Veri, gözlem, ölçüm veya deney yoluyla toplanan ham gerçekler ve rakamlardır. Tek başına anlam ifade etmeyebilir ancak işlendiğinde, analiz edildiğinde ve bağlamına oturtulduğunda anlamlı bilgiye dönüşür. Veri bilimciler ve analistler, kalıpları belirlemek, hipotezleri test etmek ve kararlar almak için çeşitli veri türlerini kullanır. Her veri türü farklı bir amaca hizmet eder ve analiz için farklı yöntemler gerektirir; bu ayrımları anlamak, veri odaklı içgörülere dayanan tüm alanlar için kritik öneme sahiptir.
Veri temel olarak nicel (sayısal) ve nitel (tanımlayıcı) olmak üzere iki ana kategoriye ayrılır. Nicel veri, ölçülebilen veya sayılabilen, sayılarla ifade edilen bilgidir. Bu tür veri, istatistik ve araştırmada yaygın olarak kullanılır ve iki alt kategoriye ayrılır: Ayrık (Discrete) veri, sayılabilir değerlerden oluşur ve genellikle tam sayılardır (örneğin, bir sınıftaki öğrenci sayısı). Sürekli (Continuous) veri ise belirli bir aralıktaki herhangi bir değeri alabilen ölçümleri ifade eder (örneğin, boy veya ağırlık). Nitel veri ise tanımlayıcı özelliklere odaklanır ve genellikle metin veya gözlemlerle ifade edilir. Veri ayrıca yapısal özelliklerine göre de sınıflandırılır: Yapılandırılmış (Structured) veri düzenli ve organize bir formattadır, yapılandırılmamış (Unstructured) veri düzensizdir, yarı yapılandırılmış (Semi-structured) veri ise kısmen organize bir yapıya sahiptir.
Günümüz veri bilimi süreçlerinde kullanılan en ilgili büyük veri (Big Data) türleri arasında işlemsel (transactional), makine (machine), sosyal (social) ve metin (text) verileri bulunur. Büyük verinin üç V'si – Hacim (Volume), Çeşitlilik (Variety) ve Hız (Velocity) – büyük, çeşitli ve hızla üretilen veriyi yönetmenin zorluklarını tanımlar. Bu sınıflandırmalar, veri analistlerinin ve bilimcilerinin doğru araçları ve yöntemleri seçmelerine yardımcı olarak daha etkili içgörüler elde etmelerini sağlar.
Veri türlerini anlamak, doğru analiz yöntemlerini seçerek daha doğru ve değerli içgörüler elde etmenin temelini oluşturur.