Statistische Daten für in Data Driven-Marketing
Jeder, der eine Tabelle immer verwendet wird ist vertraut mit der Idee Datentypen. Daten gibt es in zwei Grundgeschmacksrichtungen: numerische und Charakter - Zahlen und Text. Zeichendaten werden in der statistischen Analyse nicht beteiligt. Numerische Daten gliedert sich in ganze Zahl Daten und dezimal Daten und kann auf verschiedene Arten formatiert werden.
Aber wenn es darum geht, die statistische Analyse der Daten durchgeführt wird, sind einige Unterschiede wichtig, im Auge zu behalten. Nicht alle Daten werden gleich geschaffen, wenn es um die Berechnung Statistiken kommt.
Im Folgenden werden die grundlegenden Datentypen zusammen mit einer kurzen Beschreibung der Arten von Statistiken, die Sie mit ihnen sinnvoll durchführen können. Beachten Sie, dass jeder Datentyp in dieser Liste, die in allen vorhergehenden beschriebenen Typen Berechnungen unterstützt:
Kategorische Daten: Dies sind Daten, die aus statistischer Sicht ist, nicht numerisch. Sie klassifiziert einfach Aufzeichnungen nach Kategorien. Die Zahlen auf Fußball-Trikots sind ein Beispiel dafür. Mit dieser Art von Daten ist die einzig sinnvolle Statistik die Anzahl der Datensätze in jeder Kategorie.
Ordinal Daten: Diese Art von Daten zeigt einfach eine Art, in welcher Reihenfolge Aufzeichnungen fallen. Ein typisches Beispiel ist eine Umfrage Frage, die Responder auf Rang etwas auf einer Skala von 1 bis 10. Diese Art von Daten unterstützt die Berechnung der Perzentile fragt. Der Begriff der Median ist auch hier sinnvoll. Es ist wichtig zu beachten, dass Mittelwerte sind nicht sinnvoll mit ordinale Daten.
Intervalldaten: Intervalldaten unterstützt Vergleiche von Intervallen. Dollar beträgt, Alter und Temperatur alle haben diese Eigenschaft. Zum Beispiel ist der Unterschied zwischen 1 Dollar und 2 Dollar genau die gleiche wie die Differenz zwischen $ 100 und $ 101. Diese Art von Daten unterstützt die meisten gängigen statistischen Berechnungen wie Mittelwert und Standardabweichung.
Verhältnisdaten: Verhältnisdaten ist die robusteste Datentyp. Es ist, indem sie Vergleiche von Verhältnissen aus. Zehn Jahren ist doppelt so lang wie fünf Jahren zum Beispiel. Diese Art von Daten unterstützt praktisch jede statistische Berechnung vorstellbar, einschließlich der Variationskoeffizient sowie esoterischer Mittel wie das geometrische Mittel.