离散数据与连续数据：有什么区别？

已发表: 2021-07-29

了解离散数据和连续数据以及用例之间的差异似乎势不可挡。然而，数据驱动的洞察力在商业成功中发挥着重要作用。了解这些独特数据类型的专业人员可以识别数据可以派上用场的机会。营销专业人员可以利用这些信息来改进他们的策略并优化广告活动。

什么是数值数据？

数值数据，也称为定量数据，是一种以数字而非自然语言表示的数据类型。数值数据与其他数字形式数据类型的区别在于它能够对这些数字进行算术运算。

定量数据分为两类数据：离散的一类，表示可数项。和连续数据，它概述了数据测量。连续数值数据进一步细分为区间和比率数据，以测量某些项目而闻名。

离散数据是涉及整数的计数——只有有限数量的值是可能的。这种类型的数据不能细分为不同的部分。离散数据包括有限、数字、可数和非负整数的离散变量。在许多情况下，离散数据可以以“数量”为前缀。例如：

这种数据类型主要用于简单的统计分析，因为它易于汇总和计算。在大多数实践中，离散数据以条形图、茎叶图和饼图的形式显示。

连续数据被认为与离散数据完全相反。它是数字数据的类型，指的是两个假定点之间的未指定数量的可能测量值。

连续数据的数量并不总是干净的整数，因为它们通常是从非常精确的测量中收集的。测量特定主题允许创建定义的范围以收集更多数据。

连续数据集中的变量通常带有小数点，数字尽可能延伸。通常，它会随着时间而变化。它可以在不同的时间间隔具有完全不同的值，这可能并不总是整数。这里有些例子：

可以使用特定工具测量连续数据，并以折线图、偏斜、直方图的形式显示。

这两种数据类型对于统计分析都很重要。但是，在得出任何结论或做出决定之前，需要注意一些主要差异。主要区别在于：

离散数据和连续数据对于各种数据驱动的决策都很有价值。通过结合两组数据，可以获得有价值的研究和见解。以下是一些可以使用离散和连续数据的示例：

市场营销和广告。 在进行任何营销或广告活动之前，公司需要分析可能影响营销活动的内部和外部因素。在大多数情况下，营销专业人员都在使用 SWOT 分析。 SWOT 分析是对企业优势、劣势、机会和威胁的汇总。该分析的主要目标是帮助公司全面了解制定数据驱动决策所涉及的所有因素。
研究。 由于与大多数统计技术兼容，数值类型的数据在研究人员中很受欢迎。离散和连续的数据有助于简化研究过程。
人口分析。 使用趋势分析，研究人员收集某个国家或地区在一定时期内的各种比率数据，并预测未来的人口。这可能包括出生、死亡率、语言流行度等。预测一个国家的人口结构在经济学中起着至关重要的作用。
产品开发。 产品研究人员使用总不重复范围和频率分析 (TURF) 来调查新产品或服务在产品开发阶段是否有需求并在目标市场中受到欢迎。

然而，离散或连续数据的实施可能并不总能提供准确的结果，因为仅分析数值数据存在挑战。例如：

离散或连续数据研究在追求统计关系方面可能受到限制。它可能导致研究人员忽视有价值的见解。如果只关注数字，分析师就会面临丢失可以使业务受益的宏观信息的风险。
在进行研究时，分析师需要提出一个假设并建立一个模型来收集和分析数据。设置中的任何错误、分析师的偏见或执行错误都会扭曲结果。有时，即使提出假设也可能是主观的，特别是如果有一个特定的问题需要不仅通过数字数据来回答和证明。

尽管离散和连续数据可能具有挑战性，但它是统计分析中最有用的类型。数字数据使企业能够做出数据驱动的决策，并寻找有助于推动企业增长的洞察力。从离散和连续数据中获得的洞察力还使营销人员能够衡量其营销工作的有效性并在未来实施更好的策略。

Whatagraph 可以派上用场，简化数据收集和聚合的劳动密集型过程。报告工具会自动从不同来源收集数据并将其呈现在可视化报告中。收集的数据可以以各种图表和图形的形式显示，包括离散数据的饼图和连续数据的折线图。

因此，很明显这两种数据在解释和示例上是不同的。离散数据呈现一定数量的孤立值。相反，连续数据显示给定范围内的任何值。

了解数值数据以及离散数据和连续数据之间的差异最初可能会带来挑战。然而，在掌握数据后，营销专业人士将能够用真实准确的数据来支持他们的绩效洞察。