A análise de dados é o processo de examinar e interpretar sistematicamente os dados com o objetivo de descobrir informações, padrões e insights úteis. Existem várias técnicas e métodos usados na análise de dados. Isso inclui análise estatística, mineração de dados, aprendizado de máquina e inteligência de negócios. Os cientistas podem usar os insights obtidos na análise de dados de várias maneiras. Eles podem tomar decisões informadas, identificar oportunidades e melhorar o desempenho em vários campos, incluindo negócios, saúde, ciência e pesquisa social. Existem muitos tipos diferentes de técnicas de análise de dados disponíveis. Cada técnica é adequada para um tipo específico de dados. Dois tipos principais de dados usados para análise são dados discretos e contínuos . Neste artigo, exploramos dados discretos versus dados contínuos e fornecemos exemplos de quando usar cada tipo de análise.
Dados discretos vs.
![Dieta e vida saudável perda de peso conceito magro. Maçã verde orgânica e escala de peso medem torneira com nutrição vegetal vegana e academia de equipamentos esportivos para corpo feminino dieta adequada. Espaço de cópia de vista superior. Dieta e vida saudável perda de peso conceito magro. Maçã verde orgânica e escala de peso medem torneira com nutrição vegetal vegana e academia de equipamentos esportivos para corpo feminino dieta adequada. Espaço de cópia de vista superior.](https://i1.wp.com/qualqueranimal.top/imgiv4-gpj.delacs-desnecil-eguh-8119130221-kcotsrettuhs/60/3202/aidem/moc.slamina-vvv.jpg)
Os dados contínuos podem assumir qualquer valor dentro de um determinado intervalo, como peso.
©Freebird7977/Shutterstock.com
Dois tipos principais de dados usados para análise são dados discretos e contínuos.
Os dados discretos consistem em valores individuais distintos e separados uns dos outros. Um exemplo disso é o número de crianças numa família ou o número de alunos numa sala de aula. Por outro lado, os dados contínuos podem assumir qualquer valor dentro de um determinado intervalo, como peso ou altura .
Os dados contínuos são medidos em uma escala contínua e podem ser divididos em tipos de dados de intervalo e razão. Esses tipos de dados são importantes na análise estatística porque diferentes tipos de análises exigem diferentes tipos de dados.
Por exemplo, algumas análises utilizam dados contínuos e discretos ao mesmo tempo. Em resumo, os dados discretos são contáveis, enquanto os dados contínuos podem assumir qualquer valor dentro de um determinado intervalo.
Exemplos de dados discretos:
- Analisando o número de reclamações de clientes recebidos em uma determinada semana
- Contando o número de produtos defeituosos em um processo de fabricação
- Investigando o número de alunos que receberam As em um curso
- Analisando o número de visitantes do site que clicaram em um determinado link
Esses tipos de análises envolvem dados discretos e contáveis que os cientistas podem analisar com base em sua frequência e distribuição. Além disso, as técnicas de análise de dados discretas podem incluir métodos como tabelas de contingência, testes de qui-quadrado e regressão logística.
Exemplos de dados contínuos:
- Analisando a distribuição de alturas de um grupo de pessoas
- Comparando os pesos de vários produtos em um processo de fabricação
- Investigando as leituras de temperatura de uma estação meteorológica ao longo do tempo
- Analisando os tempos de resposta de um sistema
Esses tipos de análises envolvem dados contínuos que possuem uma escala de medição. Os cientistas analisarão usando técnicas estatísticas como reveladas, análise de regressão ou teste de hipóteses. Além disso, os dados contínuos podem ser transformados em dados categóricos, se necessário. Um exemplo disso é a conversão de leituras de temperatura em categorias como “ quente ”, “quente” e “ frio ”.
Discreto vs. Contínuo: o tipo de dados certo para sua análise
Se você usar dados discretos ou contínuos para análise, dependerá da natureza dos dados e da pesquisa. Os dados discretos são protetores para situações em que itens ou eventos individuais podem ser contados com clareza, como o número de reclamações de clientes ou o número de produtos vendidos. Em contrapartida, os dados contínuos são mais seguros para situações em que os valores podem ser medidos numa escala contínua, como o peso ou a altura.
Para escolher o tipo de proteção de dados, considere a questão da pesquisa e os dados coletados. Se o objetivo é contar coisas ou eventos, então os dados discretos podem ser mais seguros. Contudo, se o objetivo é medir e comparar valores numa escala contínua, então os dados contínuos podem ser melhores.
Também é importante observar que alguns tipos de análises podem exigir dados discretos e contínuos. Por exemplo, uma análise de regressão pode envolver variações contínuas e categóricas. Além disso, os dados podem ser transformados de um tipo para outra dependência das necessidades de análise. Ambos os tipos de dados têm sua utilização, e o segredo é escolher o tipo de dados que melhor se adapta à pesquisa em questão.
Para concluir
Compreender as diferenças entre análise de dados discreta e contínua é fundamental para conduzir análises precisas e significativas.
Ao explorar os exemplos e métodos relevantes, esperamos que você tenha adquirido uma melhor compreensão das diferenças entre análise de dados de forma discreta e contínua. Armado com esse conhecimento, você estará mais bem equipado para realizar análises de dados precisas no futuro!
A foto apresentada no topo desta postagem é © Gorodenkoff/Shutterstock.com