Estadística con ejemplos de datos

Como verá, la información estadística se puede presentar de varias maneras, como textos, tablas, visualizaciones o infografías.

A continuación se proporciona un ejemplo de información estadística que se puede utilizar para la toma de decisiones. En Statistics Canada, la divulgación de nueva información estadística sobre indicadores económicos clave a menudo se realiza a través de una comunicación escrita a diario.

En el segundo trimestre de 2019, las ventas minoristas en Canadá alcanzaron los $ 163.3 mil millones, un 1,4% más que el mismo trimestre de 2018. Las ventas aumentaron en 13 de 19 agrupaciones de productos básicos para el segundo trimestre de 2019.

El mayor aumento en términos de dólar provino de alimentos, que registró un crecimiento año tras año de 3.5%. La mayoría de esta ganancia fue atribuible a mayores ventas de alimentos frescos (+3.4%), liderados por el crecimiento de las ventas de frutas y verduras frescas (+5.4%). Las ventas de productos secos de alimentos empaquetados aumentaron 4.4%, mientras que las ventas de alimentos congelados crecieron 1.1%. Las ventas de refrescos y bebidas alcohólicas aumentaron un 2,3% respecto al año anterior, en gran parte debido a las mayores ventas de bebidas alcohólicas (+2.6%).

Las ventas de piezas, accesorios y suministros de vehículos motorizados crecieron 5.0%en el segundo trimestre, en gran medida en mayores ventas de piezas y accesorios de vehículos motorizados (+6.0%) y neumáticos para vehículos motorizados nuevos (+3.6%).

Mientras tanto, las ventas de vehículos automotores también aumentaron un 0,6% en el mismo período como resultado de mayores ventas de vehículos motorizados usados ​​(+6,7%). Los recibos de nuevos vehículos automotores disminuyeron 2.5%, liderados por ventas más bajas de automóviles nuevos de pasajeros (-14.9%).

¿Qué son los datos en estadística y ejemplos?

Los tipos de datos son conceptos importantes en las estadísticas, nos permiten aplicar las mediciones estadísticas correctamente en los datos y ayudar a concluir correctamente ciertos supuestos al respecto.

Tener una comprensión adecuada de los diversos tipos de datos es significativamente esencial para realizar análisis de datos exploratorios o EDA, ya que puede usar ciertas mediciones objetivas solo para tipos de datos particulares.

Del mismo modo, debe saber qué análisis de datos y su tipo está trabajando para seleccionar la técnica de percepción correcta. Puede considerar los tipos de datos como un enfoque para organizar varios tipos de variables.

Si entra en detalles, solo hay dos clases de datos en estadísticas, que son datos cualitativos y cuantitativos. Pero, después de eso, hay una subdivisión y se divide en 4 tipos de datos. ¡Los tipos de datos son como una guía para hacer el estudio completo de las estadísticas correctamente!

Este blog le da una mirada sobre los diferentes tipos de datos que deben saber para realizar un análisis de datos exploratorio adecuado.

Los datos cualitativos son un montón de información que no se puede medir en forma de números. También se conoce como datos categóricos. Normalmente comprende palabras, narraciones, y las etiquetamos con nombres.

Ofrece información sobre las cualidades de las cosas en los datos. El resultado del análisis de datos cualitativos puede venir en el tipo de palabras clave, extraer datos y la elaboración de ideas.

Por otro lado, los datos cuantitativos son un montón de información recopilada de un grupo de individuos e incluye análisis de datos estadísticos. Los datos numéricos son otro nombre para los datos cuantitativos. Simplemente, proporciona información sobre cantidades de elementos en los datos y los elementos que se pueden estimar. Y podemos formularlos en términos de números.

¿Cuáles son los tipos de datos en estadística?

Los datos juegan un papel importante en el campo de la ciencia de los datos. Los datos sin procesar se ponen en enormes experimentos para generar ideas significativas que impulsen muchos objetivos comerciales. Comprender los diferentes tipos de datos en las estadísticas lo llevará un paso más cerca de elegir el tipo de datos que coincida con los requisitos de su negocio. El conocimiento del tipo de datos lo ayudará a aplicar con precisión la medición estadística a los datos sin procesar y concluiron ideas significativas. Debe poder identificar el tipo de datos con el que está trabajando si desea seleccionar el método de visualización APT.

Este artículo enumera los diferentes tipos de datos en estadísticas que debe conocer para realizar el análisis de datos exploratorios adecuados. Desempeña un papel crucial en la tubería de un proyecto de aprendizaje automático.

Los datos categóricos representan características. También se llama datos cualitativos, lo que significa que no puede expresarlo como un valor numérico. Por lo tanto, no puedes medirlo. Implica variables como palabras, símbolos, imágenes, que lo ayudan a ordenar información basada en una categoría, por ejemplo, destinos de vacaciones, género, idioma, etc.

Los datos categóricos tienen las siguientes dos categorías de datos:

El tipo nominal de datos implica variables que no tienen ningún orden natural. También se conoce como escala nominal y deriva su origen de una palabra latina nomalis, lo que significa que pertenece el nombre. Le ayuda a etiquetar variables sin proporcionar el valor numérico. No puede ordenar o medir conjuntos de datos nominales. Además, no puede realizar ninguna operación aritmética en variables nominales como suma, resta, división, multiplicación, etc.

¿Cuáles son los tipos de datos estadísticos?

En Data Science, nuestro objetivo es hacer diferentes experimentos con datos sin procesar y encuentra algunas buenas ideas de los datos. Para impulsar cualquier negocio en la ruta correcta, los datos son muy importantes o podemos decir que «los datos son el combustible». Al menos puede proporcionar algunas ideas procesables que pueden ayudar a:

  • Shattee las campañas actuales,
  • Organizar fácilmente el lanzamiento de nuevos productos, o
  • Pruebe diferentes experimentos.

En todas las cosas mencionadas anteriormente, el único componente de conducción común son los datos. Estamos entrando en la era digital donde producimos muchos datos todos los días.

Por ejemplo, a diario, una empresa como Flipkart produce más de 2 TB de datos.

Debido a tanta importancia de los datos en nuestra vida, se vuelve muy crucial almacenar y procesar correctamente estos datos sin ningún error. Mientras se trata de conjuntos de datos, el tipo de datos o la categoría de datos juega un papel importante para encontrar la respuesta a las preguntas a continuación:

  • Shattee las campañas actuales,
  • Organizar fácilmente el lanzamiento de nuevos productos, o
  • Pruebe diferentes experimentos.
  • Qué estrategia de preprocesamiento funcionaría para un conjunto particular para obtener los resultados correctos, o
  • Qué tipo de análisis estadístico debe aplicarse para obtener los mejores resultados.
  • Entonces, en este artículo, discutiremos los diferentes tipos de datos en estadísticas que necesita saber para realizar un análisis de datos exploratorios (EDA) adecuados, que es uno de los componentes más importantes en la tubería de un proyecto de aprendizaje automático.

    1. Introducción a los tipos de datos en estadísticas y su importancia

    • Shattee las campañas actuales,
    • Organizar fácilmente el lanzamiento de nuevos productos, o
    • Pruebe diferentes experimentos.
  • Qué estrategia de preprocesamiento funcionaría para un conjunto particular para obtener los resultados correctos, o
  • Qué tipo de análisis estadístico debe aplicarse para obtener los mejores resultados.
  • Datos nominales
  • Datos ordinales
  • ¿Cómo se clasifican los datos de un estudio estadístico?

    Usos de estadísticas
    Las estadísticas han impregnado casi todas las esferas de las actividades humanas. Las estadísticas son útiles en la administración de varios estados, industria, negocios, economía, trabajadores de la investigación, banca, compañías de seguros, etc.

    Limitaciones de estadísticas
    1. Las teorías estadísticas solo se pueden aplicar cuando hay variabilidad en el
    material experimental.
    2. Las estadísticas se ocupan solo de agregados o grupos y no con objetos individuales.
    3. Los resultados estadísticos no son exactos.
    4. Las estadísticas pueden ser mal utilizadas.

    Conjunto de datos
    Los datos se pueden recopilar utilizando métodos de muestreo o experimentos.

    Datos
    La información recopilada a través de censos y encuestas o de manera rutinaria u otras fuentes se denomina datos sin procesar. Cuando los datos sin procesar se agrupan en grupos o clases, se conocen como datos agrupados.
    Hay dos tipos de datos

    • Información primaria
    • Datos secundarios.

    Información primaria
    Los datos que se recopilan mediante observación real o medición o recuento se denominan datos primarios.

    Métodos de recopilación de datos primarios
    Los datos primarios se recopilan en cualquiera de los siguientes métodos

    • Información primaria
    • Datos secundarios.
  • Entrevistas personales directas.
  • Entrevistas orales indirectas
  • Información de los corresponsales.
  • Método de cuestionario enviado por correo.
  • Horarios enviados a través de enumeradores.
  • 1. Entrevistas personales directas
    Las personas de las que se recopilan la información se conocen como informantes o encuestados. El investigador los conoce personalmente y hace preguntas para recopilar la información necesaria.

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