Дискретные и непрерывные данные – в чем разница?

Для такого простого слова «данные» – довольно сложная тема. Например, «любовь» или «новости». Есть структурированные и неструктурированные данные. Тогда у вас есть качественные и количественные данные. Теперь мы хотели бы изучить еще два типа данных – дискретный и непрерывный – и помочь вам понять разницу. (Тогда ваша организация может использовать статистическое программное обеспечение, чтобы получить представление о обоих типах.)

Теперь мы хотели бы изучить еще два типа данных – дискретный и непрерывный – и помочь вам понять разницу. (Тогда ваша организация может использовать статистическое программное обеспечение, чтобы получить представление о обоих типах.)

Посмотреть самое простое в использовании программное обеспечение для статистического анализа →

Чем больше вы понимаете об этих уникальных типах данных, тем больше вы сможете определить возможности, в которых каждый из них может пригодиться. Затем вы можете использовать эту информацию, чтобы принести пользу своему бренду, независимо от того, являетесь ли вы специалистом по обработке данных, аналитиком данных, инженером по обработке данных – или просто поклонником цифр.

Дискретные и непрерывные данные

При рассмотрении набора чисел они обычно являются дискретными (счетными) переменными или непрерывными (измеряемыми) переменными. То, как вы изучаете эти данные, должно отличаться в зависимости от того, к какой группе они относятся. Это, безусловно, повлияет и на то, как это будет измеряться.

В чем разница между дискретными и непрерывными данными?

Дискретные данные включают в себя круглые конкретные числа, которые определяются путем подсчета. Непрерывные данные включают комплексные числа, которые измеряются в течение определенного интервала времени. Простой способ описать разницу между ними – визуализировать график точечной диаграммы в сравнении с линейным графиком.

Когда вы соберете набор круглых определенных чисел, они окажутся на своем месте на графике, похожем на те, что показаны слева. Дискретные данные относятся к отдельным счетным предметам.

Когда вы измеряете определенный поток данных со сложным диапазоном результатов, эти результаты будут обозначены линией в виде диапазона данных (см. Графики справа). Непрерывные данные относятся к изменениям с течением времени, включая концепции, которые не просто подсчитать, но требуют подробных измерений.

Подождите, пока мы немного раскроем эти термины для лучшего понимания.

Что такое дискретные данные?

Некоторые синонимы слова «дискретный» включают: разъединенный, отдельный и отдельный. Их можно легко применить к идее дискретных данных.

Мы собираем данные, чтобы найти взаимосвязи, тенденции и другие концепции. Например, если вы отслеживаете количество отжиманий, которые вы делаете каждый день в течение месяца, основной целью является оценка вашего прогресса и скорости улучшения.

С учетом сказанного, ваш дневной счет – это дискретное, изолированное число. Нет четкого диапазона того, сколько вы можете сделать за один день, поэтому отношения остаются неопределенными. Чем больше информации вы собираете с течением времени, тем больше идей вы можете сделать, например, что среднее количество отжиманий, которые вы делали на прошлой неделе, составляло 15 отжиманий в день, что на 5 отжиманий в день больше, чем неделей ранее. Между тем, сами числа отжиманий – это целые, круглые числа, которые нельзя разбить на более мелкие части.

Забавное практическое правило состоит в том, что во многих случаях дискретным данным может предшествовать «количество».

Примеры дискретных данных

Некоторые примеры дискретных данных, которые можно собрать:

Количество клиентов, купивших разные товары
Количество компьютеров в каждом отделе
Количество товаров, которые вы покупаете в продуктовом магазине каждую неделю.

Дискретные данные также могут быть качественными. Национальность, которую вы выбираете в форме, – это отдельные данные. Национальность каждого на вашей работе, если сгруппировать вместе с помощью программного обеспечения для работы с электронными таблицами, может быть ценной информацией при оценке вашей практики найма.

Посмотреть бесплатное программное обеспечение для электронных таблиц с самым высоким рейтингом →

Национальная перепись состоит из дискретных данных, как качественных, так и количественных. Подсчет и сбор этой идентифицирующей информации углубляет наше понимание населения. Это помогает нам делать прогнозы о будущем, документируя историю. Это отличный пример силы дискретных данных.

Что такое непрерывные данные?

Непрерывные данные относятся к нефиксированному количеству возможных измерений между двумя реалистичными точками.

Эти числа не всегда чистые и аккуратные, как те, которые содержатся в дискретных данных, поскольку они обычно собираются на основе точных измерений. Со временем измерение определенного объекта позволяет нам создать определенный диапазон, в соответствии с которым мы можем разумно ожидать сбора большего количества данных.

Непрерывные данные – это все о точности. Переменные в этих наборах данных часто имеют десятичные точки, а число справа растянуто, насколько это возможно. Этот уровень детализации имеет первостепенное значение для ученых, врачей и производителей, и это лишь некоторые из них.

Примеры непрерывных данных

Некоторые примеры непрерывных данных включают:

Вес новорожденных малышей
Суточная скорость ветра
Температура морозильной камеры

Когда вы думаете об экспериментах или исследованиях, включающих постоянные измерения, они, вероятно, в некоторой степени связаны с непрерывными переменными. Если где-нибудь в таблице у вас есть число вроде «2,86290», это не то число, которое вы могли бы легко вычислить сами – подумайте об измерительных устройствах, таких как секундомеры, весы, термометры и тому подобное.

Задача с использованием этих инструментов, вероятно, применима к непрерывным данным. Например, если мы отслеживаем каждого бегуна на Олимпийских играх, время будет отображаться на графике вдоль соответствующей линии. Несмотря на то, что с годами наши спортсмены становятся быстрее и сильнее, никогда не должно быть выбросов, искажающих остальные данные. (Даже Усэйн Болт всего на пару секунд быстрее, чем историческое поле, если говорить об этом.)

На этой линии есть бесконечные возможности (например, 5,77 секунды, 5,772 секунды, 5,7699 секунды и т. Д.), Но каждое новое измерение будет постоянно находиться где-то в пределах диапазона.

Не каждый пример непрерывных данных будет аккуратно попадать в прямую линию, но со временем диапазон станет более очевидным, и вы можете сделать ставку на новые точки данных, застрявшие внутри этих параметров.

Важность как непрерывных, так и дискретных данных

Тот факт, что мы поставили «против» в заголовке этого блога, не означает, что это соревнование (хотя мы не остановим вас от создания футболок «Team Discrete» или «Team Continuous»).

Дело в том, что оба типа одинаково ценны для сборщиков данных, и каждый день вы будете сталкиваться с моментами, которые приводят к измерениям, которые могут по праву способствовать любому типу данных. Любое всестороннее исследование формируется за счет объединения этих двух уникальных групп данных.