Diskrete und kontinuierliche Daten verstehen
Wenn wir über quantitative Daten sprechen, können wir sie in zwei Gruppen einteilen: diskrete Daten, die Dinge darstellen, die wir zählen können, und kontinuierliche Daten, die einen Wertebereich abdecken. Bei kontinuierlichen Daten geht es darum, Messungen durchzuführen und die verschiedenen Formen zu betrachten, die sie annehmen können. Die Unterschiede zwischen diskreten und kontinuierlichen Daten und ihre Verwendung sind zunächst möglicherweise etwas schwer zu verstehen. Allerdings können datengesteuerte Erkenntnisse Entscheidungen stark beeinflussen und Ihnen zum Geschäftserfolg verhelfen. Fachleute, die mit diesen besonderen Datentypen vertraut sind, können Situationen erkennen, in denen die Daten besonders nützlich sein können. Diese Informationen können beispielsweise von Vermarktern genutzt werden, um ihre Werbepläne und Kampagnen zu verbessern. Lassen Sie uns also die Konzepte diskreter und kontinuierlicher Daten analysieren und ihre Hauptunterschiede entdecken.
Was sind diskrete Daten?
Was genau sind diskrete Daten? Vereinfacht ausgedrückt ist es, als würde man die Bücher in seinem Bücherregal zählen. Man kann nicht ein halbes Buch zählen. Ebenso werden diskrete Daten in einzelnen Einheiten gezählt, die unterschiedlich und voneinander getrennt sind. Sie werden nur auf ganze Zahlen ohne Brüche oder Dezimalzahlen stoßen; Daher haben diskrete Daten eine begrenzte Anzahl von Werten. In Ihrem Unternehmen finden Sie beispielsweise diskrete Daten wie die Anzahl der Kunden in Ihrem Geschäft, Klicks auf Ihrer Website oder Ihre Likes und Follower in sozialen Medien.
Was sind kontinuierliche Daten?
Im Gegensatz zum oben genannten Datentyp, der über separate Werte verfügt, sind kontinuierliche Daten genau das, was der Name vermuten lässt: glatt und fließend. Kontinuierliche Daten stellen Werte dar, die nicht festgelegt sind und eine unbegrenzte Anzahl annehmen können. Dies bedeutet, dass auch zwischen den einzelnen Werten ein unendliches Spektrum besteht. Kontinuierliche Daten sind äußerst detailliert, da sie auf jede Dezimalstelle genau gemessen werden können. Es ist wie das Messen des Gewichts. Die Waage kann 15 kg anzeigen, sie kann aber auch 15,02 kg, 15,632 kg usw. anzeigen. Dies macht diese Art von Daten ideal für Messungen, bei denen Präzision erforderlich ist.
Unterschiede zwischen Datentypen
Datenpunkte
Wir haben darüber gesprochen, wie diskrete Daten zählbar sind, beispielsweise die Anzahl der Personen in einem Raum. Wir haben auch gesagt, dass kontinuierliche Daten das genaue Gegenteil sind und jeden Wert innerhalb eines Bereichs annehmen können. Es ist wichtig, den Unterschied zwischen Datenpunkten zu kennen, da er sich darauf auswirkt, wie wir Daten sammeln, analysieren und interpretieren. Wenn Sie also genaue Zahlen und Häufigkeiten wissen möchten, beispielsweise wie oft eine Zahl vorkommt, werden Sie es mit diskreten Daten zu tun haben. Wenn Sie hingegen Durchschnittswerte wissen möchten, wählen Sie kontinuierliche Daten und verwenden statistische Methoden zur Analyse. Es können jedoch auch mehrere Datenpunkte kombiniert werden. Wenn Sie beispielsweise im Gesundheitswesen arbeiten, möchten Sie möglicherweise Notfallpatienten und deren Temperaturen zählen. In diesem Fall verwenden Sie sowohl diskrete als auch kontinuierliche Daten.
Messskalen
Wenn Ihr Datensatz aus Zahlen besteht, müssen Sie wissen, wie man ihn misst. Zunächst sollten Sie jedoch wissen, mit welchen der oben genannten Datentypen Sie es zu tun haben. Wenn Sie mit diskreten Daten arbeiten, verwenden Sie Nominalskalen, in denen Sie sie nach Namen klassifizieren, z. B. „Personen“, „Autos“ und „Hunde“. Sie können auch eine Ordinalskala verwenden und diese beispielsweise in der Reihenfolge 1 bis 5 ordnen. Kontinuierliche Daten enthalten jedoch Dezimalzahlen und erfordern unterschiedliche Messskalen. Sie können eine Intervallskala verwenden, bei der jede Zahl den gleichen Unterschied aufweist, wie ein Lineal. Allerdings ist eine Verhältnisskala möglicherweise genauer, da sie die Unterschiede zwischen Zahlen vergleichen kann. Es ist wie ein Lineal, das Ihnen zeigt, dass 4 das Doppelte der Zahl 2 ist.
Visualisierung
Mithilfe der Datenvisualisierung können Sie alles verstehen, indem Sie es auf eine Weise betrachten, die Sie besser interpretieren können, z. B. in Diagrammen. Unterschiedliche Datentypen verfügen jedoch über unterschiedliche Visualisierungstechniken. Diskrete Daten können in Balkendiagrammen dargestellt werden, wobei jede Kategorie über einen eigenen Balken verfügt; Histogramme, die bei der Klassifizierung von Gruppen am besten funktionieren; und Kreisdiagramme, die den Anteil jeder Kategorie im Vergleich zur gesamten Gruppe, zu der sie gehört, zeigen. Ein Kreisdiagramm kann beispielsweise anzeigen, wie viele weibliche Patienten im Alter von 18 bis 24, 25 bis 32 usw. sind. Kontinuierliche Daten verwenden Techniken wie Liniendiagramme, die Daten in einer kontinuierlichen Linie darstellen, die mit Punkten verbunden ist, und Dichtediagramme, die Höchst- und Tiefstwerte in Werten anzeigen.
Statistische Analysemethoden
Auch in der Statistik werden diskrete und kontinuierliche Daten unterschiedlich analysiert. Sie können ähnliche Methoden verwenden, jedoch mit einer Wendung. Deskriptive Analysen berechnen und fassen zunächst Werte für diskrete Daten zusammen und beschreiben gleichzeitig Durchschnittswerte für kontinuierliche Daten. Wenn Sie also über Kunden in einem Geschäft sprechen, sagen Sie: „Es waren 3 Frauen und 5 Männer. Die durchschnittliche Zeit, die wir im Geschäft verbrachten, betrug 15,3 Minuten.“ Bei Wahrscheinlichkeitsverteilungen werden diskrete Daten in einer endlichen Liste analysiert, kontinuierliche Daten werden jedoch eher wie eine Kurve dargestellt. Es gibt auch andere Methoden der statistischen Analyse, wie zum Beispiel Hypothesentests und Stichprobenverfahren.
Diskrete Datenanwendungen
Hier spielen diskrete Daten die erste Rolle. Fertigungsmitarbeiter müssen Artikel zählen, Qualitätsprüfungen durchführen, um zu entscheiden, welche Produkte bestehen oder nicht, und Fehlerquoten messen.
Um den Lagerbestand und andere E-Shop-Vorgänge effizient zu verwalten, nutzen Online-Händler diskrete Daten zur Anzahl der Bestellungen, zu den vorrätigen Produkten und sogar zu Bewertungen.
Lehrer und andere Bildungsfachkräfte müssen die Leistung der Schüler regelmäßig überwachen, häufig mithilfe eines Lernmanagementsystems. Technologietools verwenden diskrete Daten, um Anwesenheit, Prüfungsergebnisse und detaillierte Informationen wie die Anzahl der Schüler in den Klassen, die Anzahl der Aktivitäten, an denen sie teilnehmen usw., zu verwalten.
Gesundheitsdienstleister führen Patientenakten und andere sensible Informationen, um Behandlungen, Forschung und Pflege für Patienten effizienter zu planen. Daten wie die Anzahl der chirurgischen Eingriffe, Besuche oder Medikamente usw. sind alle diskret.
Anwendungen kontinuierlicher Daten
Temperaturen, Luftfeuchtigkeit und andere wetterbezogene Parameter sind allesamt kontinuierliche Daten. Dadurch können uns Meteorologen genaue Wettervorhersagen liefern und zukünftige Klimaveränderungen vorhersagen.
Menschen, die im Finanzsektor arbeiten, müssen täglich mit einer Vielzahl kontinuierlicher Daten umgehen, beispielsweise mit Wechselkursen verschiedener Währungen, Aktienkursen, Krediten und Bankkonten.
Umweltschützer müssen den Grad der Luft- und Wasserverschmutzung, die Geschwindigkeit, mit der das antarktische Eis schmilzt, Kohlendioxid in der Atmosphäre und andere Parameter messen. Diese Daten helfen ihnen, den Schaden zu berechnen, der unserem Planeten zugefügt wurde, und ihn proaktiver zu schützen.
Physikforscher nutzen kontinuierliche Daten wie Volumen, Masse, Druck, Spannung und andere Messungen, um physikalische Phänomene zu untersuchen und zu verstehen. Auf diese Weise können sie Experimente durchführen und neue Technologien entwickeln.
Abschluss
Unabhängig von Ihrem Fachgebiet ist es wichtig, die Unterschiede zwischen diskreten und kontinuierlichen Daten zu erkennen. Auch wenn die Dinge etwas kompliziert werden können, da es sich bei den Daten oft um eine Mischung verschiedener Arten handelt, können Ihnen die oben genannten Erkenntnisse dabei helfen, zu entscheiden, welche analytischen Ansätze und Methoden in einer bestimmten Situation am besten funktionieren.