“Los datos son el nuevo petróleo”. Hoy en día, los datos están en todas partes, en cada campo. Ya seas un científico de datos, un comerciante, un empresario, un analista de datos, un investigador o te dediques a cualquier otra profesión, necesitas interactuar o experimentar con datos crudos o estructurados. Estos datos son tan importantes para nosotros que se vuelve essential manejarlos y almacenarlos correctamente, sin errores. Al trabajar con estos datos, es basic conocer los tipos de datos para procesarlos y obtener los resultados correctos. Existen dos tipos de datos: datos cualitativos y datos cuantitativos, que se clasifican además en:
Los datos se dividen en cuatro categorías:
- Datos nominales.
- Datos ordinales.
- Datos discretos.
- Datos continuos.
Así que hay 4 Tipos de Datos: nominales, ordinales, discretos y continuos.
En la actualidad, los negocios se basan en datos, y la mayoría de las empresas utilizan los datos para obtener perspectivas que les permitan crear y lanzar campañas, diseñar estrategias, presentar productos y servicios o probar diferentes enfoques. Según un informe, hoy en día se generan al menos 2.5 trillones de bytes de datos al día.
Los datos cualitativos o categóricos son datos que no pueden ser medidos ni contados en forma de números. Estos tipos de datos se ordenan por categoría, no por número. Por eso también se les conoce como datos categóricos. Estos datos consisten en audio, imágenes, símbolos o texto. El género de una persona, es decir, masculino, femenino u otros, es un dato cualitativo.
Los datos cualitativos hablan acerca de la percepción de las personas. Estos datos ayudan a los investigadores de mercado a comprender los gustos de los clientes y luego diseñar sus concepts y estrategias en consecuencia.
Otros ejemplos de datos cualitativos son:
- ¿En qué idioma hablas?
- Destino de vacaciones favorito
- Opinión sobre algo (de acuerdo, en desacuerdo o impartial)
- Colores
Los datos cualitativos se dividen además en dos partes:
Datos Nominales
Los datos nominales se usan para etiquetar variables sin ningún orden o valor cuantitativo. El coloration del cabello puede considerarse un dato nominal, ya que un coloration no se puede comparar con otro coloration.
El nombre “nominal” proviene del nombre en latín “nomen”, que significa “nombre”. Con la ayuda de datos nominales, no podemos realizar tareas numéricas ni dar ningún orden para ordenar los datos. Estos datos no tienen ningún orden significativo; sus valores se distribuyen en categorías distintas.
Ejemplos de Datos Nominales:
- Shade del cabello (Rubio, Rojo, Castaño, Negro, and so on.)
- Estado civil (Soltero, Viudo, Casado)
- Nacionalidad (Indio, Alemán, Americano)
- Género (Masculino, Femenino, Otros)
- Shade de ojos (Negro, Marrón, and so on.)
Datos Ordinales
Los datos ordinales tienen un orden pure en el que un número está presente en algún tipo de escala. Estos datos se utilizan para observaciones como satisfacción del cliente, felicidad, and so on., pero no podemos realizar tareas aritméticas con ellos.
Los datos ordinales son datos cualitativos para los cuales sus valores tienen algún tipo de posición relativa. Estos tipos de datos pueden considerarse “intermedios” entre datos cualitativos y cuantitativos. Los datos ordinales solo muestran las secuencias y no se pueden usar para análisis estadístico. En comparación con los datos nominales, los datos ordinales tienen algún tipo de orden que no está presente en los datos nominales.
Ejemplos de Datos Ordinales:
- Cuando las empresas solicitan retroalimentación, experiencia o satisfacción en una escala del 1 al 10
- Calificaciones en un examen (A, B, C, D, and so on.)
- Clasificación de personas en una competencia (Primero, Segundo, Tercero, and so on.)
- Estado Económico (Alto, Medio y Bajo)
- Nivel de Educación (Superior, Secundario, Primario)
Diferencia entre Datos Nominales y Datos Ordinales
| Datos Nominales | Datos Ordinales |
| Los datos nominales no pueden ser cuantificados, y tampoco tienen ningún orden intrínseco. | Los datos ordinales proporcionan algún tipo de orden secuencial según su posición en la escala. |
| Los datos nominales son datos cualitativos o datos categóricos. | Se cube que los datos ordinales están “a medio camino” entre los datos cualitativos y los datos cuantitativos. |
| No proporcionan ningún valor cuantitativo, ni podemos realizar ninguna operación aritmética con ellos. | Proporcionan una secuencia y se pueden asignar números a los datos ordinales, pero no se pueden realizar operaciones aritméticas con ellos. |
| Los datos nominales no pueden ser utilizados para compararse entre sí. | Los datos ordinales pueden ayudar a comparar un elemento con otro mediante clasificaciones y ordenamientos. |
| Ejemplos: Shade de ojos, estilo de vivienda, género, coloration de cabello, religión, estado civil, etnia, and so on. | Ejemplos: Estado económico, satisfacción del cliente, nivel educativo, calificaciones con letras, and so on. |
Los datos cuantitativos pueden expresarse en valores numéricos, lo que los hace contables e incluye análisis estadísticos. Estos tipos de datos también son conocidos como datos numéricos. Responden a preguntas como “cuánto”, “cuántos” y “con qué frecuencia”. Por ejemplo, el precio de un teléfono, la memoria RAM de una computadora, la altura o el peso de una persona, and so on., se clasifican como datos cuantitativos.
Los datos cuantitativos pueden usarse para manipulación estadística. Estos datos pueden representarse en una amplia variedad de gráficos y diagramas, como gráficos de barras, histogramas, gráficos de dispersión, diagramas de caja, gráficos circulares, gráficos de líneas, and so on.
Ejemplos de Datos Cuantitativos:
- Altura o peso de una persona u objeto
- Temperatura de una habitación
- Puntajes y calificaciones (por ejemplo, 59, 80, 60, and so on.)
- Tiempo
- Velocidad
Los Datos Cuantitativos se dividen además en dos partes:
Datos Discretos
El término “discreto” significa distintivo o separado. Los datos discretos contienen valores que son números enteros. El número complete de estudiantes en una clase es un ejemplo de datos discretos. Estos datos no pueden dividirse en valores decimales o fraccionarios.
Los datos discretos son contables y tienen valores finitos; no es posible subdividirlos. Estos datos se representan principalmente mediante gráficos de barras, líneas numéricas o tablas de frecuencias.
Ejemplos de Datos Discretos:
- Número complete de estudiantes presentes en una clase
- Costo de un teléfono celular
- Número de empleados en una empresa
- El número complete de jugadores que participaron en una competencia
- Días en una semana
Datos Continuos
Los datos continuos están en forma de números fraccionarios. Pueden ser la versión de un teléfono Android, la altura de una persona, la longitud de un objeto, and so on. Los datos continuos representan información que se puede dividir en niveles más pequeños. La variable continua puede tomar cualquier valor dentro de un rango.
La diferencia clave entre los datos discretos y los datos continuos es que los datos discretos contienen números enteros, mientras que los datos continuos almacenan números fraccionarios para registrar diferentes tipos de datos como temperatura, altura, anchura, tiempo, velocidad, and so on.
Ejemplos de Datos Continuos:
- Altura de una persona
- Velocidad de un vehículo
- “Tiempo transcurrido” para completar una tarea
- Frecuencia de Wi-Fi
- Precio de participación en el mercado
Diferencia entre Datos Discretos y Continuos
| Datos Discretos | Datos Continuos |
| Los datos discretos son contables y finitos; son números enteros. | Los datos continuos son medibles; están en forma de fracciones o decimales. |
| Los datos discretos se representan principalmente mediante gráficos de barras. | Los datos continuos se representan en forma de un histograma. |
| Los valores no se pueden dividir en subdivisiones más pequeñas. | Los valores se pueden dividir en subdivisiones más pequeñas. |
| Los datos discretos tienen espacios entre los valores. | Los datos continuos son parte de una secuencia continua. |
| Ejemplos: Complete de estudiantes en una clase, número de días en una semana, talla de un zapato, and so on. | Ejemplo: Temperatura de una habitación, peso de una persona, longitud de un objeto, and so on. |
Conclusión
En este artículo, hemos analizado los tipos de datos y sus diferencias. Trabajar con datos es essential, ya que necesitamos determinar qué tipo de datos son y cómo utilizarlos para obtener resultados valiosos. También es importante saber qué tipo de gráficos son adecuados para cada categoría de datos, ya que esto ayuda en el análisis y visualización de datos. Trabajar con datos requiere buenas habilidades en ciencia de datos y una comprensión profunda de los diferentes tipos de datos y cómo trabajar con ellos.
Los diferentes tipos de datos se utilizan en investigación, análisis, análisis estadístico, visualización de datos y ciencia de datos. Estos datos ayudan a una empresa a analizar su negocio, diseñar estrategias y construir un proceso exitoso de toma de decisiones basado en datos.
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