原文：
www.kdnuggets.com/2021/07/brief-introduction-concept-data.html
评论
由 Angelica Lo Duca 提供，国家研究委员会信息学与电信研究所
根据剑桥词典[1]，数据是信息，特别是收集以供检查和考虑的信息或帮助决策的数字，或以电子形式存储并由计算机使用的信息。换句话说，数据是一组变量，可以是定量的或定性的[2,3]。
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数据可以是定量的也可以是定性的。理解定量数据和定性数据之间的区别非常重要，因为它们的处理和分析方式不同：例如，您不能对定性数据计算统计数据，或无法对定量数据应用自然语言处理技术。
定量数据包括可以用数字表示的数据，因此它们可以被测量、计数并通过统计计算进行分析。定量数据可以用来描述和分析现象，以发现趋势、比较差异并进行预测。通常，定量数据已经是结构化的，因此进一步分析相对容易。
定量数据包括：
1. 连续数据，它可以取任何数值。
连续数据的例子包括：
-
多年的平均温度（例如 35°C 或 84.2 °F）
-
一个月内的产品价格（例如 $ 23.50 或 45.00 €）
通常，连续数据分布在一个区间内，该区间可以包含负值和正值（区间数据）。
2. 离散数据，它只能取某些特定的数值。
离散数据的例子包括：
-
考试成绩，例如 18 或 30
-
鞋码，例如 42 EU
通常，离散数据是等距且非负的（比率数据）。
定性数据无法通过标准计算技术进行测量，因为它们表达的是感受、感觉和经验。定性数据可以用于理解给定现象周围的背景和发现新方面。通常，定性数据是非结构化的，因此需要额外的技术来提取有意义的信息。
定量数据包括：
1. 名义数据，用于标记无法测量的数量，而不按照特定顺序排列。通常，名义数据将相似的对象分组。
名义数据的示例包括：
-
个人所讲的语言（例如，英语，意大利语，法语）
-
色彩调色板（例如，红色，绿色）
2. 顺序数据，与名义数据不同的是，它们可以被排序。
名义数据的示例包括：
-
对于给定产品的意见（例如，低质量，中等质量，高质量）
-
一天中的时间（例如，早晨，下午，夜晚）
数据分析的目标是发现数据中隐藏的趋势、模式和关系。
根据数据类型，可以执行不同的分析：定量数据和定性数据的定量和定性分析。
定量分析[4]指的是定量数据，包括经典的统计技术：
1. 描述性统计
描述性统计[5]分析过去，通过描述数据的基本特征。
描述性统计基于一些测量的计算：
-
频率（计数，百分比）
-
中央趋势（均值，中位数，众数）
-
变异性（最大值，最小值，范围，四分位数，方差）
2. 推论统计
推论统计旨在建立预测模型以理解给定现象的趋势。
推论统计包括以下类型的分析：
-
假设检验（ANOVA，t 检验，Box-Cox，…）
-
置信区间估计
定性分析[6]利用定性数据并尝试理解数据背景。由于无法测量数据，因此可以采用以下策略来分析定性数据：
1. 演绎分析
在演绎分析中，研究人员制定一些先验结构或问题来调查数据。当研究者对数据有至少一个基本的概述时，可以使用这种方法。
2. 归纳分析
归纳分析开始时查看数据，希望提取一些有用的信息。这种分析相当耗时，因为它需要对数据进行深入调查。归纳分析用于当研究者对数据一无所知时。
这篇文章介绍了数据的基本概念，包括定量数据和定性数据。定量分析关注数字，而定性分析关注类别。两种类型的分析都做了大量工作，但研究仍在进行中。
[1] 剑桥词典：数据的定义：
dictionary.cambridge.org/dictionary/english/data
[2] 定性与定量数据：定义、分析、示例：
www.intellspot.com/qualitative-vs-quantitative-data/
[3] 如何理解您业务中的定量和定性数据：
laconteconsulting.com/2020/02/14/quantitative-qualitative-data/
[4] 定量数据：定义、类型、分析和示例：
www.questionpro.com/blog/quantitative-data/
[5] 直观介绍描述性分析：
medium.com/analytics-vidhya/a-gentle-introduction-to-descriptive-analytics-8b4e8e1ad238
[6] 定性数据 – 定义、类型、分析和示例：
www.questionpro.com/blog/qualitative-data/
简介：Angelica Lo Duca（Medium）在意大利比萨的国家研究委员会（IIT-CNR）信息学与远程通信研究所担任博士后研究员。她是比萨大学数字人文学科硕士课程中“数据新闻学”教授。她的研究兴趣包括数据科学、数据分析、文本分析、开放数据、网络应用程序和数据新闻学，应用于社会、旅游和文化遗产领域。她曾从事数据安全、语义网和关联数据的工作。Angelica 也是一位热情的技术写作者。
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