Дискретные переменные в аналитике данных целесообразно использовать в ситуациях, когда нужно описать частоту появления событий. 2

Некоторые примеры:

• Количество членов семьи. 2 Дискретная переменная может принимать только целые значения, промежуточные между ними не существуют. 2
• Количество преступлений в городе. 2
• Количество выигрышей в лотерее. 2
• Количество встреч, назначаемых членом команды в день. 1 Невозможно запланировать часть встречи, поэтому для понимания данных полезнее всего рассматривать каждую встречу как отдельное целое число. 1
• Количество телефонов, продаваемых компанией в день. 1 Эти данные могут быть полезны для решения таких задач, как заказ дополнительных запасов и определение популярности телефонов по сравнению с планшетами. 1

Анализ дискретных переменных может включать оценку частоты появления каждого значения, определение среднего значения и разброса, оценку вероятности каждого значения, а также проведение статистических тестов для проверки гипотез и выявления взаимосвязей с другими переменными. 2