Có bao nhiêu loại dữ liệu? Tầm quan trọng của các loại dữ liệu

Tầm quan trọng của dữ liệu

Ngày nay dữ liệu ở khắp mọi nơi trong mọi lĩnh vực. Cho dù bạn là nhà khoa học dữ liệu, nhà tiếp thị, doanh nhân, nhà phân tích dữ liệu, nhà nghiên cứu hay bạn đang làm bất kỳ ngành nghề nào khác. Dữ liệu đã trở thành một tài sản quan trọng cho một tổ chức và vai trò công việc của khoa học dữ liệu đang có xu hướng tăng.

Khoa học dữ liệu là tất cả về thử nghiệm với dữ liệu thô hoặc có cấu trúc. Dữ liệu là cơ sở để thúc đẩy doanh nghiệp đi đúng hướng hoặc ít nhất cung cấp thông tin chi tiết hữu ích có thể giúp lập chiến lược các chiến dịch hiện tại, dễ dàng tổ chức việc ra mắt sản phẩm mới hoặc thử các thử nghiệm khác nhau.

Giờ đây, hoạt động kinh doanh chạy trên dữ liệu, hầu hết công ty sử dụng dữ liệu cho thông tin chi tiết của họ để tạo và khởi chạy các chiến dịch, chiến lược thiết kế, ra mắt sản phẩm và dịch vụ hoặc thử những thứ khác nhau. Theo một báo cáo, ngày nay, ít nhất 2,5 tạ tỷ byte dữ liệu được tạo ra mỗi ngày.

Dữ liệu rất quan trọng đối với chúng ta nên việc xử lý và lưu trữ đúng cách, không có bất kỳ lỗi nào trở nên quan trọng. Khi xử lý tập dữ liệu, danh mục dữ liệu đóng một vai trò quan trọng để xác định chiến lược tiền xử lý nào sẽ hoạt động cho một tập hợp cụ thể để có được kết quả phù hợp hoặc loại phân tích thống kê nào nên được áp dụng để có kết quả tốt nhất.

Có hai loại dữ liệu: Dữ liệu định tính và Dữ liệu định lượng, được phân loại thêm thành bốn loại: dữ liệu định danh (nominal), dữ liệu thứ tự (ordinal), dữ liệu rời rạc (discrete) và dữ liệu liên tục (Continuous).

Dữ liệu định tính (Qualitative Data)

Dữ liệu định tính là dữ liệu không thể đo lường hoặc đếm được dưới dạng số. Các loại dữ liệu này được sắp xếp theo danh mục, không phải theo số. Đó là lý do tại sao nó còn được gọi là Dữ liệu định tính. Những dữ liệu này bao gồm âm thanh, hình ảnh, ký hiệu hoặc văn bản. Giới tính của một người, tức là nam, nữ hoặc những người khác, là dữ liệu định tính.

Chúng thường được trích xuất từ ​​phương tiện âm thanh, hình ảnh hoặc văn bản. Một ví dụ khác như là về một thương hiệu điện thoại thông minh cung cấp thông tin về xếp hạng hiện tại, màu sắc của điện thoại, danh mục của điện thoại, v.v. Tất cả thông tin này có thể được phân loại là dữ liệu định tính.

Dữ liệu định tính lại được phân thành dữ liệu định danh (nominal), dữ liệu thứ tự (ordinal)

Dữ liệu định danh (nominal)

Dữ liệu định danh được sử dụng để gắn nhãn các biến không có bất kỳ thứ tự hoặc giá trị định lượng nào. Màu của tóc có thể được coi là dữ liệu định danh.

Tên "nominal" bắt nguồn từ tên tiếng Latinh "nomen", có nghĩa là "tên". Với sự trợ giúp của dữ liệu định danh, chúng ta không thể thực hiện bất kỳ tác vụ số nào hoặc không thể đưa ra bất kỳ thứ tự nào để sắp xếp dữ liệu. Những dữ liệu này không có bất kỳ thứ tự có ý nghĩa nào; giá trị của chúng được phân phối cho các danh mục riêng biệt.

Ví dụ về dữ liệu định danh:

+ Màu tóc (Vàng, đỏ, nâu, đen, v.v.)

+ Tình trạng hôn nhân (Độc thân, Góa chồng, Đã kết hôn)

+ Quốc tịch (Việt Nam, Ấn Độ, Đức, Mỹ…)

+ Giới tính (Nam, Nữ, Khác)

+ Màu mắt (Đen, Nâu, v.v.)

Dữ liệu thứ tự (ordinal)

Dữ liệu thứ tự có thứ tự tự nhiên trong đó một số hiện diện trong một số loại thứ tự theo vị trí của chúng trên thang đo. Những dữ liệu này được sử dụng để quan sát như mức độ hài lòng, mức độ hạnh phúc của khách hàng, v.v. nhưng chúng ta không thể thực hiện bất kỳ nhiệm vụ số học nào đối với chúng.

Dữ liệu thứ tự là dữ liệu định tính mà các giá trị của chúng có một số loại vị trí tương đối. Những loại dữ liệu này có thể được coi là “ở giữa” dữ liệu định tính và dữ liệu định lượng. Dữ liệu thứ tự chỉ hiển thị các trình tự và không thể sử dụng để phân tích thống kê. So với dữ liệu định danh, dữ liệu thứ tự có một số loại thứ tự không có trong dữ liệu định danh.

Ví dụ về Dữ liệu thứ tự:

+ Khi các công ty yêu cầu phản hồi, kinh nghiệm hoặc sự hài lòng trên thang điểm từ 1 đến 10

+ Điểm chữ cái trong bài kiểm tra (A, B, C, D, v.v.)

+ Xếp hạng các dân tộc trong một cuộc thi (Nhất, Nhì, Ba, v.v.)

+ Trình độ học vấn (Cao hơn, Trung học, Tiểu học)

Dữ liệu định lượng (Quantitative Data)

Dữ liệu định lượng có thể được biểu thị bằng các giá trị số, điều này làm cho nó có thể đếm được và bao gồm phân tích dữ liệu thống kê. Những loại dữ liệu này còn được gọi là dữ liệu số. Nó trả lời các câu hỏi như “bao nhiêu”, “tần suất”. Ví dụ: giá của điện thoại, ram của máy tính, chiều cao hoặc cân nặng của một người, v.v., nằm trong dữ liệu định lượng.

Dữ liệu định lượng có thể được sử dụng để thao tác thống kê và những dữ liệu này có thể được biểu diễn trên nhiều loại đồ thị và biểu đồ như biểu đồ thanh, biểu đồ, biểu đồ phân tán, biểu đồ hình hộp, biểu đồ hình tròn, biểu đồ đường, v.v.

Ví dụ về Dữ liệu Định lượng:

+ Chiều cao hoặc cân nặng của người hoặc vật

+ Nhiệt độ phòng

+ Thời gian

Dữ liệu Định lượng được phân loại thành hai phần:

Dữ liệu rời rạc (discrete)

Thuật ngữ rời rạc có nghĩa là riêng biệt. Dữ liệu rời rạc chứa các giá trị nằm dưới số nguyên hoặc số nguyên. Tổng số sinh viên trong một lớp học là một ví dụ về dữ liệu rời rạc. Những dữ liệu này không thể được chia thành các giá trị thập phân hoặc phân số.

Dữ liệu rời rạc có thể đếm được và có giá trị hữu hạn; việc chia nhỏ của chúng là không thể. Những dữ liệu này được biểu diễn chủ yếu bằng biểu đồ thanh, đường số hoặc bảng tần suất.

Ví dụ về dữ liệu rời rạc:

+ Tổng số học sinh có mặt trong một lớp

+ Chi phí của 1 chiếc điện thoại di động

+ Số lượng nhân viên của một công ty

+ Tổng số người chơi đã tham gia một cuộc thi

+ Các ngày trong một tuần

Dữ liệu liên tục (Continuous)

Dữ liệu liên tục được mô tả như một tập hợp các quan sát không bị gián đoạn; có thể được đo trên thang điểm. Nó có thể là phiên bản của điện thoại Android, chiều cao của một người, chiều dài của một đối tượng, v.v. Dữ liệu liên tục biểu thị thông tin có thể được chia thành các cấp độ nhỏ hơn. Biến liên tục có thể nhận bất kỳ giá trị nào trong một phạm vi.

Dữ liệu liên tục có thể được chia thành phân số và thập phân, nghĩa là nó có thể được chia nhỏ một cách có ý nghĩa thành những phần nhỏ hơn theo độ chính xác của phép đo. Tuy nhiên, dữ liệu liên tục lưu trữ các số phân số để ghi lại các loại dữ liệu khác nhau như nhiệt độ, chiều cao, chiều rộng, thời gian, tốc độ, v.v.

Ví dụ về dữ liệu liên tục:

+ Chiều cao của một người

+ Tốc độ của một chiếc xe

+ Thời gian để hoàn thành xong công việc

+ Tần số Wifi

+ Thị phần giá

Lời kết

Trong bài viết này, chúng tôi đã thảo luận về các loại dữ liệu và sự khác biệt giữa chúng. Làm việc trên dữ liệu là một phần quan trọng vì chúng ta cần tìm ra loại dữ liệu đó là gì và cách sử dụng nó để thu được kết quả có giá trị từ nó. Điều quan trọng nữa là phải biết nó là loại dữ liệu nào; nó giúp phân tích và trực quan hóa dữ liệu. Làm việc với dữ liệu đòi hỏi kỹ năng khoa học dữ liệu tốt và hiểu biết sâu sắc về các loại dữ liệu khác nhau và cách làm việc với chúng.

Các loại dữ liệu khác nhau được sử dụng trong nghiên cứu, phân tích, thống kê và khoa học dữ liệu. Dữ liệu giúp một công ty phân tích hoạt động kinh doanh, thiết kế chiến lược và giúp xây dựng quy trình ra quyết định dựa trên dữ liệu thành công.