داده های گسسته در مقابل داده های پیوسته چیست؟

داده های گسسته در مقابل داده های پیوسته چیست؟

داده های گسسته در مقابل داده های پیوسته چیست؟ ، داده‌های کمی یا داده‌هایی که می‌توانید اندازه‌گیری کنید، اطلاعاتی است که بسیاری از کسب‌وکارها هنگام ارزیابی موفقیت محصولات یا بخش‌های جداگانه بررسی می‌کنند. شرکت ها می توانند انواع مختلفی از داده های کمی، از جمله داده های گسسته و پیوسته را اندازه گیری کنند. درک این نوع داده ها و تفاوت های آنها می تواند به شما در جمع آوری و تجزیه و تحلیل دقیق اطلاعات کمک کند تا به کسب و کارها در تصمیم گیری کمک کند.

در این مقاله، داده‌های گسسته و پیوسته را تعریف می‌کنیم، نمونه‌هایی از هرکدام را ارائه می‌کنیم، تفاوت‌های آن‌ها را مورد بحث قرار می‌دهیم و راه‌هایی را برای اندازه‌گیری و نمایش مؤثر این داده‌ها به اشتراک می‌گذاریم.

لطفا این مقاله را هم مطالعه کنید: متغیرهای گسسته در مقابل متغیرهای پیوسته

داده های گسسته در مقابل داده های پیوسته چیست؟
داده های گسسته در مقابل داده های پیوسته چیست؟ – تزیسمی

فهرست مطالب

داده های گسسته چیست؟- داده های گسسته در مقابل داده های پیوسته چیست؟

داده های گسسته نوعی از داده های کمی است که شامل ارقام غیر قابل تقسیم و آماری است که می توانید آنها را بشمارید. شما معمولاً نقاط داده گسسته را به عنوان اعدادی می نویسید که مقادیر دقیق را نشان می دهند. شما اغلب می توانید داده های مجزا را با استفاده از عبارت “تعداد” مانند تعداد مشتریان در یک فروشگاه توصیف کنید.

داده‌های گسسته معمولاً رویدادهای منفردی را نشان می‌دهند که قبلاً رخ داده‌اند. هنگام بررسی داده های گسسته، می توانید ارقام دقیقی مانند واحدهای فروخته شده در یک روز خاص یا ساعات کار یک کارمند در طول یک هفته خاص را تجزیه و تحلیل کنید.

نمونه هایی از داده های گسسته- داده های گسسته در مقابل داده های پیوسته چیست؟

کسب و کارها از داده های گسسته برای ردیابی طیف گسترده ای از اطلاعات مرتبط استفاده می کنند. در اینجا چند نمونه از داده های گسسته ای وجود دارد که ممکن است برای یک شرکت ردیابی کنید:

فروش بلیت

تعداد فروش بلیت در یک روز نمونه رایج داده های گسسته است. دانستن تعداد بلیت های فروخته شده می تواند به یک کسب و کار اجازه دهد تا برای تعداد صحیح شرکت کنندگان یا بازدیدکنندگان آماده شود. فروش بلیت ها داده های گسسته ای هستند زیرا تعداد فروش ها پس از توقف فروش بلیط توسط شرکت تغییر نمی کند.

تعداد کارکنان

تعداد کارکنان یک شرکت نوع دیگری از داده های گسسته است. شرکت ها ممکن است تعداد کارمندان خود را ردیابی کنند زیرا این اطلاعات با اهداف رشد آنها مرتبط است. برخی از شرکت ها همچنین سعی می کنند نسبت خاصی از مدیریت به کارکنان سطح پایین را حفظ کنند تا اطمینان حاصل شود که هر کارمند در نقش خود راهنمایی و هدایت می کند.

تعداد نظرات محصول

تعداد بررسی هایی که محصول یک شرکت در یک بازه زمانی خاص، مانند یک هفته دریافت می کند، نمونه دیگری از داده های گسسته است. شرکت‌هایی که می‌خواهند پاسخ‌های مشتریان به محصولات خود را ردیابی کنند، ممکن است گزینه‌ای را به مشتریان ارائه دهند تا نظرات خود را بنویسند. ردیابی تعداد نظراتی که یک محصول دریافت می کند می تواند هنگام تجزیه و تحلیل رضایت مشتری مفید باشد.

تاریخ استخدام کارمندان

بسیاری از کسب و کارها تاریخ استخدام کارمندان خود را دنبال می کنند. اغلب، شرکت‌ها فرآیند نصب را با یک فرآیند آموزشی آغاز می‌کنند که چند روز یا چند هفته طول می‌کشد. ثبت مدت زمانی که یک کارمند با یک شرکت کار کرده است به مدیران اجازه می دهد تا از مرحله فعلی آموزش خود مطلع شوند. تاریخ استخدام یک کارمند نیز ممکن است برای اطلاع از زمان فعال شدن مزایای کارکنان آنها، مانند بیمه درمانی، مرتبط باشد.

داده های پیوسته چیست؟- داده های گسسته در مقابل داده های پیوسته چیست؟

داده های پیوسته نوعی از داده های کمی است که اندازه گیری های دقیق تقریباً هر مقدار عددی را نشان می دهد. اغلب، یک متغیر داده پیوسته دارای اعشار بسیاری است زیرا اندازه گیری دقیق بین دو نقطه تعریف شده است.

اندازه‌گیری این نوع داده‌ها در صنایعی که به داده‌های خاص نیاز دارند، مانند مراقبت‌های بهداشتی، تولید و تحقیق و توسعه، رایج است. داده های پیوسته ممکن است در طول زمان تغییر کند و به کسب و کارها این امکان را می دهد تا عملیات خود را تجزیه و تحلیل کنند و روندهای آینده را پیش بینی کنند. به عنوان مثال، یک کسب و کار ممکن است مدت زمانی را که یک تیم برای تکمیل پروژه ها طول می کشد، ردیابی کند.

نمونه هایی از داده های پیوسته

علاوه بر داده‌های گسسته، شرکت‌ها همچنین از داده‌های پیوسته برای به دست آوردن بینشی در مورد فروش، عملیات و فرصت‌های رشد خود استفاده می‌کنند. در اینجا چند نمونه از داده های پیوسته در تجارت آورده شده است:

فروش در یک سال

فروش یک شرکت در یک دوره بلند مدت تعریف شده، مانند یک سال، نمونه ای از داده های مداوم است. این نوع داده‌های مداوم به کسب‌وکارها اجازه می‌دهد تا روند فروش را در طول سال ببینند، مانند افزایش معاملات در ماه‌های زمستان. ارقام فروش یک شرکت می تواند در طول زمان تغییر کند و آن را نمونه ای از داده های پیوسته به جای داده های گسسته باشد.

وزن جعبه های محصول

بسیاری از شرکت های تولیدی از داده های پیوسته برای اندازه گیری وزن جعبه های محصول استفاده می کنند. آنها از ترازو برای وزن کردن جعبه محصول برای اندازه گیری دقیق استفاده می کنند تا بتوانند وزن آن را به طور دقیق فهرست کنند. یک شرکت همچنین ممکن است وزن جعبه محصول را بررسی کند تا مطمئن شود با تعداد محصولات داخل مطابقت دارد، که نمونه ای از استفاده همزمان از داده های پیوسته و گسسته است.

تماس با خدمات مشتری

یک کسب و کار ممکن است طول تماس های خدمات مشتری را به عنوان یک نوع داده پیوسته ردیابی کند. شرکت‌ها ممکن است از این اطلاعات برای درک اینکه نمایندگان خدمات مشتری چقدر زمان می‌برند تا به مشتریان در مورد سؤالات یا نگرانی‌هایشان کمک کنند، استفاده کنند. اغلب، شرکت‌ها میانگین طول تماس‌های مشتریان را در نظر می‌گیرند تا مشخص کنند آیا نمایندگان از زمان خود به نحو احسن استفاده می‌کنند یا خیر.

زمان صرف شده در یک وب سایت

بسیاری از شرکت ها میزان زمانی را که بازدیدکنندگان در وب سایت خود می گذرانند، پیگیری می کنند. آنها می توانند این زمان را با افزایش دقیق اندازه گیری کنند تا تعیین کنند که بازدیدکنندگان چقدر زمان صرف تعامل با محتوای سایت می کنند. همچنین ممکن است یک کسب‌وکار از این معیار برای بهینه‌سازی وب‌سایت خود استفاده کند تا کاربران بتوانند به سرعت آن را پیمایش کنند.

داده های گسسته در مقابل داده های پیوسته

داده های گسسته و داده های پیوسته هر دو نوع داده های کمی هستند. تفاوت اصلی آنها در نوع اطلاعاتی است که ارائه می دهند. داده‌های گسسته معمولاً فقط اطلاعات یک رویداد خاص را نشان می‌دهند، در حالی که داده‌های پیوسته اغلب روند داده‌ها را در طول زمان نشان می‌دهند. برخی از تفاوت های دیگر بین داده های گسسته و داده های پیوسته عبارتند از:

. مقادیر: داده های گسسته نشان دهنده ارقام دقیقی است که می توانید بشمارید، مانند تعداد دانش آموزان یک کلاس. در مقابل، داده‌های پیوسته اغلب شامل مقادیر قابل اندازه‌گیری هستند که طیفی از اطلاعات را نشان می‌دهند، مانند میزان تفاوت بین کوتاه‌قدترین و بلندترین دانش‌آموز در یک کلاس.
. انواع داده ها: داده های گسسته معمولا دارای یک عدد صحیح هستند که یک عدد کامل است. مقادیر داده های پیوسته اغلب دارای کسر یا اعشار هستند.
. روش‌ها: معمولاً می‌توانید داده‌های گسسته را با استفاده از روش‌های ساده، مانند یک خط اعداد یا نمودار میله‌ای اندازه‌گیری کنید. ممکن است از روش های پیچیده تری برای نمایش داده های پیوسته مانند منحنی ها یا هیستوگرام ها استفاده کنید.
. فواصل زمانی: به طور معمول، داده های گسسته در یک بازه زمانی خاص ثابت می مانند، در حالی که داده های پیوسته در بازه های زمانی مختلف مقادیر متفاوتی دارند.

داده های گسسته در مقابل داده های پیوسته چیست؟
داده های گسسته در مقابل داده های پیوسته چیست؟ – تزیسمی

تجسم داده های گسسته/پیوسته

تجسم داده های گسسته و پیوسته می تواند گام مهمی برای کمک به درک عملکرد یک کسب و کار باشد. در اینجا چند راه وجود دارد که می توانید این نوع داده ها را نشان دهید:

نمودارهای میله ای

شما می توانید از روش های مختلفی برای نمایش داده های کمی به صورت بصری استفاده کنید، اما یکی از رایج ترین روش ها استفاده از نمودار است. نمودار میله ای، به ویژه، یک روش معمولی است که کسب و کارها داده های گسسته را ترسیم می کنند.

نمودارهای میله ای می توانند نقاط داده فردی را برای چند دسته نشان دهند، مانند تعداد فروش پنج کارمند مختلف در ماه می. نمودارهای میله ای هنگام ترسیم داده های گسسته مفید هستند زیرا به شما امکان می دهند تفاوت بین نقاط داده جداگانه را به صورت بصری مقایسه کنید.

هیستوگرام

مشابه نمودار میله ای، هیستوگرام داده ها را به صورت یک سری میله نمایش می دهد، اما اغلب داده ها را در محدوده خاصی از مقادیر گروه بندی می کند. استفاده از هیستوگرام برای نمایش روندها در داده های پیوسته معمول است. به عنوان مثال، یک هیستوگرام ممکن است میانگین زمانی را که مشتری برای صحبت با نماینده در یک مرکز تماس منتظر می ماند را نشان دهد. هر نوار روی هیستوگرام ممکن است یک محدوده زمانی واحد مانند 30 تا 60 ثانیه را به تصویر بکشد.

جداول فرکانس

جدول فرکانس یک نمودار ساده است که معمولاً یک طرف دسته و یک سمت مقدار عددی دارد. به عنوان مثال، یک شرکت ممکن است جدول فرکانس را با نام «موارد منو که امروز فروخته می‌شوند» با نام کالا در یک طرف و تعداد اقلام فروخته شده در طرف دیگر برچسب بزند. جداول فرکانس می تواند تجسم روند در موارد محبوب را آسان تر کند.

نقاط ترسیم شده

نمودار نقاط رسم شده یک نمودار ساده با محور x و محور y است. در این نمودار، می‌توانید داده‌های گسسته یا پیوسته را آزادانه رسم کنید تا روند داده‌ها را با تعداد محدود یا زیاد متغیر نشان دهید. این نوع نمودار به شما امکان می دهد داده ها را به سرعت مشاهده کنید، که می تواند هنگام تلاش برای درک روندهای کلی مفید باشد.

اهمیت داده های گسسته و پیوسته

هر دو داده گسسته و پیوسته برای انواع تصمیمات مبتنی بر داده ارزشمند هستند و دانستن نحوه تفسیر داده ها مهم است. تحقیقات و بینش های ارزشمند با ترکیب هر دو مجموعه داده ایجاد می شود. در اینجا چند مثال برای استفاده از داده های گسسته و پیوسته آورده شده است:

. بازاریابی و تبلیغات. قبل از درگیر شدن در هر کمپین بازاریابی یا تبلیغاتی، شرکت ها باید عوامل داخلی و خارجی را که ممکن است بر کمپین های بازاریابی تأثیر بگذارند، تجزیه و تحلیل کنند. در بیشتر موارد، متخصصان بازاریابی از تحلیل SWOT استفاده می کنند. تجزیه و تحلیل SWOT مجموعه ای از نقاط قوت، ضعف، فرصت ها و تهدیدهای کسب و کار است. هدف اصلی این تجزیه و تحلیل کمک به شرکت ها برای ایجاد آگاهی کامل از تمام عوامل دخیل در تصمیم گیری های داده محور است.

. پژوهش. انواع عددی داده ها به دلیل سازگاری با اکثر تکنیک های آماری در بین محققین محبوبیت دارند. داده های گسسته و پیوسته به تسهیل فرآیند تحقیق کمک می کند.

. تجزیه و تحلیل جمعیت. محققان با استفاده از تجزیه و تحلیل روند، داده های مربوط به نرخ های مختلف در یک کشور یا یک منطقه را برای یک دوره معین جمع آوری کرده و جمعیت های آینده را پیش بینی می کنند. این ممکن است شامل میزان تولد، میزان مرگ و میر، محبوبیت زبان و غیره باشد. پیش بینی جمعیت یک کشور نقشی حیاتی در اقتصاد دارد.

. توسعه محصول. محققین محصول از تجزیه و تحلیل دسترسی و فرکانس کل بدون تکرار (TURF) برای بررسی اینکه آیا یک محصول یا خدمات جدید تقاضا دارد و در مرحله توسعه محصول به خوبی در بازار هدف مورد استقبال قرار می گیرد یا خیر، استفاده می کنند.

با این حال، پیاده‌سازی داده‌های گسسته یا پیوسته ممکن است همیشه نتایج دقیقی را ارائه نکند، زیرا چالش‌هایی مربوط به تنها تجزیه و تحلیل داده‌های عددی وجود دارد. مثلا:

. تحقیقات داده های گسسته یا پیوسته می تواند در پیگیری روابط آماری محدود شود. می تواند منجر به نادیده گرفتن بینش های ارزشمند توسط محققان شود. با تمرکز صرف بر روی اعداد، تحلیلگر در معرض خطر از دست دادن اطلاعات تصویر بزرگی است که می تواند برای کسب و کار مفید باشد.
. هنگام انجام تحقیق، تحلیلگران باید یک فرضیه ایجاد کنند و مدلی برای جمع آوری و تجزیه و تحلیل داده ها تنظیم کنند. هر گونه خطا در راه اندازی، سوگیری از جانب تحلیلگران، یا اشتباه در اجرا می تواند نتایج را مخدوش کند. گاهی اوقات حتی ارائه یک فرضیه می تواند ذهنی باشد، به خصوص اگر یک سؤال خاص وجود داشته باشد که نیاز به پاسخ و اثبات نه تنها با داده های عددی دارد.

یک دیدگاه ثبت کنید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *