💽 Данных в наше время становится неприлично много, помимо этого они разные, поэтому их классификация напрашивается сама собой.

💿 Для правильного выбора метода обработки и анализа данных необходимо разобраться в их форматах.

🥽 Вот вариация на базе Google Data Analytics:

🪪 «Первичные» - данные собраны самостоятельно.
Пример: результаты опроса.

🥷 «Вторичные» - данные собраны другими или для других целей.
Пример: выгрузка из открытых данных.

🤰 «Внутренние» - данные внутри контура компании.
Пример: количество продаж в магазинах сети.

👨‍👩‍👦 «Внешние» - данные за пределами компании.
Пример: маркетинговый отчет.

♾️ «Непрерывные» - измеряемые данные, имеющие практически любое значение.
Пример: температура.

⛔️ «Дискретные» - данные, которые считают и имеют ограниченное количество значений.
Пример: максимальная загруженность отеля.

💎 «Качественные» - субъективные данные, отражающие степень характеристик.
Пример: любимый бренд одежды.

🏟️ «Количественные» - конкретные данные, численные и измеримые.
Пример: количество кенгуру в Австралии.

🎉 «Номинальные» - качественные данные без определенного порядка.
Пример: новый клиент, вернувшийся клиент, постоянный клиент.

🥇 «Порядковые» - тип качественных данных с определенным порядком.
Пример: рейтинг фильмов.

🧹 «Структурированные» - данные, организованные по заданным правилам.
Пример: инвентарь склада.

🗑️ «Неструктурированные» - данные, которые не организованы по понятным правилам.
Пример: видео файлы.

😀 Подписаться

#данные