Trong khi làm việc trên các loại dữ liệu, điều quan trọng là phải biết các loại dữ liệu để xử lý chúng và nhận được kết quả đúng. Thông thường thì có 4 loại dữ liệu: Dữ liệu danh nghĩa (Nominal), dữ liệu thứ tự (Ordinal). Còn dữ liệu định lượng gồm: dữ liệu rời rạc và dữ liệu liên tục.

1. Dữ liệu Nominal

Dữ liệu danh nghĩa được dùng để dán nhãn các biến mà không có giá trị định lượng nào. Màu tóc có thể được coi là dữ liệu danh nghĩa, vì một màu không thể được so sánh với màu khác.

Ví dụ về dữ liệu danh nghĩa: Màu tóc (tóc vàng, đỏ, nâu, đen, v.v.), tình trạng hôn nhân (độc thân, góa phụ, đã kết hôn), quốc tịch (Ấn Độ, Đức, Mỹ), giới tính (nam, nữ, người khác) Brown, v.v.)

2. Dữ liệu Ordinal

Là kiểu dữ liệu có thứ tự theo một thang đo thang đo nào đó. Những dữ liệu này được sử dụng để quan sát như sự hài lòng của khách hàng, hạnh phúc, v.v.. Nhưng chúng ta không thể tính toán chúng.

Ví dụ về dữ liệu thứ tự: Mức độ khác nhau (cao, trung bình và thấp).

3. Dữ liệu Discrete

Dữ liệu riêng biệt chứa các giá trị thuộc số nguyên. Những dữ liệu này không thể được chia thành các giá trị thập phân hoặc phân số. 

Ví dụ về dữ liệu riêng biệt: Tổng số sinh viên có trong một lớp, Phiên bản của điện thoại Android, chiều cao của một người, độ dài của một vật thể, v.v…

4. Dữ liệu Continuous

Dữ liệu liên tục thể hiện thông tin có thể được chia thành các cấp độ nhỏ hơn. Biến liên tục có thể lấy bất kỳ giá trị nào trong một phạm vi. Sự khác biệt chính giữa dữ liệu rời rạc và liên tục là dữ liệu riêng biệt chứa số nguyên hoặc toàn bộ số. Tuy nhiên, dữ liệu liên tục lưu trữ các số phân số để ghi lại các loại dữ liệu khác nhau như nhiệt độ, chiều cao, chiều rộng, thời gian, tốc độ.

Xem thông tin khai giảng Khóa học Business Intelligence mới nhất tại Mastering Data Analytics. Liên hệ 0961 48 48 66 hoặc inbox Fanpage Mastering Data Analytics để đăng ký nhanh nhất nhé!

Share on Facebook Share on Linkedin