Dữ liệu liên tục là gì? Sự khác biệt so với dữ liệu rời rạc
Dữ liệu liên tục là khái niệm tưởng chừng đơn giản nhưng lại đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích và hiểu dữ liệu. Bài viết này của Bizfly Cloud sẽ giúp bạn hiểu rõ dữ liệu liên tục là gì và khám phá những điểm khác biệt then chốt của nó so với dữ liệu rời rạc.
Dữ liệu liên tục là gì?
Dữ liệu liên tục (Continuous Data) là dữ liệu có thể đo lường được. Có thể hình dung dữ liệu này có thể có vô số giá trị khác nhau vì giá trị của nó không cố định. Cũng có những thành phần riêng lẻ nhỏ hơn tạo nên các số liệu này.
Tính chính xác của dữ liệu liên tục là tất cả. Các tập dữ liệu này thường chứa các biến có dấu thập phân, với số ở ngoài cùng bên phải.
Ví dụ minh họa về dữ liệu liên tục
Dữ liệu liên tục là loại dữ liệu có thể nhận mọi giá trị trong một khoảng nhất định và nó thường được đo lường trên một thang điểm. Dưới đây là một số ví dụ điển hình về dữ liệu liên tục:
- Chiều cao của một người có thể là bất kỳ giá trị nào trong một phạm vi nhất định, tùy thuộc vào độ chính xác của công cụ đo lường. Ví dụ, một người có thể cao 150,5cm, 165,7cm,...
- Nhiệt độ Nhiệt độ, khi đo bằng độ, có thể có vô số giá trị trong một phạm vi nhất định. Ví dụ, nhiệt độ có thể là 23.4°C hoặc 15.6°C. Tùy thuộc vào độ chính xác của nhiệt kế.
- Một vận động viên có thể hoàn thành một cuộc đua trong 9,58 giây, 9,581 giây hoặc 9,5812 giây, tùy thuộc vào độ chính xác của thiết bị tính giờ.
- Một loại trái cây có thể nặng 150gr, 150,1gr hoặc 150,12gr, tùy thuộc vào độ chính xác của cân.
Các đặc điểm chính của dữ liệu liên tục bao gồm khả năng chia nhỏ thành các phần nhỏ hơn và có thể nhận bất kỳ giá trị nào trong một khoảng nhất định, điều này khác biệt rõ ràng với dữ liệu rời rạc, nơi mà các giá trị chỉ có thể là những số nguyên cụ thể.
Cách hiển thị dữ liệu liên tục bằng đồ thị
Dữ liệu liên tục thường được thể hiện bằng biểu đồ đường. Biểu đồ đường thường hiển thị dữ liệu trong một khoảng thời gian nhất định. Mặc dù chúng cũng có thể hiển thị dữ liệu của bất kỳ loại dữ liệu liên tục nào.
Dưới đây là ví dụ về biểu đồ đường thể hiện độ tuổi khác nhau của học sinh trong một trường và số lượng học sinh sở hữu điện thoại di động.
Cách hiển thị dữ liệu liên tục bằng đồ thị
Dữ liệu rời rạc là gì?
Dữ liệu rời rạc là một phép đếm liên quan đến số nguyên chỉ có thể có một số lượng giá trị giới hạn. Kiểu dữ liệu này không thể được chia thành các phần khác nhau. Dữ liệu rời rạc bao gồm các biến rời rạc là các số nguyên hữu hạn, số, đếm được và không âm. Trong nhiều trường hợp, dữ liệu rời rạc có thể được thêm tiền tố "số lượng".
Kiểu dữ liệu này chủ yếu được sử dụng cho phân tích thống kê đơn giản vì dễ tóm tắt và tính toán. Trong hầu hết các hoạt động, dữ liệu rời rạc được hiển thị bằng biểu đồ thanh, biểu đồ thân lá và biểu đồ tròn.
Dữ liệu liên tục khác biệt gì so với dữ liệu rời rạc?
Cả hai loại dữ liệu liên tục và dữ liệu rời rạc đều quan trọng đối với phân tích thống kê. Tuy nhiên, cần lưu ý một số điểm khác biệt chính trước khi đưa ra bất kỳ kết luận hoặc quyết định nào. Những điểm khác biệt chính là:
- Dữ liệu rời rạc là loại dữ liệu có khoảng cách rõ ràng giữa các giá trị. Dữ liệu liên tục là dữ liệu nằm trong một chuỗi không đổi.
- Dữ liệu rời rạc có thể đếm được trong khi dữ liệu liên tục có thể đo lường được.
- Để biểu diễn chính xác dữ liệu rời rạc, người ta sử dụng biểu đồ thanh. Biểu đồ histogram hoặc biểu đồ đường được sử dụng để biểu diễn dữ liệu liên tục theo dạng đồ họa. Biểu đồ của hàm rời rạc cho thấy một điểm riêng biệt vẫn chưa được kết nối. Trong khi trong biểu đồ hàm liên tục, các điểm được kết nối bằng một đường không bị ngắt quãng.
- Dữ liệu rời rạc chứa các giá trị riêng biệt hoặc riêng rẽ. Dữ liệu liên tục bao gồm bất kỳ giá trị nào trong phạm vi ưu tiên.
Kết luận
Cả dữ liệu rời rạc và dữ liệu liên tục đều rất quan trọng khi khám phá và phân tích dữ liệu. Hiểu rõ sự khác biệt giữa dữ liệu liên tục và rời rạc không chỉ là kiến thức lý thuyết mà còn là chìa khóa để phân tích dữ liệu hiệu quả. Hy vọng những thông tin trong bài viết này đã giúp bạn nắm vững khái niệm và ứng dụng của hai loại dữ liệu này trong công việc hàng ngày.
