Rivalry2

HTML Diff

0 added 0 removed

Original 2026-01-01

Modified 2026-03-10

1 <ul><li><a>Зачем нужна статистика</a></li>

2 <li><a>О типах данных</a></li>

3 <li><a>Количественные</a><ul><li><a>Дискретные</a></li>

4 <li><a>Непрерывные</a></li>

5 </ul></li>

6 <li><a>Качественные</a><ul><li><a>Номинальные</a></li>

7 <li><a>Порядковые качественные</a></li>

8 <li><a>Бинарные</a></li>

9 </ul></li>

10 </ul><p>Статистика - наука об изучении данных. Обладая соответствующими данными, можно задействовать разнообразные методы сбора и анализа данных, чтобы получать максимально результативный итог.</p>

11 <p>Статистика - основополагающая составляющая большинства научных открытий, а также прогнозов. Кроме того, она широко используется в<strong>программировании, системном анализе, машинном обучении</strong>. Представляет собой математическую науку о сборе, анализе, интерпретации и представлении данных.</p>

12 <p>Все это крайне важно при составлении программного кода, а также во время работы с IT-технологиями, искусственном интеллектом, машинным обучением. Далее рассмотрим типы данных, с которыми предстоит работать каждому человеку. </p>

13 <h2>Зачем нужна статистика</h2>

14 <p>Ключевой принцип рассматриваемой науки - это получение выводов путем их анализа. Статистика выступает в качестве разновидности математики. Она задействует формулы при расчетах.</p>

15 <p>Машинное обучение и некоторые другие области IT зародились из статистики. В качестве основы используемых алгоритмов и моделей выступает статистическое обучение. Если с ним разобраться, можно достаточно быстро освоить МО и иные инновационные направления в соответствующей области.</p>

16 <p>Также статистика поможет разобраться, какие данные можно проанализировать тем или иным способом. А еще - как лучше проводить исследования и анализировать имеющиеся материалы с минимальными потерями /погрешностями.</p>

17 <h2>О типах данных</h2>

18 <p>В мире существуют различные типы данных. Соответствующее понятие встречается и в программировании, и в точных науках.</p>

19 <p>Тип данных - это:</p>

20 <ul><li>классификация схожих между собой сведений;</li>

21 <li>набор возможных значений и разрешенных операций над ними;</li>

22 <li>множество значений.</li>

23 </ul><p>В статистике соответствующим термином человек может охарактеризовать способ категоризации разновидностей переменных.</p>

24 <p>Выше - примеры классификации типов информации. Далее в статье будут рассмотрены качественные и количественные данных, их особенности и нюансы.</p>

25 <h2>Количественные</h2>

26 <p>Первый вариант информации - количественный. Из названия становится понятно, что такие сведения представлены некими числами. Количественные данные - это подсчеты, объективные измерения.</p>

27 <p>Примеры: вес, температура тела, давление, количество совершенных платежей по карте. В аналитике у количественных данных есть другое название. А именно - числовые.</p>

28 <h3>Дискретные</h3>

29 <p>У численно представленных сведений тоже есть классификация. Первый вариант - дискретная информация. Она представляет собой подсчет случаев наличия параметра/характеристики, предмета, деятельности или конкретного результата. Соответствующие измерения не делимы. Разбить их без потери истинного смысла на более мелкие составляющие нельзя.</p>

30 <p>В случае с дискретной информацией существует конечное число возможных значений, которые подлежат регистрации при наблюдениях. Такой вариант помогает:</p>

31 <ul><li>посчитать свободное количество (отклонения, медианы);</li>

32 <li>рассчитать и оценить интенсивность событийных потоков.</li>

33 </ul><p>В классическом представлении соответствующий вид информации представляется диаграммами (столбчатыми). Каждый столбик - это отдельное значение. Высота - пропорция к целому.</p>

34 <h3>Непрерывные</h3>

35 <p>Непрерывные сведения принимают практически любое значение числового характера. Не подлежат разделения на меньшие элементы, включая дробные и десятичные значения. Обычно измеряются по шкалам.</p>

36 <p>Примеры: рост, вес, температура. Непрерывная информация делится на два типа:</p>

37 <ol><li>Интервальные. Это - упорядоченные единицы, имеющие одинаковое отличие друг от друга. Говорить о соответствующем варианте целесообразно тогда, когда есть переменная, содержащая упорядоченные числовые значения с известной "разницей". Пример - температурный режим в выбранной области. У такого вида информации нет "абсолютного нуля".</li>

38 <li>Соотношения. Данные соотношения - это тоже упорядоченные единицы с одинаковыми отличиями. Схожи с предыдущим вариантом, но обладают "абсолютным нулем". Примеры - длина, вес, высота, рост.</li>

39 </ol><p>Непрерывная информация допускает использование при анализе практически всех существующих методов - от медиан до амплитуд.</p>

40 <h2>Качественные</h2>

41 <p>Также есть качественные данные. Они менее гибкие при анализе, особенно если планируется работа с числами и подобной информацией. Представляют собой характеристики, которые описываются. С помощью таких сведений составляют непосредственное описание наблюдений, характеристик, параметров.</p>

42 <p>Информация, которую хранят качественные данные в переменной, трудно измеримы. Полученные результаты будут субъективными. Примеры: вкусовые предпочтения, семейное положение, цвет самоката. Данная категория носит название категориальной.</p>

43 <h3>Номинальные</h3>

44 <p>У качественных данных тоже есть своя классификация. Первый вариант - это номинальный вид. Он выражает дискретные единицы, помогает обозначать переменные, не имеющие количественных выражений.</p>

45 <p>Номинальные качественные данные не имеют никакого порядка. При изменении их "положения" во время исследований результаты не меняются. Для визуализации лучше всего использовать круговые и столбчатые диаграммы. А для обработки информации чаще применяется прямое кодирование. Оно помогает провести преобразования для формирования числовых свойств.</p>

46 <h3>Порядковые качественные</h3>

47 <p>Порядковые качественные данные - сочетание числовых и категориальных сведений. "Измерения" можно разбить на различные категории, но числа, ассоциирующиеся с каждым вариантом, обладают значением.</p>

48 <p>Пример - рейтинги общепита. Здесь:</p>

49 <ul><li>0 - это самая низкая оценка;</li>

50 <li>5 - самая высокая.</li>

51 </ul><p>Обрабатываются такие материалы в качестве категориальных (количественных), если при построении диаграмм и графиков подразделяются на конкретные, упорядоченные блоки/группы.</p>

52 <p>Порядковые сведения - это почти то же самое, что и номинальные качественные, но здесь порядок имеет значение. Для визуализации лучше использовать шкалы.</p>

53 <p>Обобщаются качественные порядковые данные при помощи:</p>

54 <ul><li>частности;</li>

55 <li>процентных долей;</li>

56 <li>диаграмм.</li>

57 </ul><p>Допускается использование процентиля, медианы, моды, межквартального размаха.</p>

58 <h3>Бинарные</h3>

59 <p>Рассматривая качественные и количественные данные, стоит обратить внимание на еще один вариант. Он относится к категориальным. Речь идет о бинарном типе сведений.</p>

60 <p>Такой вариант широко известен в программировании. Качественные сведения будут принимать только две интерпретации - "да" и "нет". Подобные "ответы" представлены в виде:</p>

61 <ul><li>истины и лжи;</li>

62 <li>1 и 0.</li>

63 </ul><p>Бинарные качественные сведения широко применяются в машинном обучении. В качестве примера можно привести любой вопрос, на который отвечают "да" или "нет": помыл ли человек машину, забрал ли детей из сада.</p>

64 <p>Быстрее разобраться в статистике, качественных и количественных данных, машинном обучении помогут специализированные дистанционные компьютерные курсы. Они рассчитаны на срок от нескольких месяцев до года. Подобрать направление можно с учетом желаний, потребностей и навыков. В конце выдается электронный сертификат, подтверждающий знания человека. Освоить инновационное IT-направление еще никогда не было настолько легко и интересно.</p>

65 <p>P. S. <a>Большой выбор курсов по машинному обучению</a> есть и в Otus. Представлены варианты как для продвинутых, так и для начинающих пользователей.</p>