В чем преимущества и недостатки дискретных и непрерывных переменных в анализе данных?

Преимущества дискретных переменных в анализе данных:

• Простота сбора. hr-portal.ru Данные для дискретных переменных можно собрать с помощью простого инструмента, например числовой линейки. hr-portal.ru
• Вероятностное распределение. shakhbanov.org Дискретные переменные имеют конечное число возможных значений, что позволяет точно определить вероятность каждого значения. shakhbanov.org
• Простота визуализации. www.g2.com Дискретные данные можно легко продемонстрировать с помощью простых статистических методов, таких как столбчатые, линейчатые или круговые диаграммы. www.g2.com

Недостатки дискретных переменных: не могут принимать значения в диапазоне между двумя значениями. shakhbanov.org

Преимущества непрерывных переменных в анализе данных:

• Возможность измерения в любых единицах измерения. shakhbanov.org Непрерывные переменные могут быть представлены десятичными дробями и измерены в таких единицах, как граммы, метры или секунды. shakhbanov.org
• Использование для описания параметров. shakhbanov.org Непрерывные переменные часто используются для описания параметров, таких как среднее значение, дисперсия, медиана, мода, корреляция и регрессия. shakhbanov.org
• Изменения с течением времени. www.g2.com Непрерывные данные изменяются с течением времени и могут иметь разные значения через разные промежутки времени. www.g2.com

Недостатки непрерывных переменных: требуют сбора данных с помощью более сложных инструментов, таких как термометр, секундомер или весы. hr-portal.ru

Оба типа переменных важны для аналитиков данных в различных отраслях промышленности. hr-portal.ru Комплексное исследование выигрывает от использования и дискретных, и непрерывных переменных. hr-portal.ru