કોઈ વસ્તુ પર સંશોધન કરવું એ સરળ કાર્ય નથી. ડેટા એકત્રિત કરવા માટે તમારે સેંકડો સ્રોતોનો ઇન્ટરવ્યુ લેવાની જરૂર છે, અને પછી તેના દ્વારા સૉર્ટ કરવાનું શરૂ કરવા માટે તે મોટા પ્રમાણમાં ડેટાને સુઘડ રીતે જૂથબદ્ધ કરો.

પરંતુ તમે તમારા મૂલ્યવાન ડેટાને કેવી રીતે જૂથબદ્ધ કરશો? જવાબ છે: ટેબલ દ્વારા.

વાત એ છે કે, ટેબલ બનાવતી વખતે લોકો સામાન્ય રીતે પંક્તિઓ અને કૉલમ વચ્ચે મૂંઝવણ અનુભવે છે. કૉલમ અને પંક્તિઓનો ઉપયોગ MS Excel અને અન્ય સોફ્ટવેરમાં પણ થાય છે જેનો આપણે સામાન્ય રીતે દરરોજ ઉપયોગ કરીએ છીએ.

તેથી, આ લેખ તમને બંને વચ્ચે તફાવત કરવામાં મદદ કરશે.

ડેટા શું છે?

અમે શરૂ કરીએ તે પહેલાં, ડેટા અને માહિતી વચ્ચેના તફાવતને સમજવું મહત્વપૂર્ણ છે. જ્યારે તેઓ સામાન્ય રીતે એકબીજાના બદલે વાપરવામાં આવે છે, તેઓ જુદી જુદી વસ્તુઓનો સંદર્ભ આપે છે.

ડેટા એ વ્યક્તિ, સ્થળ અથવા ઘટના વિશે એકત્ર કરાયેલા કાચા તથ્યોનો સંદર્ભ આપે છે. તે ચોક્કસ નથી અને ખૂબ જ સ્પષ્ટ છે. વધુમાં, સંશોધકો સ્વીકારે છે કે તેમના એકત્રિત ડેટાનો મોટો ભાગ અપ્રસ્તુત અથવા નકામો હોઈ શકે છે.

તો સંશોધકો ડેટા કેવી રીતે એકત્ર કરે છે?

સારું, અગાઉના રેકોર્ડ્સ તેમજ સંશોધકના પોતાના અવલોકનો પર જઈને ડેટા એકત્રિત કરવામાં આવે છે.

માહિતી એકત્રિત કરવાની સૌથી કાર્યક્ષમ રીત એ છે કે કોઈ પૂર્વધારણા (અથવા સિદ્ધાંત)ની માન્યતા ચકાસવા માટે પ્રયોગો હાથ ધરવા .

સંશોધકો બે પ્રકારના ડેટા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે:

1. પ્રાથમિક ડેટા (ગુણાત્મક, જથ્થાત્મક)
2. સેકન્ડરી ડેટા(આંતરિક, બાહ્ય)

અભ્યાસ મુજબ, પ્રાથમિક ડેટા નો સંદર્ભ આપે છે “સંશોધક, સર્વેક્ષણો, ઇન્ટરવ્યુ, પ્રયોગો, દ્વારા જનરેટ કરવામાં આવેલ ડેટા ખાસ કરીને હાથ પર સંશોધન સમસ્યાને સમજવા અને ઉકેલવા માટે રચાયેલ છે ."

જ્યારે સેકન્ડરી ડેટા એ "મોટી સરકારી સંસ્થાઓ, આરોગ્યસંભાળ સુવિધાઓ, વગેરે દ્વારા જનરેટ કરવામાં આવેલ વર્તમાન ડેટા છે. સંસ્થાકીય રેકોર્ડ રાખવાનો એક ભાગ.”

ગુણાત્મક ડેટાનો સંદર્ભ છે અલગ ડેટા , એટલે કે મનપસંદ રંગ, ભાઈ-બહેનોની સંખ્યા અને રહેઠાણનો દેશ જેવો ડેટા. બીજી તરફ, જથ્થાત્મક ડેટા સતત ડેટા નો સંદર્ભ આપે છે, જેમ કે ઊંચાઈ, વાળની ​​લંબાઈ અને વજન.

માહિતી શું છે?

માહિતી એ વ્યક્તિ, સ્થળ અથવા ઘટના વિશે સાબિત થયેલા તથ્યોનો સંદર્ભ આપે છે અને જોડાણો અથવા વલણો શોધવા માટે ડેટાની પ્રક્રિયા અને વિશ્લેષણ દ્વારા મેળવવામાં આવે છે.

એક છેલ્લો તફાવત બંને વચ્ચે એ છે કે ડેટા અસંગઠિત છે, જ્યારે માહિતીનું આયોજન કોષ્ટકોમાં થાય છે.

માહિતીના ચાર મુખ્ય પ્રકાર છે:

<9 તથ્યલક્ષી – માહિતી કે જે માત્ર તથ્યોનો ઉપયોગ કરે છે
1. વિશ્લેષણાત્મક – માહિતી જે તથ્યોનું વિશ્લેષણ કરે છે અને સમજાવે છે
2. વિષયાત્મક – માહિતી જે એક દૃષ્ટિબિંદુ સાથે વહેવાર કરે છે
3. ઉદ્દેશ – માહિતી કે જે બહુવિધ દૃષ્ટિબિંદુઓ અને સિદ્ધાંતોથી સંબંધિત છે

એકત્ર કરાયેલ ડેટાના આધારે, મેળવેલ માહિતીનો પ્રકારબદલાશે.

પંક્તિઓ VS કૉલમ્સ

પંક્તિઓ અને કૉલમ આના જેવા દેખાય છે!

પંક્તિઓ શું છે?

ડેટા રજૂ કરવા માટે પંક્તિઓ અને કૉલમનો ઉપયોગ કરવો જરૂરી છે. પંક્તિઓ અને કૉલમ્સમાં ડેટાને સૉર્ટ કરીને, સંશોધક તેમના ડેટામાં સંભવિત જોડાણોનું અવલોકન કરી શકે છે, તેમજ તેને વધુ પ્રસ્તુત કરી શકે છે.

પરંતુ પંક્તિઓ અને કૉલમ્સ બરાબર શું છે?

પંક્તિઓ કોષ્ટકમાં આડી રેખાઓનો સંદર્ભ આપે છે, જે ડાબેથી જમણે ચાલે છે, તેમના મથાળા સાથે અને સૌથી ડાબી બાજુ ટેબલ.

તમે એક પંક્તિને એક રેખા તરીકે ચિત્રિત કરી શકો છો જે એક રૂમથી બીજા રૂમ સુધી આડી રીતે વિસ્તરે છે, અથવા તો મૂવી થિયેટરની બેઠકો જે હોલના એક છેડાથી બીજા છેડા સુધી જાય છે.

ધારો કે તમારે તમારા પડોશના લોકોની ઉંમરની યાદી કરવાની જરૂર છે. તમે આને આ રીતે લખશો:

ડેટા નમૂનાની પંક્તિઓ

આમાં કિસ્સામાં, "વય" પંક્તિ માટે મથાળા તરીકે કાર્ય કરે છે, જ્યારે ડેટા ડાબેથી જમણે વાંચવામાં આવે છે.

એમએસ એક્સેલમાં પણ પંક્તિઓનો ઉપયોગ થાય છે. ત્યાં 104,576 પંક્તિઓ ઉપલબ્ધ છે, જે આશા છે કે તમારો બધો ડેટા સમાવવા માટે પૂરતી છે, અને આ બધી પંક્તિઓ સંખ્યાઓ દ્વારા લેબલ કરેલી છે.

પંક્તિઓમાં અન્ય કાર્યો પણ છે.

મેટ્રિસીસમાં, પંક્તિ આડી એન્ટ્રીઓનો ઉલ્લેખ કરે છે, જ્યારે ડેટાબેઝ સોફ્ટવેર જેમ કે એમએસ એક્સેસમાં, એક પંક્તિ (જેને રેકોર્ડ પણ કહેવાય છે) એ વિવિધ ડેટા ફીલ્ડથી બનેલી હોય છે.એકલ વ્યક્તિ.

કૉલમ શું છે?

કૉલમ્સ કોષ્ટકમાં ઊભી રેખાઓનો સંદર્ભ આપે છે, જે ઉપરથી નીચે સુધી ચાલે છે. કૉલમને કેટેગરીના આધારે તથ્યો, આંકડાઓ અથવા કોઈપણ અન્ય વિગતોના વર્ટિકલ ડિવિઝન તરીકે વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવે છે.

કોષ્ટકમાં, ઉલ્લેખિત ડેટા દ્વારા વાંચકોને સરળતાથી સૉર્ટ કરવામાં મદદ કરવા માટે કૉલમને રેખાઓ દ્વારા અલગ કરવામાં આવે છે. .

માનીએ છીએ કે આપણે ઉપરની પંક્તિમાં કૉલમ ઉમેરીએ છીએ:

કૉલમમાં પ્રસ્તુત ડેટા

નોંધ લો કે ઉપરથી નીચે સુધી વાંચવું કેટલું સરળ છે ડાબેથી જમણે બદલે.

વધુમાં, ફક્ત કૉલમ ઉમેરવાથી પૃષ્ઠ પર લેવાયેલી જગ્યાની માત્રામાં ઘટાડો થયો છે, જે ડેટાને વધુ આકર્ષક બનાવે છે.

તેથી કૉલમ અતિ મહત્વના છે, કારણ કે તેમના વિના, માહિતીનો ભાગ કઈ શ્રેણીનો છે તે સમજવું લગભગ અશક્ય છે.

અહીં અમે ઉમેર્યું છે પંક્તિઓ અને કૉલમ વચ્ચેનો તફાવત તમને સંક્ષિપ્તમાં સમજાવવા માટેનો વિડિયો:

પંક્તિઓ અને કૉલમ્સ સમજાવેલ

એમએસ એક્સેલ જેવી સ્પ્રેડશીટ્સમાં, કૉલમ્સ વર્ટિકલનો સંદર્ભ આપે છે 'સેલ્સ'ની લાઇન , અને દરેક કૉલમને ક્યાં તો એક અક્ષર અથવા અક્ષરોના જૂથ સાથે લેબલ કરવામાં આવે છે, જે A થી XFD સુધીની રેન્જ ધરાવે છે (એટલે ​​કે એક એક્સેલ પૃષ્ઠમાં કુલ 16,384 કૉલમ છે) .

ડેટાબેસેસમાં, જેમ કેMS એક્સેસ, કૉલમને ફીલ્ડ પણ કહેવામાં આવે છે, અને તે જૂથ ડેટાને મદદ કરવા માટે એક લાક્ષણિકતા અથવા શ્રેણી ધરાવે છે.

મેટ્રિસિસમાં પંક્તિઓ અને કૉલમનો પણ ઉપયોગ થાય છે. મેટ્રિક્સ એ લંબચોરસ એરેમાં સેટ કરેલી સંખ્યાઓનો સમૂહ છે, જેમાં દરેક વ્યક્તિગત એકમને તત્વ કહેવામાં આવે છે.

ચાલો નીચેના મેટ્રિક્સ જોઈએ:

મેટ્રિસીસને સમજવું

આ મેટ્રિક્સમાં, 1, 6, 10, અને 15 પ્રથમ સ્તંભનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે, જ્યારે 1, 5, 10 અને 5 પ્રથમ પંક્તિનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે. મેટ્રિસિસને યોગ્ય રીતે ઉકેલવા માટે, તમારે પંક્તિઓ અને કૉલમ્સને સમજવાની જરૂર છે.

મેટ્રિસિસ આપણા જીવનનો ખૂબ જ મહત્વપૂર્ણ ભાગ બનાવે છે, કારણ કે તેનો ઉપયોગ ઘણી વિડિઓ ગેમ્સ, બિઝનેસ એનાલિટિક્સ અને ડિજિટલમાં પણ થાય છે. સુરક્ષા.

પંક્તિઓ અને કૉલમનો બીજો ઉપયોગ ડેટાબેસેસમાં છે.

આ લેખમાં અમે તેનો ટૂંકમાં ઉલ્લેખ કર્યો છે, પરંતુ ડેટાબેઝ બરાબર શું છે?

ડેટાબેઝ એ ડેટાનો ગોઠવાયેલ સંગ્રહ અથવા સામાન્ય રીતે કોમ્પ્યુટર સિસ્ટમમાં સંગ્રહિત સંરચિત માહિતી છે.

એક ડેટાબેઝ જે તમે જાણતા હશો તે તમારી શાળા દ્વારા બનાવવામાં આવેલ ડેટાબેઝ છે. . શાળાના ડેટાબેઝમાં વિદ્યાર્થીનું નામ અને છેલ્લું નામ, તેમના વિષયો અને તેમની સ્નાતકની તારીખ હોય છે.

સેમ્પલ ડેટાબેઝ

ઉપરોક્ત ઉદાહરણ યુનિવર્સિટીનો મૂળભૂત ડેટાબેઝ છે. કૉલમ પ્રથમ નામ, છેલ્લું નામ, મુખ્ય અને સ્નાતક વર્ષ છે, જ્યારે પંક્તિઓમાં દરેક વિદ્યાર્થી વિશેનો તમામ સંબંધિત ડેટા શામેલ છે.

ડેટા કેવી રીતે રજૂ કરવામાં આવે છે?

ડેટા બહુવિધ રીતે રજૂ કરી શકાય છે; વર્ગીકરણ, ટેબ્યુલેશન અથવા આલેખ દ્વારા.

આ લેખ માટે, જો કે, અમે ફક્ત ટેબ્યુલેશન પદ્ધતિ જોઈશું. ટેબ્યુલેશન પદ્ધતિનો ઉપયોગ પંક્તિઓ અને કૉલમ્સના કોમ્પેક્ટ કોષ્ટકમાં ડેટા પ્રસ્તુત કરવા માટે થાય છે, જે તેને વધુ આકર્ષક અને સમજવામાં સરળ બનાવે છે.

4>સીરીયલ નંબર નામ ઉંમર (વર્ષ) મનપસંદ રંગ 1 લુસી 12 બ્લુ <18 2 જેમ્સ 14 ગ્રે

ડેટા પ્રેઝન્ટેશન સેમ્પલ

મથાળાઓ કૉલમ માટે છે, જ્યારે પેટા-મથાળાઓ પંક્તિઓ માટે છે. ટેબ્યુલેશન પદ્ધતિ અવિશ્વસનીય રીતે ઉપયોગી છે, કારણ કે તે સંબંધિત ડેટાને નજીક લાવે છે, આમ આંકડાકીય વિશ્લેષણ અને અર્થઘટનમાં મદદ કરે છે.

નિષ્કર્ષમાં

પરંપરાગત ક્રમમાં મૂલ્યવાન ડેટાને જૂથબદ્ધ કરવા માટે મહત્વપૂર્ણ છે માહિતીને સમજવામાં સરળ બનાવો. હવે જ્યારે આપણે પંક્તિઓ અને કૉલમ વચ્ચેનો તફાવત જાણીએ છીએ, તે મુજબ સ્પ્રેડશીટમાં તેનો ઉપયોગ કરવો મહત્વપૂર્ણ છે.

પંક્તિઓ અને કૉલમનો ઉપયોગ સ્પ્રેડશીટમાં કોષોની શ્રેણીમાં માહિતીને આડી અને ઊભી રીતે મૂકવાનું સરળ બનાવે છે.

વધુમાં, આ પંક્તિઓ અને કૉલમ મેટ્રિસિસ અને અન્ય વિવિધ ડેટામાં પણ મહત્વપૂર્ણ ભૂમિકા ભજવે છેએસેમ્બલ પ્રવૃત્તિઓ.

તેથી, પંક્તિઓ અને કૉલમ્સનો ઉપયોગ તે જે શ્રેણીઓ સાથે સંબંધિત છે તે સ્વીકારવા અને ડેટા એકત્ર કરવા માટે જરૂરી છે.

સમાન લેખો:

આ લેખની વેબ સ્ટોરી જોવા માટે અહીં ક્લિક કરો.