Welche Datentypen gibt es? Diese Frage stellt sich jeder, der an einem technischen Projekt arbeitet oder mit Daten zu tun hat.
Daten sind das Rückgrat moderner Entscheidungsprozesse. Sie kommen in verschiedenen Formen vor und das Verständnis dieser Formen ist für eine genaue Analyse und Interpretation von entscheidender Bedeutung. Jede Info, auf die wir stoßen, kann in verschiedene Typen eingeteilt werden, jeder mit seinen einzigartigen Eigenschaften und Merkmalen.
In technologie- und datengesteuerten Branchen wie der Softwareentwicklung, dem maschinellen Lernen, dem Finanzwesen, dem Gesundheitswesen und mehr ist das Erkennen der Datentypen von entscheidender Bedeutung für den Aufbau robuster Systeme, das Treffen fundierter Entscheidungen und die effektive Lösung komplexer Probleme.
Welche Datentypen gibt es?
Daten können basierend auf ihren Eigenschaften und dem Messniveau grob in verschiedene Typen eingeteilt werden. Diese Typen geben Aufschluss darüber, wie die Daten behandelt und analysiert werden sollten.
Welche Datentypen gibt es in Bezug auf diese Kategorien? Nun, Datentypen können in zwei verschiedene Kategorien und Unterkategorien eingeteilt werden:
- Qualitativer Datentyp:
- Quantitativer Datentyp:
Nominale Daten
Nominaldaten, auch kategorische Daten genannt, stellen Kategorien oder Bezeichnungen ohne inhärente Ordnung oder Rangfolge dar. Beispiele hierfür sind Geschlecht, Farbe oder Obstsorten. Nominaldaten sind qualitativ und können nicht mathematisch manipuliert werden. Jede Kategorie ist eindeutig, aber die Werte haben keine numerische Bedeutung.
Wenn wir beispielsweise Daten zu den Augenfarben einzelner Personen (blau, braun, grün) haben, können wir diese als nominale Daten klassifizieren. Wir können die Häufigkeit jeder Kategorie zählen, aber keine Rechenoperationen darauf ausführen.
Ordinaldaten
Ordinaldaten stellen Kategorien mit einer bestimmten Reihenfolge oder Rangfolge dar. Während die Kategorien eine sinnvolle Abfolge aufweisen, sind die Abstände zwischen ihnen möglicherweise nicht einheitlich oder messbar. Beispiele hierfür sind Ranglisten (1., 2., 3.), Umfragebewertungen (wie Likert-Skalen) oder Bildungsniveaus (Highschool, Faculty, Hochschulabschluss).
Ordinaldaten ermöglichen eine Rangfolge oder Sortierung, aber die Unterschiede zwischen den Kategorien sind möglicherweise nicht einheitlich. Bei einer Umfrage mit Likert-Skala, die von „Stimme überhaupt nicht zu“ bis „Stimme völlig zu“ reicht, kennen wir beispielsweise die Reihenfolge der Antworten, können aber nicht sagen, dass der Unterschied zwischen „Stimme völlig zu“ und „Stimme zu“ derselbe ist wie zwischen „Stimme zu“ und „Impartial“.
Diskrete Daten
Diskrete Daten bestehen aus ganzen Zahlen oder Zählungen und stellen unterschiedliche, separate Werte dar. Diese Werte sind häufig ganze Zahlen und können nicht in kleinere Teile zerlegt werden. Beispiele hierfür sind die Anzahl der Schüler in einer Klasse, die Anzahl der in einer Stunde vorbeifahrenden Autos oder die Anzahl der in einem Geschäft verkauften Artikel.
Diskrete Daten werden normalerweise durch Zählen gewonnen und sind eindeutig und getrennt. Diskrete Daten können keine Brüche oder Dezimalzahlen enthalten, da sie ganze Einheiten darstellen.
Kontinuierliche Daten
Kontinuierliche Daten können jeden Wert innerhalb eines bestimmten Bereichs annehmen und können präzise gemessen werden. Diese Daten können unendlich in kleinere Teile unterteilt werden und enthalten häufig Messwerte wie Größe, Gewicht, Temperatur oder Zeit. Kontinuierliche Daten können jeden Wert innerhalb eines Bereichs annehmen und werden normalerweise durch Messen ermittelt.
Die Körpergröße von Personen kann beispielsweise mit 165 cm, 170,5 cm, 180 cm usw. angegeben werden. Kontinuierliche Daten ermöglichen präzisere Messungen und können Brüche oder Dezimalzahlen enthalten.
Anwendungen verschiedener Datentypen
Sie wissen jetzt, welche Datentypen es gibt und wann und warum Sie einen Datentyp einem anderen vorziehen sollten. Jeder Datentyp hat seine eigenen Anwendungen und Auswirkungen auf die Analyse:
- Nominale Daten werden häufig zu Klassifizierungszwecken verwendet und mithilfe von Häufigkeitszählungen und Modus analysiert.
- Ordinaldaten werden verwendet, wenn die Rangfolge oder Reihenfolge wichtig ist, aufgrund ungleichmäßiger Intervalle jedoch Vorsicht bei der statistischen Analyse geboten ist.
- Diskrete Daten kommen in Zählszenarien häufig vor und werden anhand von Zählwerten, Häufigkeiten und Wahrscheinlichkeiten analysiert.
- Kontinuierliche Daten sind bei wissenschaftlichen Messungen weit verbreitet und werden mithilfe von Mittelwerten, Standardabweichungen und Korrelationskoeffizienten analysiert.
Für eine effektive Datenanalyse und -interpretation ist es entscheidend, die Datentypen zu verstehen. Ob nominal, ordinal, diskret oder kontinuierlich – jeder Typ bietet einzigartige Einblicke in die Natur der Daten und erfordert unterschiedliche analytische Ansätze.
Der Schlüssel zur Optimierung: Datenpunkte
Durch das Erkennen der Merkmale der einzelnen Datentypen können Forscher, Analysten und Entscheidungsträger fundierte Entscheidungen darüber treffen, wie die Daten erfasst und analysiert werden und welche Schlussfolgerungen daraus gezogen werden.
Wenn wir wissen, um welche Datentypen es sich handelt, können wir die Informationen, auf die wir in verschiedenen Bereichen stoßen – von der Forschung und Wirtschaft bis hin zur Entscheidungsfindung im alltäglichen Leben – besser verstehen und nutzen.
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