Дискретный против. Непрерывные данные: в чем разница?

Независимо от того, в какой сфере деятельности вы работаете, велика вероятность, что вы будете полагаться на данные, чтобы выполнить свою работу. Однако идея данных может сбивать с толку, начиная с того, как вы должны их хранить, и заканчивая тем, что данные на самом деле представляют собой. Кроме того, существует множество типов данных. Одним из важных примеров являются дискретные данные и непрерывные данные. Понимание разницы между дискретными и непрерывными типами данных может иметь большое значение для вашего бизнеса, поскольку позволяет понять, когда уместно использование определенных типов данных. Это также может помочь вам лучше найти подходящие инструменты для измерения разницы между двумя формами данных.

Дискретные данные — это данные, которые вы можете увидеть и окончательно определить. Он может включать положительные целые числа или характеристики да/нет. Вообще говоря, это делает дискретные данные относительно простыми для определения и измерения. Дискретные данные можно увидеть и легко определить. Это также означает, что он не может занимать бесконечное количество возможностей. Вместо этого он может занимать одно из ряда чисел в диапазоне.

Примеры дискретных данных

Дискретные данные задаются как вещественные числа. Это означает, что вы сможете легко определить и измерить его. Это включает:

• Цвет предмета.
• Количество людей, купивших товар.
• Уровни заработной платы или доходов, полученных бизнесом.
• Цена акции.

Когда речь идет о дискретных данных, важно помнить, что они не могут занимать бесконечное количество возможностей. Дискретные данные — это число, которое включает в себя ограниченное значение. Допустим, вы измеряете доход компании. Теоретически это измерение может составлять триллион долларов, но такое измерение по-прежнему является дискретными данными. Это потому, что он может занимать только определенное количество возможностей. Это означает, что это может быть 1 доллар США, 1,01 доллара США, 1,02 доллара США и т. д. Это не может быть 1,024798 доллара США.

Другой способ думать о дискретных данных — думать о них как о данных, в которых возможны только определенные значения. Это означает, что дискретные данные включают только ответы на вопросы «да» или «нет», такие как «Работает ли продукт?» Единственный возможный ответ — «да» или «нет», и это дискретные ответы.

Непрерывные данные — это данные, которые происходят в бесконечном масштабе. Это означает, что он может занимать любую точку между двумя числами.

Примеры непрерывных данных

Поскольку непрерывные данные измеряются в любой точке, обычно это такие вещи, как измерения. Например:

• Ширина стены.
• Температура комнаты.
• Рост или вес человека.
• Время, необходимое для выполнения задачи, например завершения гонки или выполнения задания.

Наиболее важной характеристикой непрерывных данных является то, что они могут занимать любое число в пределах измерения. Например, допустим, вы пытались измерить температуру в комнате. Температура может быть 74 градуса, 74,1, 74,11, 74,112 и т. д. Это потому, что температура может занимать любое число на вашей шкале измерений. Это означает, что это непрерывные данные.

Эта тема важна для малого бизнеса, поскольку она может повлиять на то, как вы измеряете данные и используете эти данные в анализе.

Дискретные данные обычно легче измерить. Это потому, что эти данные существуют в точной форме. Если вы имеете дело с доходом, ваше измерение исходит из валюты. Если вы имеете дело с людьми, которые приобрели продукт, вы будете иметь дело с цифрами продаж. Пока метод записи данных точен, вы можете быть уверены в данных.

Непрерывные данные иногда могут иметь качества, которые делают их похожими на дискретные данные. Приведенный выше пример (температура в помещении) является прекрасным примером этого. В наиболее часто используемых шкалах температура помещения обычно определяется целым числом. Однако температура может быть любой. Только отсутствие абсолютно точного термометра помешало бы вам определить истинную температуру в комнате. Как правило, точность метода измерения ограничивает точность ваших непрерывных данных.

С точки зрения малого бизнеса вы должны быть готовы понять, что эти разные формы данных требуют разных методов измерения. Когда вы измеряете его, ваши данные, вероятно, будут ограничены вашей шкалой. Если у вас есть достаточно точная шкала, вы сможете измерить данные, используя расширенный ряд чисел.

Ответ на этот вопрос зависит от вашей конкретной сферы деятельности. Тем не менее, владелец малого бизнеса хорошо понимает разницу между этими двумя числами. Если вы знаете, что данные непрерывны, вы будете знать, что сделанное вами измерение не будет на 100% отражать «истинное» измерение предмета и будет ограничено выбранным вами методом измерения. Таким образом, владелец малого бизнеса должен быть готов измерять непрерывные данные как можно лучше, но при этом понимать, что его измерения будут иметь ограничения. При работе с дискретными данными владелец малого бизнеса должен понимать, что нет причин, связанных с масштабом, по которым его данные должны быть ограничены.

Следующие шаги:

Ознакомьтесь с нашим списком вариантов программного обеспечения для анализа данных или ознакомьтесь с нашим руководством для покупателей программного обеспечения для анализа данных, чтобы узнать, как оценивать программное обеспечение для данных.

Примечание. Приложения, упомянутые в этой статье, являются примерами, демонстрирующими функцию в контексте, и не предназначены для одобрения или рекомендации. Они были получены из источников, считавшихся надежными на момент публикации.