Ang pagsasaliksik ng isang bagay ay hindi madaling gawain. Kailangan mong makapanayam ang daan-daang mga mapagkukunan upang mangolekta ng data, at pagkatapos ay pangkatin ang napakalaking dami ng data sa isang maayos na paraan upang simulan ang pagbubukod-bukod dito.

Ngunit paano mo ipangkat ang iyong mahalagang data? Ang sagot ay: sa pamamagitan ng isang mesa.

Ang totoo, kadalasang nalilito ang mga tao sa pagitan ng mga row at column kapag gumagawa ng table. Ginagamit din ang mga column at row sa MS Excel at iba pang software na karaniwan naming ginagamit araw-araw.

Samakatuwid, tutulungan ka ng artikulong ito na makilala ang dalawa.

Ano ang data?

Bago tayo magsimula, mahalagang maunawaan muna ang pagkakaiba ng data at impormasyon. Bagama't kadalasang ginagamit ang mga ito nang palitan, ang mga ito ay tumutukoy sa iba't ibang bagay.

Ang data ay tumutukoy sa mga hilaw na katotohanang nakalap tungkol sa isang tao, lugar, o phenomena. Hindi ito tiyak at napakalinaw. Bilang karagdagan, kinikilala ng mga mananaliksik na ang malaking bahagi ng kanilang nakolektang data ay maaaring walang kaugnayan o walang silbi.

Kaya paano kumukuha ng data ang mga mananaliksik?

Buweno, ang data ay kinokolekta sa pamamagitan ng pagbabalik-tanaw sa mga nakaraang tala, pati na rin ang sariling mga obserbasyon ng mananaliksik.

Ang pinakamabisang paraan upang mangolekta ng data ay sa pamamagitan ng pagsasagawa ng mga eksperimento , upang masubukan ang bisa ng isang hypothesis (o teorya).

Tumuon ang mga mananaliksik sa dalawang uri ng data:

1. Pangunahing Data (kwalitatibo, dami)
2. Pangalawang Data(panloob, panlabas)

Ayon sa mga pag-aaral, pangunahing data ay tumutukoy sa “data na nabuo ng mananaliksik, mga survey, panayam, eksperimento, espesyal na idinisenyo para sa pag-unawa at paglutas ng problema sa pananaliksik na nasa kamay .”

Habang ang sekundaryong data ay “umiiral na data na nabuo ng malalaking institusyon ng pamahalaan, pasilidad ng pangangalagang pangkalusugan, atbp. bilang bahagi ng pag-iingat ng rekord ng organisasyon.”

Ang qualitative data ay tumutukoy sa discrete data , ibig sabihin ay data gaya ng paboritong kulay, bilang ng magkakapatid, at bansang tinitirhan. Sa kabilang banda, ang quantitative data ay tumutukoy sa continuous data , gaya ng taas, haba ng buhok, at timbang.

Ano ang impormasyon?

Tumutukoy ang impormasyon sa mga napatunayang katotohanan tungkol sa isang tao, lugar, o phenomena at nakukuha sa pamamagitan ng pagproseso at pagsusuri ng data upang makahanap ng mga koneksyon o trend.

Isang huling pagkakaiba sa pagitan ng dalawa ay ang data ay hindi organisado, habang ang impormasyon ay nakaayos sa mga talahanayan.

May apat na pangunahing uri ng impormasyon:

1. Makatotohanan – impormasyon na gumagamit lamang ng mga katotohanan
2. Analytical – impormasyong nagsusuri at nagpapaliwanag ng mga katotohanan
3. Paksa – impormasyon na tumatalakay sa isang pananaw
4. Layunin – impormasyon na may kinalaman sa maraming pananaw at teorya

Depende sa data na nakolekta, ang uri ng impormasyong nakuhamagbabago.

Rows VS Column

Ganito ang hitsura ng mga row at column!

Ano ang mga row?

Ang paggamit ng mga row at column upang ipakita ang data ay kinakailangan. Sa pamamagitan ng pag-uuri-uri ng data sa mga row at column, maaaring maobserbahan ng isang mananaliksik ang mga potensyal na koneksyon sa kanilang data, at gawin itong mas presentable.

Ngunit ano nga ba ang mga hilera at column?

Ang mga hilera ay tumutukoy sa mga pahalang na linya sa isang talahanayan, na tumatakbo mula kaliwa hanggang kanan, kasama ang kanilang heading at ang pinakakaliwang bahagi ng ang mesa.

Maaari mong isipin ang isang hilera bilang isang linya na pahalang na umaabot mula sa isang silid patungo sa isa pa, o kahit na ang mga upuan sa sinehan na papunta mula sa isang dulo ng bulwagan patungo sa isa pa.

Ipagpalagay na kailangan mong ilista ang mga edad ng mga tao sa iyong kapitbahayan. Isusulat mo ito bilang:

Mga Hanay ng Sample ng Data

Sa ito kaso, ang "edad" ay nagsisilbing heading para sa row, habang binabasa ang data mula kaliwa hanggang kanan.

Ginagamit din ang mga row sa MS Excel. Mayroong 104,576 row na available, na sana ay sapat na para maglaman ng lahat ng iyong data, at lahat ng row na ito ay may label na mga numero.

May iba pang mga function ang mga row.

Sa matrice, ang isang row ay tumutukoy sa mga pahalang na entry, habang sa database software tulad ng MS Access, ang isang row (tinatawag ding record) ay binubuo ng iba't ibang field ng data tungkol sa isangsolong tao.

Ano ang mga column?

Ang mga column ay tumutukoy sa mga patayong linya sa isang talahanayan, na tumatakbo mula sa itaas hanggang sa ibaba. Tinutukoy ang column bilang patayong paghahati ng mga katotohanan, figure, o anumang iba pang detalye batay sa kategorya.

Sa isang talahanayan, ang mga column ay pinaghihiwalay ng mga linya upang matulungan ang mga mambabasa na madaling pagbukud-bukurin ang data na nabanggit .

Ipagpalagay na nagdaragdag kami ng mga column sa row sa itaas:

Data na Iniharap sa isang Column

Pansinin kung gaano kadaling basahin mula sa itaas hanggang sa ibaba sa halip na mula kaliwa hanggang kanan.

Sa karagdagan, ang pagdaragdag lamang ng isang column ay nakabawas sa dami ng puwang na kinuha sa pahina, na ginagawang mas kaakit-akit ang data sa mata.

Napakahalaga ng mga column, dahil, kung wala ang mga ito, halos imposibleng maunawaan kung saang kategorya nabibilang ang isang piraso ng data.

Dito kami ay nagdagdag ng isang video upang maipaliwanag sa iyo nang maikli ang pagkakaiba sa pagitan ng mga row at column:

Mga Rows and Column Explained

Sa mga spreadsheet gaya ng MS Excel, ang mga column ay tumutukoy sa isang vertical linya ng 'mga cell' , at ang bawat column ay may label na alinman sa isang titik o isang pangkat ng mga titik, na mula A hanggang XFD (ibig sabihin, mayroong kabuuang 16,384 na column sa isang Excel page) .

Sa mga database, gaya ngMS Access, tinatawag ding field ang isang column, at naglalaman ito ng isang katangian o kategorya upang makatulong sa data ng pangkat.

Ginagamit din ang mga row at column sa mga matrice. Ang matrix ay isang hanay ng mga numero na itinakda sa isang hugis-parihaba na hanay, na ang bawat indibidwal na yunit ay tinatawag na isang elemento.

Tingnan natin ang sumusunod na matrix:

Pag-unawa sa Mga Matrix

Sa matrix na ito, 1, 6, Ang 10, at 15 ay kumakatawan sa unang column, habang ang 1, 5, 10, at 5 ay kumakatawan sa unang row. Upang maayos na malutas ang mga matrice, kailangan mong maunawaan ang mga row at column.

Ang mga matrice ay bumubuo ng isang napakahalagang bahagi ng ating buhay, dahil ginagamit ang mga ito sa maraming video game, analytics ng negosyo, at maging sa digital. seguridad.

Ang isa pang paggamit ng mga row at column ay nasa mga database.

Biggit naming binanggit ang mga ito sa artikulong ito, ngunit ano nga ba ang mga database?

Ang database ay isang nakaayos na koleksyon ng data, o structured na impormasyon na karaniwang nakaimbak sa isang computer system.

Ang isang database na maaaring alam mo ay ang database na ginawa ng iyong paaralan . Ang database ng isang paaralan ay binubuo ng pangalan at apelyido ng isang mag-aaral, kanilang mga paksa, at petsa ng kanilang pagtatapos.

Sample Database

Ang halimbawa sa itaas ay isang pangunahing database mula sa isang unibersidad. Ang mga column ay unang pangalan, apelyido, major, at taon ng pagtatapos, habang kasama sa mga row ang lahat ng nauugnay na data tungkol sa bawat mag-aaral.

Paano ipinakita ang data?

Maaaring ipakita ang data sa maraming paraan; sa pamamagitan ng pag-uuri, tabulasyon, o mga graph.

Para sa artikulong ito, gayunpaman, titingnan lang natin ang paraan ng pag-tabula. Ang paraan ng tabulasyon ay ginagamit upang ipakita ang data sa isang compact na talahanayan ng mga row at column, na ginagawa itong mas kaakit-akit at mas madaling maunawaan.

Isinaayos ang data ayon sa mga heading (uri ng data) at sub-heading (serial number), halimbawa:

Sample ng Pagtatanghal ng Data

Ang mga heading ay para sa mga column, habang ang mga sub-heading ay para sa mga row. Ang paraan ng tabulasyon ay hindi kapani-paniwalang kapaki-pakinabang, dahil pinagsasama-sama nito ang nauugnay na data, kaya nakakatulong sa pagsusuri at interpretasyon ng istatistika.

Sa Konklusyon

Ang pagpapangkat ng mahalagang data sa isang kumbensyonal na pagkakasunud-sunod ay makabuluhan sa gawing mas madaling maunawaan ang impormasyon. Ngayong alam na natin ang pagkakaiba sa pagitan ng mga row at column, mahalagang gamitin ang mga ito sa isang spreadsheet nang naaayon.

Pinapadali ng paggamit ng mga row at column na ilagay ang impormasyon nang pahalang at patayo sa isang serye ng mga cell sa isang spreadsheet.

Dagdag pa, ang mga row at column na ito ay may mahalagang papel din sa mga matrice at iba pang iba't ibang datamga aktibidad sa pagtitipon.

Samakatuwid, ang paggamit ng mga row at column ay mahalaga para sa pagkilala sa mga kategoryang kinabibilangan nito at para sa pangangalap ng data.

Mga Katulad na Artikulo:

Mag-click dito para tingnan ang web story ng artikulong ito.