कुछ शोध करना कोई आसान काम नहीं है। आपको डेटा एकत्र करने के लिए सैकड़ों स्रोतों का साक्षात्कार करने की आवश्यकता है, और फिर उस विशाल मात्रा में डेटा को व्यवस्थित तरीके से व्यवस्थित करना शुरू करें।

लेकिन आप अपने मूल्यवान डेटा को कैसे समूहित करेंगे? उत्तर है: तालिका के माध्यम से।

बात यह है कि टेबल बनाते समय लोग आमतौर पर पंक्तियों और स्तंभों के बीच भ्रमित हो जाते हैं। एमएस एक्सेल और अन्य सॉफ्टवेयर में भी कॉलम और रो का उपयोग किया जाता है जो हम आम तौर पर हर दिन उपयोग करते हैं।

इसलिए, यह लेख आपको दोनों के बीच अंतर करने में मदद करेगा।

डेटा क्या है?

शुरू करने से पहले, डेटा और जानकारी के बीच के अंतर को समझना ज़रूरी है। जबकि वे आम तौर पर एक दूसरे के स्थान पर उपयोग किए जाते हैं, वे अलग-अलग चीजों को संदर्भित करते हैं।

डेटा किसी व्यक्ति, स्थान या घटना के बारे में एकत्रित कच्चे तथ्यों को संदर्भित करता है। यह विशिष्ट नहीं है और बहुत नंगे हैं। इसके अलावा, शोधकर्ता स्वीकार करते हैं कि उनके एकत्र किए गए डेटा का बड़ा हिस्सा अप्रासंगिक या बेकार हो सकता है।

तो शोधकर्ता डेटा कैसे एकत्र करते हैं?

ठीक है, डेटा पिछले रिकॉर्ड के साथ-साथ शोधकर्ता की अपनी टिप्पणियों पर जाकर एकत्र किया जाता है।

किसी परिकल्पना (या सिद्धांत) की वैधता का परीक्षण करने के लिए, प्रयोग करना डेटा एकत्र करने का सबसे कुशल तरीका है।

शोधकर्ता दो प्रकार के डेटा पर ध्यान केंद्रित करते हैं:

1. प्राथमिक डेटा (गुणात्मक, मात्रात्मक)
2. माध्यमिक डेटा(आंतरिक, बाहरी)

अध्ययनों के अनुसार, प्राथमिक डेटा "डेटा जो शोधकर्ता, सर्वेक्षण, साक्षात्कार, प्रयोग द्वारा उत्पन्न किया गया है, को संदर्भित करता है। विशेष रूप से हाथ में अनुसंधान समस्या को समझने और हल करने के लिए डिज़ाइन किया गया ।"

जबकि द्वितीयक डेटा "मौजूदा डेटा है जो बड़े सरकारी संस्थानों, स्वास्थ्य सुविधाओं आदि द्वारा उत्पन्न किया गया है। संगठनात्मक रिकॉर्ड रखने का हिस्सा।"

गुणात्मक डेटा असतत डेटा को संदर्भित करता है, जिसका अर्थ है पसंदीदा रंग, भाई-बहनों की संख्या और निवास का देश जैसे डेटा। दूसरी ओर, मात्रात्मक डेटा निरंतर डेटा को संदर्भित करता है, जैसे कि ऊंचाई, बालों की लंबाई और वजन।

जानकारी क्या है?

जानकारी किसी व्यक्ति, स्थान या घटना के बारे में सिद्ध तथ्यों को संदर्भित करती है और कनेक्शन या रुझान खोजने के लिए डेटा को संसाधित और विश्लेषण करके प्राप्त की जाती है।

एक आखिरी अंतर इन दोनों के बीच यह है कि डेटा असंगठित है, जबकि जानकारी तालिकाओं में व्यवस्थित है।

सूचना के चार मुख्य प्रकार हैं:

<9 तथ्यात्मक - जानकारी जो केवल तथ्यों का उपयोग करती है
1. विश्लेषणात्मक - जानकारी जो तथ्यों का विश्लेषण और व्याख्या करती है
2. व्यक्तिपरक - जानकारी जो एक दृष्टिकोण से संबंधित है
3. उद्देश्य - ऐसी जानकारी जो कई दृष्टिकोणों और सिद्धांतों से संबंधित है

एकत्रित डेटा के आधार पर, प्राप्त की गई जानकारी का प्रकारबदल जाएगा।

पंक्तियाँ बनाम कॉलम

पंक्तियाँ और कॉलम इस तरह दिखते हैं!

पंक्तियाँ क्या होती हैं?

डेटा प्रस्तुत करने के लिए पंक्तियों और स्तंभों का उपयोग करना आवश्यक है। डेटा को पंक्तियों और स्तंभों में क्रमबद्ध करके, एक शोधकर्ता अपने डेटा में संभावित कनेक्शनों का निरीक्षण कर सकता है, साथ ही इसे अधिक प्रस्तुत करने योग्य बना सकता है।

लेकिन वास्तव में पंक्तियाँ और स्तंभ क्या हैं?

पंक्तियाँ एक तालिका में क्षैतिज रेखाओं को संदर्भित करती हैं, जो बाएँ से दाएँ चलती हैं, उनके शीर्षक और सबसे बाईं ओर टेबल।

आप एक पंक्ति को एक कमरे से दूसरे कमरे तक क्षैतिज रूप से फैली हुई रेखा के रूप में या मूवी थियेटर की उन सीटों के रूप में चित्रित कर सकते हैं जो हॉल के एक छोर से दूसरे छोर तक जाती हैं।

मान लें कि आपको अपने आस-पड़ोस के लोगों की उम्र सूचीबद्ध करनी है। आप इसे इस तरह लिखेंगे:

डेटा नमूने की पंक्तियां

इसमें मामला, "आयु" पंक्ति के शीर्षक के रूप में कार्य करता है, जबकि डेटा को बाएं से दाएं पढ़ा जाता है।

MS Excel में Rows का भी इस्तेमाल होता है। 104,576 पंक्तियाँ उपलब्ध हैं, जो उम्मीद है कि आपके सभी डेटा को शामिल करने के लिए पर्याप्त हैं, और इन सभी पंक्तियों को संख्याओं द्वारा लेबल किया गया है।

पंक्तियों के अन्य कार्य भी होते हैं।

मैट्रिसेस में, एक पंक्ति क्षैतिज प्रविष्टियों को संदर्भित करती है, जबकि एमएस एक्सेस जैसे डेटाबेस सॉफ़्टवेयर में, एक पंक्ति (जिसे रिकॉर्ड भी कहा जाता है) एक के बारे में विभिन्न डेटा फ़ील्ड से बना होता हैअकेला व्यक्ति।

कॉलम क्या होते हैं?

कॉलम तालिका में खड़ी रेखाओं को संदर्भित करते हैं, जो ऊपर से नीचे की ओर चलती हैं। कॉलम को श्रेणी के आधार पर तथ्यों, आंकड़ों या किसी अन्य विवरण के लंबवत विभाजन के रूप में परिभाषित किया जाता है। .

यह मानते हुए कि हम उपरोक्त पंक्ति में कॉलम जोड़ते हैं:

डेटा एक कॉलम में प्रस्तुत किया गया है

ध्यान दें कि इसे ऊपर से नीचे तक पढ़ना कितना आसान है बाएँ से दाएँ के बजाय।

इसके अलावा, केवल एक कॉलम जोड़ने से पृष्ठ पर ली गई जगह की मात्रा कम हो जाती है, जिससे डेटा आंखों के लिए अधिक आकर्षक हो जाता है।

इसलिए कॉलम अविश्वसनीय रूप से महत्वपूर्ण हैं, क्योंकि उनके बिना, यह समझना लगभग असंभव होगा कि डेटा का एक टुकड़ा किस श्रेणी का है।

यहां हमने एक जोड़ा है पंक्तियों और स्तंभों के बीच के अंतर को संक्षिप्त रूप से समझाने के लिए वीडियो:

पंक्तियों और स्तंभों की व्याख्या

MS Excel जैसी स्प्रेडशीट में, स्तंभ एक ऊर्ध्वाधर को संदर्भित करते हैं 'कोशिकाओं' की रेखा , और प्रत्येक कॉलम को या तो एक अक्षर या अक्षरों के समूह के साथ लेबल किया जाता है, जो A से XFD तक होता है (जिसका अर्थ है कि एक एक्सेल पेज में कुल 16,384 कॉलम हैं) ।

डेटाबेस में, जैसेएमएस एक्सेस, एक कॉलम को एक फ़ील्ड भी कहा जाता है, और इसमें समूह डेटा की सहायता के लिए एक विशेषता या श्रेणी होती है।

मैट्रिसेस में पंक्तियों और स्तंभों का भी उपयोग किया जाता है। एक मैट्रिक्स एक आयताकार सरणी में सेट संख्याओं का एक समूह है, जिसमें प्रत्येक व्यक्तिगत इकाई को एक तत्व कहा जाता है।

निम्न मैट्रिक्स पर नजर डालते हैं:

मैट्रिसेस को समझना

इस मैट्रिक्स में, 1, 6, 10, और 15 पहले कॉलम का प्रतिनिधित्व करते हैं, जबकि 1, 5, 10 और 5 पहली पंक्ति का प्रतिनिधित्व करते हैं। मैट्रिसेस को ठीक से हल करने के लिए, आपको पंक्तियों और कॉलमों को समझने की आवश्यकता है।

मैट्रिसेस हमारे जीवन का एक बहुत ही महत्वपूर्ण हिस्सा हैं, क्योंकि उनका उपयोग कई वीडियो गेम, बिजनेस एनालिटिक्स और यहां तक ​​कि डिजिटल में भी किया जाता है। सुरक्षा।

पंक्तियों और स्तंभों का एक अन्य उपयोग डेटाबेस में है।

हमने इस लेख में उनका संक्षेप में उल्लेख किया है, लेकिन वास्तव में डेटाबेस क्या हैं?

एक डेटाबेस डेटा का एक व्यवस्थित संग्रह है, या संरचित जानकारी आमतौर पर एक कंप्यूटर सिस्टम में संग्रहीत होती है।

एक डेटाबेस जिसके बारे में आप जानते होंगे वह आपके स्कूल द्वारा बनाया गया डेटाबेस है . एक स्कूल के डेटाबेस में एक छात्र का पहला और अंतिम नाम, उनके विषय और उनकी स्नातक तिथि शामिल होती है।

नमूना डेटाबेस

उपरोक्त उदाहरण एक विश्वविद्यालय का एक बुनियादी डेटाबेस है। कॉलम प्रथम नाम, अंतिम नाम, प्रमुख और स्नातक वर्ष हैं, जबकि पंक्तियों में प्रत्येक छात्र के बारे में सभी प्रासंगिक डेटा शामिल हैं।

डेटा कैसे प्रस्तुत किया जाता है?

डेटा को कई तरीकों से प्रस्तुत किया जा सकता है; वर्गीकरण, सारणीकरण, या रेखांकन के माध्यम से।

हालांकि, इस लेख के लिए, हम केवल सारणीकरण पद्धति को देखेंगे। सारणीकरण पद्धति का उपयोग डेटा को पंक्तियों और स्तंभों की एक कॉम्पैक्ट तालिका में प्रस्तुत करने के लिए किया जाता है, जिससे यह अधिक आकर्षक और समझने में आसान हो जाता है।

डेटा को शीर्षकों (डेटा प्रकार) और उप-शीर्षकों (सीरियल नंबर) द्वारा व्यवस्थित किया जाता है, उदाहरण के लिए:

डेटा प्रस्तुति नमूना

शीर्षक कॉलम के लिए हैं, जबकि उप-शीर्षक पंक्तियों के लिए हैं। सारणीकरण विधि अविश्वसनीय रूप से उपयोगी है, क्योंकि यह प्रासंगिक डेटा को एक साथ लाती है, इस प्रकार सांख्यिकीय विश्लेषण और व्याख्या में मदद करती है। जानकारी को समझना आसान बनाएं। अब जब हम पंक्तियों और स्तंभों के बीच के अंतर को जानते हैं, तो उनके अनुसार स्प्रेडशीट में उनका उपयोग करना महत्वपूर्ण है।

पंक्तियों और स्तंभों के उपयोग से किसी स्प्रेडशीट में सेल की श्रृंखला में जानकारी को क्षैतिज और लंबवत रूप से रखना आसान हो जाता है।

इसके अलावा, ये पंक्तियां और कॉलम मैट्रिक्स और अन्य विभिन्न डेटा में भी महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैंइकट्ठा करने की गतिविधियाँ।

इसलिए, डेटा एकत्र करने के लिए और इससे संबंधित श्रेणियों को स्वीकार करने के लिए पंक्तियों और स्तंभों का उपयोग आवश्यक है।

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