Dane dyskretne a dane ciągłe: jaka jest różnica?

Poznanie różnicy między danymi dyskretnymi i ciągłymi oraz przypadkami użycia może wydawać się przytłaczające. Jednak spostrzeżenia oparte na danych odgrywają ważną rolę w sukcesie biznesowym. Specjaliści, którzy rozumieją te unikalne typy danych, mogą zidentyfikować możliwości, w których dane mogą się przydać. Specjaliści ds. marketingu mogą wykorzystać te informacje do ulepszenia swoich strategii i optymalizacji kampanii reklamowych.

Co to są dane liczbowe?

Dane liczbowe, znane również jako ilościowe, to typ danych wyrażony w liczbach, a nie w języku naturalnym. Dane liczbowe różnią się od innych typów danych liczbowych możliwością wykonywania operacji arytmetycznych na tych liczbach.

Dane ilościowe dzielą się na dwa typy danych: dyskretny, który reprezentuje elementy policzalne. I dane ciągłe, które określają pomiar danych. Ciągłe dane liczbowe są dalej podzielone na dane interwałowe i proporcjonalne, znane z pomiaru niektórych pozycji.

Dyskretne podstawy danych

Dane dyskretne to liczba zawierająca liczby całkowite — możliwa jest tylko ograniczona liczba wartości. Tego typu danych nie można podzielić na różne części. Dane dyskretne obejmują zmienne dyskretne, które są skończonymi, numerycznymi, policzalnymi i nieujemnymi liczbami całkowitymi. W wielu przypadkach dane dyskretne mogą być poprzedzone „liczbą”. Na przykład:

• liczba uczniów, którzy uczestniczyli w zajęciach;
• Liczba klientów, którzy kupili różne produkty;
• Liczba artykułów spożywczych, które ludzie kupują każdego dnia;

Ten typ danych jest używany głównie do prostej analizy statystycznej, ponieważ jest łatwy do podsumowania i obliczenia. W większości praktyk dane dyskretne są wyświetlane na wykresach słupkowych, wykresach typu łodyga-liść i wykresach kołowych.

Ciągłe dane — chodzi o dokładność

Dane ciągłe są uważane za całkowite przeciwieństwo danych dyskretnych. Jest to rodzaj danych liczbowych, który odnosi się do nieokreślonej liczby możliwych pomiarów pomiędzy dwoma domniemanymi punktami.

Liczby danych ciągłych nie zawsze są czyste i są liczbami całkowitymi, ponieważ są one zwykle zbierane z bardzo dokładnych pomiarów. Pomiar konkretnego tematu pozwala na stworzenie określonego zakresu w celu zebrania większej ilości danych.

Zmienne w ciągłych zestawach danych często zawierają kropki dziesiętne, a liczba rozciąga się tak daleko, jak to możliwe. Zazwyczaj zmienia się w czasie. Może mieć zupełnie różne wartości w różnych odstępach czasu, które nie zawsze mogą być liczbami całkowitymi. Oto kilka przykładów:

• Temperatura pogody;
• prędkość wiatru;
• Waga dzieci;

Dane ciągłe można mierzyć za pomocą określonych narzędzi i wyświetlać na wykresach liniowych, skosach, histogramach.

Dane dyskretne a dane ciągłe — porównanie

Oba typy danych są ważne dla analizy statystycznej. Jednak przed wyciągnięciem jakichkolwiek wniosków lub podjęciem decyzji należy zwrócić uwagę na pewne istotne różnice. Kluczowe różnice to:

• Dane dyskretne to typ danych, w którym między wartościami są wolne miejsca. Dane ciągłe to dane, które znajdują się w stałej sekwencji.
• Dane dyskretne są policzalne, a ciągłe — mierzalne.
• Aby dokładnie przedstawić dane dyskretne, używany jest wykres słupkowy. Histogramy lub wykresy liniowe służą do graficznego przedstawiania danych ciągłych. Diagram funkcji dyskretnej pokazuje odrębny punkt, który pozostaje niepołączony. W ciągłym wykresie funkcji punkty są połączone linią nieprzerwaną.
• Dane dyskretne zawierają odrębne lub oddzielne wartości. Dane ciągłe obejmują dowolną wartość z preferowanego zakresu.

Znaczenie danych dyskretnych i ciągłych

Zarówno dane dyskretne, jak i ciągłe są cenne dla wszelkiego rodzaju decyzji opartych na danych. Cenne badania i spostrzeżenia są dokonywane przez połączenie obu zestawów danych. Oto kilka przykładów, w których można użyć danych dyskretnych i ciągłych:

• Marketing i reklama. Przed zaangażowaniem się w jakąkolwiek kampanię marketingową lub reklamową, firmy muszą przeanalizować czynniki wewnętrzne i zewnętrzne, które mogą mieć wpływ na kampanie marketingowe. W większości przypadków specjaliści od marketingu korzystają z analizy SWOT. Analiza SWOT to zestawienie mocnych i słabych stron, szans i zagrożeń firmy. Podstawowym celem tej analizy jest pomoc firmom w uzyskaniu pełnej świadomości wszystkich czynników związanych z podejmowaniem decyzji opartych na danych.
• Badania. Dane liczbowe są popularne wśród badaczy ze względu na ich zgodność z większością technik statystycznych. Dyskretne i ciągłe dane ułatwiają proces badawczy.
• Analiza populacji. Korzystając z analizy trendów, badacze zbierają dane na temat różnych wskaźników w kraju lub regionie w określonym okresie i przewidują przyszłe populacje. Może to obejmować liczbę urodzeń, śmiertelność, popularność języków itp. Przewidywanie danych demograficznych kraju odgrywa kluczową rolę w ekonomii.
• Rozwój produktu. Badacze produktów wykorzystują analizę całkowitego zasięgu i częstotliwości bez duplikacji (TURF) w celu zbadania, czy nowy produkt lub usługa będą miały popyt i czy zostaną dobrze przyjęte na rynku docelowym na etapie opracowywania produktu.

Jednak wdrożenie danych dyskretnych lub ciągłych może nie zawsze zapewniać dokładne wyniki, ponieważ istnieją wyzwania związane tylko z analizą danych liczbowych. Na przykład:

• Dyskretne lub ciągłe badania danych mogą być ograniczone w poszukiwaniu zależności statystycznych. Może to prowadzić do tego, że badacze przeoczą cenne spostrzeżenia. Koncentrując się wyłącznie na liczbach, analityk naraża się na ryzyko przeoczenia całościowych informacji, które mogą przynieść korzyści firmie.
• Prowadząc badania analitycy muszą opracować hipotezę i stworzyć model zbierania i analizowania danych. Wszelkie błędy w konfiguracji, stronniczość analityków lub błędy wykonawcze mogą zniekształcić wyniki. Czasami nawet postawienie hipotezy może być subiektywne, zwłaszcza jeśli jest konkretne pytanie, na które trzeba odpowiedzieć i udowodnić nie tylko danymi liczbowymi.

Jak zbierać i agregować dane liczbowe

Choć dyskretne i ciągłe dane mogą być trudne, jest to najbardziej przydatny typ w analizie statystycznej. Dane liczbowe umożliwiają firmom podejmowanie decyzji opartych na danych i szukanie spostrzeżeń, które pomogą wzmocnić rozwój firmy. Spostrzeżenia uzyskane z danych dyskretnych i ciągłych umożliwiają również marketerom mierzenie skuteczności ich działań marketingowych i wdrażanie lepszych strategii w przyszłości.

Whatagraph może się przydać i ułatwić pracochłonny proces gromadzenia i agregacji danych. Narzędzie do raportowania automatycznie zbiera dane z różnych źródeł i przedstawia je w formie wizualnego raportu. Zebrane dane mogą być wyświetlane na różnych wykresach i wykresach, w tym wykresach kołowych dla danych dyskretnych i wykresach liniowych dla danych ciągłych.

Dolna linia

Dlatego jest całkiem jasne, że te dwa typy danych różnią się wyjaśnieniami i przykładami. Dane dyskretne przedstawiają pewną liczbę izolowanych wartości. Natomiast — dane ciągłe pokazują dowolną wartość z danego zakresu.

Zrozumienie danych liczbowych i różnicy między danymi dyskretnymi i ciągłymi może początkowo stanowić wyzwanie. Jednak po opanowaniu danych specjaliści ds. marketingu będą mogli wesprzeć swoje spostrzeżenia dotyczące wydajności rzeczywistymi i dokładnymi danymi.