Полный В анализе данных понимание различных типов данных является основополагающим. Каждый тип определяет, как данные могут быть обработаны, проанализированы и визуализированы. Независимо от того, являетесь ли вы аналитиком данных, ученым по данным или просто погружаетесь в аналитику, освоение типов данных обеспечивает точность и эффективность вашей работы.
Ниже приведен полный список распространенных типов данных, сгруппированных по категориям:
1. Числовые данные (количественные)
Это типы данных, представляющие магазин измеримые величины.
а. Целое число (Int)
Целые числа без десятичной точки.
Пример: 1, -50, 2025
б) Плавающие (действительные числа)
Числа с десятичными точками.
Пример: 3,14, -0,99, 1000,50
в) Валюта
Специализированный числовой тип для представления финансовых значений, часто с округлением и форматированием.
Пример: $45.00, €10.75
2. Категориальные данные (качественные)
Данные, описывающие характеристики или категории.
а) Номинальный
Нет внутреннего порядка.
Пример: Цвета (Красный, Синий), Пол (Мужской, Женский)
б) Порядковый
Имеют определенный порядок, но интервалы Распространенные варианты использования списков данных в современном программировании между значениями неравномерны.
Пример: Уровни удовлетворенности (Плохо, Удовлетворительно, Хорошо, Отлично)
3. Текстовые данные (строка)
Состоит из буквенно-цифровых символов и знаков.
а. Обычный текст
Базовые строковые данные, используемые для имен, описаний, адресов и т. д.
Пример: «Нью-Йорк», «Аналитик данных»
б) Кодированные строки
Используется в виде кодов или идентификаторов.
Пример: «EMP001», «SKU-8932»
4. Дата и время данных
Используется для представления временной информации.
а. Дата
Представляет собой определенную календарную дату.
Пример: 2025-05-29
б) Время
Определенное время суток.
Пример: 14:30:00
в. ДатаВремя
Сочетание даты и времени.
Пример: 2025-05-29 14:30:00
г. Временная метка
Точное время, включая миллисекунды или данные Мобильный Лидер часового пояса, часто используется при регистрации событий.
5. Булевы данные
Логические значения, используемые в условиях и фильтрах.
а. Булев
Только два значения: True или False (или 1 и 0).
Пример: IsActive = True
6. Пространственные/геопространственные данные
Используется для обозначения физических местоположений или геометрии.
а. Координаты
Значения широты и долготы.
Пример: (40.7128° с.ш., 74.0060° з.д.)
б) Фигуры/Многоугольники
Геометрические фигуры, такие как точки, линии и области, для картографирования регионов или маршрутов.
7. Двоичные данные
Данные хранятся в двоичном формате, часто нечитаемом человеком.
а. Изображения, аудио, видео
Хранятся в виде необработанных двоичных данных или закодированы (например, Base64).
б) Файлы и документы
PDF-файлы, документы Word и другие файлы, хранящиеся в двоичной форме для использования в базе данных или передачи.
8. Сложные/структурированные данные
Используется для хранения вложенной или иерархической информации.
а. Массивы
Упорядоченные наборы элементов, часто одного типа.
Пример: [1, 2, 3, 4]
б. Объекты / JSON
Пары ключ-значение, часто используемые в API и современных системах данных.
Заключение
Понимание типов данных — это больше, чем просто академические знания, это критически важно для создания чистых баз данных, написания эффективных запросов, проведения точного анализа и построения надежных моделей. Каждый тип служит уникальной цели, и распознавание их сильных сторон и ограничений может сделать вашу работу аналитика гораздо более эффективной.
Независимо от того, очищаете ли вы данные, разрабатываете отчеты или создаете модели машинного обучения, всегда начинайте с типов данных — они являются основой всего последующего.