離散データと連続データ：違いは何ですか？

公開: 2021-07-29

離散データと連続データの違いとユースケースを学ぶことは、圧倒されるように思えるかもしれません。ただし、データ主導の洞察は、ビジネスの成功に重要な役割を果たしています。これらの固有のデータ型を理解している専門家は、データが役立つ機会を特定できます。マーケティングの専門家は、この情報を活用して戦略を改善し、広告キャンペーンを最適化できます。

数値データとは？

数値データは、定量的とも呼ばれ、自然言語ではなく数値で表されるデータ型です。数値データは、これらの数値を使用して算術演算を実行する機能により、他の数値形式のデータ型とは異なります。

定量的データは、2つのタイプのデータに分割されます。1つは、可算アイテムを表す個別のデータです。そして、データ測定の概要を示す連続データ。連続数値データは、特定の項目を測定することで知られている間隔データと比率データにさらに細分化されます。

離散データの基礎

離散データは整数を含むカウントです—限られた数の値のみが可能です。このタイプのデータは、異なる部分に細分化することはできません。離散データには、有限、数値、可算、および非負の整数である離散変数が含まれます。多くの場合、個別のデータの前に「の数」を付けることができます。例えば：

クラスに参加した学生の数。
さまざまな製品を購入した顧客の数。
人々が毎日購入している食料品の数。

このデータ型は、要約と計算が簡単なため、主に単純な統計分析に使用されます。ほとんどの場合、離散データは棒グラフ、幹葉図、円グラフで表示されます。

継続的なデータ—すべては正確さです

連続データは、離散データの正反対と見なされます。これは、2つの推定ポイント間の不特定の数の可能な測定値を参照するタイプの数値データです。

連続データの数は、通常、非常に正確な測定値から収集されるため、常にクリーンで整数であるとは限りません。特定の主題を測定することで、より多くのデータを収集するための定義された範囲を作成できます。

連続データセットの変数は、多くの場合小数点を持ち、数値は可能な限り伸びます。通常、時間の経過とともに変化します。異なる時間間隔で完全に異なる値を持つ可能性がありますが、必ずしも整数であるとは限りません。ここではいくつかの例を示します。

天気の温度;
風速;
子供の体重;

連続データは、特定のツールを使用して測定し、線グラフ、スキュー、ヒストグラムで表示できます。

離散データと連続データ—比較

両方のデータ型は、統計分析にとって重要です。ただし、結論を出したり決定を下したりする前に、いくつかの大きな違いに注意する必要があります。主な違いは次のとおりです。

個別データは、値の間に明確なスペースがあるデータのタイプです。連続データは、一定の順序で分類されるデータです。
個別のデータは、連続している間は数えられます—測定可能です。
離散データを正確に表すために、棒グラフが使用されます。ヒストグラムまたは線グラフは、連続データをグラフィカルに表すために使用されます。離散関数の図は、接続されていないままの明確なポイントを示しています。連続関数グラフでは、点は破線で結ばれています。
個別のデータには、個別の値または個別の値が含まれます。連続データには、推奨範囲内の任意の値が含まれます。

離散的で連続的なデータの重要性

離散データと連続データはどちらも、あらゆる種類のデータ主導の意思決定に役立ちます。貴重な調査と洞察は、両方のデータセットを組み合わせることによって行われます。離散データと連続データを使用できるいくつかの例を次に示します。

マーケティングや広告。 マーケティングまたは広告キャンペーンに参加する前に、企業はマーケティングキャンペーンに影響を与える可能性のある内部および外部の要因を分析する必要があります。ほとんどの場合、マーケティングの専門家はSWOT分析を使用しています。 SWOT分析は、ビジネスの長所、短所、機会、脅威をまとめたものです。この分析の主な目的は、企業がデータ主導の意思決定に関与するすべての要因を完全に認識できるようにすることです。
リサーチ。 数値タイプのデータは、ほとんどの統計手法との互換性があるため、研究者の間で人気があります。離散的で継続的なデータは、調査プロセスを容易にするのに役立ちます。
人口分析。 傾向分析を使用して、研究者は特定の期間の国または地域のさまざまなレートに関するデータを収集し、将来の人口を予測します。これには、出生、死亡率、言語の人気などが含まれる場合があります。国の人口統計を予測することは、経済学において重要な役割を果たします。
製品開発。 製品研究者は、重複のないリーチおよび頻度分析（TURF）を使用して、新しい製品またはサービスに需要があり、製品開発段階でターゲット市場で好評を博しているかどうかを調査します。

ただし、数値データの分析のみに関連する課題があるため、離散データまたは連続データの実装は必ずしも正確な結果を提供するとは限りません。例えば：

離散的または継続的なデータ調査は、統計的関係の追求において制限される可能性があります。それは、研究者が貴重な洞察を見落とすことにつながる可能性があります。アナリストは、数字だけに焦点を当てることで、ビジネスに役立つ可能性のある全体像の情報を見逃すリスクに直面します。
調査を行う場合、アナリストは仮説を立て、データを収集および分析するためのモデルを設定する必要があります。セットアップのエラー、アナリスト側の偏見、または実行ミスは、結果を歪める可能性があります。特に、数値データだけでなく、回答して証明する必要のある特定の質問がある場合は、仮説を立てることでさえ主観的な場合があります。

数値データを収集および集約する方法

離散データと連続データは難しいかもしれませんが、統計分析で最も役立つタイプです。数値データにより、企業はデータ主導の意思決定を行い、企業の成長を促進するのに役立つ洞察を探すことができます。個別の継続的なデータから得られた洞察により、マーケターはマーケティング活動の効果を測定し、将来、より良い戦略を実行することもできます。

Whatagraphは便利で、データ収集と集計の手間のかかるプロセスを容易にします。レポートツールは、さまざまなソースからデータを自動的に収集し、視覚的なレポートに表示します。収集されたデータは、離散データの円グラフや連続データの線グラフなど、さまざまなチャートやグラフで表示できます。

結論

したがって、説明と例では、2つのタイプのデータが異なることは明らかです。個別のデータは、特定の数の分離された値を示します。対照的に、連続データは、特定の範囲の任意の値を示します。

数値データと、離散データと連続データの違いを理解することは、最初は課題となる可能性があります。ただし、データを習得した後、マーケティングの専門家は実際の正確なデータでパフォーマンスの洞察をサポートできるようになります。