Quels sont les types de données ? C’est une question que toute personne travaillant sur un projet technologique ou traitant de données rencontre à un moment donné.
Les données constituent l’épine dorsale des processus décisionnels modernes. Il se présente sous diverses formes, et la compréhension de ces formes est cruciale pour une analyse et une interprétation précises. Chaque élément d’information que nous rencontrons peut être classé en différents types, chacun ayant ses propriétés et caractéristiques uniques.
Dans les secteurs technologiques et axés sur les données, tels que le développement de logiciels, l’apprentissage automatique, la finance, la santé, etc., la reconnaissance des types de données est essentielle pour créer des systèmes robustes, prendre des décisions éclairées et résoudre efficacement des problèmes complexes.
Quels sont les types de données ?
Les données peuvent être largement classées en différents types en fonction de leurs caractéristiques et du niveau de mesure. Ces types fournissent des informations sur la manière dont les données doivent être traitées et analysées.
Quels sont les types de données concernant ces catégories ? Eh bien, les types de données peuvent être classés en deux catégories et sous-catégories différentes :
- Type de données qualitatives :
- Nominal
- Ordinal
- Type de données quantitatives :
- Discret
- Continu
Données nominales
Les données nominales, également appelées données catégorielles, représentent des catégories ou des étiquettes sans ordre ni classement inhérents. Les exemples incluent le sexe, la couleur ou les types de fruits. Les données nominales sont qualitatives et ne peuvent pas être manipulées mathématiquement. Chaque catégorie est distincte, mais les valeurs n’ont aucune signification numérique.
Par exemple, si nous disposons de données sur la couleur des yeux des individus (bleu, marron, vert), nous pouvons les classer comme données nominales. Nous pouvons compter la fréquence de chaque catégorie, mais nous ne pouvons pas effectuer d’opérations arithmétiques sur celles-ci.
Données ordinales
Les données ordinales représentent des catégories avec un ordre ou un rang spécifique. Bien que les catégories aient une séquence significative, les intervalles entre elles peuvent ne pas être uniformes ou mesurables. Les exemples incluent les classements (1er, 2e, 3e), les notes d’enquête (comme les échelles de Likert) ou les niveaux d’éducation (lycée, collège, diplôme).
Les données ordinales permettent un classement ou un classement, mais les différences entre les catégories peuvent ne pas être cohérentes. Par exemple, dans une enquête sur une échelle de Likert allant de « pas du tout d’accord » à « tout à fait d’accord », nous connaissons l’ordre des réponses, mais nous ne pouvons pas dire que la différence entre « tout à fait d’accord » et « d’accord » est la même qu’entre « tout à fait d’accord » et « d’accord » d’accord » et « neutre ».
Données discrètes
Les données discrètes sont constituées de nombres entiers ou de comptes et représentent des valeurs distinctes et distinctes. Ces valeurs sont souvent des nombres entiers et ne peuvent être décomposées en parties plus petites. Les exemples incluent le nombre d’élèves dans une classe, le nombre de voitures qui passent en une heure ou le nombre d’articles vendus dans un magasin.
Les données discrètes sont généralement obtenues par comptage et sont distinctes et séparées. Vous ne pouvez pas avoir de fractions ou de décimales dans des données discrètes, car elles représentent des unités entières.
Données continues
Les données continues peuvent prendre n’importe quelle valeur dans une plage donnée et peuvent être mesurées avec précision. Ces données peuvent être divisées à l’infini en parties plus petites et incluent souvent des mesures telles que la taille, le poids, la température ou le temps. Les données continues peuvent prendre n’importe quelle valeur dans une plage et sont généralement obtenues par mesure.
Par exemple, la taille des individus peut être mesurée à 165 cm, 170,5 cm, 180 cm, etc. Les données continues permettent des mesures plus précises et peuvent inclure des fractions ou des décimales.
Applications de différents types de données
Vous savez maintenant quels sont les types de données, et pourquoi et quand préférer un type de données à un autre ? Chaque type de données a ses applications et implications pour l’analyse :
- Données nominales sont souvent utilisés à des fins de classification et sont analysés à l’aide de comptages de fréquence et de modes.
- Données ordinales sont utilisés lorsque le classement ou le classement est important mais nécessitent de la prudence dans l’analyse statistique en raison d’intervalles inégaux.
- Données discrètes sont courants dans les scénarios de dénombrement et sont analysés à l’aide de décomptes, de fréquences et de probabilités.
- Données continues sont répandus dans les mesures scientifiques et sont analysés à l’aide de moyennes, d’écarts types et de coefficients de corrélation.
Comprendre quels sont les types de données est crucial pour une analyse et une interprétation efficaces des données. Qu’elles soient nominales, ordinales, discrètes ou continues, chaque type fournit des informations uniques sur la nature des données et nécessite des approches analytiques différentes.
La clé de l’optimisation : les points de données
En reconnaissant les caractéristiques de chaque type de données, les chercheurs, les analystes et les décideurs peuvent faire des choix éclairés sur la manière de collecter, d’analyser et de tirer des conclusions à partir des données.
Connaître quels sont les types de données nous permet de mieux comprendre et utiliser les informations que nous rencontrons dans divers domaines, de la recherche et des affaires à la prise de décision de la vie quotidienne.
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