Types de données

Les données peuvent être classées en différents types en fonction de différents critères, notamment leur nature, leur format et leur utilisation. Voici quelques méthodes courantes pour classer les données :‍

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Données structurées

‍Ce type de données est très organisé et suit un format ou un schéma spécifique. Il se trouve généralement dans les bases de données relationnelles et comprend des données telles que des chiffres, des dates et des catégories. Les données structurées sont faciles à interroger et à analyser. Les exemples incluent les informations sur les clients dans un système CRM, les transactions financières dans un registre et les dossiers des employés dans une base de données.

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Données non structurées

‍Les données non structurées n'ont pas de format spécifique et ne sont pas organisées dans une structure de base de données traditionnelle. Il comprend des données textuelles, du contenu multimédia et d'autres formes d'informations qui ne s'insèrent pas parfaitement dans les lignes et les colonnes. Les exemples incluent les documents texte, les e-mails, les publications sur les réseaux sociaux, les images, les enregistrements audio et les fichiers vidéo.

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‍Données semi-structurées

‍Les données semi-structurées se situent entre les données structurées et non structurées. Il possède un certain niveau de structure, souvent sous la forme de balises ou de métadonnées, mais n'adhère pas à un schéma rigide tel que les données structurées. Les exemples incluent les fichiers XML et JSON, qui ont une structure hiérarchique mais permettent une certaine flexibilité dans la représentation des données.

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Données quantitatives

‍Les données quantitatives sont des valeurs numériques qui peuvent être mesurées et soumises à une analyse mathématique et statistique. Il comprend des données telles que des mesures, des comptes, des pourcentages et des valeurs monétaires. Les exemples incluent le chiffre d'affaires, les relevés de température et les réponses à des enquêtes avec des échelles numériques.

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Données qualitatives

‍Les données qualitatives sont de nature non numérique et descriptive. Il donne un aperçu des qualités, des caractéristiques et des attributs de quelque chose. Les données qualitatives sont souvent collectées par le biais de méthodes telles que des entretiens, des observations et des enquêtes ouvertes. Une transcription d'interview sur les sentiments des gens à l'égard d'un produit en est un exemple.

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Données catégorielles

‍Les données catégorielles représentent des catégories ou des étiquettes discrètes et sont utilisées pour regrouper les données dans des classes distinctes. Les exemples incluent les catégories de produits, le sexe, les titres de poste et les types de véhicules.

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Données ordinales

‍Les données ordinales sont un type de données catégorielles où les catégories ont un ordre ou un classement naturel. Toutefois, les intervalles entre les catégories peuvent ne pas être uniformes. Les exemples incluent les niveaux de scolarité (par exemple, lycée, université, études supérieures) et les taux de satisfaction des clients (par exemple, très insatisfait, insatisfait, neutre, satisfait, très satisfait).

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Données de séries chronologiques

‍Les données de séries chronologiques consistent en des observations enregistrées à des intervalles de temps spécifiques, ce qui les rend adaptées à l'analyse des tendances et des modèles au fil du temps. Les exemples incluent les cours des actions, les mesures météorologiques et les données de ventes mensuelles.

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Données géospatiales

‍Les données géospatiales contiennent des informations sur l'emplacement et les caractéristiques géographiques d'objets, d'événements ou de phénomènes. Il est souvent utilisé dans les applications de cartographie, de navigation et d'analyse spatiale. Les exemples incluent les coordonnées GPS, l'imagerie satellite et les données du système d'information géographique (SIG).

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Mégadonnées

‍Les mégadonnées font référence à des ensembles de données vastes et complexes qui peuvent dépasser la capacité des outils et méthodes de traitement de données traditionnels. Les trois V le caractérisent : volume (grande taille de données), vitesse (vitesse de génération de données élevée) et variété (types de données divers). Les mégadonnées nécessitent souvent des technologies spécialisées telles que l'informatique distribuée et les algorithmes d'apprentissage automatique pour l'analyse.

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Cependant, il est essentiel de se rappeler que ces catégories sont pas mutuellement exclusives, et les données du monde réel peuvent souvent être une combinaison de ces types.

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