Discreto vs. Datos continuos: ¿Cuál es la diferencia?

Independientemente de la línea de trabajo en la que se encuentre, es muy probable que confíe en los datos para realizar su trabajo. Sin embargo, la idea de los datos puede ser confusa desde la forma en que debe almacenarlos hasta lo que realmente son los datos. Además, existen numerosos tipos de datos. Un ejemplo importante son los datos discretos y los datos continuos. Comprender la diferencia entre los tipos de datos discretos y continuos puede marcar una gran diferencia en su negocio, ya que le permite comprender cuándo es apropiado el uso de ciertos tipos de datos. También puede ayudarlo a encontrar mejor las herramientas adecuadas para medir la diferencia entre las dos formas de datos.

Los datos discretos son datos que puede ver y definir definitivamente. Puede involucrar números enteros positivos o características sí/no. En términos generales, esto hace que los datos discretos sean relativamente fáciles de definir y medir. Los datos discretos se pueden ver y determinar fácilmente. Esto también significa que no puede ocupar un número infinito de posibilidades. En cambio, puede ocupar uno de una serie de números en un rango.

Ejemplos de datos discretos

Los datos discretos se establecen como un número real. Esto significa que podrá determinarlo y medirlo fácilmente. Esto incluye:

• El color de un artículo.
• El número de personas que han comprado un producto.
• Niveles de salario o ingresos que ha generado una empresa.
• Un precio de las acciones.

Lo más importante a tener en cuenta cuando se trata de datos discretos es que no puede ocupar un número infinito de posibilidades. Los datos discretos son un número que implica un valor limitado. Supongamos que está midiendo los ingresos de una empresa. En teoría, esa medida podría ser un billón de dólares, pero esa medida sigue siendo un dato discreto. Esto se debe a que solo podría ocupar un número determinado de posibilidades. Esto significa que podría ser $1, $1,01, $1,02, etc. No podría ser $1,024798.

Otra forma de pensar en los datos discretos es pensar en ellos como datos en los que solo son posibles ciertos valores. Esto significa que los datos discretos solo implican responder preguntas de sí o no, como "¿Funciona un producto?" La única respuesta posible es "sí" o "no", y estas son respuestas discretas.

Los datos continuos son datos que ocurren en una escala infinita. Esto significa que puede ocupar cualquier punto entre dos números.

Ejemplos de datos continuos

Dado que los datos continuos se miden en cualquier punto, generalmente se trata de cosas como mediciones. Por ejemplo:

• El ancho de una pared.
• La temperatura de una habitación.
• La altura o el peso de una persona.
• El tiempo que lleva completar una tarea, como terminar una carrera o completar un trabajo.

La característica más importante de los datos continuos es que pueden ocupar cualquier número dentro de una medida. Por ejemplo, supongamos que intenta medir la temperatura de una habitación. La temperatura podría ser 74 grados, 74,1, 74,11, 74,112, etc. Esto se debe a que la temperatura puede ocupar cualquier número en su escala de medida. Esto significa que son datos continuos.

Este tema es importante para las pequeñas empresas porque puede afectar la forma en que mide los datos y los usa en el análisis.

Los datos discretos son generalmente más fáciles de medir. Esto se debe a que estos datos existen en una forma exacta. Si se trata de ingresos, su medida proviene de la moneda. Si está tratando con personas que compraron un producto, estará tratando con cifras de ventas. Siempre que el método de registro de datos sea preciso, puede confiar en los datos.

Los datos continuos a veces pueden tener cualidades que los hacen parecer similares a los datos discretos. El ejemplo anterior (la temperatura de una habitación) es un ejemplo perfecto de esto. En las escalas más utilizadas, la temperatura de una habitación suele determinarse en un número entero. Sin embargo, la temperatura podría ser cualquier número. Solo la falta de un termómetro completamente preciso le impediría determinar la temperatura real de una habitación. Como regla general, la precisión de un método de medición limita la precisión de sus datos continuos.

Desde la perspectiva de una pequeña empresa, debe estar preparado para comprender que estas diferentes formas de datos requieren diferentes métodos de medición. Cuando lo esté midiendo, es probable que sus datos estén limitados por su escala. Si tiene una escala lo suficientemente precisa, es posible que pueda medir datos usando una serie extendida de números.

La respuesta a esta pregunta depende de su línea específica de trabajo. Sin embargo, el propietario de una pequeña empresa está bien atendido al comprender la diferencia entre los dos números. Si sabe que los datos son continuos, sabrá que la medición que realice no reflejará al 100 % la medición "verdadera" de un elemento, y estará limitada por el método de medición que realice. Como tal, el propietario de una pequeña empresa debe estar preparado para medir datos continuos lo mejor que pueda y, al mismo tiempo, comprender que su medición tendrá límites. Si trabaja con datos discretos, el propietario de una pequeña empresa debe comprender que no existe una razón relacionada con la escala por la que sus datos deban ser limitados.

Próximos pasos:

Consulte nuestra lista de opciones de software de análisis de datos o lea nuestra guía de compradores de software de análisis de datos para obtener información sobre cómo evaluar el software de datos.

Nota: Las aplicaciones mencionadas en este artículo son ejemplos para mostrar una característica en contexto y no pretenden ser respaldos o recomendaciones. Se han obtenido de fuentes que se creían fiables en el momento de la publicación.