير متصلة. أثناء وجود رسم بياني للوظيفة المستمرة ، ترتبط النقاط بخط غير منقطع.
• تحتوي البيانات المنفصلة على قيم مميزة أو منفصلة. تتضمن البيانات المستمرة أي قيمة ضمن النطاق المفضل.

أهمية البيانات المنفصلة والمستمرة

تعد كل من البيانات المنفصلة والمستمرة ذات قيمة لجميع أنواع القرارات المستندة إلى البيانات. يتم إجراء الأبحاث والرؤى القيّمة من خلال الجمع بين مجموعتي البيانات. فيما يلي بعض الأمثلة حيث يمكن استخدام البيانات المنفصلة والمستمرة:

• التسويق والدعاية. قبل الانخراط في أي حملة تسويقية أو إعلانية ، تحتاج الشركات إلى تحليل العوامل الداخلية والخارجية التي قد تؤثر على الحملات التسويقية. في معظم الحالات ، يستخدم متخصصو التسويق تحليل SWOT. تحليل SWOT هو عبارة عن تجميع لنقاط القوة والضعف والفرص والتهديدات في العمل. الهدف الأساسي من هذا التحليل هو مساعدة الشركات على تطوير وعي كامل لجميع العوامل المشاركة في اتخاذ القرارات التي تعتمد على البيانات.
• بحث. تحظى الأنواع العددية من البيانات بشعبية بين الباحثين بسبب توافقها مع معظم التقنيات الإحصائية. تساعد البيانات المنفصلة والمستمرة في تسهيل عملية البحث.
• تحليل السكان. باستخدام تحليل الاتجاهات ، يقوم الباحثون بجمع البيانات حول معدلات مختلفة في بلد أو منطقة لفترة معينة والتنبؤ بالسكان في المستقبل. قد يشمل ذلك المواليد ومعدلات الوفيات وشعبية اللغات وما إلى ذلك. يلعب توقع التركيبة السكانية لبلد ما دورًا حيويًا في الاقتصاد.
• تطوير المنتج. يستخدم باحثو المنتج تحليل مدى الوصول والتردد غير المكرر (TURF) للتحقق مما إذا كان المنتج أو الخدمة الجديدة سيحظى بالطلب وسيتم استقباله جيدًا في السوق المستهدف أثناء مرحلة تطوير المنتج.

ومع ذلك ، فإن تنفيذ البيانات المنفصلة أو المستمرة قد لا يوفر دائمًا نتائج دقيقة ، حيث توجد تحديات تتعلق بتحليل البيانات الرقمية فقط. فمثلا:

• يمكن أن يكون البحث المنفصل أو المستمر عن البيانات محدودًا في سعيهم وراء العلاقات الإحصائية. يمكن أن يؤدي إلى تجاهل الباحثين للرؤى القيمة. من خلال التركيز فقط على الأرقام ، يتعرض المحلل لخطر فقدان معلومات الصورة الكبيرة التي يمكن أن تفيد الشركة.
• عند إجراء البحث ، يحتاج المحللون إلى تطوير فرضية وإنشاء نموذج لجمع البيانات وتحليلها. أي أخطاء في الإعداد أو انحياز من جانب المحللين أو أخطاء في التنفيذ يمكن أن تشوه النتائج. في بعض الأحيان ، قد يكون التوصل إلى فرضية أمرًا شخصيًا ، خاصةً إذا كان هناك سؤال محدد يحتاج إلى إجابة وإثبات ليس فقط بالبيانات الرقمية.

كيفية جمع وتجميع البيانات الرقمية

على الرغم من صعوبة البيانات المنفصلة والمستمرة ، فهي النوع الأكثر فائدة في التحليل الإحصائي. تسمح البيانات الرقمية للشركات باتخاذ قرارات تعتمد على البيانات والبحث عن الرؤى التي تساعد على تعزيز نمو الأعمال. كما تمكّن الرؤى التي تم الحصول عليها من البيانات المنفصلة والمستمرة المسوقين من قياس فعالية جهودهم التسويقية وتنفيذ استراتيجيات أفضل في المستقبل.

أي فقرة يمكن أن تكون مفيدة وتسهل العملية كثيفة العمالة لجمع البيانات وتجميعها. تقوم أداة إعداد التقارير تلقائيًا بجمع البيانات من مصادر مختلفة وتقديمها في تقرير مرئي. يمكن عرض البيانات التي تم جمعها في مخططات ورسوم بيانية مختلفة ، بما في ذلك المخططات الدائرية للبيانات المنفصلة والرسوم البيانية الخطية للبيانات المستمرة.

الحد الأدنى

ومن ثم ، فمن الواضح تمامًا أن نوعي البيانات مختلفان في التفسيرات والأمثلة. تقدم البيانات المنفصلة عددًا معينًا من القيم المعزولة. في المقابل - تظهر البيانات المستمرة أي قيمة من نطاق معين.

قد يشكل فهم البيانات الرقمية والفرق بين البيانات المنفصلة والمستمرة تحديًا في البداية. ومع ذلك ، بعد إتقان البيانات ، سيتمكن متخصصو التسويق من دعم رؤى أدائهم ببيانات فعلية ودقيقة.