Farklı Veri Türleri Nasıl Belirlenir ve Kullanılır

Oldukça önemli ancak çoğunlukla gözden kaçırılan bir konuya, yani farklı veri türlerini anlama konusuna dalalım. Bu dijital çağda her yerde verilerle çevriliyiz ve bu, modern iş anlayışlarının omurgası gibidir.

İster pazar analizi için rakamları hesaplıyor olun ister veri bilimindeki bir sonraki büyük trendi tahmin ediyor olun, veri türlerinizi bilmek gizli bir silaha sahip olmak gibidir.

Veri türlerini bir şefin mutfağındaki farklı tatlar olarak düşünün. Her türün kendine özgü bir tadı (veya bizim durumumuzda kullanımı) vardır ve hangi tadın kullanılacağını bilmek, bir yemeği (veya bir veri projesini) iyi veya kötü yapabilir. Dijital iş dünyasının hareketli dünyasından istatistiklerin ve pazar araştırmalarının karmaşık işleyişine kadar veri türleri sessiz kahramanlardır.

Veri türleri niteliksel ve niceliksel olmak üzere iki ana kategoriye ayrılır.

Niteliksel verileri tanımlayıcı, daha öznel tür olarak düşünün. Bir spor karşılaşmasındaki renk yorumlarına benziyor, bağlam ve renk katıyor.

Öte yandan niceliksel veriler tamamen sayılar ve ölçümlerle, yani maçın skor çizelgesiyle ilgilidir. Her iki tür de karar verme ve veri analizinde kritik öneme sahiptir.

Veri dünyasının yin ve yang'ı gibiler; her biri resmin tamamının ortaya konulmasında benzersiz bir rol oynuyor.

Niteliksel ve Niceliksel Veriler

Tamam, veri oyunundaki bu iki ana oyuncunun en ince ayrıntısına varalım.

Tanım ve Temel Farklılıklar

Nitel veriler tamamen açıklamalar ve özelliklerle ilgilidir. Genellikle röportajlar, gözlemler veya anketler aracılığıyla toplanan, bir hikaye anlatan türden verilerdir. Bir şeyi ölçmekten ziyade özünü yakalamak gibi düşünün.

Nicel veriler ise tam tersidir. Her şey rakamlar ve istatistiklerle ilgili. Bu, web sitenizi kaç kişinin ziyaret ettiği veya son çeyrekte satışlardaki yüzde artış gibi kolayca ölçebileceğiniz ve sayısal terimlerle ifade edebileceğiniz verilerdir.

Nitel Verilerin Özellikleri

Niteliksel veriler tamamen bilginin 'kalitesine' bağlıdır. Subjektiftir ve sıklıkla şunları içerir:

• Röportajlar veya açık uçlu anket yanıtları gibi metinsel veriler
• Duyguları, düşünceleri veya davranışları yakalayan gözlemler
• Deneyimler ve motivasyonlar hakkında fikir veren sayısal olmayan veriler

Bir bulmacayı çözmek için kelimelerde ve davranışlarda ipuçları arayan bir dedektif olmaya benzer.

Nicel Verilerin Özellikleri

Niceliksel veriler ise denklemin 'nicelik' kısmıdır. Bu tür şunları içerir:

• Satış rakamları veya test puanları gibi sayısal veriler
• Objektif olarak ölçülebilen veya sayısallaştırılabilen veriler
• Tahminlerde bulunmaya veya eğilimleri belirlemeye yardımcı olan istatistikler

Cevap bulmak için sayılar ve formüllerle uğraşmak biraz matematikçi olmaya benziyor.

Niteliksel Veri Türleri

Nominal veri

Nominal veri? Etiketleri ve adları düşünün.

Bu, her şarkıyı kaç kez çaldığınıza göre değil, çalma listenizi türe göre sıralamak gibidir.

Bu veri türü herhangi bir sıralama veya sıralama olmadan tamamen kategorizasyonla ilgilidir. Elmalarınız ve portakallarınız var ama hangisinin daha iyi olduğunu söylemiyorsunuz.

• Özellikleri : Etiketlemeye benzer; eşyaları etiketli kutulara koyarsınız. Kırmızı, mavi, yeşil; kedi, köpek, hamster – fikri anladınız.
• Örnekler ve Uygulamalar : En sevdiğiniz müzik türünü soran bir anket düşünün. Rock, Pop, Caz; bunlar nominal verilerdir. Pazar araştırmasında bu, müşteri tercihlerini veya demografik bilgileri segmentlere ayırmak için çok kullanışlıdır.

Sıra verileri

Şimdi sıralı verilere dönelim. Bu düzen ile ilgili. En iyi beş filminizi derecelendirdiğinizi hayal edin. Hala nitelikseldir, ancak net bir birinci, ikinci, üçüncü vb. vardır.

• Özellikleri : Niteliklidir ancak 'daha fazla' veya 'daha az' duygusu taşır. Ancak sıralamalar arasındaki fark tam olarak belli değil.
• Örnekler ve Uygulamalar : 'Memnun', 'nötr', 'memnun değilim' gibi seçeneklerin bulunduğu bir geri bildirim formu düşünün. Müşteri memnuniyeti analizinde bu tür veriler altın madenidir.

Karşılaştırma: Nominal ve Sıralı Veriler

Yani nominal, kitapları türe göre sıralamak gibidir ve sıra, en iyi 5 TV şovunuzu sıralamak gibidir. Her ikisi de niteliklerle ilgilidir, ancak sıralı veriler bir hiyerarşi katmanı ekler.

• Temel Farklılıklar ve Benzerlikler : Nominal veriler, doğal bir düzen olmaksızın tamamen kategorizasyonla ilgilidir. Ancak sıralı veriler bir sıralama veya sıralama ortaya koyar. Her ikisi de niteliksel veri türleri kapsamına girer ve veri sınıflandırma yöntemleri ve müşteri davranışlarını anlama gibi alanlarda çok önemlidir.

Nicel Veri Türleri

Şimdi vitesi niceliksel veri türlerine geçirelim. Bu, sayıların ve ölçümlerin alanıdır; somut şeyler.

Ayrık veri

İlk olarak, ayrık veriler. Bu, kavanozdaki misketleri saymaya benziyor. Her şey parmaklarınızla (ya da parmaklarınız bittiyse ayak parmaklarınızla) sayabileceğiniz şeylerle ilgilidir.

• Özellikleri : Tam sayıları düşünün. Yarım arabaya ya da 2,7 çocuğa sahip olamazsın, değil mi?
• Örnekler ve Uygulamalar : İstatistiksel veri özelliklerinde, bir mağazadaki müşteri sayısı veya bir blogdaki gönderi sayısı gibi şeyleri saymak için ayrık veriler kullanırsınız.

Sürekli Veri

Şimdi sürekli verilerden bahsedelim. Bir kurdelenin uzunluğunu veya bir maraton koşmak için gereken süreyi ölçtüğünüzü hayal edin. Bu veriler belirli bir aralıktaki herhangi bir değeri alabilir.

• Özellikleri : Her şey sonsuzca bölünebilen ölçümlerle ilgilidir. Ondalık sayıları ve kesirleri düşünün.
• Örnekler ve Uygulamalar : Veri biliminin temellerinde sürekli veriler, sıcaklık, hız veya ağırlık gibi hassas ölçümlere yardımcı olur.

Karşılaştırma: Ayrık ve Sürekli Veriler

Yani ayrık veriler elma saymaya benzer, sürekli veriler ise kavanozdan dökülen balı ölçmeye benzer. Biri sayılabilir, diğeri ölçülebilir.

• Temel Farklılıklar ve Benzerlikler : Ayrık veriler sayılabilir ve çoğunlukla tam sayılardır. Sürekli veriler ölçülebilirdir ve bir aralık içindeki herhangi bir değer olabilir. Her ikisi de, iş zekasından bilimsel araştırmaya kadar, rakamların hikayeyi anlattığı niceliksel veri analizinin ayrılmaz bir parçasıdır.

Gelişmiş Veri Türleri

Aralık verileri

Aralık verilerini, veri ailesindeki gelişmiş kuzen olarak düşünün. Her şey değerler arasındaki farkla ilgilidir, ancak gerçek bir sıfır noktası yoktur.

Tıpkı sıcaklığı ölçmek gibi. Sıfır derece sıcaklık olmadığı anlamına gelmez, değil mi?

• Özellikleri : Aralık verileri sayısaldır. Değerler arasındaki mesafeler, 30°C ile 40°C arasındaki derece farkı gibi anlamlıdır.
• Örnekler ve Uygulamalar : Bu, istatistiksel veri özelliklerinde ve pazar analizinde parlıyor. Bir hafta boyunca sıcaklık değişimlerini izlemek veya 1'den 5'e kadar bir ölçekte anket yanıtlarını izlemek gibi.

Oran Verileri

Şimdi oran verilerinden bahsedelim. Bu tam paket. Gerçek bir sıfıra sahiptir ve size nesnelerin göreceli boyutu hakkında bilgi verebilir. Dün gece gerçekte kaç saat uyuduğunuz gibi.

• Özellikleri : Gerçek sıfır noktasına sahip nicelikseldir. Bu, bir şeyin diğerine kıyasla kaç kat daha fazla veya daha az olduğu hakkında konuşabileceğiniz anlamına gelir.
• Örnekler ve Uygulamalar : Veri işleme ve kategorizasyon gibi alanlarda oran verileri hassas ölçümlere yardımcı olur. Kilonuzu, boyunuzu veya bir web sitesinde geçirilen süreyi düşünün.

Veri Sınıflandırmasında Zorluklar ve Hususlar

Veri Türleri Arasındaki Örtüşme ve Farklılıklar

Veri türleri arasındaki çizgiler bulanıklaşabilir. Bazen nominal verilere benzeyen şeyler sıralı verilerin rolünü oynayabilir. Bu biraz zebrayı çizgilerinden dolayı atla karıştırmaya benziyor.

• Karışık Veri Türlerini Ele Alma : Tek tekerlekli bisiklete binerken elmalar ve portakallarla hokkabazlık yaptığınızı hayal edin. Büyük veri türlerinde veya veri madenciliği sırasında karışık veri türlerini işlemek böyle hissettirir.
• Doğru Veri Sınıflandırmasının Önemi : Veri türlerinizi yanlış yapmak, pastada şeker yerine tuz kullanmaya benzer. Özellikle tahmine dayalı analitik ve veri yorumlama teknikleri gibi alanlarda verilerin yanlış yorumlanmasına yol açabilir.

İstatistiksel Testlerde Veri Türleri

Veri türünüze göre doğru istatistiksel testi seçmek çok önemlidir.

Veri Tipine Göre Uygun Testlerin Seçimi : Testin veriyle eşleştirilmesiyle ilgilidir. Nominal veriler için ki-kare testi veya oran veya aralık verileri için t testi kullanın.

Her şey mükemmel uyumu bulmakla, makine öğrenimi veri gereksinimleri veya istatistiksel veri özellikleri gibi alanlardaki analizinizin yerinde olmasını sağlamakla ilgilidir.

Güzel verileriniz çevrimiçi olmayı hak ediyor

wpDataTables bunu bu şekilde yapabilir. Duyarlı tablolar ve grafikler oluşturmak için 1 numaralı WordPress eklentisi olmasının iyi bir nedeni var.

Ve böyle bir şeyi yapmak gerçekten çok kolay:

1. Tablo verilerini siz sağlarsınız
2. Yapılandırın ve özelleştirin
3. Bir gönderide veya sayfada yayınlayın

Ve bu sadece güzel değil aynı zamanda pratiktir. Milyonlarca satıra kadar büyük tablolar oluşturabilir, gelişmiş filtreler ve arama kullanabilir veya çılgına dönüp düzenlenebilir hale getirebilirsiniz.

"Evet ama Excel'i çok seviyorum ve web sitelerinde buna benzer bir şey yok". Evet var. Excel veya Google E-Tablolar'daki gibi koşullu biçimlendirmeyi kullanabilirsiniz.

Verilerinizle grafikler de oluşturabileceğinizi söylemiş miydim? Ve bu sadece küçük bir kısım. Sizin için daha birçok özellik var.

Farklı Veri Türlerine İlişkin SSS

Niteliksel ve Niceliksel Veri Arasındaki Fark Nedir?

Niteliksel veriler tamamen açıklamalar ve algılarla ilgilidir. Bunu bir hikayeyi yakalamak gibi düşünün. 'Neden' ve 'nasıl'ı anlamaya dalar.

Diğer taraftan nicel veriler sayılar ve ölçümlerle ilgilidir. Daha çok 'ne' ve 'ne kadar'.

Niteliksel veriler tutumları, duyguları ve davranışları araştırırken, niceliksel veriler genellikle matematiksel ve istatistiksel analizde kullanılan istatistiksel bilgiler sağlar. Her ikisi de aynı senaryoyu görmek için farklı mercekler sunan kapsamlı araştırmaların anahtarıdır.

Araştırmada Farklı Veri Türleri Neden Önemlidir?

Farklı veri türleri, bir araç kutusundaki araçlar gibidir. Her birinin kendine özgü amacı vardır. Araştırmada, veri türlerinin bir karışımını kullanmak daha kapsamlı bir anlayışa olanak tanır.

Niteliksel veriler, davranışların ardındaki 'neden'in anlaşılmasını sağlayarak derinlik sağlar. Niceliksel veriler, ölçülebilir, objektif içgörüler sunarak genişlik sağlar.

Birlikte araştırma bulgularını zenginleştirerek onları daha sağlam ve güvenilir hale getirirler. Bu kombinasyon pazar analizi, psikoloji ve sosyal bilimler gibi alanlarda hayati öneme sahiptir.

Verinin Nominal mi, Ordinal mi Olduğunu Nasıl Anlarım?

Nominal veriler belirli bir sıralama olmaksızın etiketlemeye ilişkindir. Bunu öğeleri adlandırmak veya kategorilere ayırmak olarak düşünün. Örneğin mutfak türleri (İtalyan, Çin, Meksika) nominaldir.

Ancak sıralı verilerin net bir sırası veya sırası vardır. 'Kötü', 'Orta', 'İyi', 'Çok İyi', 'Mükemmel' gibi derecelendirmelere sahip bir memnuniyet anketi buna örnek olabilir.

Belirgin bir hiyerarşi vardır, ancak bu sıralar arasındaki kesin fark sayısal olarak tanımlanmamıştır.

Kesikli ve Sürekli Veri Örnekleri Nelerdir?

Ayrık veriler sayılabilir, genellikle tam sayılardır. Bir otoparktaki arabaların sayısını saydığınızı hayal edin. Ayrıktır çünkü arabalar sayılabilir birimlerdir.

Sürekli veriler ise tam tersine, bir aralıktaki herhangi bir değeri alabilir ve sonsuza kadar bölünebilir. Bir şeridin uzunluğunu ölçmeyi düşünün.

2 metre, 2,05 metre, hatta 2,057 metre olabilir. Ayrık veriler saymakla ilgilidir; Sürekli veri ölçümle ilgilidir.

Aralık ve Oran Verileri Hangi Yönlerden Farklıdır?

Aralık ve oran verilerinin her ikisi de niceliksel veri türüdür ancak önemli bir fark vardır. Aralık verilerinin gerçek sıfır noktası yoktur.

Harika bir örnek sıcaklıktır. 0°C, sıcaklığın olmadığı anlamına gelmez. Oran verileri ise gerçek bir sıfır noktasına sahiptir ve büyüklüklerin karşılaştırılmasına olanak tanır.

Ağırlık bir oran veri örneğidir. 0 kg, ağırlık olmadığı anlamına gelir ve bir şeyin diğerinden iki kat daha ağır olduğunu söyleyebilirsiniz.

İstatistiksel Testlerde Veri Türleri Hangi Rolü Oynuyor?

Veri türleri hangi istatistiksel testlerin kullanılacağını belirler. Örneğin, nominal veriler sıklıkla ki-kare testlerini kullanırken sıralı veriler parametrik olmayan testleri kullanabilir.

Aralık ve oran verileri, t testleri veya ANOVA'lar gibi parametrik testler için uygundur. Doğru sonuçlar için doğru testi seçmek çok önemlidir.

Bu, kilit için doğru anahtarı seçmek gibidir; yanlış anahtarı kullanmak yanıltıcı sonuçlara yol açabilir. Her şey veri türünü uygun istatistiksel yöntemle eşleştirmekle ilgilidir.

Veri Türlerini Anlamak Veri Analizini Nasıl Geliştirir?

Etkili veri analizi için veri türlerini anlamak önemlidir. Bu, mesafeye karşı okuma için hangi gözlüğün takılacağını bilmek gibidir.

Her veri türü farklı bir görünüm sağlar ve özel analitik yaklaşımlar gerektirir. Niteliksel veriler davranış ve algılara derinlik ve içgörü sunarken, niceliksel veriler ölçülebilir ve karşılaştırılabilir gerçekler sağlar.

Bunların nasıl doğru bir şekilde analiz edileceğini bilmek, doğru ve anlayışlı sonuçlara ulaşılmasını sağlayarak araştırmanın, karar vermenin ve strateji geliştirmenin kalitesini artırır.

Verileri Sınıflandırırken Hangi Zorluklarla Karşılaşılıyor?

Verileri sınıflandırmak, karışık bir kuruyemiş çuvalını ayırmak gibi yanıltıcı olabilir. Zorluklar arasında, özellikle veriler birden fazla türün özelliklerini gösterdiğinde, her veri kümesi için doğru türün belirlenmesi yer alır.

Karışık veri türlerinin işlenmesi, doğru analiz ve yorumun sağlanması için dikkatli bir değerlendirme gerektirir. Bir diğer zorluk ise veri kalitesinin ve bütünlüğünün sağlanmasıdır.

Yanlış sınıflandırma, hatalı analiz ve kararlara yol açabilir. Bu, verilerin doğasını anlama ve uygun sınıflandırma yöntemlerini uygulama arasında dikkatli bir denge kurulmasıdır.

Çözüm

Başlangıçtan itibaren veri türleri dünyasına dalmak bir labirente adım atmak gibidir. Niteliksel verileriniz var, resimleri sözcüklerle ve duygularla boyuyor.

Bir de sayıların hakim olduğu ve her şeyin ölçülebilir olduğu niceliksel veriler var.

Bir bölümünün tamamen renkli hikaye kitapları (merhaba, niteliksel veriler) ve diğer bölümünün ansiklopediler ve almanaklarla (elbette niceliksel veriler) dolu olduğu bir kütüphanede olmak gibi bir şey bu.

Farklı veri türlerini konu alan bu makaleyi beğendiyseniz birincil veriler ve ikincil veriler, ikincil verilerin avantajları, tanımlayıcı istatistikler ve veri görselleştirme ilkeleri hakkındaki aşağıdaki yazılara göz atmalısınız.