ข้อมูลแบบไม่ต่อเนื่องกับข้อมูลต่อเนื่อง: อะไรคือความแตกต่าง?

การเรียนรู้ความแตกต่างระหว่างข้อมูลที่ไม่ต่อเนื่องและต่อเนื่องกับกรณีการใช้งานอาจดูเหมือนล้นหลาม อย่างไรก็ตาม ข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลกำลังมีบทบาทสำคัญในความสำเร็จของธุรกิจ ผู้เชี่ยวชาญที่เข้าใจประเภทข้อมูลที่ไม่ซ้ำกันเหล่านี้สามารถระบุโอกาสที่ข้อมูลจะมีประโยชน์ ผู้เชี่ยวชาญด้านการตลาดสามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลนี้เพื่อปรับปรุงกลยุทธ์และเพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญโฆษณา

ข้อมูลตัวเลขคืออะไร?

ข้อมูลเชิงตัวเลขหรือที่เรียกว่าเชิงปริมาณเป็นประเภทข้อมูลที่แสดงเป็นตัวเลขแทนที่จะเป็นภาษาธรรมชาติ ข้อมูลเชิงตัวเลขสร้างความแตกต่างจากข้อมูลรูปแบบตัวเลขอื่นๆ ด้วยความสามารถในการดำเนินการทางคณิตศาสตร์กับตัวเลขเหล่านี้

ข้อมูลเชิงปริมาณแบ่งออกเป็นข้อมูลสองประเภท: ข้อมูลที่ไม่ต่อเนื่องซึ่งแสดงรายการที่นับได้ และข้อมูลต่อเนื่องซึ่งเค้าร่างการวัดข้อมูล ข้อมูลตัวเลขต่อเนื่องจะถูกแบ่งย่อยเพิ่มเติมเป็นข้อมูลช่วงเวลาและอัตราส่วน ซึ่งเป็นที่รู้จักสำหรับการวัดบางรายการ

ข้อมูลพื้นฐานที่ไม่ต่อเนื่อง

ข้อมูลแบบไม่ต่อเนื่องเป็นการนับที่เกี่ยวข้องกับจำนวนเต็ม — มีค่าจำนวนจำกัดเท่านั้นที่สามารถทำได้ ข้อมูลประเภทนี้ไม่สามารถแบ่งออกเป็นส่วนต่างๆ ได้ ข้อมูลแบบไม่ต่อเนื่องรวมถึงตัวแปรที่ไม่ต่อเนื่องที่เป็นจำนวนจำกัด ตัวเลข นับได้ และจำนวนเต็มไม่เป็นลบ ในหลายกรณี ข้อมูลที่ไม่ต่อเนื่องสามารถขึ้นต้นด้วย "จำนวน" ได้ ตัวอย่างเช่น:

• จำนวนนักเรียนที่เข้าชั้นเรียน
• จำนวนลูกค้าที่ซื้อสินค้าต่างๆ
• จำนวนร้านขายของชำที่ผู้คนซื้อทุกวัน

ข้อมูลประเภทนี้ส่วนใหญ่จะใช้สำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติอย่างง่าย เนื่องจากง่ายต่อการสรุปและคำนวณ ในแนวทางปฏิบัติส่วนใหญ่ ข้อมูลแบบไม่ต่อเนื่องจะแสดงด้วยกราฟแท่ง พล็อตต้นและใบ และแผนภูมิวงกลม

ข้อมูลต่อเนื่อง — ทั้งหมดเกี่ยวกับความแม่นยำ

ข้อมูลต่อเนื่องถือว่าตรงกันข้ามกับข้อมูลที่ไม่ต่อเนื่องโดยสิ้นเชิง เป็นประเภทของข้อมูลตัวเลขที่อ้างถึงจำนวนการวัดที่เป็นไปได้ที่ไม่ระบุระหว่างจุดสันนิษฐานสองจุด

ตัวเลขของข้อมูลต่อเนื่องไม่ได้เป็นจำนวนเต็มและเป็นจำนวนเต็มเสมอไป เนื่องจากมักจะรวบรวมจากการวัดที่แม่นยำมาก การวัดเรื่องใดเรื่องหนึ่งเป็นการอนุญาตให้สร้างช่วงที่กำหนดไว้เพื่อรวบรวมข้อมูลเพิ่มเติม

ตัวแปรในชุดข้อมูลต่อเนื่องมักจะมีจุดทศนิยม โดยตัวเลขจะขยายออกไปให้ไกลที่สุด โดยปกติแล้วจะเปลี่ยนแปลงไปตามกาลเวลา ค่านี้อาจมีค่าต่างกันโดยสิ้นเชิงในช่วงเวลาต่างกัน ซึ่งอาจไม่ใช่จำนวนเต็มเสมอไป นี่คือตัวอย่างบางส่วน:

• อุณหภูมิอากาศ
• ความเร็วลม;
• น้ำหนักของเด็ก;

สามารถวัดข้อมูลต่อเนื่องได้โดยใช้เครื่องมือเฉพาะและแสดงในกราฟเส้น ความเบ้ ฮิสโตแกรม

ข้อมูลแบบไม่ต่อเนื่องกับข้อมูลต่อเนื่อง — การเปรียบเทียบ

ข้อมูลทั้งสองประเภทมีความสำคัญต่อการวิเคราะห์ทางสถิติ อย่างไรก็ตาม จำเป็นต้องสังเกตความแตกต่างที่สำคัญบางประการก่อนที่จะสรุปผลหรือตัดสินใจ ความแตกต่างที่สำคัญคือ:

• ข้อมูลแบบไม่ต่อเนื่องคือประเภทของข้อมูลที่มีช่องว่างระหว่างค่าที่ชัดเจน ข้อมูลต่อเนื่องคือข้อมูลที่อยู่ในลำดับคงที่
• ข้อมูลแบบไม่ต่อเนื่องสามารถนับได้ในขณะที่ต่อเนื่อง - วัดได้
• เพื่อแสดงข้อมูลที่ไม่ต่อเนื่องอย่างแม่นยำ จะใช้กราฟแท่ง ฮิสโตแกรมหรือกราฟเส้นใช้เพื่อแสดงข้อมูลต่อเนื่องแบบกราฟิก ไดอะแกรมของฟังก์ชันแบบไม่ต่อเนื่องแสดงจุดชัดเจนที่ยังไม่ได้เชื่อมต่อ ขณะอยู่ในกราฟฟังก์ชันต่อเนื่อง จุดจะเชื่อมต่อกับเส้นที่ไม่ขาดตอน
• ข้อมูลแบบไม่ต่อเนื่องมีค่าที่แตกต่างกันหรือแยกจากกัน ข้อมูลต่อเนื่องรวมถึงค่าใดๆ ภายในช่วงที่ต้องการ

ความสำคัญของข้อมูลที่ไม่ต่อเนื่องและต่อเนื่อง

ข้อมูลที่ไม่ต่อเนื่องและต่อเนื่องล้วนมีค่าสำหรับการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลทุกประเภท การวิจัยและข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าเกิดจากการรวมข้อมูลทั้งสองชุดเข้าด้วยกัน ต่อไปนี้คือตัวอย่างบางส่วนที่สามารถใช้ข้อมูลแบบไม่ต่อเนื่องและต่อเนื่องได้:

• การตลาดและการโฆษณา. ก่อนที่จะมีส่วนร่วมในแคมเปญการตลาดหรือโฆษณา บริษัทต่างๆ จำเป็นต้องวิเคราะห์ปัจจัยภายในและภายนอกที่อาจส่งผลต่อแคมเปญการตลาด ในกรณีส่วนใหญ่ ผู้เชี่ยวชาญด้านการตลาดใช้การวิเคราะห์ SWOT การวิเคราะห์ SWOT เป็นการรวบรวมจุดแข็ง จุดอ่อน โอกาสและภัยคุกคามของธุรกิจ วัตถุประสงค์หลักของการวิเคราะห์นี้คือการช่วยให้บริษัทต่างๆ พัฒนาความตระหนักอย่างเต็มที่เกี่ยวกับปัจจัยทั้งหมดที่เกี่ยวข้องในการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลเป็นหลัก
• การวิจัย. ข้อมูลประเภทตัวเลขเป็นที่นิยมในหมู่นักวิจัยเนื่องจากเข้ากันได้กับเทคนิคทางสถิติส่วนใหญ่ ข้อมูลที่ไม่ต่อเนื่องและต่อเนื่องช่วยให้กระบวนการวิจัยง่ายขึ้น
• การวิเคราะห์ประชากร เมื่อใช้การวิเคราะห์แนวโน้ม นักวิจัยจะรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับอัตราต่างๆ ในประเทศหรือภูมิภาคในช่วงเวลาหนึ่งและคาดการณ์ประชากรในอนาคต ซึ่งอาจรวมถึงการเกิด อัตราการเสียชีวิต ความนิยมทางภาษา และอื่นๆ การคาดการณ์ประชากรของประเทศมีบทบาทสำคัญในด้านเศรษฐศาสตร์
• การพัฒนาผลิตภัณฑ์. นักวิจัยผลิตภัณฑ์ใช้การวิเคราะห์การเข้าถึงและความถี่ที่ไม่ซ้ำกันทั้งหมด (TURF) เพื่อตรวจสอบว่าผลิตภัณฑ์หรือบริการใหม่จะมีความต้องการหรือไม่ และจะได้รับการตอบรับอย่างดีในตลาดเป้าหมายในระหว่างขั้นตอนการพัฒนาผลิตภัณฑ์

อย่างไรก็ตาม การใช้ข้อมูลที่ไม่ต่อเนื่องหรือต่อเนื่องอาจไม่ได้ให้ผลลัพธ์ที่ถูกต้องเสมอไป เนื่องจากมีความท้าทายที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูลที่เป็นตัวเลขเท่านั้น ตัวอย่างเช่น:

• การวิจัยข้อมูลแบบไม่ต่อเนื่องหรือต่อเนื่องอาจถูกจำกัดในการแสวงหาความสัมพันธ์ทางสถิติ มันสามารถนำไปสู่นักวิจัยที่มองข้ามข้อมูลเชิงลึกอันมีค่า การมุ่งเน้นที่ตัวเลขเพียงอย่างเดียว นักวิเคราะห์อาจเสี่ยงต่อการพลาดข้อมูลภาพใหญ่ที่อาจเป็นประโยชน์ต่อธุรกิจ
• เมื่อทำการวิจัย นักวิเคราะห์จำเป็นต้องพัฒนาสมมติฐานและจัดทำแบบจำลองสำหรับการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูล ข้อผิดพลาดใดๆ ในการตั้งค่า ความเอนเอียงในส่วนของนักวิเคราะห์ หรือข้อผิดพลาดในการดำเนินการสามารถบิดเบือนผลลัพธ์ได้ บางครั้งการตั้งสมมติฐานก็อาจเป็นแบบอัตนัย โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากมีคำถามเฉพาะที่จำเป็นต้องตอบและพิสูจน์โดยไม่ใช่เพียงข้อมูลตัวเลขเท่านั้น

วิธีรวบรวมและรวบรวมข้อมูลที่เป็นตัวเลข

แม้ว่าข้อมูลที่ไม่ต่อเนื่องและต่อเนื่องอาจมีความท้าทาย แต่ก็เป็นประเภทที่มีประโยชน์ที่สุดในการวิเคราะห์ทางสถิติ ข้อมูลเชิงตัวเลขช่วยให้ธุรกิจสามารถตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลเป็นหลักและค้นหาข้อมูลเชิงลึกที่ช่วยเสริมพลังให้ธุรกิจเติบโตได้ ข้อมูลเชิงลึกที่สร้างจากข้อมูลที่ไม่ต่อเนื่องและต่อเนื่องยังช่วยให้นักการตลาดสามารถวัดประสิทธิภาพของความพยายามทางการตลาดและใช้กลยุทธ์ที่ดีขึ้นในอนาคต

Whatagraph มีประโยชน์และทำให้กระบวนการรวบรวมและรวบรวมข้อมูลที่ใช้แรงงานเข้มข้น เครื่องมือการรายงานจะรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ โดยอัตโนมัติและนำเสนอในรายงานแบบภาพ ข้อมูลที่รวบรวมสามารถแสดงในแผนภูมิและกราฟต่างๆ รวมถึงแผนภูมิวงกลมสำหรับข้อมูลที่ไม่ต่อเนื่องและกราฟเส้นสำหรับข้อมูลต่อเนื่อง

บรรทัดล่าง

ดังนั้นจึงค่อนข้างชัดเจนว่าข้อมูลทั้งสองประเภทมีความแตกต่างกันในคำอธิบายและตัวอย่าง ข้อมูลแบบไม่ต่อเนื่องแสดงค่าที่แยกออกมาจำนวนหนึ่ง ในทางตรงกันข้าม ข้อมูลต่อเนื่องจะแสดงค่าใดๆ จากช่วงที่กำหนด

การทำความเข้าใจข้อมูลตัวเลขและความแตกต่างระหว่างข้อมูลที่ไม่ต่อเนื่องและต่อเนื่องอาจก่อให้เกิดความท้าทายในขั้นต้น อย่างไรก็ตาม หลังจากที่เชี่ยวชาญข้อมูลแล้ว ผู้เชี่ยวชาญด้านการตลาดจะสามารถสนับสนุนข้อมูลเชิงลึกด้านประสิทธิภาพด้วยข้อมูลที่แท้จริงและถูกต้อง