എന്തെങ്കിലും ഗവേഷണം എളുപ്പമുള്ള കാര്യമല്ല. ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നതിന് നിങ്ങൾ നൂറുകണക്കിന് ഉറവിടങ്ങൾ അഭിമുഖം നടത്തേണ്ടതുണ്ട്, തുടർന്ന് അതിലൂടെ അടുക്കാൻ ആരംഭിക്കുന്നതിന് വൻതോതിലുള്ള ഡാറ്റ വൃത്തിയുള്ള രീതിയിൽ ഗ്രൂപ്പുചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്.

എന്നാൽ നിങ്ങളുടെ വിലപ്പെട്ട ഡാറ്റ എങ്ങനെ ഗ്രൂപ്പുചെയ്യും? ഉത്തരം ഇതാണ്: ഒരു മേശയിലൂടെ.

കാര്യം, ഒരു മേശ ഉണ്ടാക്കുമ്പോൾ ആളുകൾ സാധാരണയായി വരികളും നിരകളും തമ്മിൽ ആശയക്കുഴപ്പത്തിലാകും. MS Excel-ലും നമ്മൾ സാധാരണയായി ദിവസവും ഉപയോഗിക്കുന്ന മറ്റ് സോഫ്‌റ്റ്‌വെയറുകളിലും കോളങ്ങളും വരികളും ഉപയോഗിക്കുന്നു.

അതിനാൽ, ഇവ രണ്ടും തമ്മിൽ വേർതിരിച്ചറിയാൻ ഈ ലേഖനം നിങ്ങളെ സഹായിക്കും.

എന്താണ് ഡാറ്റ?

ഞങ്ങൾ ആരംഭിക്കുന്നതിന് മുമ്പ്, ഡാറ്റയും വിവരങ്ങളും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം ആദ്യം മനസ്സിലാക്കേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്. അവ സാധാരണയായി പരസ്പരം മാറ്റി ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ, അവ വ്യത്യസ്ത കാര്യങ്ങളെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു.

ഒരു വ്യക്തിയെയോ സ്ഥലത്തെയോ പ്രതിഭാസങ്ങളെയോ കുറിച്ച് ശേഖരിച്ച അസംസ്‌കൃത വസ്‌തുതകളെയാണ് ഡാറ്റ സൂചിപ്പിക്കുന്നത്. ഇത് നിർദ്ദിഷ്ടമല്ല മാത്രമല്ല വളരെ നഗ്നവുമാണ്. കൂടാതെ, അവർ ശേഖരിച്ച ഡാറ്റയുടെ വലിയ ഭാഗങ്ങൾ അപ്രസക്തമോ ഉപയോഗശൂന്യമോ ആയിരിക്കുമെന്ന് ഗവേഷകർ സമ്മതിക്കുന്നു.

അപ്പോൾ എങ്ങനെയാണ് ഗവേഷകർ ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നത്?

ശരി, മുൻ രേഖകളും ഗവേഷകന്റെ സ്വന്തം നിരീക്ഷണങ്ങളും പരിശോധിച്ചാണ് ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നത്.

ഒരു സിദ്ധാന്തത്തിന്റെ (അല്ലെങ്കിൽ സിദ്ധാന്തത്തിന്റെ) സാധുത പരിശോധിക്കുന്നതിനായി പരീക്ഷണങ്ങൾ നടത്തുക എന്നതാണ് ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നതിനുള്ള ഏറ്റവും കാര്യക്ഷമമായ മാർഗം.

ഗവേഷകർ രണ്ട് തരം ഡാറ്റയിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു:

1. പ്രാഥമിക ഡാറ്റ (ഗുണാത്മകവും അളവ്പരവും)
2. സെക്കൻഡറി ഡാറ്റ(ആന്തരികം, ബാഹ്യം)

പഠനങ്ങൾ അനുസരിച്ച്, പ്രാഥമിക ഡാറ്റ “ഗവേഷകൻ സൃഷ്ടിച്ച ഡാറ്റ, സർവേകൾ, അഭിമുഖങ്ങൾ, പരീക്ഷണങ്ങൾ, ഗവേഷണ പ്രശ്‌നം മനസ്സിലാക്കുന്നതിനും പരിഹരിക്കുന്നതിനുമായി പ്രത്യേകം രൂപകൽപ്പന ചെയ്‌തിരിക്കുന്നു .”

ദ്വിതീയ ഡാറ്റ “നിലവിലുള്ള ഡാറ്റയാണ് വലിയ സർക്കാർ സ്ഥാപനങ്ങൾ, ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ സൗകര്യങ്ങൾ മുതലായവ. ഓർഗനൈസേഷണൽ റെക്കോർഡ് സൂക്ഷിക്കലിന്റെ ഭാഗം.”

ഗുണാത്മകമായ ഡാറ്റ വ്യതിരിക്തമായ ഡാറ്റയെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു, അതായത് പ്രിയപ്പെട്ട നിറം, സഹോദരങ്ങളുടെ എണ്ണം, താമസിക്കുന്ന രാജ്യം എന്നിവ പോലുള്ള ഡാറ്റ. മറുവശത്ത്, ക്വാണ്ടിറ്റേറ്റീവ് ഡാറ്റ എന്നത് ഉയരം, മുടിയുടെ നീളം, ഭാരം എന്നിങ്ങനെയുള്ള തുടർച്ചയായ ഡാറ്റയെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു.

എന്താണ് വിവരം?

വിവരങ്ങൾ എന്നത് ഒരു വ്യക്തിയെയോ സ്ഥലത്തെയോ പ്രതിഭാസങ്ങളെയോ കുറിച്ചുള്ള തെളിയിക്കപ്പെട്ട വസ്‌തുതകളെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു കൂടാതെ കണക്ഷനുകളോ ട്രെൻഡുകളോ കണ്ടെത്തുന്നതിനായി ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്‌ത് വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിലൂടെ ലഭിക്കുന്നതാണ്.

അവസാനമായി ഒരു വ്യത്യാസം. രണ്ടിനും ഇടയിൽ ഡാറ്റ അസംഘടിതമാണ്, വിവരങ്ങൾ പട്ടികകളായി ക്രമീകരിച്ചിരിക്കുന്നു.

പ്രധാനമായും നാല് തരം വിവരങ്ങളുണ്ട്:

1. വസ്തുത – വസ്തുതകൾ മാത്രം ഉപയോഗിക്കുന്ന വിവരങ്ങൾ
2. വിശകലന – വസ്തുതകൾ വിശകലനം ചെയ്യുകയും വിശദീകരിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന വിവരങ്ങൾ
3. ആത്മനിഷ്‌ഠമായ – വിവരങ്ങൾ അത് ഒരു വീക്ഷണം കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു
4. ഒബ്ജക്റ്റീവ് – ഒന്നിലധികം വീക്ഷണങ്ങളെയും സിദ്ധാന്തങ്ങളെയും സംബന്ധിക്കുന്ന വിവരങ്ങൾ

ശേഖരിച്ച ഡാറ്റയെ ആശ്രയിച്ച്, ലഭിച്ച വിവരങ്ങളുടെ തരംമാറും.

വരികൾ VS നിരകൾ

ഇങ്ങനെയാണ് വരികളും നിരകളും കാണപ്പെടുന്നത്!

വരികൾ എന്തൊക്കെയാണ്?

ഡാറ്റ അവതരിപ്പിക്കാൻ വരികളും നിരകളും ഉപയോഗിക്കേണ്ടത് ആവശ്യമാണ്. വരികളിലേക്കും നിരകളിലേക്കും ഡാറ്റ അടുക്കുന്നതിലൂടെ, ഒരു ഗവേഷകന് അവരുടെ ഡാറ്റയിലെ സാധ്യതയുള്ള കണക്ഷനുകൾ നിരീക്ഷിക്കാനും അത് കൂടുതൽ അവതരിപ്പിക്കാനും കഴിയും.

എന്നാൽ കൃത്യമായി എന്താണ് വരികളും നിരകളും?

വരികൾ പട്ടികയിലെ തിരശ്ചീന രേഖകളെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു, അവ ഇടത്തുനിന്ന് വലത്തോട്ട്, അവയുടെ തലക്കെട്ടും ഇടത് വശവും മേശ.

നിങ്ങൾക്ക് ഒരു വരി ഒരു മുറിയിൽ നിന്ന് മറ്റൊന്നിലേക്ക് തിരശ്ചീനമായി നീളുന്ന ഒരു വരിയായി ചിത്രീകരിക്കാം, അല്ലെങ്കിൽ ഹാളിന്റെ ഒരറ്റത്ത് നിന്ന് മറ്റേ അറ്റത്തേക്ക് പോകുന്ന സിനിമാ തിയേറ്ററിലെ ഇരിപ്പിടങ്ങൾ പോലും.

നിങ്ങളുടെ അയൽപക്കത്തുള്ള ആളുകളുടെ പ്രായം ലിസ്റ്റുചെയ്യേണ്ടതുണ്ടെന്ന് കരുതുക. നിങ്ങൾ ഇത് ഇങ്ങനെ എഴുതാം:

MS Excel-ലും വരികൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. 104,576 വരികൾ ലഭ്യമാണ്, നിങ്ങളുടെ എല്ലാ ഡാറ്റയും ഉൾക്കൊള്ളാൻ ഇത് മതിയാകും, ഈ വരികളെല്ലാം അക്കങ്ങളാൽ ലേബൽ ചെയ്തിരിക്കുന്നു.

വരികൾക്ക് മറ്റ് പ്രവർത്തനങ്ങളും ഉണ്ട്.

മെട്രിക്സുകളിൽ, ഒരു വരി തിരശ്ചീനമായ എൻട്രികളെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു, അതേസമയം MS ആക്‌സസ് പോലുള്ള ഡാറ്റാബേസ് സോഫ്‌റ്റ്‌വെയറിൽ, ഒരു വരി (റെക്കോർഡ് എന്നും അറിയപ്പെടുന്നു) വിവിധ ഡാറ്റാ ഫീൽഡുകൾ ചേർന്നതാണ്അവിവാഹിതൻ.

നിരകൾ എന്താണ്?

നിരകൾ ഒരു പട്ടികയിലെ ലംബ വരകളെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു, അത് മുകളിൽ നിന്ന് താഴേക്ക് പോകുന്നു. വിഭാഗത്തിന്റെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ വസ്തുതകൾ, കണക്കുകൾ അല്ലെങ്കിൽ മറ്റേതെങ്കിലും വിശദാംശങ്ങളുടെ ലംബ വിഭജനം എന്നാണ് കോളം നിർവചിച്ചിരിക്കുന്നത്.

ഒരു പട്ടികയിൽ, സൂചിപ്പിച്ച ഡാറ്റ എളുപ്പത്തിൽ അടുക്കാൻ വായനക്കാരെ സഹായിക്കുന്നതിന് നിരകൾ വരികൾ കൊണ്ട് വേർതിരിച്ചിരിക്കുന്നു. .

മുകളിലുള്ള വരിയിലേക്ക് ഞങ്ങൾ നിരകൾ ചേർക്കുന്നുവെന്ന് കരുതുക:

ഒരു കോളത്തിൽ അവതരിപ്പിച്ച ഡാറ്റ

മുകളിൽ നിന്ന് താഴേക്ക് വായിക്കുന്നത് എത്ര എളുപ്പമാണെന്ന് ശ്രദ്ധിക്കുക പകരം ഇടത്തുനിന്ന് വലത്തോട്ട്.

കൂടാതെ, ഒരു കോളം ചേർക്കുന്നത് പേജിൽ എടുക്കുന്ന സ്ഥലത്തിന്റെ അളവ് കുറച്ചു, ഇത് ഡാറ്റയെ കൂടുതൽ ആകർഷകമാക്കുന്നു.

അതിനാൽ കോളങ്ങൾ അവിശ്വസനീയമാം വിധം പ്രധാനമാണ്, കാരണം അവയില്ലാതെ ഒരു ഡാറ്റ ഏത് വിഭാഗത്തിൽ പെടുന്നു എന്ന് മനസ്സിലാക്കാൻ ഏതാണ്ട് അസാധ്യമാണ്.

ഇവിടെ ഞങ്ങൾ ഒരു ചേർത്തിട്ടുണ്ട്. വരികളും നിരകളും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം നിങ്ങൾക്ക് ഹ്രസ്വമായി വിശദീകരിക്കാനുള്ള വീഡിയോ:

വരികളും നിരകളും വിശദീകരിച്ചു

MS Excel പോലുള്ള സ്‌പ്രെഡ്‌ഷീറ്റുകളിൽ, നിരകൾ ഒരു ലംബത്തെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു 'സെല്ലുകളുടെ' വരി , കൂടാതെ ഓരോ നിരയും ഒരു അക്ഷരം അല്ലെങ്കിൽ ഒരു കൂട്ടം അക്ഷരങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ലേബൽ ചെയ്തിരിക്കുന്നു, അത് A മുതൽ XFD വരെ (ഒരു Excel പേജിൽ ആകെ 16,384 കോളങ്ങൾ ഉണ്ടെന്നാണ് അർത്ഥം) .

ഇതുപോലുള്ള ഡാറ്റാബേസുകളിൽMS ആക്‌സസ്, ഒരു കോളത്തെ ഫീൽഡ് എന്നും വിളിക്കുന്നു, ഗ്രൂപ്പ് ഡാറ്റയെ സഹായിക്കുന്നതിന് അതിൽ ഒരു സ്വഭാവമോ വിഭാഗമോ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു.

വരികളും നിരകളും മെട്രിക്സുകളിലും ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഒരു ചതുരാകൃതിയിലുള്ള അറേയിൽ സജ്ജീകരിച്ചിരിക്കുന്ന സംഖ്യകളുടെ ഒരു കൂട്ടമാണ് മാട്രിക്സ്, ഓരോ യൂണിറ്റും ഒരു മൂലകം എന്ന് വിളിക്കപ്പെടുന്നു.

ഇനിപ്പറയുന്ന മാട്രിക്സ് നോക്കാം:

മെട്രിക്സ് മനസ്സിലാക്കുന്നു

ഈ മാട്രിക്സിൽ, 1, 6, 10, ഒപ്പം 15 ആദ്യ നിരയെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു, 1, 5, 10, 5 എന്നിവ ആദ്യ നിരയെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു. മെട്രിക്‌സുകൾ ശരിയായി പരിഹരിക്കുന്നതിന്, വരികളും നിരകളും നിങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കേണ്ടതുണ്ട്.

പല വീഡിയോ ഗെയിമുകളിലും ബിസിനസ് അനലിറ്റിക്‌സിലും ഡിജിറ്റൽ പോലും ഉപയോഗിക്കുന്നതിനാൽ മെട്രിസുകൾ നമ്മുടെ ജീവിതത്തിന്റെ വളരെ പ്രധാനപ്പെട്ട ഭാഗമാണ്. സുരക്ഷ.

വരികളുടെയും നിരകളുടെയും മറ്റൊരു ഉപയോഗം ഡാറ്റാബേസിലാണ്.

ഞങ്ങൾ ഈ ലേഖനത്തിൽ അവയെ ചുരുക്കി പരാമർശിച്ചിട്ടുണ്ട്, എന്നാൽ കൃത്യമായി എന്താണ് ഡാറ്റാബേസുകൾ?

ഒരു ഡാറ്റാബേസ് എന്നത് ക്രമീകരിച്ച ഡാറ്റയുടെ ഒരു ശേഖരമാണ് അല്ലെങ്കിൽ ഒരു കമ്പ്യൂട്ടർ സിസ്റ്റത്തിൽ സാധാരണയായി സംഭരിച്ചിരിക്കുന്ന ഘടനാപരമായ വിവരങ്ങളാണ്.

നിങ്ങൾക്ക് അറിയാവുന്ന ഒരു ഡാറ്റാബേസ് നിങ്ങളുടെ സ്‌കൂൾ സൃഷ്‌ടിച്ച ഡാറ്റാബേസാണ്. . ഒരു സ്‌കൂളിന്റെ ഡാറ്റാബേസിൽ ഒരു വിദ്യാർത്ഥിയുടെ പേരിന്റെ ആദ്യഭാഗവും അവസാന നാമവും അവരുടെ വിഷയങ്ങളും ബിരുദദാന തീയതിയും അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു.

സാമ്പിൾ ഡാറ്റാബേസ്

മുകളിലുള്ള ഉദാഹരണം ഒരു സർവ്വകലാശാലയിൽ നിന്നുള്ള അടിസ്ഥാന ഡാറ്റാബേസാണ്. കോളങ്ങളിൽ ആദ്യ നാമം, അവസാന നാമം, പ്രധാനം, ബിരുദ വർഷം എന്നിവയാണ്, വരികളിൽ ഓരോ വിദ്യാർത്ഥിയെയും കുറിച്ചുള്ള എല്ലാ പ്രസക്തമായ ഡാറ്റയും ഉൾപ്പെടുന്നു.

എങ്ങനെയാണ് ഡാറ്റ അവതരിപ്പിക്കുന്നത്?

ഡാറ്റ പല തരത്തിൽ അവതരിപ്പിക്കാം; വർഗ്ഗീകരണം, ടാബുലേഷൻ അല്ലെങ്കിൽ ഗ്രാഫുകൾ എന്നിവയിലൂടെ.

എന്നിരുന്നാലും, ഈ ലേഖനത്തിന്, ഞങ്ങൾ ടാബുലേഷൻ രീതി മാത്രമേ നോക്കൂ. വരികളുടെയും നിരകളുടെയും കോം‌പാക്റ്റ് ടേബിളിൽ ഡാറ്റ അവതരിപ്പിക്കാൻ ടാബുലേഷൻ രീതി ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഇത് കൂടുതൽ ആകർഷകവും മനസ്സിലാക്കാൻ എളുപ്പവുമാക്കുന്നു.

തലക്കെട്ടുകളും (ഡാറ്റ തരം) ഉപതലക്കെട്ടുകളും (സീരിയൽ നമ്പർ) പ്രകാരമാണ് ഡാറ്റ ക്രമീകരിച്ചിരിക്കുന്നത്, ഉദാഹരണത്തിന്:

ഡാറ്റ അവതരണ സാമ്പിൾ

തലക്കെട്ടുകൾ നിരകൾക്കുള്ളതാണ്, ഉപതലക്കെട്ടുകൾ വരികൾക്കുള്ളതാണ്. ടാബുലേഷൻ രീതി അവിശ്വസനീയമാംവിധം ഉപയോഗപ്രദമാണ്, കാരണം ഇത് പ്രസക്തമായ ഡാറ്റയെ അടുത്ത് കൊണ്ടുവരുന്നു, അങ്ങനെ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനും വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നതിനും സഹായിക്കുന്നു.

ഉപസംഹാരത്തിൽ

ഒരു പരമ്പരാഗത ക്രമത്തിൽ മൂല്യവത്തായ ഡാറ്റ ഗ്രൂപ്പുചെയ്യുന്നത് പ്രധാനമാണ്. വിവരങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കാൻ എളുപ്പമാക്കുക. വരികളും നിരകളും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം ഇപ്പോൾ നമുക്കറിയാം, അതിനനുസരിച്ച് അവ ഒരു സ്‌പ്രെഡ്‌ഷീറ്റിൽ ഉപയോഗിക്കേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്.

വരികളുടെയും നിരകളുടെയും ഉപയോഗം ഒരു സ്‌പ്രെഡ്‌ഷീറ്റിലെ സെല്ലുകളുടെ ഒരു ശ്രേണിയിൽ വിവരങ്ങൾ തിരശ്ചീനമായും ലംബമായും സ്ഥാപിക്കുന്നത് എളുപ്പമാക്കുന്നു.

കൂടാതെ, ഈ വരികളും നിരകളും മെട്രിക്സുകളിലും മറ്റ് വിവിധ ഡാറ്റയിലും ഒരു പ്രധാന പങ്ക് വഹിക്കുന്നുഅസംബ്ലിംഗ് പ്രവർത്തനങ്ങൾ.

അതിനാൽ, വരികളുടെയും നിരകളുടെയും ഉപയോഗം അത് ഉൾപ്പെടുന്ന വിഭാഗങ്ങളെ അംഗീകരിക്കുന്നതിനും ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നതിനും അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്.

സമാന ലേഖനങ്ങൾ:

ഈ ലേഖനത്തിന്റെ വെബ് സ്റ്റോറി കാണുന്നതിന് ഇവിടെ ക്ലിക്ക് ചെയ്യുക.