Arten von Daten

Daten können anhand verschiedener Kriterien, einschließlich ihrer Art, ihres Formats und ihrer Verwendung, in verschiedene Typen eingeteilt werden. Hier sind einige gängige Methoden zum Kategorisieren von Daten:‍

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Strukturierte Daten

‍Diese Art von Daten ist hochgradig organisiert und folgt einem bestimmten Format oder Schema. Sie sind in der Regel in relationalen Datenbanken zu finden und enthalten Daten wie Zahlen, Daten und Kategorien. Strukturierte Daten lassen sich leicht abfragen und analysieren. Beispiele hierfür sind Kundeninformationen in einem CRM-System, Finanztransaktionen in einem Hauptbuch und Mitarbeiterdatensätze in einer Datenbank.

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Unstrukturierte Daten

‍Unstrukturierten Daten fehlt ein bestimmtes Format und sie sind nicht in einer traditionellen Datenbankstruktur organisiert. Dazu gehören Textdaten, Multimediainhalte und andere Informationsformen, die nicht genau in Zeilen und Spalten passen. Beispiele hierfür sind Textdokumente, E-Mails, Beiträge in sozialen Netzwerken, Bilder, Audioaufnahmen und Videodateien.

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‍Halbstrukturierte Daten

‍Halbstrukturierte Daten liegen zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten. Sie haben ein gewisses Maß an Struktur, oft in Form von Tags oder Metadaten, halten sich aber nicht an ein starres Schema wie strukturierte Daten. Beispiele hierfür sind XML- und JSON-Dateien, die eine hierarchische Struktur haben, aber eine flexible Datendarstellung ermöglichen.

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Quantitative Daten

‍Quantitative Daten bestehen aus numerischen Werten, die gemessen und einer mathematischen und statistischen Analyse unterzogen werden können. Dazu gehören Daten wie Messungen, Zählungen, Prozentsätze und Geldwerte. Beispiele hierfür sind Umsatzerlöse, Temperaturwerte und Umfrageergebnisse mit numerischen Skalen.

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Qualitative Daten

‍Qualitative Daten sind nicht numerischer und beschreibender Natur. Sie bieten Einblicke in die Eigenschaften, Eigenschaften und Attribute von etwas. Qualitative Daten werden häufig durch Methoden wie Interviews, Beobachtungen und offene Umfragen erhoben. Ein Beispiel dafür ist ein Interviewprotokoll, in dem die Gefühle der Menschen zu einem Produkt erörtert werden.

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Kategoriale Daten

‍Kategoriale Daten stellen diskrete Kategorien oder Bezeichnungen dar und werden verwendet, um Daten in verschiedene Klassen zu gruppieren. Dazu gehören beispielsweise Produktkategorien, Geschlecht, Berufsbezeichnungen und Fahrzeugtypen.

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Ordinale Daten

‍Ordinaldaten sind eine Art von kategorialen Daten, bei denen Kategorien eine natürliche Reihenfolge oder Rangfolge haben. Die Intervalle zwischen den Kategorien sind jedoch möglicherweise nicht einheitlich. Beispiele hierfür sind das Bildungsniveau (z. B. Gymnasium, Hochschule, Graduiertenschule) und Bewertungen der Kundenzufriedenheit (z. B. sehr unzufrieden, unzufrieden, neutral, zufrieden, sehr zufrieden).

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Zeitreihendaten

‍Zeitreihendaten bestehen aus Beobachtungen, die in bestimmten Zeitintervallen aufgezeichnet wurden, und eignen sich daher für die Analyse von Trends und Mustern im Zeitverlauf. Beispiele hierfür sind Aktienkurse, Wettermessungen und monatliche Verkaufsdaten.

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Geodaten

‍Geodaten enthalten Informationen über den Standort und die geografischen Eigenschaften von Objekten, Ereignissen oder Phänomenen. Sie werden häufig in Kartierungs-, Navigations- und Raumanalyseanwendungen verwendet. Beispiele hierfür sind GPS-Koordinaten, Satellitenbilder und GIS-Daten (Geoinformationssystem).

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Große Datenmengen

‍Big Data bezieht sich auf riesige und komplexe Datensätze, die die Kapazität herkömmlicher Datenverarbeitungswerkzeuge und -methoden übersteigen können. Die drei Vs charakterisieren sie: Volumen (große Datengröße), Geschwindigkeit (hohe Datengenerierungsgeschwindigkeit) und Vielfalt (unterschiedliche Datentypen). Große Datenmengen erfordern häufig spezielle Technologien wie verteiltes Rechnen und Algorithmen für maschinelles Lernen zur Analyse.

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Es ist jedoch wichtig, sich daran zu erinnern, dass diese Kategorien nicht schließen sich gegenseitig aus, und Daten in der realen Welt können oft eine Kombination dieser Typen sein.

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