What Is the Difference Between Discrete and Continuous Data?

Discrete vs. Continuous Data: In statistics, data is all about facts and figures, which are collected together for the purpose of analysis. This data is divided into two main categories, quantitative and qualitative data. The quantitative data is further classified into discrete and continuous data. These types of data are valuable to data collectors. The main difference between discrete and continuous data is that discrete contains finite values, which contain nothing in between, while continuous can be measured and have decimals and fractions.

What Is Discrete Data?

If we look at the discrete meaning, it is the type of data which refers to countable, individualized items. But these items are un-divisible and only exist in units. Discrete variables have a limited number of values. In other words, they are finite. The main characteristic of discrete data is that it is "measurable" or countable". Discrete data can easily be visualized with the help of histograms, bar graphs and other methods. Discrete data contains a wide range of other data types as well. For example, it handles qualitative data and ordinal data. Moreover, discrete data, for example, the letter grading system, does not have to be in number all the time. Discrete data also have limited granularity, and the users can only divide it into the smallest units.

What Is Continuous Data?

If we look at the continuous meaning, it refers to the type of data which is measurable. Continuous variables can also be divisible; in other words, these variables can go forever. Continuous data can easily be visualized in the form of trend lines, percentages, averages and line graphs. Continuous data is much more granular and specific as compared to discrete data. It is also considered to be more efficient and accurate as compared to discrete. The detailed physical measurement of continuous data like weight can be obtained from measurement tools. Analytics tools can also be helpful in providing more detail. Continuous data can be used in many different ways. For example, industrial and commercial use cases depend on accuracy to maximize efficiency.

Diskrete Daten vs Kontinuierliche Daten: Was ist der Unterschied

Diskrete vs. kontinuierliche Daten: In der Statistik geht es bei Daten um Fakten und Zahlen, die zum Zweck der Analyse zusammengetragen werden. Diese Daten werden in zwei Hauptkategorien unterteilt: quantitative und qualitative Daten. Die quantitativen Daten werden weiter unterteilt in diskrete und kontinuierliche Daten. Diese Arten von Daten sind für die Datensammler wertvoll. Der Hauptunterschied zwischen diskreten und kontinuierlichen Daten besteht darin, dass diskrete Daten endliche Werte enthalten, bei denen es keine Zwischenwerte gibt, während kontinuierliche Daten gemessen werden können und Dezimalzahlen und Brüche enthalten.

Werfen wir einen genaueren Blick auf Kontinuierliche vs. Diskrete Daten

Teilung	Diskrete Daten können nicht geteilt werden, während kontinuierliche Daten unterteilbar sind
Abzählbar	Diskrete Daten sind zählbar, während kontinuierliche Daten nicht zählbar sind
Granular	Diskrete Daten sind weniger granular als kontinuierliche Daten
Enthält	Diskrete Daten umfassen ordinale und ganzzahlige Werte, während kontinuierliche Daten quantitative Werte umfassen.

Inhaltsübersicht

Was sind diskrete Daten?

What Is Discrete Data? If we look at the discrete meaning, it is the type of data which refers to countable, individualized items. But these items are un-divisible and only exist in units. Discrete variables have a limited number of values. In other words, they are finite. The main characteristic of discrete data is that it is "measurable" or countable". Discrete data can easily be visualized with the help of histograms, bar graphs and other methods. Discrete data contains a wide range of other data types as well. For example, it handles qualitative data and ordinal data. Moreover, discrete data, for example, the letter grading system, does not have to be in number all the time. Discrete data also have limited granularity, and the users can only divide it into the smallest units.

Diskret bedeutet, dass es sich um Daten handelt, die sich auf zählbare, individualisierte Elemente beziehen. Diese Elemente sind jedoch unteilbar und existieren nur in Einheiten. Diskrete Variablen haben eine begrenzte Anzahl von Werten. Mit anderen Worten, sie sind endlich. Das Hauptmerkmal diskreter Daten ist, dass sie “messbar” oder “abzählbar” sind. Diskrete Daten können mit Hilfe von Histogrammen, Balkendiagrammen und anderen Methoden leicht visualisiert werden. Diskrete Daten umfassen auch eine breite Palette anderer Datentypen. So können beispielsweise qualitative Daten und ordinale Daten verarbeitet werden. Außerdem müssen diskrete Daten, wie z. B. das Notensystem, nicht immer in Zahlen ausgedrückt werden. Diskrete Daten haben auch eine begrenzte Granularität, und die Benutzer können sie nur in die kleinsten Einheiten unterteilen.

👉 TCP vs UDP: Was ist der Unterschied zwischen TCP und UDP?

Was sind kontinuierliche Daten?

What Is Continuous Data? If we look at the continuous meaning, it refers to the type of data which is measurable. Continuous variables can also be divisible; in other words, these variables can go forever. Continuous data can easily be visualized in the form of trend lines, percentages, averages and line graphs. Continuous data is much more granular and specific as compared to discrete data. It is also considered to be more efficient and accurate as compared to discrete. The detailed physical measurement of continuous data like weight can be obtained from measurement tools. Analytics tools can also be helpful in providing more detail. Continuous data can be used in many different ways. For example, industrial and commercial use cases depend on accuracy to maximize efficiency.

Kontinuierliche Daten beziehen sich auf die Art von Daten, die messbar sind. Kontinuierliche Variablen können auch teilbar sein; mit anderen Worten, diese Variablen können ewig dauern. Kontinuierliche Daten können leicht in Form von Trendlinien, Prozentsätzen, Durchschnittswerten und Liniendiagrammen visualisiert werden. Kontinuierliche Daten sind im Vergleich zu diskreten Daten viel detaillierter und spezifischer. Außerdem gelten sie im Vergleich zu diskreten Daten als effizienter und genauer. Die detaillierte physische Messung kontinuierlicher Daten wie z. B. des Gewichts kann mit Hilfe von Messinstrumenten erfolgen. Analysetools können ebenfalls hilfreich sein, um mehr Details zu erhalten. Kontinuierliche Daten können auf viele verschiedene Arten verwendet werden. So sind beispielsweise industrielle und kommerzielle Anwendungsfälle auf Genauigkeit angewiesen, um die Effizienz zu maximieren.

👉 DOC vs DOCX: Was ist der Unterschied zwischen DOC und DOCX?

7 Hauptunterschiede zwischen diskreten und kontinuierlichen Daten

Bestandteile	Diskrete Daten	Kontinuierlich
Bedeutung	Es handelt sich um die Art von Daten, die sich auf zählbare, individualisierte Elemente beziehen. Diese Elemente sind jedoch unteilbar und existieren nur in Einheiten. Diskrete Variablen haben eine begrenzte Anzahl von Werten.	Sie beziehen sich auf die messbare Art von Daten. Kontinuierliche Variablen sind ebenfalls teilbar, d. h. diese Variablen können unendlich sein.
Grafische Darstellung	Die grafische Darstellung der diskreten Daten erfolgt durch das Balkendiagramm.	Die grafische Darstellung der diskreten Daten erfolgt durch das Histogramm.
Werte	Sie können nur getrennte oder unterschiedliche Werte annehmen	Sie können jeden Wert in einem bestimmten Intervall annehmen
Art	Die Natur diskreter Daten ist abzählbar	Die Beschaffenheit kontinuierlicher Daten ist messbar
Tabellierung	Die Tabellierung von diskreten Daten ist als ungruppierte Häufigkeitsverteilung bekannt.	Die Tabellierung von kontinuierlichen Daten wird als gruppierte Häufigkeitsverteilung bezeichnet.
Funktionsdiagramm	Das Funktionsdiagramm von diskreten Daten zeigt isolierte Punkte	Der Funktionsgraph von kontinuierlichen Daten zeigt ein zusammenhängendes Gerät
Beispiele	Anzahl der Schüler in der Klasse oder Anzahl der Planeten, die um die Sonne kreisen	Größe oder Gewicht der Schüler in einer bestimmten Klasse oder die Anzahl der Sterne im Weltall

Diskrete vs. kontinuierliche Gemeinsamkeiten

Unabhängig davon, ob es sich um diskrete oder kontinuierliche Daten handelt, sind beide für die Datensammler gleichermaßen wertvoll.
Beide Datentypen werden bei verschiedenen Messungen in unserer täglichen Routine verwendet.
Diese beiden Datensätze können miteinander kombiniert werden, um ein abgerundetes Forschungsergebnis zu erzielen.

👉 Genauigkeit vs Präzision: Was ist der Unterschied zwischen Genauigkeit und Präzision?

Diskrete vs. kontinuierliche Beispiele

Diskrete Beispiele

Anzahl der Schüler in einer Klasse
Bestand an Computern in einem Geschäft
Anzahl der Beschäftigten in einem Unternehmen

Kontinuierliche Beispiele

Gewicht eines Gegenstandes
Größe einer Person
Abmessung eines Produkts
Für eine Website oder ein Projekt aufgewendete Zeit

Diskrete vs. kontinuierliche Pro und Kontra

Diskrete Daten Pro und Contra

Vorteile von diskreten Daten

Diskrete Daten sind eine der wertvollsten Ressourcen für Unternehmen, da sie sich auf numerische Informationen beziehen.
Diskrete Daten können aus einer kleinen Datenmenge eine große Menge an Informationen liefern.

Nachteile von diskreten Daten

Diskrete Daten sind nicht so detailliert wie kontinuierliche Daten, so dass sie nicht viel Aufschluss geben können.
Diskrete Daten sind manchmal schwieriger zu analysieren, da sie nicht in kleinere Teile aufgeteilt werden können. Sie sind auch nicht so präzise wie kontinuierliche Daten.

Kontinuierliche Daten – Vor- und Nachteile

Vorteile von kontinuierlichen Daten

Kontinuierliche Daten sind eine bevorzugte Struktur in den meisten modernen Geschäftsfällen. Aufgrund ihrer hohen Effizienz und Optimierung sind sie ein Muss für ein Unternehmen.
Mit Hilfe von kontinuierlichen Daten können Sie den relativen Nutzen von beidem in einem professionellen Umfeld haben.

Nachteile von kontinuierlichen Daten

Die Erhebung kontinuierlicher Daten ist ein sehr kostspieliger Prozess, da sie viel Zeit in Anspruch nimmt.
Einige der Messinstrumente können restriktiv sein; so zeigen manche Waagen ein Gewicht von 60 Pfund an, obwohl es 60,243 Pfund sind.

Vergleichstabelle

Discrete data and continuous data are two types of data used in statistics and research. Learn about their key differences, the pros and cons of each, and when you should use each type of data.

Video zum Vergleich

Diskrete vs. kontinuierliche Daten – Was? Wie? || Diskrete Daten || Kontinuierliche Daten

Schlussfolgerung

Es gibt zwei Hauptarten von Daten, von denen Sie schon oft gehört haben: qualitative und quantitative Daten. Qualitative Daten können nicht in Zahlen gemessen werden, während quantitative Daten in Werten und Ziffern gemessen werden können. Diese quantitativen Daten werden in weitere Typen unterteilt: diskrete und kontinuierliche Daten. Wenn wir über die Unterschiede zwischen diskreten und kontinuierlichen Daten sprechen, haben beide unterschiedliche Eigenschaften und Darstellungen. Diskrete Daten sind zählbare Daten, während kontinuierliche Daten messbar sind. Beide Datentypen werden bei verschiedenen Messungen in unserer täglichen Routine verwendet und sind für Datensammler gleichermaßen wertvoll. Im Vergleich zur diskreten Genauigkeit sind die kontinuierlichen Daten jedoch genauer und effizienter. Diskrete Daten hingegen sind nicht so detailliert wie kontinuierliche Daten, so dass sie nicht viel Aufschluss geben können.