Tipos de datos

Los datos se pueden clasificar en varios tipos según diferentes criterios, incluida su naturaleza, formato y uso. Estas son algunas formas comunes de categorizar los datos:‍

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Datos estructurados

‍Este tipo de datos está muy organizado y sigue un formato o esquema específico. Por lo general, se encuentra en bases de datos relacionales e incluye datos como números, fechas y categorías. Los datos estructurados son fáciles de consultar y analizar. Los ejemplos incluyen la información de los clientes en un sistema de CRM, las transacciones financieras en un libro mayor y los registros de los empleados en una base de datos.

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Datos no estructurados

‍Los datos no estructurados carecen de un formato específico y no están organizados en una estructura de base de datos tradicional. Incluye datos textuales, contenido multimedia y otras formas de información que no caben perfectamente en filas y columnas. Algunos ejemplos son los documentos de texto, los correos electrónicos, las publicaciones en las redes sociales, las imágenes, las grabaciones de audio y los archivos de vídeo.

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‍Datos semiestructurados

‍Los datos semiestructurados se encuentran entre los datos estructurados y no estructurados. Tienen cierto nivel de estructura, a menudo en forma de etiquetas o metadatos, pero no se adhieren a un esquema rígido como el de los datos estructurados. Los ejemplos incluyen los archivos XML y JSON, que tienen una estructura jerárquica pero permiten flexibilidad en la representación de los datos.

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Datos cuantitativos

‍Los datos cuantitativos consisten en valores numéricos que pueden medirse y someterse a análisis matemáticos y estadísticos. Incluye datos como medidas, recuentos, porcentajes y valores monetarios. Los ejemplos incluyen los ingresos por ventas, las lecturas de temperatura y las respuestas a las encuestas con escalas numéricas.

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Datos cualitativos

‍Los datos cualitativos son de naturaleza descriptiva y no numérica. Proporciona información sobre las cualidades, características y atributos de algo. Los datos cualitativos a menudo se recopilan mediante métodos como entrevistas, observaciones y encuestas abiertas. Un ejemplo es la transcripción de una entrevista en la que se analizan los sentimientos de las personas acerca de un producto.

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Datos categóricos

‍Los datos categóricos representan categorías o etiquetas discretas y se utilizan para agrupar los datos en clases distintas. Los ejemplos incluyen las categorías de productos, el género, los cargos y los tipos de vehículos.

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Datos ordinales

‍Los datos ordinales son un tipo de datos categóricos en los que las categorías tienen un orden o clasificación natural. Sin embargo, es posible que los intervalos entre las categorías no sean uniformes. Algunos ejemplos son los niveles educativos (por ejemplo, escuela secundaria, universidad, estudios de posgrado) y las calificaciones de satisfacción de los clientes (por ejemplo, muy insatisfechos, insatisfechos, neutrales, satisfechos, muy satisfechos).

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Datos de series temporales

‍Los datos de series temporales consisten en observaciones registradas en intervalos de tiempo específicos, lo que los hace adecuados para analizar tendencias y patrones a lo largo del tiempo. Los ejemplos incluyen los precios de las acciones, las mediciones meteorológicas y los datos de ventas mensuales.

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Datos geoespaciales

‍Los datos geoespaciales contienen información sobre la ubicación y las características geográficas de objetos, eventos o fenómenos. Se utilizan con frecuencia en aplicaciones de cartografía, navegación y análisis espacial. Los ejemplos incluyen las coordenadas GPS, las imágenes de satélite y los datos del sistema de información geográfica (SIG).

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Big data

‍Los macrodatos se refieren a conjuntos de datos vastos y complejos que pueden superar la capacidad de las herramientas y métodos de procesamiento de datos tradicionales. Las tres V lo caracterizan: volumen (gran tamaño de datos), velocidad (alta velocidad de generación de datos) y variedad (tipos de datos diversos). Los macrodatos suelen requerir tecnologías especializadas, como la computación distribuida y los algoritmos de aprendizaje automático, para su análisis.

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Sin embargo, es fundamental recordar que estas categorías son no mutuamente excluyentes, y los datos del mundo real a menudo pueden ser una combinación de estos tipos.

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