Les donn\u00e9es discr\u00e8tes font r\u00e9f\u00e9rence \u00e0 des informations num\u00e9riques ou cat\u00e9gorielles qui ne peuvent prendre que des valeurs sp\u00e9cifiques et s\u00e9par\u00e9es. Il s\u2019agit souvent d\u2019\u00e9l\u00e9ments quantifiables et d\u00e9nombrables, comme le nombre d\u2019utilisateurs sur une plateforme, le nombre de clics sur un site internet, ou encore la note d\u2019un produit. Les donn\u00e9es discr\u00e8tes contrastent avec les donn\u00e9es continues, qui peuvent prendre n'importe quelle valeur dans une plage donn\u00e9e, comme le poids ou la taille.<\/p>\n
Le concept de donn\u00e9es discr\u00e8tes existe depuis l\u2019aube de la civilisation humaine, la premi\u00e8re mention remontant aux temps anciens, lorsque les gens ont commenc\u00e9 \u00e0 compter les objets. Le nombre de t\u00eates de b\u00e9tail, le nombre de personnes dans une communaut\u00e9 ou le d\u00e9compte des jours sont autant d\u2019exemples de donn\u00e9es discr\u00e8tes.<\/p>\n
Cependant, il a fallu attendre la naissance des statistiques et le d\u00e9veloppement de la technologie informatique au XXe si\u00e8cle pour que le terme \u00ab donn\u00e9es discr\u00e8tes \u00bb soit devenu d'usage courant. Avec l\u2019av\u00e8nement des ordinateurs et du stockage num\u00e9rique, les donn\u00e9es pourraient \u00eatre collect\u00e9es, trait\u00e9es et analys\u00e9es de mani\u00e8re structur\u00e9e et syst\u00e9matique. La capacit\u00e9 de g\u00e9rer des donn\u00e9es discr\u00e8tes a ouvert un tout nouveau domaine de possibilit\u00e9s en mati\u00e8re de mod\u00e9lisation statistique, d'analyse de donn\u00e9es et d'intelligence artificielle.<\/p>\n
Les donn\u00e9es discr\u00e8tes peuvent \u00eatre num\u00e9riques ou cat\u00e9gorielles. Les donn\u00e9es num\u00e9riques discr\u00e8tes sont des nombres entiers r\u00e9sultant d'un comptage, comme le nombre d'utilisateurs sur une plateforme. Les donn\u00e9es cat\u00e9gorielles discr\u00e8tes, \u00e9galement appel\u00e9es donn\u00e9es qualitatives, comprennent des donn\u00e9es qui peuvent \u00eatre tri\u00e9es par cat\u00e9gorie mais qui ne peuvent pas \u00eatre class\u00e9es dans un ordre, comme les couleurs ou les marques de voitures.<\/p>\n
Les donn\u00e9es discr\u00e8tes sont finies, ce qui signifie qu'elles ont des valeurs sp\u00e9cifiques et d\u00e9nombrables. Par exemple, vous ne pouvez pas avoir la moiti\u00e9 d\u2019un utilisateur sur un site Web ou 2,5 clics sur un lien. Cette fonctionnalit\u00e9 rend les donn\u00e9es discr\u00e8tes particuli\u00e8rement utiles dans les sc\u00e9narios o\u00f9 la pr\u00e9cision et les valeurs exactes sont n\u00e9cessaires, comme la gestion des stocks, le contr\u00f4le qualit\u00e9 et l'analyse num\u00e9rique.<\/p>\n
Les donn\u00e9es discr\u00e8tes fonctionnent sur le principe de valeurs individuelles et distinctes. Lorsqu\u2019elles sont collect\u00e9es, elles sont g\u00e9n\u00e9ralement structur\u00e9es de mani\u00e8re \u00e0 s\u00e9parer clairement les donn\u00e9es les unes des autres. Par exemple, une liste d\u2019\u00e2ges s\u00e9parerait clairement chaque \u00e2ge en une valeur distincte.<\/p>\n
Les donn\u00e9es peuvent \u00eatre trait\u00e9es \u00e0 l'aide de diff\u00e9rentes m\u00e9thodes statistiques, telles que la distribution de fr\u00e9quence, o\u00f9 la fr\u00e9quence de chaque valeur est enregistr\u00e9e, ou la fonction de masse de probabilit\u00e9, o\u00f9 la probabilit\u00e9 d'apparition de chaque valeur est calcul\u00e9e. La nature des donn\u00e9es discr\u00e8tes n\u00e9cessite souvent des techniques statistiques sp\u00e9cialis\u00e9es.<\/p>\n