Los datos discretos también se denominan () y su valor solo puede representarse mediante números naturales o enteros.
Los datos discretos, también llamados datos de recuento, se refieren a datos que solo pueden tomar un número limitado de valores discretos dentro de todos los rangos de valores posibles. Este tipo de datos no pueden representar valores continuos, sino algunos valores específicos, finitos y discretos. El valor de los datos discretos sólo puede representarse mediante números naturales o enteros, no decimales, fracciones u otros números reales.
Los datos discretos se utilizan ampliamente en diversas situaciones:
1. En el campo de la fabricación, los datos discretos se utilizan a menudo para describir la cantidad de piezas y la cantidad de productos defectuosos en la producción. proceso, como el número de defectos en las piezas y el tiempo de inactividad de una determinada línea de producción.
2. En el campo financiero, los datos discretos se utilizan a menudo para describir indicadores financieros como el volumen de negociación y el número de transacciones de una acción, como el número de compras y ventas de una acción, la negociación. volumen de un día de negociación, etc.
3. En el ámbito médico se suelen utilizar datos discretos para describir la edad, el sexo, la enfermedad, etc. , como la incidencia de una determinada enfermedad y el tiempo de supervivencia de los pacientes.
4. Los métodos de procesamiento y análisis de datos discretos también son diferentes de los datos continuos. Los datos discretos generalmente se analizan mediante métodos estadísticos, como el cálculo de indicadores estadísticos como media, mediana, moda, varianza, etc., o el análisis de datos mediante métodos como clasificación y agrupación. Además, los datos discretos también se pueden mostrar utilizando métodos visuales, como gráficos de barras, gráficos circulares, etc.
5. En el procesamiento y análisis de datos, es muy importante comprender y procesar correctamente los datos discretos. Para algunos datos discretos específicos, es necesario considerar la representatividad y estabilidad de sus valores, así como la fuente y la calidad de los datos. Si el rango de datos es demasiado discreto o la calidad de los datos no es alta, puede afectar los resultados del análisis de datos y, por tanto, la precisión de la toma de decisiones.
Métodos de procesamiento de datos discretos
1. ¿Método de dispersión equidistante? El método de igual distancia también se denomina método de igual ancho. Es el más fácil de entender. Divide los valores de los atributos en intervalos de igual ancho y determina el número de intervalos k según la situación real.
2. ¿Método de discretización de igual frecuencia? Ordenar según la distribución de frecuencia de los datos y luego discretizar según la frecuencia tiene la ventaja de que los datos se distribuyen uniformemente, pero cambiará el estado de distribución de los datos originales.