هو اي الفرق ما بين Qualitative and quantitative data ؟

مرحبًا،

الفرق هو أن ال Quantitave تمثل بأرقام فهي عبارة عن مجموعة من القياسات، مثلًا في حال كان لدينا بيانات عن أشخاص، فالمقاييس الرقمية من الممكن أن تكون راتب الشخص، عدد الأطفال، عدد ساعات العمل، العمر، و غيرها الكثير.

بينما ال Qualtitave تركز على الإجابة عن أسئلة محددة غالبًا بشكل نصي غير قابل للقياس، إذا أخذنا نفس المثال السابق، يمكن أن تكون هذه البيانات عبارة عن: الجنسية، هل يعمل الشخص بشكل جزئي أم كامل (لاحظ هنا ليس رقم و إنما تصنيف فقط)، المهنة و غيرها الكثير.

أما ما يتم استعماله في نماذج تعلم الآلة فهو غالبًا خليط من النوعين، فغالبًا ما تجد بيانات رقمية و بيانات نصية تصنف الشخص، لذلك لا يوجد نوع مفضل على آخر، , لكن من الجدير بالذكر أن البيانات الرقمية يمكن أن تستعمل و يتم تحليلها سواء بنماذج تعلم آلة أو بطرق تقليدية لإنتاج البيانات غير الرقمية، فيمكنك تحليل عدد ساعات العمل لاستنتاج فيما إذا كان الشخص يعمل بشكل كامل أو جزئي، أو تدريب نموذج تعلم آلة لتوقع عدد الأطفال بناء على بيانات أخرى. لذلك يمكنك اعتبار ال qulatitave data على أنها أعلى مستوى من ال quantitave data فهي نتاج تحليل.

تحياتي.

بتاريخ 37 دقائق مضت قال Kais Hasan:

مرحبًا،

الفرق هو أن ال Quantitave تمثل بأرقام فهي عبارة عن مجموعة من القياسات، مثلًا في حال كان لدينا بيانات عن أشخاص، فالمقاييس الرقمية من الممكن أن تكون راتب الشخص، عدد الأطفال، عدد ساعات العمل، العمر، و غيرها الكثير.

بينما ال Qualtitave تركز على الإجابة عن أسئلة محددة غالبًا بشكل نصي غير قابل للقياس، إذا أخذنا نفس المثال السابق، يمكن أن تكون هذه البيانات عبارة عن: الجنسية، هل يعمل الشخص بشكل جزئي أم كامل (لاحظ هنا ليس رقم و إنما تصنيف فقط)، المهنة و غيرها الكثير.

أما ما يتم استعماله في نماذج تعلم الآلة فهو غالبًا خليط من النوعين، فغالبًا ما تجد بيانات رقمية و بيانات نصية تصنف الشخص، لذلك لا يوجد نوع مفضل على آخر، , لكن من الجدير بالذكر أن البيانات الرقمية يمكن أن تستعمل و يتم تحليلها سواء بنماذج تعلم آلة أو بطرق تقليدية لإنتاج البيانات غير الرقمية، فيمكنك تحليل عدد ساعات العمل لاستنتاج فيما إذا كان الشخص يعمل بشكل كامل أو جزئي، أو تدريب نموذج تعلم آلة لتوقع عدد الأطفال بناء على بيانات أخرى. لذلك يمكنك اعتبار ال qulatitave data على أنها أعلى مستوى من ال quantitave data فهي نتاج تحليل.

تحياتي.

تمام جدا , شكرااا لحضرتك

البيانات النوعية (Qualitative Data) تمثل الخصائص أو الصفات التي لا يمكن قياسها بالأرقام يتم جمعها غالبا من خلال المقابلات، الاستبيانات المفتوحة، أو الملاحظات كالألوان، المشاعر، الآراء، التصنيفات أما البيانات الكمية (Quantitative Data) فتمثل القيم العددية التي يمكن قياسها وتحليلها إحصائيا يتم جمعها غالبا من خلال الاستبيانات المغلقة أو التجارب كالطول، الوزن، العمر وعدد المبيعات.

البيانات الكمية تستخدم بشكل أكبر في تدريب نماذج تعلم الآلة، لأنها تسمح بإجراء تحليلات إحصائية دقيقة وتطبيق خوارزميات تعلم الآلة بشكل فعال بينما البيانات النوعية يمكن تحويلها إلى بيانات كمية مثل الترميز لتستخدم في بعض التطبيقات، لكن البيانات الكمية تظل الأكثر شيوعا في النماذج الإحصائية والتعلم الآلي.

بتاريخ 4 دقائق مضت قال عبد الوهاب بومعراف:

البيانات النوعية (Qualitative Data) تمثل الخصائص أو الصفات التي لا يمكن قياسها بالأرقام يتم جمعها غالبا من خلال المقابلات، الاستبيانات المفتوحة، أو الملاحظات كالألوان، المشاعر، الآراء، التصنيفات أما البيانات الكمية (Quantitative Data) فتمثل القيم العددية التي يمكن قياسها وتحليلها إحصائيا يتم جمعها غالبا من خلال الاستبيانات المغلقة أو التجارب كالطول، الوزن، العمر وعدد المبيعات.

البيانات الكمية تستخدم بشكل أكبر في تدريب نماذج تعلم الآلة، لأنها تسمح بإجراء تحليلات إحصائية دقيقة وتطبيق خوارزميات تعلم الآلة بشكل فعال بينما البيانات النوعية يمكن تحويلها إلى بيانات كمية مثل الترميز لتستخدم في بعض التطبيقات، لكن البيانات الكمية تظل الأكثر شيوعا في النماذج الإحصائية والتعلم الآلي.

تمام جدا , شكراا لحضرتك