# ¿Cómo se clasifican los datos?
Los datos se suelen clasificar de varias maneras para facilitar su procesamiento, análisis e interpretación. Encontramos principalmente cuatro tipos:
**1. Datos numéricos**
– Datos discretos
– Datos continuos
**2. Datos categóricos**
– Nominales
– Ordinales
**3.Datos de texto**
**4. Datos estructurados o no estructurados**
– Desestructurados
– Semi estructurados
– Estructurados
Cada tipo de dato es procesado de un modo distinto para obtener los resultados deseados. Por ejemplo, los datos numéricos se suelen analizar mediante estadística descriptiva y los datos categóricos mediante tablas de contingencia y estudios de proporción.
Por otro lado, los datos estructurados son aquellos compuestos de campos fijos y con cierta consistencia, como el formato csv, excel, entre otros. Mientras que los datos no estructurados son los textos sin estructura definida como emails, artículos sin formato, entre otros. Por lo tanto, no se pueden analizar como un conjunto de datos comprensible hasta que sean convertidos a datos estructurados.
En síntesis, los datos se clasifican en cuatro tipos principales: datos numéricos, categóricos, de texto y estructurados o no estructurados. El tipo de clasificación dependerá del objetivo que se quiera lograr.
¿Qué son los datos?
Los datos son la información que se recolecta para tomar decisiones o construir hipótesis. Es el camino por el cual se llega a la verdad. Se usan en sitios web, en ciencias, medicina, estudios de mercado, etc.
¿Cómo se clasifican los datos?
Los datos se clasifican en:
- Datos estructurados: son los que están almacenados en estructuras de datos, como tablas en bases de datos.
- Datos semi-estructurados: son aquellos que combinan formato de texto y algunas estructuras de datos, como XML o HTML.
- Datos no estructurados: son los que no se pueden dividir en estructuras de datos específicas. Se caracterizan por ser texto plano o contenido multimedia.
Los datos son cada vez más relevantes para la toma de decisiones a nivel empresarial, ya que permiten conocer el comportamiento de los clientes, el nivel de satisfacción, nuevos productos (u servicios) y estimar el crecimiento de la empresa.
Es importante que sean clasificados y almacenados adecuadamente para poder sacar el máximo provecho de ellos. Esta clasificación se puede realizar según el tipo de dato, su fuente, su uso, su dominio, su formato, etc.
Un buen análisis de los datos puede generar ventajas competitivas, mejoras en el producto/servicio, mayor eficiencia, seguridad y en definitiva un mejor desempeño de la empresa.
Clasificación de datos
Los datos se pueden clasificar en varias categorías para facilitar su organización y manipulación. Aquí hay algunas formas en que los datos se pueden clasificar:
- Por tipo: los datos se pueden clasificar como numéricos o categóricos.
- Por tamaño: los datos se pueden clasificar como grandes o pequeños.
- Por forma: los datos se pueden clasificar como lineal o no lineal.
- Por duración temporal: los datos se pueden clasificar como permanentes o temporales.
- Por origen: los datos se pueden clasificar como externo o interno.
Cada forma de clasificación de datos se aplica de forma diferente según las necesidades de los usuarios y la situación en la que se desea aplicar. Por ejemplo, si un empleador está buscando una candidata con capacidades numerosas, los datos relacionados con eso se clasificarían como numéricos. Si se tratara de una persona con habilidades analíticas, los datos relacionados se clasificarían como no lineales.
En resumen, la clasificación de datos es una forma útil de organizar la información y facilita el análisis posterior. Los datos se pueden clasificar en varias categorías, dependiendo del tipo, tamaño, forma, duración temporal y origen de los datos. Esta clasificación es importante para obtener información útil a partir de los datos.
Clasificación de Datos
La clasificación de datos es necesaria para asegurar que se mantienen organizados y fácilmente accesibles. Hay varias maneras de clasificar los datos dependiendo de la situación. A continuación se presentan los tipos de clasificación de datos más comunes:
Clasificación por Identificadores: Esta clasificación se realiza según la identificación única de ciertos valores. Esto permite encontrar los datos relevantes con rapidez. Esta clasificación se aplica a los identificadores tales como número de teléfono, dirección de correo electrónico o fechas de creación de la cuenta.
Clasificación por Tipos de Datos: La clasificación se realiza según el tipo de datos. Esto incluye datos numéricos, alfanuméricos, binarios y así sucesivamente. Los tipos de datos se utilizan para crear grupos de datos que contienen información específica. Por ejemplo, los datos de una aplicación pueden ser alfanuméricos, como nombres, apellidos y direcciones.
Clasificación por Contexto: Esta clasificación se realiza en función del contexto o el significado de los datos. Esto se aplica principalmente a los datos no estructurados, como las publicaciones de blogs o las entradas de las redes sociales. Esta clasificación se aplica para identificar el significado general de los datos, como el tema, el autor, el contenido y otros contextos.
Clasificación por Función: Esta clasificación se realiza en función del propósito de los datos. Esta clasificación se aplica para los grupos de datos con información similar, como los datos de facturas o de pedidos de clientes. Los datos se clasifican en función de su enfoque final, como el seguimiento de la facturación o el monitoreo de la satisfacción del cliente.
Clasificación por Frecuencia: Esta clasificación se basa en la frecuencia con la que se utilizan los datos. Si determinados datos se recopilan con mucha frecuencia, se les puede asignar un mayor valor, mientras que los datos poco frecuentes se les puede asignar un menor valor. Esto facilita el procesamiento de datos y reduce la interferencia.
En definitiva, parsear los datos es esencial para garantizar un acceso eficiente y proporcionar insights en la información. La clasificación de datos también ayuda a mantener los datos organizados para que la búsqueda sea rápida y la información sea fácilmente accesible.