داده‌های اسمی در مقابل داده‌های ترتیبی: درک تفاوت‌های کلیدی

در این بخش، خوانندگان یاد خواهند گرفت که چه چیزی داده‌های اسمی را از داده‌های ترتیبی متمایز می‌کند، چرا این دسته‌ها در علم داده‌های مدرن اهمیت دارند، و چگونه درک نقش آنها، تحلیل دقیق داده‌ها و تفسیر آماری را بهبود می‌بخشد. شما کشف خواهید کرد که چگونه هر نوع داده بر مقیاس‌های اندازه‌گیری تأثیر می‌گذارد، نمونه‌هایی از متغیرهای اسمی و ترتیبی را در دنیای واقعی مشاهده خواهید کرد و ارتباط آنها را در تحقیقات داده‌های کمی و کیفی درک خواهید کرد.

قبل از اینکه به تعاریف بپردازیم، بهتر است ابتدا زمینه را برای اهمیت این موضوع فراهم کنیم. در عصری که کسب‌وکارها روزانه تریلیون‌ها داده را پردازش می‌کنند، نحوه طبقه‌بندی داده‌ها مستقیماً بر توانایی ما در تصمیم‌گیری دقیق تأثیر می‌گذارد. این بخش به معرفی تمایزات اساسی بین داده‌های اسمی و داده‌های ترتیبی می‌پردازد که هر دو برای استدلال آماری و بینش‌های مبتنی بر داده بسیار مهم هستند.

درک انواع داده

تمام داده‌ها به عنوان اطلاعات بدون ساختار آغاز می‌شوند. پس از سازماندهی از طریق جمع‌آوری داده‌ها، به پایه و اساس علم داده مدرن تبدیل می‌شوند. داده‌ها به اشکال مختلفی وجود دارند - دودویی (0 و 1)، متن، تصاویر یا صدا - و می‌توانند از طریق تکنیک‌های داده کیفی و کمی تجزیه و تحلیل شوند. تشخیص نوع داده‌ها به تعیین مقیاس اندازه‌گیری مناسب و روش‌های آماری مورد استفاده کمک می‌کند.

تعداد فزاینده‌ای از تحلیلگران تأکید می‌کنند که دانستن نوع داده به اندازه خود داده حیاتی است. طبق یک نظرسنجی PwC در سال ۲۰۲۵، ۸۴٪ از متخصصان داده گزارش دادند که برچسب‌گذاری نادرست انواع داده‌ها منجر به نتایج تحلیلی ناقص می‌شود و این امر نیاز به شیوه‌های صحیح اندازه‌گیری داده‌ها را تقویت می‌کند.

داده‌های دسته‌بندی‌شده و کمی

داده‌ها عموماً به دو دسته اصلی تقسیم می‌شوند: طبقه‌بندی‌شده و کمی.

• داده‌های دسته‌بندی‌شده (یا داده‌های کیفی) ویژگی‌هایی مانند رنگ، جنسیت یا ترجیح برند را توصیف می‌کنند. این داده‌ها شامل داده‌های اسمی و داده‌های ترتیبی می‌شوند.
• داده‌های کمی (یا داده‌های عددی) شامل مقادیر قابل اندازه‌گیری هستند و انواع داده‌های فاصله‌ای، نسبی، گسسته و پیوسته را شامل می‌شوند.

درک تفاوت بین داده‌های اسمی، ترتیبی، فاصله‌ای و نسبی، کلید انجام تحلیل‌های آماری صحیح و نتیجه‌گیری‌های معتبر است.

سطوح اندازه‌گیری: اسمی، ترتیبی، فاصله‌ای و نسبی

روانشناس استنلی اسمیت استیونز چهار سطح اندازه‌گیری را که هنوز هم مورد استفاده قرار می‌گیرند، تعریف کرد:

• مقیاس اسمی (داده‌های اسمی): بدون اینکه ترتیب را القا کند، دسته‌بندی می‌کند. نمونه‌هایی از داده‌های اسمی شامل جنسیت، گروه خونی و کشور است.
• مقیاس ترتیبی (داده‌های ترتیبی): دسته‌بندی‌ها را به طور معناداری مرتب می‌کند، مانند سطح تحصیلات یا سطح رضایت، اگرچه فواصل بین رتبه‌ها ممکن است متفاوت باشد.
• مقیاس فاصله‌ای (داده‌های فاصله‌ای): با متغیرهای عددی اندازه‌گیری شده در فواصل مساوی اما بدون صفر واقعی سروکار دارد (مثلاً دما بر حسب سانتیگراد).
• مقیاس نسبی (داده‌های نسبی): دارای صفر واقعی است که امکان انجام عملیات ریاضی کامل را فراهم می‌کند. مثال‌ها شامل قد، درآمد و مدت زمان است.

هر مقیاس اندازه‌گیری، دریچه‌ی منحصر به فردی برای درک داده‌ها ارائه می‌دهد. داده‌های اسمی و ترتیبی متعلق به داده‌های دسته‌بندی هستند، در حالی که داده‌های فاصله‌ای و نسبی زیرمجموعه‌ی داده‌های کمی قرار می‌گیرند.

توضیح داده‌های اسمی

داده‌های اسمی نوعی از داده‌های کیفی هستند که برای طبقه‌بندی اطلاعات بدون ترتیب یا رتبه‌بندی استفاده می‌شوند. این سطح اسمی در بازاریابی، تحقیقات و مراقبت‌های بهداشتی رایج است.

نمونه‌هایی از داده‌های اسمی:

• جنسیت (مرد، زن، سایر)
• گروه خونی (A، B، AB، O)
• رنگ چشم (آبی، قهوه‌ای، سبز)
• بخش‌های مشتری (جدید، قدیمی، ممتاز)

در تحلیل داده‌ها، متغیرهای اسمی با استفاده از شمارش مد و فراوانی بررسی می‌شوند. نمودارهای میله‌ای و دایره‌ای به طور مؤثر این داده‌های دسته‌بندی‌شده را نشان می‌دهند و به تجسم نسبت‌ها و روندها کمک می‌کنند.

داده‌های ترتیبی و اهمیت آن

داده‌های ترتیبی، دسته‌های مرتب‌شده‌ای را نشان می‌دهند - مانند رتبه‌بندی رضایت یا رتبه‌بندی عملکرد - که در آن‌ها فواصل بین مقادیر برابر نیست. این مقیاس ترتیبی اغلب در تکنیک‌های جمع‌آوری داده‌ها مانند نظرسنجی‌ها استفاده می‌شود.

نمونه‌هایی از داده‌های ترتیبی:

• مقطع تحصیلی (دبیرستان، لیسانس، فوق لیسانس، دکترا)
• میزان رضایت (بسیار ناراضی → بسیار راضی)
• طبقه اقتصادی (پایین → متوسط → بالا)

در تحلیل داده‌ها، داده‌های ترتیبی از استفاده از میانه‌ها، صدک‌ها و آزمون‌های ناپارامتری پشتیبانی می‌کنند. تجسم‌هایی مانند نمودارهای میله‌ای مرتب و نمودارهای نقطه‌ای، روابط رتبه‌بندی‌شده را به وضوح نشان می‌دهند. تفاوت کلیدی بین داده‌های اسمی و ترتیبی در ترتیب نهفته است - داده‌های ترتیبی آن را دارند، داده‌های اسمی ندارند.

داده‌های فاصله‌ای و نسبی: تحلیل کمی

داده‌های فاصله‌ای و نسبی دقیق‌ترین انواع داده‌های کمی هستند.

• داده‌های فاصله‌ای از یک مقیاس فاصله‌ای با فواصل اندازه‌گیری برابر اما بدون صفر مطلق (مثلاً ضریب هوشی، دما) استفاده می‌کنند.
• داده‌های نسبی بر اساس مقیاس نسبی عمل می‌کنند، که در آن صفر به معنای فقدان کامل یک متغیر است. مثال‌ها شامل درآمد، وزن یا مسافت هستند.

هر دو نوع داده امکان تحلیل‌های آماری پیشرفته مانند میانگین، واریانس و همبستگی را فراهم می‌کنند - که در آمار توصیفی و مدل‌سازی پیش‌بینی ضروری هستند.

داده‌های گسسته در مقابل داده‌های پیوسته

داده‌های کمی نیز به داده‌های گسسته و پیوسته تقسیم می‌شوند:

• داده‌های گسسته شامل مقادیر قابل شمارش مانند تعداد مشتریان یا اتومبیل‌ها در یک قطعه زمین هستند.
• داده‌های پیوسته شامل مقادیر قابل اندازه‌گیری در یک محدوده، مانند ارتفاع یا زمان، هستند.

تشخیص تمایز داده‌های گسسته در مقابل داده‌های ترتیبی و داده‌های گسسته در مقابل داده‌های پیوسته، دقت تحلیل داده‌ها را بهبود می‌بخشد و تضمین می‌کند که از روش‌های مصورسازی مناسب استفاده شده است.

چرا درک انواع و سطوح داده اهمیت دارد؟

شناسایی صحیح داده‌های اسمی، ترتیبی، فاصله‌ای و نسبی مستقیماً بر قابلیت اطمینان تحلیل‌های آماری تأثیر می‌گذارد. در نظر گرفتن داده‌های ترتیبی به عنوان داده‌های صرفاً عددی یا اسمی می‌تواند منجر به بینش‌های نادرست شود. همانطور که دکتر لیزا نگوین از دانشگاه کالیفرنیا خاطرنشان می‌کند، "تفسیر نادرست نوع داده‌ها یکی از علل خاموش سوگیری در مدل‌های یادگیری ماشین است."

یک مطالعه Deloitte در سال ۲۰۲۵ نشان داد که ۷۱٪ از شرکت‌هایی که در طرح‌های علم داده سرمایه‌گذاری می‌کنند، پس از آموزش کارکنان در زمینه طبقه‌بندی داده‌ها و سواد مقیاس اندازه‌گیری، بهبود قابل اندازه‌گیری در بازگشت سرمایه (ROI) را گزارش کرده‌اند. این امر، تقاضای رو به رشد برای تحلیلگران ماهر در جمع‌آوری، طبقه‌بندی و تفسیر داده‌ها را برجسته می‌کند.

نظرات کارشناسان و دیدگاه‌های ۲۰۲۵

طبق گزارش IDC (2025)، تولید جهانی داده‌ها از 181 زتابایت فراتر رفته است که نسبت به سال 2024، 23 درصد افزایش داشته است. دکتر ماریا چن از MIT می‌گوید: «تشخیص تفاوت‌های ظریف بین داده‌های اسمی و داده‌های ترتیبی فراتر از حوزه دانشگاهی است - این امر برای تجزیه و تحلیل کاربردی اساسی است.»

دکتر رافائل تورس از موسسه اروپایی علوم داده اضافه می‌کند: «آینده در مدل‌سازی داده‌های ترکیبی نهفته است - ترکیب داده‌های کیفی و کمی برای بینش‌های رفتاری غنی‌تر.»

گزارش Statista (2025) نشان داد که 78٪ از سازمان‌ها از تصمیم‌گیری مبتنی بر داده استفاده می‌کنند، با این حال تقریباً نیمی از آنها با مشکلات طبقه‌بندی نادرست مواجه هستند. این نشان می‌دهد که چرا تسلط بر تمایزاتی مانند داده‌های اسمی در مقابل ترتیبی، داده‌های فاصله‌ای و نسبی و داده‌های گسسته در مقابل پیوسته برای تحلیلگران مدرن همچنان حیاتی است.

جداول بصری و مطالعات موردی دنیای واقعی

مورد تجزیه و تحلیل دنیای واقعی:
در سال ۲۰۲۵، یک زنجیره خرده‌فروشی جهانی از داده‌های ترتیبی حاصل از نظرسنجی‌های رضایت مشتری برای پیش‌بینی نرخ ریزش مشتری استفاده کرد. این شرکت با تجزیه و تحلیل سطوح رضایت (از «بسیار ناراضی» تا «بسیار راضی»)، گروه‌های مشتری در معرض خطر را شناسایی کرد و با استفاده از مدل‌های تحلیلی پیش‌بینی‌کننده، ریزش مشتری را ۱۲٪ کاهش داد.

مورد دیگر از بخش مراقبت‌های بهداشتی شامل داده‌های نسبت بود. بیمارستان‌ها زمان بهبودی بیمار را پیگیری کردند و از آمار توصیفی برای بهینه‌سازی سطح کارکنان استفاده کردند و زمان انتظار را ۱۸ درصد کاهش دادند.

زمینه تاریخی

مفهوم طبقه‌بندی داده‌ها به اواسط قرن بیستم برمی‌گردد، زمانی که روانشناس استنلی اسمیت استیونز چهار سطح اندازه‌گیری را در سال ۱۹۴۶ معرفی کرد. در سال ۲۰۲۵، چارچوب او همچنان در علم داده و تحلیل آماری اساسی است و پایه و اساس یادگیری ماشینی مدرن و سیستم‌های تصمیم‌گیری مبتنی بر هوش مصنوعی را تشکیل می‌دهد.

کارشناسان مدرن تأکید می‌کنند که ریشه‌های تاریخی داده‌های اسمی، ترتیبی، فاصله‌ای و نسبی همچنان به فناوری‌های نوظهور کمک می‌کنند. از آنجایی که سیستم‌های هوش مصنوعی بیشتر به برچسب‌گذاری و دسته‌بندی داده‌ها متکی هستند، درک دقیق مقیاس‌های اندازه‌گیری، آموزش مدل اخلاقی و دقیق را تضمین می‌کند.

نکات پایانی

ظهور علم داده، توانایی طبقه‌بندی و تفسیر صحیح داده‌ها را بیش از پیش ارزشمند کرده است. درک داده‌های اسمی و ترتیبی، و همچنین مقیاس‌های فاصله‌ای و نسبی، پایه و اساس تجزیه و تحلیل دقیق داده‌ها و بینش‌های آماری معتبر است.

برای ارتقای مهارت‌های تحلیلی خود، تکنیک‌های جدید جمع‌آوری داده‌ها را بررسی کنید، اصول دقیق اندازه‌گیری داده‌ها را به کار بگیرید و به طور مداوم توانایی خود را در تمایز بین متغیرهای کیفی و کمی بهبود بخشید. آینده علم تجزیه و تحلیل به متخصصانی بستگی دارد که می‌توانند داده‌های آماری پیچیده را به بینش‌های معنادار و عملی تبدیل کنند.

Marco Lucchetti

Marco Lucchetti is a senior content strategist and blockchain analyst at Plisio. With over 7 years of experience in cryptocurrency research, DeFi protocols, and payment technologies, Marco specializes in creating clear, data-driven content for a global crypto audience. His work focuses on transaction tracing, crypto compliance, and the future of blockchain infrastructure.