Svelare otto categorie di dati che forniscono informazioni e promuovono connessioni
Dati, il sangue vitale delle moderne imprese, assumono diverse forme, ciascuna con le sue caratteristiche uniche e tecniche di analisi. In questo articolo, ci immergeremo nel mondo della classificazione dei dati, un concetto fondamentale per qualsiasi analista di dati.
I dati possono essere suddivisi in modo ampio in quantitativi e qualitativi. I dati quantitativi, come suggerisce il nome, sono informazioni che possono essere misurate o contate. Esempi includono le misure di scarpe, i punteggi di soddisfazione del cliente o il numero di visitatori del sito web. Questo tipo di dati è utile per l'analisi statistica, supporta le statistiche descrittive, calcola le statistiche riassuntive e rileva i rapporti.
Al contrario, i dati qualitativi si concentrano sulle qualità e sulle descrizioni, rispondendo a "cosa" o "perché", non a "quanti".
All'interno dei dati quantitativi, si trovano i dati intervallo e i dati di rapporto. I dati intervallo sono numerici con spazi uguali tra i valori, come le letture della temperatura, ma mancano di uno zero vero. Tuttavia, i dati di rapporto hanno uno zero vero, consentendo operazioni matematiche complete. I dati di rapporto possono essere analizzati con l'intera gamma di tecniche statistiche, grazie al loro zero vero e alle complete proprietà quantitative. Gli analisti aziendali spesso si basano sui dati di rapporto per identificare modelli e tendenze, interpretare le distribuzioni dei dati e alimentare i modelli di analisi predittiva che aiutano a migliorare l'esperienza del cliente.
I dati continui, un sottotipo di dati quantitativi, possono assumere qualsiasi valore all'interno di una gamma, come la misurazione dell'altezza di ogni albero in una foresta. I dati continui supportano i metodi statistici avanzati come la modellazione predittiva e gli algoritmi di machine learning.
Al contrario, i dati nominali e ordinali sono categorici. I dati nominali sono un tipo di dati categorici in cui i valori sono etichette invece che misurazioni, come il colore dei capelli, il tipo di prodotto o il paese di origine. I dati ordinali sono categorici ma classificati, come i punteggi di soddisfazione del cliente. I dati nominali e ordinali spesso appaiono nei dataset dei clienti e gli analisti utilizzano di solito le tabelle di frequenza e i grafici a barre per riassumere questi valori categorici.
Le preoccupazioni per la privacy e la sicurezza sono essenziali quando si tratta con i dati nominali a causa delle informazioni personali sensibili che spesso contengono. Gli analisti categorizzano i dati dagli interviste o dai sondaggi in temi per l'analisi dei dati qualitativi.
Gli analisti di dati spesso utilizzano i grafici a barre, i grafici a linee e le tabelle di frequenza per visualizzare i dati continui o discreti. I dati discreti hanno valori separati che non possono essere suddivisi ulteriormente, come il numero di prodotti venduti in un giorno.
È importante notare che mentre i dati ordinali mostrano l'ordine, gli spazi tra i ranghi non sono costanti, il che limita certi metodi statistici. Al contrario, i dati intervallo possono essere analizzati con diverse tecniche di analisi statistica, ma i confronti di rapporto non funzioneranno.
Questa guida fornisce una comprensione di base della classificazione dei dati, un concetto cruciale per gli analisti aziendali. Man mano che i dati continuano a svolgere un ruolo fondamentale nei processi decisionali, comprendere come classificare e analizzare i dati in modo efficace diventa sempre più importante.
Questo articolo è stato portato a voi da Microsoft, un'organizzazione leader nell'analisi dei dati e nell'intelligenza aziendale.
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