البيانات المنفصلة مقابل البيانات المستمرة: الاختلافات الرئيسية

فهم البيانات المنفصلة والمستمرة

عندما نتحدث عن البيانات الكمية، يمكننا تقسيمها إلى مجموعتين: البيانات المنفصلة، ​​والتي تمثل الأشياء التي يمكننا عدها، والبيانات المستمرة، والتي تغطي مجموعة من القيم. تتعلق البيانات المستمرة بأخذ القياسات والنظر في الأشكال المختلفة التي يمكن أن تتخذها. قد يكون من الصعب فهم الاختلافات بين البيانات المنفصلة والمستمرة وكيفية استخدامها في البداية. ومع ذلك، يمكن للرؤى المستندة إلى البيانات أن تؤثر بشكل كبير على القرارات وتساعدك على تحقيق نجاح الأعمال. يمكن للمحترفين الذين هم على دراية بأنواع البيانات المحددة هذه اكتشاف المواقف التي قد تكون فيها البيانات مفيدة بشكل خاص. على سبيل المثال، يمكن للمسوقين استخدام هذه المعلومات لتعزيز خططهم وحملاتهم الإعلانية. لذلك، دعونا نحلل مفاهيم البيانات المنفصلة والمستمرة ونكتشف الاختلافات الرئيسية بينهما.

ما هي البيانات المنفصلة؟

إذًا، ما هي البيانات المنفصلة بالضبط؟ بعبارات بسيطة، الأمر يشبه عد الكتب الموجودة على رف كتبك. لا يمكنك عد نصف كتاب. وبالمثل، يتم حساب البيانات المنفصلة في وحدات فردية متميزة ومنفصلة عن بعضها البعض. سوف تواجه فقط الأعداد الصحيحة دون الكسور أو الكسور العشرية؛ وبالتالي، تحتوي البيانات المنفصلة على عدد محدود من القيم. على سبيل المثال، في عملك، ستصادف بيانات منفصلة مثل عدد العملاء في متجرك، أو النقرات على موقع الويب الخاص بك، أو إعجاباتك ومتابعيك على وسائل التواصل الاجتماعي.

ما هي البيانات المستمرة؟

على عكس نوع البيانات المذكور أعلاه، والذي يحتوي على قيم منفصلة، ​​فإن البيانات المستمرة هي بالضبط ما يوحي به اسمها: سلسة ومتدفقة. تمثل البيانات المستمرة قيمًا غير ثابتة ويمكن أن تأخذ عددًا غير محدود. وهذا يعني أن هناك نطاقًا لا نهائيًا بين كل قيمة أيضًا. البيانات المستمرة مفصلة للغاية، حيث يمكنك قياسها بأي منزلة عشرية. إنه مثل قياس الوزن. يمكن أن يعرض الميزان 15 كجم، لكنه يمكنه أيضًا عرض 15.02 كجم، و15.632 كجم، وما إلى ذلك. وهذا يجعل هذا النوع من البيانات مثاليًا للقياسات التي تتطلب الدقة.

الاختلافات بين أنواع البيانات

نقاط البيانات

ناقشنا كيفية إحصاء البيانات المنفصلة، ​​مثل عدد الأشخاص في الغرفة. لقد ذكرنا أيضًا أن البيانات المستمرة هي العكس تمامًا ويمكن أن تأخذ أي قيمة ضمن النطاق. إن معرفة الاختلاف في نقاط البيانات له أهمية كبيرة، لأنه يؤثر على كيفية جمع البيانات وتحليلها وتفسيرها. لذلك، عندما تريد معرفة الأرقام والتكرارات الدقيقة، مثل عدد المرات التي يظهر فيها الرقم، فسوف تتعامل مع البيانات المنفصلة. من ناحية أخرى، إذا كنت تريد معرفة المتوسطات، فسوف تستخدم البيانات المستمرة وتستخدم الأساليب الإحصائية للتحليل. ومع ذلك، يمكن أيضًا دمج نقاط بيانات مختلفة. على سبيل المثال، إذا كنت تعمل في مجال الرعاية الصحية، فقد ترغب في إحصاء المرضى في الرعاية العاجلة ودرجة حرارتهم. في هذه الحالة، ستستخدم كلاً من البيانات المنفصلة والمستمرة.

موازين القياس

عندما تتكون مجموعة البيانات الخاصة بك من أرقام، فأنت بحاجة إلى معرفة كيفية قياسها. لكن عليك أولاً أن تعرف أي نوع من أنواع البيانات المذكورة أعلاه تتعامل معه. إذا كنت تتعامل مع بيانات منفصلة، ​​فسوف تستخدم المقاييس الاسمية حيث ستصنفها حسب اسمها، مثل “الأشخاص” و”السيارات” و”الكلاب”. يمكنك أيضًا استخدام مقياس ترتيبي، وتصنيفه بالترتيب، على سبيل المثال، من 1 إلى 5. ومع ذلك، تتضمن البيانات المستمرة أرقامًا عشرية، وتحتاج إلى مقاييس قياس مختلفة. يمكنك استخدام مقياس فاصل حيث يكون لكل رقم نفس الفرق، مثل المسطرة. ومع ذلك، قد يكون مقياس النسبة أكثر دقة لأنه يمكنه مقارنة الاختلافات بين الأرقام. إنها مثل المسطرة التي توضح لك أن الرقم 4 هو ضعف الرقم 2.

التصور

يساعدك تصور البيانات على فهم كل شيء من خلال رؤيتها بطريقة يمكنك تفسيرها بشكل أفضل، مثل الرسوم البيانية. لكن أنواع البيانات المختلفة لها تقنيات تصور مختلفة. يمكن تصوير البيانات المنفصلة في المخططات الشريطية، حيث تحتوي كل فئة على شريط خاص بها؛ الرسوم البيانية، والتي تعمل بشكل أفضل عند تصنيف المجموعات؛ والمخططات الدائرية، التي توضح نسبة كل فئة بالنسبة إلى المجموعة بأكملها التي تنتمي إليها. على سبيل المثال، يمكن أن يشير المخطط الدائري إلى عدد المرضى الإناث الذين تتراوح أعمارهم بين 18-24 عامًا، و25-32 عامًا، وما إلى ذلك. تستخدم البيانات المستمرة تقنيات مثل الرسوم البيانية الخطية، التي تمثل البيانات في خط مستمر متصل بالنقاط، ومخططات الكثافة، التي تعرض الارتفاعات والانخفاضات في القيم.

طرق التحليل الإحصائي

يتم تحليل البيانات المنفصلة والمستمرة بشكل مختلف في الإحصائيات أيضًا. يمكنك استخدام أساليب مماثلة ولكن مع لمسة. في البداية، تقوم التحليلات الوصفية بحساب وتلخيص قيم البيانات المنفصلة مع وصف متوسطات البيانات المستمرة. لذا، عند الحديث عن العملاء في أحد المتاجر، ستقول: “كان هناك 3 نساء و5 رجال. وكان متوسط ​​الوقت الذي أمضوه في المتجر 15.3 دقيقة.” وفيما يتعلق بالتوزيعات الاحتمالية، يتم تحليل البيانات المنفصلة في قائمة محدودة، ولكن يتم تمثيل البيانات المستمرة بشكل يشبه المنحنى. هناك أيضًا المزيد من طرق التحليل الإحصائي، مثل اختبار الفرضيات وتقنيات أخذ العينات.

تطبيقات البيانات المنفصلة

هنا، تلعب البيانات المنفصلة الدور الأول. يحتاج العاملون في الصناعة التحويلية إلى حساب العناصر، وإجراء فحوصات الجودة حيث يقررون المنتجات التي تنجح أو تفشل، وقياس معدلات العيوب.

من أجل إدارة المخزون وعمليات المتجر الإلكتروني الأخرى بكفاءة، يستخدم تجار التجزئة عبر الإنترنت بيانات منفصلة لعدد الطلبات والمنتجات الموجودة في المخزون وحتى التقييمات.

يحتاج المعلمون وغيرهم من المتخصصين في التعليم إلى تتبع أداء الطلاب بشكل منتظم، وغالبًا ما يكون ذلك بمساعدة نظام إدارة التعلم. تستخدم الأدوات التقنية بيانات منفصلة للحفاظ على الحضور ونتائج الامتحانات والرؤى مثل عدد الطلاب في الفصول الدراسية وعدد الأنشطة التي يشاركون فيها وما إلى ذلك.

يحتفظ العاملون في مجال الرعاية الصحية بسجلات المرضى وغيرها من المعلومات الحساسة من أجل تخطيط العلاج والبحث ورعاية المرضى بشكل أكثر كفاءة. البيانات مثل عدد العمليات الجراحية أو الزيارات أو الأدوية، من بين أمور أخرى، كلها منفصلة.

تطبيقات البيانات المستمرة

درجات الحرارة ومستويات الرطوبة والمقاييس الأخرى المتعلقة بالطقس كلها بيانات مستمرة. بفضل هذا، يمكن لأخصائيي الأرصاد الجوية أن يقدموا لنا تنبؤات جوية دقيقة والتنبؤ بالتغيرات المستقبلية في المناخ.

يتعين على الأشخاص العاملين في مجال التمويل التعامل مع الكثير من البيانات المستمرة يوميًا، مثل أسعار صرف العملات المختلفة، وأسعار الأسهم، والقروض، والحسابات المصرفية.

يحتاج علماء البيئة إلى قياس مستويات تلوث الهواء والماء، ومعدلات ذوبان الجليد في القطب الجنوبي، وثاني أكسيد الكربون في الغلاف الجوي، وغيرها من المقاييس. تساعدهم هذه البيانات في حساب الأضرار التي لحقت بكوكبنا واتخاذ إجراءات أكثر استباقية بشأن حمايته.

يستخدم الباحثون في مجال الفيزياء بيانات مستمرة مثل الحجم والكتلة والضغط والجهد وغيرها من القياسات لدراسة وفهم الظواهر الفيزيائية. ومن خلال القيام بذلك، يمكنهم إجراء التجارب وتطوير تقنيات جديدة.

خاتمة

بغض النظر عن مجال خبرتك، فمن الضروري تحديد الاختلافات بين البيانات المنفصلة والمستمرة. على الرغم من أن الأمور يمكن أن تصبح معقدة بعض الشيء لأن البيانات غالبًا ما تكون مزيجًا من أنواع مختلفة، إلا أن الرؤى المذكورة أعلاه يمكن أن تساعدك في تحديد الأساليب والأساليب التحليلية التي ستعمل بشكل أفضل في أي موقف محدد.