离散数据与连续数据的区别是什么?

学习离散数据和连续数据以及用例之间的区别似乎很难。然而，数据驱动的洞察在商业成功中扮演着重要的角色。了解这些独特数据类型的专业人士可以发现数据可以派上用场的机会。营销专业人士可以利用这些信息来改进他们的策略和优化广告活动。

什么是数字数据?

数字数据，又称定量数据，是一种用数字而不是自然语言表示的数据类型。数字数据与其他数字形式数据类型的区别在于它能够对这些数字进行算术运算。

定量数据分为两种类型的数据:离散数据，它代表可数项。以及连续数据，它概括了数据测量。连续数值数据又进一步细分为区间数据和比率数据，用于测量某些项目。

离散数据基础

离散数据是一个涉及整数的计数——只有有限数量的值是可能的。这种类型的数据不能再细分为不同的部分。离散数据包括离散变量，它们是有限的、数值的、可数的和非负整数。在许多情况下，离散数据可以加上“数目”前缀。例如:

• 上课的学生人数;
• 购买不同产品的顾客人数;
• 人们每天购买的杂货数量;

这种数据类型主要用于简单的统计分析，因为它易于总结和计算。在大多数实践中，离散数据是用柱状图、茎叶图和饼图来显示的。

连续的数据——关键在于准确性

连续数据被认为与离散数据完全相反。这是一种数字数据类型，指的是两个假定点之间可能的测量值。

连续数据的数量并不总是干净的整数，因为它们通常是从非常精确的测量中收集的。测量一个特定的主题允许创建一个定义的范围来收集更多的数据。

连续数据集中的变量经常带有小数点，小数点的长度尽可能的长。通常情况下，它会随着时间而改变。它可以在不同的时间间隔有完全不同的值，可能不总是整数。下面是一些例子:

• 天气温度;
• 风速;
• 孩子们的体重;

连续数据可以通过使用特定的工具测量，并以线形图、斜度图、直方图显示。

离散数据和连续数据的比较

这两种数据类型对于统计分析都很重要。然而，在得出任何结论或做出决定之前，需要注意一些主要的差异。关键的区别是:

• 离散数据是值之间有空白的数据类型。连续数据是按恒定顺序排列的数据。
• 离散数据是可数的，而连续数据是可测量的。
• 为了准确地表示离散数据，使用了柱状图。直方图或线形图被用来表示连续的数据。离散函数的图显示了一个保持不连接的明显点。而在连续函数图中，点是用一条不间断的直线连接的。
• 离散数据包含不同的或单独的值。连续数据包括首选范围内的任何值。

离散和连续数据的重要性

对于所有类型的数据驱动决策来说，离散数据和连续数据都是有价值的。有价值的研究和见解是通过结合两组数据得出的。以下是一些可以使用离散和连续数据的例子:

• 市场营销和广告。在参与任何营销或广告活动之前，公司需要分析可能影响营销活动的内部和外部因素。在大多数情况下，营销专业人员使用SWOT分析。SWOT分析是对企业的优势、劣势、机会和威胁的汇编。这种分析的主要目的是帮助企业充分认识到在做出数据驱动决策时所涉及的所有因素。
• 研究。数字类型的数据在研究人员中很受欢迎，因为它们与大多数统计技术兼容。离散和连续的数据有助于简化研究过程。
• 人口分析。通过趋势分析，研究人员收集一个国家或地区在特定时期内的不同比率的数据，并预测未来的人口数量。这可能包括出生率、死亡率、语言流行度等等。预测一个国家的人口结构在经济学中起着至关重要的作用。
• 产品开发。在产品开发阶段，产品研究人员使用完全无重复覆盖和频率分析(TURF)来调查新产品或服务是否有需求，是否会在目标市场受到欢迎。

然而，离散或连续数据的实现可能并不总是提供准确的结果，因为仅分析数值数据存在一些挑战。例如:

• 离散或连续数据研究在追求统计关系时可能会受到限制。这可能会导致研究人员忽视有价值的见解。如果只关注数字，分析师可能会错过对业务有利的宏观信息。
• 在进行研究时，分析人员需要开发一个假设，并建立一个收集和分析数据的模型。任何设置上的错误、分析师的偏见或执行上的错误都可能扭曲结果。有时甚至提出一个假设也可能是主观的，特别是当有一个特定的问题需要回答和证明，而不仅仅是数字数据。

如何收集和汇总数字数据

尽管离散和连续数据可能具有挑战性，但它是统计分析中最有用的类型。数字数据可以让企业做出数据驱动的决策，并寻找有助于推动业务增长的见解。从离散和连续数据中得出的见解也使营销人员能够衡量他们的营销努力的有效性，并在未来实施更好的策略。

Whatagraph可以派上用场，简化劳动密集型的数据收集和汇总过程。报表工具自动从不同来源收集数据，并将其显示在可视化报表中。收集到的数据可以用各种图表和图形来表示，离散数据可以用饼图表示，连续数据可以用线图表示。

底线

因此，很明显，这两类数据在解释和例子上是不同的。离散数据表示一定数量的孤立值。相反，连续数据显示的是给定范围内的任何值。

理解数值数据以及离散数据和连续数据之间的差异可能是一个挑战。然而，在掌握数据之后，营销专业人士将能够用实际和准确的数据来支持他们的绩效见解。