काहीतरी संशोधन करणे सोपे काम नाही. डेटा संकलित करण्यासाठी तुम्हाला शेकडो स्त्रोतांची मुलाखत घ्यावी लागेल आणि नंतर त्याद्वारे क्रमवारी सुरू करण्यासाठी मोठ्या प्रमाणात डेटाचे गटबद्ध करा.

परंतु तुम्ही तुमचा मौल्यवान डेटा कसा गटबद्ध कराल? उत्तर आहे: टेबलद्वारे.

गोष्ट अशी आहे की, टेबल बनवताना लोक सहसा पंक्ती आणि स्तंभांमध्ये गोंधळून जातात. स्तंभ आणि पंक्ती MS Excel आणि इतर सॉफ्टवेअरमध्ये देखील वापरल्या जातात ज्याचा आपण दररोज वापर करतो.

म्हणून, हा लेख तुम्हाला दोघांमध्ये फरक करण्यास मदत करेल.

डेटा म्हणजे काय?

आम्ही सुरू करण्यापूर्वी, प्रथम डेटा आणि माहितीमधील फरक समजून घेणे महत्त्वाचे आहे. ते सहसा परस्पर बदलून वापरले जातात, ते वेगवेगळ्या गोष्टींना संदर्भित करतात.

डेटा एखाद्या व्यक्ती, ठिकाण किंवा घटनांबद्दल एकत्रित केलेल्या कच्च्या तथ्यांचा संदर्भ देते. हे विशिष्ट नाही आणि खूप बेअर आहे. याशिवाय, संशोधक मान्य करतात की त्यांच्या गोळा केलेल्या डेटाचा मोठा भाग अप्रासंगिक किंवा निरुपयोगी असू शकतो.

मग संशोधक डेटा कसा गोळा करतात?

ठीक आहे, मागील नोंदी, तसेच संशोधकाच्या स्वतःच्या निरीक्षणांवर जाऊन डेटा गोळा केला जातो.

डेटा गोळा करण्याचा सर्वात प्रभावी मार्ग म्हणजे एखाद्या गृहितकाची (किंवा सिद्धांत) वैधता तपासण्यासाठी प्रयोग आयोजित करणे .

संशोधक दोन प्रकारच्या डेटावर लक्ष केंद्रित करतात:

1. प्राथमिक डेटा (गुणात्मक, परिमाणवाचक)
2. दुय्यम डेटा(अंतर्गत, बाह्य)

अभ्यासानुसार, प्राथमिक डेटा संशोधकाने व्युत्पन्न केलेला डेटा, सर्वेक्षण, मुलाखती, प्रयोग, विशेषत: हातातील संशोधन समस्या समजून घेण्यासाठी आणि त्याचे निराकरण करण्यासाठी डिझाइन केलेले .”

तर दुय्यम डेटा हा “मोठ्या सरकारी संस्था, आरोग्य सुविधा इत्यादींद्वारे व्युत्पन्न केलेला विद्यमान डेटा आहे. संस्थात्मक रेकॉर्ड ठेवण्याचा एक भाग.”

गुणात्मक डेटा म्हणजे डिस्क्रिट डेटा , म्हणजे आवडता रंग, भावंडांची संख्या आणि राहण्याचा देश यासारखा डेटा. दुसरीकडे, परिमाणवाचक डेटा म्हणजे सतत डेटा , जसे की उंची, केसांची लांबी आणि वजन.

माहिती म्हणजे काय?

माहिती म्हणजे एखाद्या व्यक्ती, ठिकाण किंवा घटनेबद्दल सिद्ध तथ्ये आणि कनेक्शन किंवा ट्रेंड शोधण्यासाठी डेटावर प्रक्रिया करून आणि विश्लेषण करून मिळवली जाते.

एक शेवटचा फरक या दोघांमध्ये डेटा असंघटित आहे, तर माहिती टेबलमध्ये आयोजित केली जाते.

माहितीचे चार मुख्य प्रकार आहेत:

<9 वास्तविक – माहिती जी केवळ तथ्ये वापरते
1. विश्लेषणात्मक – तथ्यांचे विश्लेषण आणि स्पष्टीकरण देणारी माहिती
2. व्यक्तिनिष्ठ – माहिती जे एका दृष्टिकोनाशी संबंधित आहे
3. उद्दिष्ट – माहिती जी अनेक दृष्टिकोन आणि सिद्धांतांशी संबंधित आहे

संकलित केलेल्या डेटावर अवलंबून, प्राप्त केलेल्या माहितीचा प्रकारबदलेल.

पंक्ती VS स्तंभ

पंक्ती आणि स्तंभ यासारखे दिसतात!

पंक्ती काय आहेत?

डेटा सादर करण्यासाठी पंक्ती आणि स्तंभ वापरणे आवश्यक आहे. पंक्ती आणि स्तंभांमध्ये डेटाचे वर्गीकरण करून, संशोधक त्यांच्या डेटामधील संभाव्य कनेक्शनचे निरीक्षण करू शकतो, तसेच ते अधिक सादर करण्यायोग्य बनवू शकतो.

परंतु पंक्ती आणि स्तंभ नेमके काय आहेत?

पंक्ती टेबलमधील आडव्या रेषांचा संदर्भ देतात, ज्या डावीकडून उजवीकडे जातात, त्यांच्या शीर्षासह आणि सर्वात डावीकडे टेबल.

तुम्ही एका ओळीचे चित्र काढू शकता जी एका खोलीपासून दुस-या खोलीपर्यंत क्षैतिजपणे पसरते, किंवा हॉलच्या एका टोकापासून दुसऱ्या टोकापर्यंत जाणाऱ्या चित्रपटगृहातील जागा देखील.

तुम्हाला तुमच्या शेजारच्या लोकांच्या वयोगटांची यादी करणे आवश्यक आहे असे समजा. तुम्ही हे असे लिहाल:

डेटा सॅम्पलच्या पंक्ती

यामध्ये केस, "वय" हे पंक्तीचे शीर्षक म्हणून कार्य करते, तर डेटा डावीकडून उजवीकडे वाचला जातो.

पंक्ती MS Excel मध्ये देखील वापरल्या जातात. तेथे 104,576 पंक्ती उपलब्ध आहेत, ज्यात आशा आहे की तुमचा सर्व डेटा समाविष्ट करण्यासाठी पुरेसा आहे आणि या सर्व पंक्ती संख्यांनुसार लेबल केलेल्या आहेत.

पंक्तींमध्ये इतर कार्ये देखील आहेत.

मॅट्रिक्समध्ये, एक पंक्ती क्षैतिज नोंदींचा संदर्भ देते, तर एमएस ऍक्सेस सारख्या डेटाबेस सॉफ्टवेअरमध्ये, एक पंक्ती (ज्याला रेकॉर्ड देखील म्हणतात) विविध डेटा फील्डने बनलेली असतेएकल व्यक्ती.

स्तंभ म्हणजे काय?

स्तंभ हे सारणीतील उभ्या रेषांना सूचित करतात, जे वरपासून खालपर्यंत चालतात. स्तंभाची व्याख्या वर्गवारीच्या आधारावर तथ्ये, आकृत्या किंवा इतर कोणत्याही तपशिलांची अनुलंब विभागणी म्हणून केली जाते.

टेबलमध्ये, उल्लेख केलेल्या डेटाद्वारे वाचकांना सहजपणे क्रमवारी लावण्यास मदत करण्यासाठी स्तंभ ओळींनी विभक्त केले जातात. .

आम्ही वरील पंक्तीमध्ये स्तंभ जोडतो असे गृहीत धरून:

स्तंभामध्ये सादर केलेला डेटा

वरपासून खालपर्यंत वाचणे किती सोपे आहे ते पहा डावीकडून उजवीकडे ऐवजी.

याव्यतिरिक्त, फक्त एक स्तंभ जोडल्याने पृष्ठावरील जागा कमी झाली आहे, ज्यामुळे डेटा डोळ्यांना अधिक आकर्षक बनतो.

स्तंभ हे आश्चर्यकारकपणे महत्त्वाचे आहेत, कारण त्यांच्याशिवाय, डेटाचा भाग कोणत्या श्रेणीचा आहे हे समजणे जवळजवळ अशक्य आहे.

येथे आम्ही एक जोडले आहे पंक्ती आणि स्तंभांमधील फरक थोडक्यात समजावून सांगण्यासाठी व्हिडिओ:

पंक्ती आणि स्तंभ स्पष्ट केले आहेत

एमएस एक्सेल सारख्या स्प्रेडशीटमध्ये, स्तंभ उभ्या 'सेल्स'ची ओळ , आणि प्रत्येक स्तंभाला एकतर एक अक्षर किंवा अक्षरांच्या समूहासह लेबल केले जाते, जे A ते XFD (म्हणजे एका एक्सेल पृष्ठावर एकूण 16,384 स्तंभ आहेत) .

डेटाबेसमध्ये, जसे कीMS Access, स्तंभाला फील्ड देखील म्हटले जाते, आणि त्यात गट डेटाला मदत करण्यासाठी एक वैशिष्ट्य किंवा श्रेणी असते.

पंक्ती आणि स्तंभ मॅट्रिक्समध्ये देखील वापरले जातात. मॅट्रिक्स हा आयताकृती अॅरेमध्ये सेट केलेल्या संख्यांचा संच असतो, ज्यामध्ये प्रत्येक स्वतंत्र युनिटला घटक म्हटले जाते.

चला खालील मॅट्रिक्स पाहू:

मॅट्रिक्स समजून घेणे

या मॅट्रिक्समध्ये, 1, 6, 10, आणि 15 पहिल्या स्तंभाचे प्रतिनिधित्व करतात, तर 1, 5, 10, आणि 5 पहिल्या पंक्तीचे प्रतिनिधित्व करतात. मॅट्रिक्स योग्यरित्या सोडवण्यासाठी, तुम्हाला पंक्ती आणि स्तंभ समजून घेणे आवश्यक आहे.

मॅट्रिक्स आपल्या जीवनाचा एक अतिशय महत्त्वाचा भाग बनवतात, कारण ते अनेक व्हिडिओ गेम, व्यवसाय विश्लेषणे आणि अगदी डिजिटलमध्ये वापरले जातात. सुरक्षा.

पंक्ती आणि स्तंभांचा आणखी एक वापर डेटाबेसमध्ये आहे.

आम्ही या लेखात त्यांचा थोडक्यात उल्लेख केला आहे, पण डेटाबेस म्हणजे नेमके काय?

डेटाबेस हा डेटाचा व्यवस्था केलेला संग्रह असतो, किंवा साधारणपणे संगणक प्रणालीमध्ये संग्रहित केलेली संरचित माहिती असते.

तुम्हाला माहीत असलेला एक डेटाबेस म्हणजे तुमच्या शाळेने तयार केलेला डेटाबेस. . शाळेच्या डेटाबेसमध्ये विद्यार्थ्याचे नाव आणि आडनाव, त्यांचे विषय आणि त्यांच्या पदवीची तारीख असते.

नमुना डेटाबेस

वरील उदाहरण हे विद्यापीठातील मूलभूत डेटाबेस आहे. स्तंभ हे नाव, आडनाव, प्रमुख आणि पदवी वर्ष आहेत, तर पंक्तींमध्ये प्रत्येक विद्यार्थ्याबद्दलचा सर्व संबंधित डेटा समाविष्ट आहे.

डेटा कसा सादर केला जातो?

डेटा अनेक प्रकारे सादर केला जाऊ शकतो; वर्गीकरण, टॅब्युलेशन किंवा आलेख द्वारे.

या लेखासाठी, तथापि, आम्ही फक्त सारणी पद्धती पाहू. सारणी पद्धतीचा वापर पंक्ती आणि स्तंभांच्या संक्षिप्त सारणीमध्ये डेटा सादर करण्यासाठी केला जातो, ज्यामुळे ते अधिक आकर्षक आणि समजण्यास सोपे होते.

डेटा हेडिंग (डेटा प्रकार) आणि उप-शीर्षक (अनुक्रमांक) द्वारे आयोजित केला जातो, उदाहरणार्थ:

डेटा सादरीकरण नमुना

शीर्षलेख स्तंभांसाठी आहेत, तर उप-शीर्षके पंक्तींसाठी आहेत. टॅब्युलेशन पद्धत आश्चर्यकारकपणे उपयुक्त आहे, कारण ती संबंधित डेटा जवळ आणते, अशा प्रकारे सांख्यिकीय विश्लेषण आणि व्याख्या करण्यात मदत करते.

निष्कर्षात

परंपरागत क्रमाने मौल्यवान डेटाचे गटबद्ध करणे महत्त्वपूर्ण आहे माहिती समजून घेणे सोपे करा. आता आपल्याला पंक्ती आणि स्तंभांमधील फरक माहित आहे, त्यानुसार स्प्रेडशीटमध्ये त्यांचा वापर करणे महत्त्वाचे आहे.

पंक्ती आणि स्तंभांचा वापर स्प्रेडशीटमधील सेलच्या मालिकेत क्षैतिज आणि अनुलंब माहिती ठेवणे सोपे करते.

पुढे, या पंक्ती आणि स्तंभ मॅट्रिक्स आणि इतर विविध डेटामध्ये देखील महत्त्वाची भूमिका बजावतातएकत्रीकरण क्रियाकलाप.

म्हणून, पंक्ती आणि स्तंभांचा वापर त्या संबंधित असलेल्या श्रेणींची ओळख करून देण्यासाठी आणि डेटा गोळा करण्यासाठी आवश्यक आहे.

समान लेख:

या लेखाची वेब स्टोरी पाहण्यासाठी येथे क्लिक करा.