¿Qué son los tipos de datos en la ciencia de los datos?

Resumen:

La ciencia de los datos consiste en experimentar con datos crudos o estructurados. Los datos son el combustible que puede conducir a un negocio hacia el camino correcto o por lo menos proporcionar información práctica que puede ayudar a estrategias de campañas actuales, organizar fácilmente el lanzamiento de nuevos productos, o probar diferentes experimentos.

Todas estas cosas tienen un componente de conducción común y esto es Data. Estamos entrando en la era digital donde producimos muchos datos. Por ejemplo, una empresa como Flipkart produce más de 2 TB de datos diariamente.

En términos simples, los datos son un registro sistemático de la información digital recuperada de las interacciones digitales como hechos y cifras. Los tipos de datos estadísticos sirven para conocer las predicciones futuras y mejorar los servicios preexistentes. El flujo continuo de datos ha ayudado a millones de organizaciones a lograr el crecimiento con decisiones respaldadas por hechos. Los datos son un vasto registro de información segmentada en varias categorías para adquirir diferentes tipos, calidad y características de los datos, y estas categorías se denominan tipos de datos.

Cuando estos datos tienen tanta importancia en nuestra vida entonces se vuelve importante almacenar y procesar esto correctamente sin ningún error. Cuando se trata de conjuntos de datos, la categoría de datos desempeña un papel importante para determinar qué estrategia de preprocesamiento funcionaría para que un conjunto determinado obtuviera los resultados adecuados o qué tipo de análisis estadístico debería aplicarse para obtener los mejores resultados. Vamos a sumergirnos en algunas de las categorías de datos de uso común.

Tipo de datos cualitativos

Datos cualitativos o categóricos describen el objeto en consideración utilizando un conjunto finito de clases discretas. Esto significa que este tipo de datos no se puede contar o medir fácilmente utilizando números y por lo tanto se divide en categorías. El género de una persona (varón, mujer u otros) es un buen ejemplo de este tipo de datos.

Estos se suelen extraer de audio, imágenes o medio de texto. Otro ejemplo puede ser una marca de teléfono inteligente que proporciona información sobre la calificación actual, el color del teléfono, la categoría del teléfono, y así sucesivamente. Toda esta información puede ser categorizada como datos cualitativos. Hay dos subcategorías en esta categoría:

Nominal

Estos son el conjunto de valores que no poseen un orden natural. Entendamos esto con algunos ejemplos. El color de un smartphone se puede considerar como un tipo de datos nominales, ya que no podemos comparar un color con otros.

No es posible afirmar que el «rojo» es mayor que el «azul». El género de una persona es otro en el que no podemos diferenciar entre hombre, mujer u otros. Categorías de teléfonos móviles si es de rango medio, segmento de presupuesto, o teléfono inteligente premium es también tipo de datos nominal.

Los tipos de datos nominales en las estadísticas no son cuantificables y no pueden medirse mediante unidades numéricas. Los tipos nominales de datos estadísticos son valiosos al llevar a cabo investigaciones cualitativas, ya que extienden la libertad de opinión a los sujetos.

Ordinal

Estos tipos de valores tienen un orden natural mientras mantienen su clase de valores. Si consideramos el tamaño de una marca de ropa entonces podemos clasificarlos fácilmente de acuerdo con su etiqueta de nombre en el orden de pequeño < medio < grande. El sistema de clasificación mientras se marca a los candidatos en una prueba también puede ser considerado como un tipo de datos ordinales donde A+ es definitivamente mejor que la categoría B.

Estas categorías nos ayudan a decidir qué estrategia de codificación se puede aplicar a qué tipo de datos. La codificación de datos para datos cualitativos es importante porque los modelos de aprendizaje automático no pueden manejar estos valores directamente y necesitan ser convertidos a tipos numéricos ya que los modelos son de naturaleza matemática.

Para el tipo de datos nominales donde no hay comparación entre las categorías, se puede aplicar una codificación en caliente que es similar a la codificación binaria teniendo en cuenta que hay en menor número y para el tipo de datos ordinal, la codificación de etiquetas se puede aplicar que es una forma de codificación entera.

Tipo de datos cuantitativos

Este tipo de datos trata de cuantificar las cosas y lo hace considerando valores numéricos que lo hacen contable en la naturaleza. El precio de un smartphone, el descuento ofrecido, el número de calificaciones en un producto, la frecuencia del procesador de un smartphone, o RAM de ese teléfono en particular, todas estas cosas se incluyen en la categoría de tipos de datos cuantitativos.

La clave es que puede haber un número infinito de valores que una característica puede tomar. Por ejemplo, el precio de un smartphone puede variar de la cantidad x a cualquier valor y se puede desglosar más abajo en función de los valores fraccionarios. Las dos subcategorías que las describen claramente son:

Dicreto

Los valores numéricos que caen bajo son enteros o números enteros se colocan bajo esta categoría. El número de altavoces en el teléfono, cámaras, núcleos en el procesador, el número de sims soportados todos estos son algunos de los ejemplos del tipo de datos discreto.

Los tipos de datos discretos en las estadísticas no pueden ser medidos – sólo pueden ser contados porque los objetos incluidos en los datos discretos tienen un valor fijo. El valor puede ser representado en decimal, pero tiene que ser entero. Los datos discretos se identifican a menudo a través de gráficos, incluyendo gráficos de barras, gráficos circulares y gráficos de conteo.

Continuo

Los números fraccionarios se consideran valores continuos. Estos pueden tomar la forma de la frecuencia de funcionamiento de los procesadores, la versión androide del teléfono, frecuencia wifi, la temperatura de los núcleos, y así sucesivamente.

A diferencia de los tipos de datos discretos en la investigación, con un valor total y fijo, los datos continuos pueden descomponerse en piezas más pequeñas y pueden tomar cualquier valor. Por ejemplo, los valores volátiles como la temperatura y el peso de un ser humano pueden incluirse en el valor continuo. Tipos continuos de datos estadísticos se representan utilizando un gráfico que refleja fácilmente la fluctuación de valor por los máximos y mínimos de la línea a través de un determinado período de tiempo.

Importancia de los datos cualitativos y cuantitativos

Tipos cualitativos de datos en la investigación trabajan en torno a las características de la información recuperada y ayudan a entender el comportamiento del cliente. Este tipo de datos estadísticos ayuda a realizar análisis de mercado a través de cifras genuinas y a crear valor fuera de servicio mediante la aplicación de información útil. Los tipos cualitativos de datos en las estadísticas pueden afectar drásticamente la satisfacción del cliente si se aplican de forma inteligente.

Por otro lado, los tipos de datos cuantitativos de los datos estadísticos funcionan con valores numéricos que se pueden medir, respondiendo a preguntas como «cuánto», «cuántos» o «cuántas veces». Los tipos de datos cuantitativos en las estadísticas contienen un valor numérico preciso. Por lo tanto, pueden ayudar a las organizaciones a utilizar estas cifras para medir cifras mejoradas y defectuosas y predecir tendencias futuras.

¿Puede superponerse el tipo Ordinal y Discreto?

Si usted presta atención a esto, usted puede dar la numeración a las clases ordinales, y entonces se debe llamar tipo discreto o ordinal? La verdad es que sigue siendo ordinal. La razón de esto es que incluso si la numeración se hace, no transmite las distancias reales entre las clases.

Por ejemplo, considere el sistema de clasificación de una prueba. Las calificaciones respectivas pueden ser A, B, C, D, E, y si las numeramos a partir de entonces sería 1,2,3,4,5. Ahora, de acuerdo con las diferencias numéricas, la distancia entre el grado E y el grado D es la misma que la distancia entre el grado D y C que no es muy precisa, ya que todos sabemos que el grado C sigue siendo aceptable en comparación con el grado E, pero la diferencia media los declara como iguales.

También puede aplicar la misma técnica a un formulario de encuesta donde la experiencia del usuario se registra en una escala de muy pobre a muy buena. Las diferencias entre las distintas clases no son claras, por lo tanto, no se pueden cuantificar directamente.

Diferentes pruebas

Hemos discutido todas las principales clasificaciones de datos. Esto es importante porque ahora podemos priorizar las pruebas a realizar en diferentes categorías. Ahora tiene sentido trazar un histograma o gráfico de frecuencia para datos cuantitativos y un gráfico circular y gráfico de barras para datos cualitativos.

Análisis de regresión, donde se analiza la relación entre una variable dependiente y dos o más variables independientes sólo es posible para datos cuantitativos. La prueba ANOVA (Análisis de varianza) se aplica sólo a variables cualitativas, aunque se puede aplicar la prueba ANOVA de dos vías que utiliza una variable de medición y dos variables nominales.

De esta manera, se puede aplicar la prueba Chi-cuadrado sobre datos cualitativos para descubrir relaciones entre variables categóricas.

Conclusión

En este artículo, discutimos cómo los datos que producimos pueden poner las tablas al revés, cómo las diferentes categorías de datos se organizan de acuerdo a su necesidad. También examinamos cómo los tipos de datos ordinales pueden superponerse con los tipos de datos discretos.

¿Qué tipo de gráfico es adecuado para qué categoría de datos también se discutió junto con varios tipos de pruebas que se pueden aplicar en el tipo de datos específicos y otras pruebas que utilizan todos los tipos de datos.

El programa viene con una estructura de cursos en demanda creada exclusivamente bajo líderes de la industria para ofrecer habilidades buscadas.

Con la industria de Big Data experimentando un aumento en el mercado digital, los roles de trabajo como científico de datos y analista son dos de los papeles más codiciados. El curso prepara a los alumnos con el conjunto adecuado de habilidades para fortalecer su conjunto de habilidades y aprovechar oportunidades excepcionales.

¡Explora cursos de Grad para aprender más!

¿Por qué es importante la ciencia de los datos?

La importancia de la ciencia de los datos reside en el hecho de que reúne conocimientos de dominio en programación, matemáticas y estadísticas para generar nuevas ideas y dar sentido a grandes cantidades de datos. Para las empresas, la ciencia de los datos es un recurso importante para tomar decisiones basadas en datos, ya que describe la recopilación, el ahorro, la clasificación y la evaluación de datos. Expertos informáticos altamente experimentados lo emplean con frecuencia. Cuando nos preguntamos por qué la ciencia de los datos es esencial, la respuesta descansa porque el valor de los datos sigue aumentando. La ciencia de los datos está en gran demanda porque demuestra cómo los datos digitales alteran a las organizaciones y les permiten tomar decisiones más informadas y esenciales.

¿Cuál es el alcance de la ciencia de los datos?

La ciencia de los datos se puede encontrar casi en cualquier lugar en estos días. Eso incluye transacciones en línea como compras de Amazon, redes sociales como Facebook/Instagram, recomendaciones de Netflix, e incluso las capacidades de reconocimiento facial y de dedos dadas por los teléfonos inteligentes. Data Science abarca numerosas ideas tecnológicas de vanguardia, como la Inteligencia Artificial, el Internet de las Cosas (IoT) y Deep Learning, por mencionar algunas. El efecto de la ciencia de los datos ha crecido dramáticamente debido a sus avances y avances técnicos, ampliando su alcance. Mediante el aprendizaje de la ciencia de los datos, usted puede elegir su perfil de trabajo entre muchas opciones, y la mayoría de estos trabajos están bien pagados. Algunos de estos perfiles de trabajo son Analista de Datos, Científico de Datos, Ingeniero de Datos, Científico e Ingeniero de Aprendizaje automático, Desarrollador de Inteligencia de Negocios, Arquitecto de Datos, Estadístico, etc.

¿En qué se diferencian los datos nominales de los datos ordinales?

Los datos nominales incluyen nombres o características que contienen dos o más categorías, y las categorías no tienen ningún pedido inherente. En otras palabras, estos tipos de datos no tienen ninguna clasificación natural u orden. Un tipo de datos ordinales es similar a uno nominal, pero la distinción entre los dos es un ordenamiento obvio en los datos. En general, los datos ordinales tienen algún orden, pero los datos nominales no. Todos los datos de clasificación, como las escalas Likert, las escalas de taburetes de Bristol y cualquier otra escala clasificada entre 0 y 10, se pueden expresar utilizando datos ordinales.