डाटा क्या है? यह कितने प्रकार का होता है, डाटा का एनालिसिस कैसे करें?
आज के इस आर्टिकल में हम आपको डाटा क्या है? डाटा की परिभाषा क्या है? डाटा कैसे स्टोर किया जाता है?डाटा कितने प्रकार का होता है? डाटा का एनालिसिस कैसे करें? इसके बारे में बताने वाले हैं। विभिन्न स्रोतों से प्राप्त तथ्यों, टिप्पणियों या मापों के संग्रह को डेटा कहा जाता है। वे कई अलग-अलग रूप ले सकते हैं, जैसे संख्याएं, पाठ, फोटो, ऑडियो या वीडियो, और प्रकृति में या तो गुणात्मक या मात्रात्मक हो सकते हैं। वर्तमान डिजिटल युग में, डेटा एक महत्वपूर्ण संसाधन है जिसका अध्ययन किया जा सकता है और ज्ञान प्राप्त करने, बुद्धिमान विकल्प बनाने और उपन्यास समाधान बनाने के लिए उपयोग किया जा सकता है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग जैसी अत्याधुनिक तकनीकों के विकास के साथ ही डेटा का महत्व बढ़ा है, क्योंकि ये सिस्टम ठीक से काम करने के लिए बड़ी मात्रा में उच्च गुणवत्ता वाले डेटा पर निर्भर करते हैं।
सोशल नेटवर्किंग साइट्स, शोध अध्ययन, वाणिज्यिक लेनदेन और सरकारी संगठनों सहित विभिन्न स्थानों से डेटा एकत्र किया जा सकता है। गोपनीयता की रक्षा करने और विश्वास बनाए रखने के लिए, यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि डेटा को नैतिक और सुरक्षित तरीके से इकट्ठा, रखा और विश्लेषण किया जाता है। कंप्यूटर के निर्माण से, “डेटा” शब्द का उपयोग उन सूचनाओं का वर्णन करने के लिए किया गया है जो या तो कंप्यूटर द्वारा भेजी या संग्रहीत की गई थीं। डेटा के अन्य रूप भी हैं हालांकि यह एकमात्र परिभाषा नहीं है। तो नंबर क्या हैं? डेटा में वे शब्द या संख्याएँ शामिल हो सकती हैं जो कागज़ पर दर्ज की जाती हैं। बाइट्स और बिट्स जो तकनीकी उपकरणों की स्मृति में रखे जाते हैं, या सत्य जो किसी व्यक्ति की स्मृति में बनाए रखा जाता है।
डाटा की परिभाषा
डेटा वह जानकारी है जिसे एक प्रारूप में रूपांतरित किया गया है जो कंप्यूटिंग में स्थानांतरण या प्रसंस्करण के लिए उपयोगी है। डेटा वह जानकारी है जिसे आधुनिक कंप्यूटर और संचार माध्यमों के उपयोग के लिए बाइनरी डिजिटल रूप में परिवर्तित किया गया है। डेटा के विषय का उपयोग एकवचन या बहुवचन में किया जा सकता है। वाक्यांश “कच्चा डेटा” अपने सबसे मौलिक डिजिटल रूप में सूचना को संदर्भित करता है।
सूचना सिद्धांत के अग्रणी माने जाने वाले एक अमेरिकी गणितज्ञ क्लॉड शैनन ने कंप्यूटिंग के संदर्भ में डेटा की अवधारणा के विकास में योगदान दिया। उन्होंने इलेक्ट्रॉनिक सर्किट और दो-मूल्य वाले बूलियन तर्क के उपयोग के आधार पर बाइनरी डिजिटल धारणाएं पेश कीं। आधुनिक कंप्यूटिंग में उपयोग किए जाने वाले प्रोसेसर, सेमीकंडक्टर मेमोरी, डिस्क ड्राइव और कई अन्य परिधीय उपकरण सभी बाइनरी डिजिट प्रतिनिधित्व पर आधारित हैं। पंच कार्ड शुरुआती कंप्यूटरों के लिए प्राथमिक डेटा और नियंत्रण इनपुट थे, इसके बाद चुंबकीय टेप और हार्ड डिस्क आते थे।
डाटा कैसे स्टोर किया जाता है?
इससे ऊपर के लेख में हमने आपको डाटा क्या है? इसके बारे में विस्तार के साथ बताया है। अब हम आपको डाटा कैसे स्टोर किया जाता है? इसके बारे में बताते हैं। कंप्यूटर बाइनरी मानों के रूप में वीडियो, चित्र, ध्वनि और पाठ सहित डेटा का प्रतिनिधित्व करने के लिए केवल दो संख्याओं 1 और 0 के पैटर्न का उपयोग करते हैं। डेटा की सबसे छोटी इकाई बिट होती है, जिसका केवल एक मान होता है। आठ बाइनरी अंक एक बाइट बनाते हैं। मेगाबाइट्स और गीगाबाइट्स स्टोरेज और मेमोरी को मापने के लिए उपयोग की जाने वाली इकाइयाँ हैं।
डेटा के प्रकार और इसके इच्छित उपयोग के आधार पर, कई प्रकार के डेटा को सहेजा जा सकता है। डेटा भंडारण के लिए लोकप्रिय तकनीकों में से कुछ निम्न हैं।
- हार्ड डिस्क ड्राइव (HDDs) मूर्त वस्तुएं हैं जो डेटा स्टोर करने के लिए स्पिनिंग डिस्क का उपयोग करती हैं। कंप्यूटर और अन्य इलेक्ट्रॉनिक गैजेट अक्सर उनका इस्तेमाल करते हैं।
- सॉलिड-स्टेट ड्राइव (एसएसडी): वे एचडीडी के बराबर हैं लेकिन फ्लैश मेमोरी में डेटा स्टोर करते हैं। हालांकि वे अक्सर अधिक महंगे होते हैं, वे एचडीडी की तुलना में तेज़ और अधिक भरोसेमंद होते हैं।
- ऑनलाइन स्टोरेज सिस्टम जो उपयोगकर्ताओं को डेटा को दूरस्थ रूप से स्टोर और एक्सेस करने देते हैं, उन्हें इस संदर्भ में “क्लाउड स्टोरेज” कहा जाता है। गूगल ड्राइव, ड्रॉपबॉक्स और आईक्लाउड इसके कुछ उदाहरण हैं।
- बाहरी स्टोरेज डिवाइस डेटा को स्टोर और ट्रांसफर करने के लिए इन्हें कंप्यूटर या अन्य डिवाइस से जोड़ा जा सकता है। उदाहरणों में यूएसबी ड्राइव, एसडी कार्ड और बाहरी हार्ड ड्राइव शामिल हैं।
- डाटाबेस सिस्टम सॉफ्टवेयर प्रोग्राम हैं जो बड़ी मात्रा में संगठित डेटा को संग्रहित और प्रबंधित करने के उद्देश्य से बनाए गए हैं। Oracle, Microsoft SQL Server और MySQL इसके कुछ उदाहरण हैं।
डाटा के प्रकार
ऊपर के लेख में हमने आपको डाटा क्या है? इसके बारे में विस्तार के साथ बताया है। अब हम आपको डाटा के प्रकार के बारे में बताते हैं। डेटा कई प्रकार के होते हैं, जैसे:-
- गुणात्मक डेटा- इस प्रकार की जानकारी संख्यात्मक नहीं होती है और अक्सर एक मनमानी गुणवत्ता होती है। उदाहरणों में लोगों के दृष्टिकोण, कार्यों और विचारों का सारांश शामिल है।
- मात्रात्मक डेटा- वह डेटा जिसे गणितीय और सांख्यिकीय तकनीकों का उपयोग करके मापा और विश्लेषण किया जा सकता है, उसे मात्रात्मक डेटा कहा जाता है। लोगों की आयु, आय और शिक्षा के स्तर के बारे में डेटा इसके कुछ उदाहरण हैं।
- जिन डेटा को वर्गीकृत किया जा सकता है उनमें अलग-अलग श्रेणियां या लिंग, जाति या व्यवसाय जैसे समूह शामिल हैं।
- निरंतर डेटा, जैसे ऊंचाई या वजन, एक निर्दिष्ट सीमा के भीतर कोई भी मान हो सकता है।
- समय-श्रृंखला प्रारूप में समय-समय पर एकत्र किए गए डेटा का विश्लेषण प्रवृत्तियों और पैटर्न के लिए किया जा सकता है।
- इस प्रकार का डेटा, स्थानिक डेटा के रूप में जाना जाता है, इसका उपयोग मानचित्र बनाने और स्थानिक संबंधों की जांच करने के लिए किया जा सकता है। यह भौगोलिक स्थानों से जुड़ा हुआ है।
- बड़ा डेटा: ये बहुत बड़े डेटासेट हैं जो पारंपरिक तकनीकों के साथ प्रक्रिया और विश्लेषण करने के लिए चुनौतीपूर्ण हैं।
- मेटाडेटा- डेटा जो अन्य डेटा के बारे में विवरण प्रदान करता है, जैसे निर्माण की तिथि और समय, जिस प्रारूप में इसे रखा गया है, और इसका स्रोत, मेटाडेटा के रूप में जाना जाता है।
डेटा के विभिन्न रूपों के लिए आवश्यक विश्लेषण और भंडारण की तकनीक भिन्न हो सकती है, इस प्रकार कार्य के लिए सही डेटा प्रकार का चयन करना महत्वपूर्ण है।
डाटा का एनालिसिस कैसे करें?
आपने ऊपर के लेख में डाटा क्या है? इसके बारे में जाना। अब हम आपको डाटा का एनालिसिस कैसे करें इसके बारे में बताते हैं। डेटा विश्लेषण डेटा का वर्णन और प्रदर्शन, सारांश और आकलन और आकलन करने के लिए तार्किक और/या सांख्यिकीय दृष्टिकोण का व्यवस्थित अनुप्रयोग है। शमू और रेसनिक (2003) के अनुसार, कई विश्लेषणात्मक तकनीकें “डेटा से आगमनात्मक निष्कर्ष निकालने और शोर (डेटा में निहित सांख्यिकीय उतार-चढ़ाव) से संकेत (रुचि की घटना) को अलग करने का एक तंत्र प्रदान करती हैं।”
हालांकि गुणात्मक अनुसंधान के लिए डेटा विश्लेषण में सांख्यिकीय तकनीकों का उपयोग किया जा सकता है, विश्लेषण अक्सर एक सतत प्रक्रिया में बदल जाता है जहां डेटा लगातार एकत्र किया जाता है और वस्तुतः समवर्ती रूप से संसाधित किया जाता है। इसके अलावा, संपूर्ण डेटा संग्रह अवधि के दौरान, शोधकर्ता आमतौर पर टिप्पणियों में पैटर्न की तलाश करते हैं (सेवेनी, रॉबिन्सन, 2004)। उपयोग किए गए गुणात्मक दृष्टिकोण का प्रकार (क्षेत्र अध्ययन, नृवंशविज्ञान सामग्री विश्लेषण, मौखिक इतिहास, जीवनी, विनीत अनुसंधान), साथ ही डेटा के प्रकार, विश्लेषण के प्रारूप (फ़ील्ड नोट्स, दस्तावेज़, ऑडियोटेप, वीडियोटेप) को प्रभावित करते हैं।
पूछे गए प्रश्न (FAQs)
प्रश्न- आसान शब्दों में जाने डाटा क्या है?
उत्तर- डेटा ऐसी जानकारी है जैसे तथ्यों और संख्याओं का उपयोग किसी चीज़ का विश्लेषण करने या निर्णय लेने के लिए किया जाता है। कंप्यूटर डेटा एक रूप में सूचना है जिसे कंप्यूटर द्वारा संसाधित किया जा सकता है।
प्रश्न-एक्सेल में डाटा कितने प्रकार के होते हैं?
उत्तर- एक्सेल डेटा टाइप्स माइक्रोसॉफ्ट एक्सेल में चार अलग-अलग प्रकार के वैल्यू हैं. डेटा चार प्रकार के होते हैं टेक्स्ट, नंबर, लॉजिकल और एरर. इसके प्रत्येक प्रकार के साथ आप अलग-अलग कार्य कर सकते हैं. इसलिए हमारे लिए यह जानना महत्वपूर्ण है कि किसका उपयोग करना है और कब उपयोग करना है।
प्रश्न- डेटा के 2 मुख्य प्रकार क्या हैं?
उत्तर- मात्रात्मक और गुणात्मक डेटा दो मुख्य रूप हैं और दोनों समान रूप से महत्वपूर्ण हैं। सामर्थ्य, महत्व या मूल्य को दर्शाने के लिए आप दोनों प्रकार का प्रयोग करते हैं।
प्रश्न- कौन सा डेटा सबसे अच्छा परिभाषित करता है?
उत्तर- कंप्यूटर में संग्रहीत या उपयोग की जाने वाली जानकारी को डेटा कहा जाता है। एक शोध लेख के लिए एकत्रित की गई जानकारी एक प्रकार का डेटा है।
निष्कर्ष
आज के इस आर्टिकल में हमने आपको डाटा क्या है? यह कितने प्रकार का होता है, डाटा का एनालिसिस कैसे करें? इसके बारे में विस्तार के साथ बताया है। उम्मीद करता हूँ आपको डाटा क्या है? इसके बारे में समझ आ गया होगा। यदि आप प्रतिदिन यूजफुल आर्टिकल के बारे में जानना चाहते हैं तो आप “हमारा सपोर्ट” वेबसाइट पर विजिट करते रहिए। ताकि आपको हर रोज आने वाले आर्टिकल के बारे में जानकारी मिलती रहे। यदि आपको यह जानकारी अच्छी लगी तो आप अपने दोस्तों के इसे शेयर जरूर करें। इसी प्रकार की नई नई जानकारी पाने के लिए जुड़े रहिए “हमारा सपोर्ट” वेबसाइट के साथ तब तक के लिए धन्यवाद।
