Les différentes catégories de données

Nous vivons dans un monde numérique qui crée des données plus rapidement que jamais. Et les informations tirées en sont inestimables.

Cependant, il est important de comprendre ce que nous recueillons et comment ces données sont gérées et classifiées. Les entreprises doivent également être capables d’interpréter les données et de les transformer en informations pouvant être utilisées pour améliorer les opérations, augmenter les ventes et développer l’activité.

Chez Bocasay, agence d’outsourcing offshore, traiter les données fait partie de notre quotidien. Dans cet article, nous vous aidons à comprendre quels sont les différents types de données afin que vous puissiez mieux les comprendre et les analyser.

Pourquoi les types de données sont importants ?

Les types de données sont importants, car ce sont des attributs de données qui indiquent à un système informatique comment interpréter sa valeur. La compréhension des différents types de données aide les utilisateurs à choisir celle qui correspond à leurs besoins et objectifs.

Lorsqu’ils travaillent avec des ensembles de données, les data scientist utilisent des types de données pour déterminer quelles analyses statistiques peuvent être appliquées aux données pour obtenir les meilleurs résultats.

La compréhension des types de données est également essentielle pour une bonne analyse exploratoire des données (AED), qui est l’un des éléments clés de tout projet d’apprentissage automatique. Pour résumer, un type de données représente un moyen de classification, indiquant quels types d’opérations mathématiques et d’analyses sont nécessaires pour les transformer en valeur.

Dans l’apprentissage automatique, connaître les types de données appropriés pour les variables indépendantes et dépendantes est la base pour choisir une méthode d’analyse de données appropriée.

Des types de données mal identifiés peuvent donner des informations incorrectes ou inutiles.

Les différents types de données

Aujourd’hui, les affaires tournent autour des données, et la plupart des entreprises utilisent les données pour créer et lancer des campagnes, formuler des stratégies, lancer des produits et services…

Il existe plusieurs catégories de données, qui peuvent se regrouper de manière différente. Aujourd’hui, Bocasay s’attaque à la définition des données qualitatives et quantitatives. Et dans un deuxième temps :

• Les données nominales.
• Les données ordinales.
• Les données d’intervalle.
• Les données de ratio.

Les données qualitatives et quantitatives

Les données qualitatives ⭐

Les données qualitatives peuvent être observées et enregistrées. Ce type de données n’est pas de nature numérique. Elles sont collectées par des méthodes d’observation, des entretiens individuels, des groupes de discussion et d’autres méthodes similaires.

En statistique, les données qualitatives sont également appelées données catégorielles.  Données pouvant être classées en fonction des attributs et des propriétés des objets et des phénomènes. En d’autres termes, ce type de données est catégorique, car il est difficile de les compter ou de les mesurer numériquement.

🔎 Les méthodes de collecte de données qualitatives :

• Des entretiens individuels.
• Des groupes de discussion.
• Des processus d’observation.
• Des études longitudinales.
• Des études de cas.

Les données quantitatives 📈

Les données quantitatives peuvent être représentées numériquement, elles peuvent donc être comptées, ce qui permet entre autres une analyse statistique des données. Ce type de données est également appelé données numériques. Ils répondent à des questions comme « combien ?  » et « à quelle fréquence ? « .

Les données quantitatives peuvent être utilisées pour la manipulation statistique et sont affichées dans divers graphiques et tableaux tels que :

• Graphiques à barres.
• Histogrammes.
• Nuages ​​de points.
• Camembert.
• Graphiques linéaires…

Par exemple, les prix des téléphones, la mémoire de l’ordinateur et la taille et le poids des personnes sont tous liés à des données quantitatives.

🔎 Les méthodes de collecte de données quantitatives :

• Des enquêtes.
• Des études longitudinales.
• Des sondages.
• Des entretiens individuels…

𝔹𝕠𝕠𝕤𝕥𝕖𝕫 𝕧𝕠𝕥𝕣𝕖 𝕓𝕦𝕤𝕚𝕟𝕖𝕤𝕤 𝕒𝕧𝕖𝕔 𝕝’𝕒𝕘𝕖𝕟𝕔𝕖 𝕕’𝕠𝕦𝕥𝕤𝕠𝕦𝕣𝕔𝕚𝕟𝕘 𝕠𝕗𝕗𝕤𝕙𝕠𝕣𝕖 𝔹𝕠𝕔𝕒𝕤𝕒𝕪 ! 𝔼𝕩𝕡𝕖𝕣𝕥𝕤 𝕕𝕒𝕟𝕤 𝕝𝕒 𝕡𝕣𝕠𝕕𝕦𝕔𝕥𝕚𝕠𝕟 𝕚𝕟𝕗𝕠𝕣𝕞𝕒𝕥𝕚𝕢𝕦𝕖 𝔸𝕘𝕚𝕝𝕖, 𝕟𝕠𝕦𝕤 𝕕𝕖́𝕧𝕖𝕝𝕠𝕡𝕡𝕠𝕟𝕤 𝕕𝕖𝕤 𝕤𝕠𝕝𝕦𝕥𝕚𝕠𝕟𝕤 𝕎𝔼𝔹 𝕖𝕥 𝕄𝕆𝔹𝕀𝕃𝔼 𝕡𝕠𝕦𝕣 𝕝𝕖𝕤 𝕤𝕥𝕒𝕣𝕥𝕦𝕡𝕤, ℙ𝕄𝔼 𝕖𝕥 𝕘𝕣𝕒𝕟𝕕𝕤 𝕔𝕠𝕞𝕡𝕥𝕖𝕤. 𝕌𝕟𝕖 𝕢𝕦𝕖𝕤𝕥𝕚𝕠𝕟 ? ℂ𝕠𝕟𝕥𝕒𝕔𝕥𝕖𝕫-𝕟𝕠𝕦𝕤 𝕕𝕖̀𝕤 𝕞𝕒𝕚𝕟𝕥𝕖𝕟𝕒𝕟𝕥 !

Les autres catégories de données

Toutes les techniques statistiques se répartissent en deux grandes catégories : les statistiques descriptives (qui résument les caractéristiques d’un ensemble de données) et les statistiques inférentielles (qui aident à faire des prédictions basées sur ces données).

Voici une liste des principales données de mesure :

👉 Les données nominales

Les données nominales sont un type de données qualitatives qui regroupent les variables en catégories. Vous pouvez considérer ces catégories comme des noms ou des étiquettes.

Elles sont purement descriptives, elles n’ont aucune valeur quantitative ou numérique, et les différentes catégories ne peuvent être placées dans aucun ordre ou hiérarchie significatif.

Exemples de données nominales :

• Une couleur de cheveux.
• Un état civil (célibataire, veuf, marié).
• Une nationalité…

👉 Les données ordinales

Les données ordinales sont un type de données qualitatives qui regroupent les variables en catégories descriptives. Une caractéristique distinctive des données ordinales est que les catégories qu’elles utilisent sont disposées selon une sorte d’échelle hiérarchique, comme de haut en bas. Au niveau de la mesure, les données ordinales sont les deuxièmes plus complexes après les données nominales, mais restent relativement simples.

Elles aident à donner une idée approximative, mais ce sont des mesures imprécises. Néanmoins, les données ordinales sont un bon moyen de « démarrer » lorsque vous avez une mesure générale dans votre groupe d’échantillons et que vous n’avez pas besoin d’un réglage fin.

Exemples de données ordinales :

• Un avis, un retour d’expérience sur une échelle de 1 à 10.
• Un statut économique (élevé, moyen et faible).
• Un niveau d’éducation (supérieur, secondaire, primaire) …

👉 Les données d’intervalle

Les données d’intervalle sont définies comme le type de données mesurées le long d’une échelle avec des points régulièrement espacés. Les données d’intervalle sont toujours affichées sous la forme d’un nombre ou de valeurs numériques où la distance entre les deux points est normalisée et égale.

Les données d’intervalles ne peuvent pas être multipliées ou divisées, mais peuvent être ajoutées ou soustraites. Les données d’intervalle sont mesurées sur une échelle d’intervalle. Les données d’intervalle sont un type de données quantitatives, et peuvent donc s’analyser avec les mêmes méthodes.

Exemples de données d’intervalle :

• La température (Farenheit, Celcius).
• Le pH.
• Les tests de QI…

👉 Les données de ratio

Les données de ratio sont une forme de données quantitatives. Elles mesurent les variables sur une échelle continue avec un espacement égal entre les valeurs adjacentes.

Bien qu’elles partagent ces caractéristiques avec les données d’intervalle, les données de ratio se distinguent par leur « zéro absolu ».

En d’autres termes, une mesure nulle sur une échelle de rapport est une valeur absolue. Les données de ratio ne peuvent jamais être négatives. Cette propriété est importante, car elle nous permet d’appliquer toutes sortes d’opérations mathématiques (addition, soustraction, multiplication et division) lors d’une analyse statistique.

Exemples de données de ratio :

• Le nombre de véhicules possédés sur une période donnée.
• Le nombre d’années d’expérience professionnelle.
• La vitesse de conduite…

Conclusion

Chaque type a un objectif différent. Comprendre les avantages et les buts de chaque type de données aidera votre entreprise à collecter des données, à les analyser et à prendre des décisions stratégiques pour votre business.