Základní datové typy | Mňamka #41

Datový typ je jednoduše atributem dat, který říká kompilátoru nebo interpretovi, jak programátor hodlá data použít. Většina programovacích jazyků podporuje běžné datové typy reálných , celých a booleovských . Datový typ omezuje hodnoty, které může mít výraz , například proměnná nebo funkce. Tento datový typ definuje operace, které lze s daty provádět, význam dat a způsob, jakým lze uložit hodnoty tohoto typu. Typ hodnoty, ze které může výraz vzít svou hodnotu. (zdroj wiki) 

Uf. Toť definice. Co to ale ve skutečnosti znamená? Vědět, o jaký datový typ se jedná je úplný základ datové analytiky. Správná klasifikace nám ulehčí spoustu budoucích troubles. Když jsem začínala s datovou analytikou, o datových typech jsem samozřejmě slyšela, ale moc mi to hned nedocvaklo :-) Postřehla jsem to až ve chvíli, kdy jsem se učila s vizualizačním nástrojem - pokud totiž neoznačíte správně datový typ hned na startu, bude vám i to nejlepší zobrazovátko ukazovat nesmysly. Například máte-li sloupec “rok” označený jako “text - string” - pokud nezměníte datový typ na “datum - date”, nikdy nebudete schopni zobrazit data (rok) v časové ose, protože zobrazovátko nepochopí, že jde o datum.

Správná klasifikace datových typů ale není samozřejmě jen o vizualizaci. Tím úplně nejzákladnějším důvodem je velikost data. Pro každý datový typ je vyhrazeno větší či menší množství paměti - v praxi to znamená, že z hlediska místa je výhodnější mít uloženu informaci jako boolean (muž - 1 ano / 0 ne) než jako text “muž - ano”. Jakou mají jednotlivé datové typy velikost se dočtete například zde

Nerada bych tu popisovala celou problematiku datových typů, na to jsem malý pán. Datové typy mají různou klasifikaci a pro různé programovací jazyky se mohou lišit. Jak už mám ale ve zvyku, tady je pár zajimavých odkazů, které se datovými typy zabývají trochu podrobněji: 

Eva

Máte k článku nějaké otázky nebo připomínky? Klidně mi napište, ráda to s Vámi proberu :-)

Eva Hankusová
detektiv nových příležitostí
LinkedIn

 Agilní datová analytika pomáhá MALFINI řídit výkon obchodníků a zvyšovat tržby meziročně o 30 %

Agilní datová analytika pomáhá MALFINI řídit výkon obchodníků a zvyšovat tržby meziročně o 30 %

Automatický reporting stavu objednávek a úspěšnější vytížení vozové flotily o 20%

Automatický reporting stavu objednávek a úspěšnější vytížení vozové flotily o 20%

Kdy nepoužívat sloupcové grafy? | Mňamka #463

Kdy nepoužívat sloupcové grafy? | Mňamka #463

Sloupcové grafy jsou skvělým a snadno srozumitelným nástrojem pro vizualizaci dat. Není proto divu, že se těší značné popularitě. Problémem ale je, že jsou často využívány i v situacích, na které se příliš nehodí, což může vést k nesprávné či zavádějící interpretaci dat. Typicky se to stává např. při jejich použití k zobrazení sumárních statistik, jakou jsou průměry či mediány, kdy může docházet až k přílišné ztrátě detailu. V dnešní mňamce si ukážeme, proč je v takových případech většinou lepší zvolit jiný typ grafu!