이산 데이터 대 연속 데이터: 차이점은 무엇입니까?

불연속 데이터와 연속 데이터의 차이점과 사용 사례를 배우는 것은 압도적으로 보일 수 있습니다. 그러나 데이터 기반 통찰력은 비즈니스 성공에 중요한 역할을 합니다. 이러한 고유한 데이터 유형을 이해하는 전문가는 데이터가 유용할 수 있는 기회를 식별할 수 있습니다. 마케팅 전문가는 이 정보를 활용하여 전략을 개선하고 광고 캠페인을 최적화할 수 있습니다.

수치 데이터란?

양적 데이터라고도 하는 수치 데이터는 자연어가 아닌 숫자로 표현되는 데이터 유형입니다. 숫자 데이터는 이러한 숫자로 산술 연산을 수행할 수 있다는 점에서 다른 숫자 형식 데이터 유형과 차별화됩니다.

양적 데이터는 셀 수 있는 항목을 나타내는 개별 데이터의 두 가지 유형으로 나뉩니다. 데이터 측정을 설명하는 연속 데이터. 연속 수치 데이터는 특정 항목을 측정하는 것으로 알려진 간격 및 비율 데이터로 다시 세분화됩니다.

이산 데이터 기초

이산 데이터는 정수를 포함하는 개수이며 제한된 수의 값만 가능합니다. 이 유형의 데이터는 다른 부분으로 세분될 수 없습니다. 이산 데이터에는 유한, 숫자, 가산 및 음이 아닌 정수인 이산 변수가 포함됩니다. 많은 경우 이산 데이터 앞에 "개수"가 붙을 수 있습니다. 예를 들어:

• 수업에 참석한 학생 수
• 다른 제품을 구매한 고객의 수
• 사람들이 매일 구매하는 식료품의 수

이 데이터 유형은 요약 및 계산이 쉽기 때문에 단순 통계 분석에 주로 사용됩니다. 대부분의 사례에서 이산 데이터는 막대 그래프, 줄기 및 잎 그림 및 파이 차트로 표시됩니다.

지속적인 데이터 - 정확성에 관한 모든 것

연속 데이터는 이산 데이터와 완전히 반대되는 것으로 간주됩니다. 두 개의 추정된 점 사이에 가능한 측정의 지정되지 않은 수를 나타내는 수치 데이터 유형입니다.

연속 데이터의 수는 일반적으로 매우 정확한 측정에서 수집되기 때문에 항상 깨끗하고 정수가 아닙니다. 특정 주제를 측정하면 정의된 범위를 만들어 더 많은 데이터를 수집할 수 있습니다.

연속형 데이터 세트의 변수는 종종 소수점을 포함하며 숫자는 최대한 확장됩니다. 일반적으로 시간이 지남에 따라 변경됩니다. 항상 정수가 아닐 수도 있는 다른 시간 간격에서 완전히 다른 값을 가질 수 있습니다. 여기 몇 가지 예가 있어요.

• 날씨 온도;
• 풍속;
• 아이들의 무게;

연속 데이터는 특정 도구를 사용하여 측정할 수 있으며 선 그래프, 왜곡, 히스토그램으로 표시할 수 있습니다.

이산 데이터 대 연속 데이터 - 비교

두 데이터 유형 모두 통계 분석에 중요합니다. 그러나 결론을 내리거나 결정을 내리기 전에 몇 가지 주요 차이점에 주목해야 합니다. 주요 차이점은 다음과 같습니다.

• 이산 데이터는 값 사이에 공백이 있는 데이터 유형입니다. 연속 데이터는 일정한 순서로 떨어지는 데이터입니다.
• 이산 데이터는 연속적이지만 측정 가능합니다.
• 이산 데이터를 정확하게 나타내기 위해 막대 그래프가 사용됩니다. 히스토그램 또는 선 그래프는 연속 데이터를 그래픽으로 나타내는 데 사용됩니다. 이산 기능의 다이어그램은 연결되지 않은 채로 남아 있는 별개의 지점을 보여줍니다. 연속 함수 그래프에서 점은 끊어지지 않은 선으로 연결됩니다.
• 이산 데이터에는 고유하거나 별도의 값이 포함됩니다. 연속 데이터에는 기본 범위 내의 모든 값이 포함됩니다.

불연속 데이터의 중요성

불연속 데이터와 연속 데이터는 모든 종류의 데이터 기반 의사 결정에 유용합니다. 두 데이터 세트를 결합하여 가치 있는 연구와 통찰력을 얻을 수 있습니다. 다음은 이산 및 연속 데이터를 사용할 수 있는 몇 가지 예입니다.

• 마케팅과 광고. 마케팅 또는 광고 캠페인에 참여하기 전에 회사는 마케팅 캠페인에 영향을 줄 수 있는 내부 및 외부 요인을 분석해야 합니다. 대부분의 경우 마케팅 전문가는 SWOT 분석을 사용합니다. SWOT 분석은 비즈니스의 강점, 약점, 기회 및 위협을 종합한 것입니다. 이 분석의 주요 목표는 기업이 데이터 기반 의사 결정과 관련된 모든 요소에 대한 완전한 인식을 개발하도록 돕는 것입니다.
• 연구. 수치 유형의 데이터는 대부분의 통계 기술과의 호환성으로 인해 연구원들 사이에서 인기가 있습니다. 이산적이고 연속적인 데이터는 연구 프로세스를 용이하게 하는 데 도움이 됩니다.
• 인구 분석. 연구원들은 추세 분석을 사용하여 특정 기간 동안 국가 또는 지역의 다양한 비율에 대한 데이터를 수집하고 미래 인구를 예측합니다. 여기에는 출생, 사망률, 언어 인기도 등이 포함될 수 있습니다. 한 국가의 인구 통계를 예측하는 것은 경제에서 중요한 역할을 합니다.
• 제품 개발. 제품 연구원은 TURF(총 중복되지 않은 도달 범위 및 빈도 분석)를 사용하여 신제품 또는 서비스에 수요가 있고 제품 ​​개발 단계에서 대상 시장에서 호평을 받을지 조사합니다.

그러나 이산 또는 연속 데이터의 구현은 수치 데이터만 분석하는 것과 관련된 문제가 있기 때문에 항상 정확한 결과를 제공하지 않을 수 있습니다. 예를 들어:

• 이산적이거나 지속적인 데이터 연구는 통계적 관계를 추구하는 데 제한적일 수 있습니다. 이는 연구자들이 귀중한 통찰력을 간과하게 만들 수 있습니다. 분석가는 숫자에만 집중함으로써 비즈니스에 도움이 될 수 있는 큰 그림 정보를 놓치는 위험에 처하게 됩니다.
• 연구를 수행할 때 분석가는 가설을 세우고 데이터 수집 및 분석을 위한 모델을 설정해야 합니다. 설정 오류, 분석가 편향 또는 실행 실수로 인해 결과가 왜곡될 수 있습니다. 때로는 가설을 세우는 것조차 주관적일 수 있습니다. 특히 수치 데이터뿐만 아니라 답변하고 입증해야 하는 특정 질문이 있는 경우에는 더욱 그렇습니다.

수치 데이터 수집 및 집계 방법

이산 데이터와 연속 데이터가 어려울 수 있지만 통계 분석에서 가장 유용한 유형입니다. 수치 데이터를 통해 기업은 데이터 기반 의사 결정을 내리고 비즈니스 성장을 촉진하는 데 도움이 되는 통찰력을 찾을 수 있습니다. 이산적이고 지속적인 데이터에서 얻은 통찰력을 통해 마케터는 마케팅 노력의 효과를 측정하고 향후 더 나은 전략을 구현할 수 있습니다.

Whatagraph는 편리하고 노동 집약적인 데이터 수집 및 집계 프로세스를 용이하게 합니다. 보고 도구는 다양한 소스에서 데이터를 자동으로 수집하여 시각적 보고서에 표시합니다. 수집된 데이터는 이산 데이터의 파이 차트와 연속 데이터의 선 그래프를 포함하여 다양한 차트와 그래프로 표시할 수 있습니다.

결론

따라서 두 가지 유형의 데이터가 설명과 예에서 서로 다르다는 것은 분명합니다. 이산 데이터는 특정 수의 분리된 값을 나타냅니다. 대조적으로 연속형 데이터는 주어진 범위의 모든 값을 보여줍니다.

수치 데이터와 이산 데이터와 연속 데이터의 차이를 이해하는 것은 처음에는 어려울 수 있습니다. 그러나 데이터를 마스터한 후 마케팅 전문가는 실제적이고 정확한 데이터로 성과 통찰력을 지원할 수 있습니다.