Datos discretos frente a datos continuos: ¿cuál es la diferencia?

Aprender la diferencia entre datos discretos y continuos y los casos de uso puede parecer abrumador. Sin embargo, los conocimientos basados ​​en datos están jugando un papel importante en el éxito empresarial. Los profesionales que entienden estos tipos de datos únicos pueden identificar oportunidades en las que los datos pueden resultar útiles. Los profesionales del marketing pueden aprovechar esta información para mejorar sus estrategias y optimizar las campañas publicitarias.

¿Qué son los datos numéricos?

Los datos numéricos, también conocidos como cuantitativos, son un tipo de datos expresados ​​en números en lugar de lenguaje natural. Los datos numéricos se diferencian de otros tipos de datos de forma numérica por su capacidad para realizar operaciones aritméticas con estos números.

Los datos cuantitativos se dividen en dos tipos de datos: uno discreto, que representa elementos contables. Y datos continuos, que describe la medición de datos. Los datos numéricos continuos se subdividen en datos de intervalo y razón, conocidos por medir ciertos elementos.

Los fundamentos de los datos discretos

Los datos discretos son un conteo que involucra números enteros; solo es posible un número limitado de valores. Este tipo de datos no se puede subdividir en diferentes partes. Los datos discretos incluyen variables discretas que son enteros finitos, numéricos, contables y no negativos. En muchos casos, los datos discretos pueden tener el prefijo "el número de". Por ejemplo:

• El número de alumnos que han asistido a la clase;
• El número de clientes que han comprado diferentes productos;
• La cantidad de comestibles que la gente compra todos los días;

Este tipo de datos se usa principalmente para análisis estadísticos simples porque es fácil de resumir y calcular. En la mayoría de las prácticas, los datos discretos se muestran mediante gráficos de barras, diagramas de tallo y hojas y gráficos circulares.

Datos continuos: todo se trata de precisión

Los datos continuos se consideran todo lo contrario de los datos discretos. Es el tipo de dato numérico que se refiere al número no especificado de medidas posibles entre dos puntos presuntos.

Los números de datos continuos no siempre son limpios y enteros, ya que generalmente se recopilan a partir de mediciones muy precisas. Medir un tema en particular permite crear un rango definido para recopilar más datos.

Las variables en conjuntos de datos continuos a menudo llevan puntos decimales, y el número se extiende tanto como sea posible. Por lo general, cambia con el tiempo. Puede tener valores completamente diferentes en diferentes intervalos de tiempo, que pueden no ser siempre números enteros. Aquí hay unos ejemplos:

• La temperatura del tiempo;
• La velocidad del viento;
• El peso de los niños;

Los datos continuos se pueden medir mediante el uso de herramientas específicas y mostrarse en gráficos de líneas, sesgos e histogramas.

Datos discretos frente a datos continuos: la comparación

Ambos tipos de datos son importantes para el análisis estadístico. Sin embargo, es necesario tener en cuenta algunas diferencias importantes antes de sacar conclusiones o tomar decisiones. Las diferencias clave son:

• Los datos discretos son el tipo de datos que tienen espacios claros entre los valores. Los datos continuos son datos que caen en una secuencia constante.
• Los datos discretos son contables, mientras que los continuos son medibles.
• Para representar con precisión datos discretos, se utiliza el gráfico de barras. Los histogramas o gráficos de líneas se utilizan para representar gráficamente datos continuos. Un diagrama de la función discreta muestra un punto distinto que permanece desconectado. Mientras que en un gráfico de función continua, los puntos están conectados con una línea continua.
• Los datos discretos contienen valores distintos o separados. Los datos continuos incluyen cualquier valor dentro del rango preferido.

La importancia de los datos discretos y continuos

Tanto los datos discretos como los continuos son valiosos para todo tipo de decisiones basadas en datos. Se obtienen valiosas investigaciones y conocimientos al combinar ambos conjuntos de datos. Aquí hay algunos ejemplos donde se pueden usar datos discretos y continuos:

• Marketing y publicidad. Antes de participar en cualquier campaña de marketing o publicidad, las empresas deben analizar los factores internos y externos que pueden afectar las campañas de marketing. En la mayoría de los casos, los profesionales de marketing utilizan el análisis FODA. Un análisis FODA es una recopilación de las fortalezas, debilidades, oportunidades y amenazas de la empresa. El objetivo principal de este análisis es ayudar a las empresas a desarrollar una conciencia completa de todos los factores involucrados en la toma de decisiones basadas en datos.
• Investigar. Los tipos de datos numéricos son populares entre los investigadores debido a su compatibilidad con la mayoría de las técnicas estadísticas. Los datos discretos y continuos ayudan a facilitar el proceso de investigación.
• Análisis de población. Mediante el análisis de tendencias, los investigadores recopilan datos sobre varias tasas en un país o una región durante un período determinado y predicen las poblaciones futuras. Esto podría incluir tasas de natalidad, mortalidad, popularidad de idiomas, etcétera. Predecir la demografía de un país juega un papel vital en la economía.
• Desarrollo de productos. Los investigadores de productos utilizan el análisis de frecuencia y alcance total no duplicado (TURF) para investigar si un nuevo producto o servicio tendrá la demanda y será bien recibido en el mercado objetivo durante la etapa de desarrollo del producto.

Sin embargo, es posible que la implementación de datos discretos o continuos no siempre brinde resultados precisos, ya que existen desafíos relacionados con el análisis exclusivo de datos numéricos. Por ejemplo:

• La investigación de datos discretos o continuos puede verse limitada en su búsqueda de relaciones estadísticas. Puede llevar a los investigadores a pasar por alto información valiosa. Al centrarse únicamente en los números, el analista corre el riesgo de perder información general que puede beneficiar al negocio.
• Al realizar una investigación, los analistas deben desarrollar una hipótesis y establecer un modelo para recopilar y analizar datos. Cualquier error en la configuración, sesgo por parte de los analistas o errores de ejecución pueden distorsionar los resultados. A veces, incluso formular una hipótesis puede ser subjetivo, especialmente si hay una pregunta específica que debe responderse y probarse no solo con datos numéricos.

Cómo recopilar y agregar datos numéricos

Por desafiantes que puedan ser los datos discretos y continuos, es el tipo más útil en el análisis estadístico. Los datos numéricos permiten a las empresas tomar decisiones basadas en datos y buscar información que ayude a impulsar el crecimiento de una empresa. Los conocimientos elaborados a partir de datos discretos y continuos también permiten a los especialistas en marketing medir la eficacia de sus esfuerzos de marketing e implementar mejores estrategias en el futuro.

Whatagraph puede resultar útil y facilitar el laborioso proceso de recopilación y agregación de datos. La herramienta de informes recopila automáticamente datos de diferentes fuentes y los presenta en un informe visual. Los datos recopilados se pueden mostrar en varios cuadros y gráficos, incluidos gráficos circulares para datos discretos y gráficos de líneas para datos continuos.

Línea de fondo

Por lo tanto, está bastante claro que los dos tipos de datos son diferentes en las explicaciones y ejemplos. Los datos discretos presentan un cierto número de valores aislados. Por el contrario, los datos continuos muestran cualquier valor de un rango determinado.

Comprender los datos numéricos y la diferencia entre datos discretos y continuos puede representar un desafío inicialmente. Sin embargo, después de dominar los datos, los profesionales de marketing podrán respaldar sus conocimientos de rendimiento con datos reales y precisos.