Gängige Datentypen
Einführung in Datenkompentenz
Jess Ahmet
Content Developer, DataCamp
Bedeutung des Datentyps
Verschiedene Datentypen sind notwendig, um ein vollumfängliches Bild zu erhalten
Wirkt sich auf Folgendes aus:
Wie man die Daten sammelt
Wie man die Daten speichert
Wie man die Daten analysiert
Strukturierte vs. unstrukturierte Daten
Strukturiert
Daten in tabellarischer Form
Leicht zu durchsuchen und zu organisieren
Erfordern weniger Vorverarbeitung
In relationalen Datenbanken gespeichert
Unstrukturiert
Daten ohne vordefinierte Struktur
Schwer zu durchsuchen und zu organisieren
Erfordern intensivere Vorverarbeitung
In Dokumentendatenbanken gespeichert
Beispiele für strukturierte Daten
Tabellenkalkulationen
Datentabellen
Beispiele für unstrukturierte Daten
Bilder
Videos
Audio
Text
Quantitative vs. qualitative Daten
Quantitativ
Beschreiben etwas numerisch
Können gezählt oder gemessen werden
Große Auswahl an Statistiken und Analysemethoden
Beispiel: Entfernung zwischen Wohnort und Arbeitsplatz
Qualitativ
Beschreiben etwas mithilfe von Kategorien
Können beobachtet werden
Eingeschränkte Auswahl an Statistiken und Analysemethoden
Beispiel: Augenfarbe
Beispiele für quantitative Daten
Anzahl der Eiskugeln
Minuten bevor das Eis zu schmelzen beginnt
Länge der Eiswaffel
Beispiele für qualitative Daten
Geschmack der Eiscreme
Farbe der Eiscreme
Waffel oder Becher?
Lass uns üben!
Einführung in Datenkompentenz
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