Ces quatre types sont les suivants : Les nombres : subdvisés en nombres entiers ou décimaux, eux-mêmes de type flottant ou exact. Les chaînes de caractères. Les chaînes de caractères doivent toujours être associées à un type d'encodage, qui règle, entre autres, le nombre d'octets utilisé pour coder chaque caractère.
Les données peuvent être divisées en 2 grandes catégories. Catégoriques et quantitatives. Les données catégories peuvent être subdivisées en données nominales et ordinales. Les données quantitatives peuvent être discrète ou continue et sont aussi appelées données numériques.
Les types de données
Les données scientifiques sont de différente nature selon leur mode de création, leur analyse et leur traitement : elles sont alors brutes, formatées, nettoyées, compilées,… Elles peuvent aussi être de différents types : numériques, textuelles, audiovisuelles, codes sources, modèles,…
La plupart des bons algorithmes fonctionnent grâce à une méthode astucieuse pour organiser les données. Nous allons étudier quatre grandes classes de structures de données : Les structures de données séquentielles (tableaux) ; Les structures de données linéaires (liste chaînées) ; Les arbres ; Les graphes.
« Représentation conventionnelle d'une information permettant d'en faire le traitement automatique ».
Niveau 1 : Données très sensibles de l'entreprise ou de clients. Niveau 2 : Données internes sensibles. Niveau 3 : Données internes qui ne sont pas destinées à être divulguées au public. Niveau 4 : Données pouvant être divulguées au public.
Les données qualitatives sont utilisées pour décrire les informations. Comme ces données peuvent être facilement regroupées en catégories, elles sont communément appelées données catégorielles.
Les données structurées peuvent être générées par l'homme ou par une machine. Les statistiques de blog et les données relatives aux ventes, comme les codes-barres et les quantités, sont des exemples-types de données structurées générées par des machines.
Ex: le nombre de balles de golf. Il ne peut y avoir qu'un nombre entier de balles de golf (il ne peut pas y avoir 0,3 balles de golf). Le résultat d'un test ou une pointure de chaussure constituent d'autres exemples. Les données continues sont des données numériques non entières.
Les données, souvent codées, décrivent les éléments du logiciel tels qu'une entité (chose), une interaction, une transaction, un évènement, un sous-système, etc. Les données peuvent être conservées et classées sous différentes formes : textuelles (chaîne), numériques, images, sons, etc.
Les données relatives à l'identité (nom, prénom, adresse, photo, date et lieu de naissance, etc.) Les données relatives à la vie personnelle (habitudes de vie, de consommation, loisirs, situation familiale, etc.) Les données relatives à la vie professionnelle (CV, diplômes, formation, fonction, lieu de travail, etc.)
Pour faire simple, les données quantitatives fournissent les chiffres qui valident les points généraux de votre étude alors que les données qualitatives apportent les détails et le contexte pour en comprendre toutes les implications.
1Les données primaires sont des informations spécifiquement collectées pour étudier un phénomène particulier. Les données secondaires sont des informations qui ont déjà été collectées dans un but différent de celui de l'étude menée et qui sont à disposition pour une seconde utilisation.
On différencie deux types de variables : les variables quantitatives : il s'agit de valeurs numériques, on les appelles aussi continues, les variables qualitatives : il s'agit de variables dont le nombre de valeurs possibles est limité. Ces valeurs sont appelées modalités.
Une variable catégorique (aussi appelée variable qualitative) réfère à une caractéristique qui n'est pas quantifiable. Une variable catégorique peut être nominale ou ordinale.
Une variable quantitative est une variable dont les valeurs sont exprimées par des nombres, accompagnés au besoin d'unités et d'incertitudes. Une variable quantitative est dite discrète si elle ne peut prendre que des valeurs bien précises (des entiers, par exemple, comme celles qui résultent d'un dénombrement).
Une donnée peut être élémentaire ou complexe. Une donnée élémentaire représente une caractéristique de base (un nom, un numéro, etc.). Cette donnée est caractérisée par un descripteur qui permet de donner le format dans lequel cette donnée est représentée.
La classification des données vous aide à améliorer la sécurité des données et le respect de la réglementation : Sécurité des données critiques — Pour protéger convenablement les données sensibles de l'entreprise et des clients, vous devez tout d'abord connaître et comprendre vos données.
Une structure de données est un format spécial destiné à organiser, traiter, extraire et stocker des données. S'il existe plusieurs types de structures plus ou moins complexes, tous visent à organiser les données pour répondre à un besoin précis, afin de pouvoir y accéder et les traiter de façon appropriée.
Une donnée numérique est un nombre associé à la valeur d'une grandeur qu'on peut utiliser dans un calcul. En sciences de la nature, on décrit un phénomène en associant une valeur numérique à une dimension. On ne peut séparer la valeur de l'unité de mesure qui indique la dimension et l'échelle.
Une donnée personnelle est toute information se rapportant à une personne physique identifiée ou identifiable. Mais, parce qu'elles concernent des personnes, celles-ci doivent en conserver la maîtrise.