वर्गीकरण बनाम सारणीकरण: अंतर और तुलना

वर्गीकरण में डेटा को सामान्य विशेषताओं के आधार पर श्रेणियों में समूहीकृत करना शामिल है, जबकि सारणीकरण डेटा को संरचित और समझने योग्य प्रारूप में प्रस्तुत करने के लिए तालिकाओं या चार्ट में व्यवस्थित करता है।

चाबी छीन लेना

1. वर्गीकरण डेटा को उनकी विशेषताओं या विशेषताओं के आधार पर समूहों में वर्गीकृत करना है।
2. सारणीकरण डेटा को एक तालिका या चार्ट में व्यवस्थित और प्रस्तुत करना है।
3. वर्गीकरण डेटा विश्लेषण की एक विधि है, जबकि सारणीकरण डेटा प्रस्तुति की एक विधि है।

वर्गीकरण बनाम सारणीकरण

"वर्गीकरण" का अर्थ है डेटा को विभिन्न श्रेणियों में विभाजित करना, और सारणीकरण का अर्थ है डेटा को सारणीबद्ध रूप में रखना। डेटा संग्रह के बाद वर्गीकरण किया जाता है, जबकि वर्गीकरण के बाद सारणीबद्ध किया जाता है।

डेटा एकत्र करने की प्रक्रिया पूरी होने के बाद उसकी जांच की जरूरत होती है। इस स्तर पर, डेटा कच्चा है, और इसे विश्लेषण के लिए तैयार करने के लिए, इसे संपादन की प्रक्रिया से गुजरना पड़ता है।

संपादन के बाद, डेटा को सावधानीपूर्वक कोड करने की आवश्यकता है। डेटा को कोडित करने के बाद, इसे वर्गीकृत और सारणीबद्ध करने की आवश्यकता होती है, जहां हम इसे पंक्तियों और स्तंभों वाली तालिकाओं में प्रस्तुत करते हैं।

एक औसत व्यक्ति के लिए, वर्गीकरण और सारणीकरण समान लग सकते हैं, लेकिन वे भिन्न हैं। वर्गीकरण का अर्थ है डेटा को एक समूह में व्यवस्थित करना, जबकि सारणीकरण डेटा को पंक्तियों और स्तंभों में दर्शाता है।

तुलना तालिका

Feature	वर्गीकरण	सारणीकरण
परिभाषा	साझा विशेषताओं के आधार पर डेटा को श्रेणियों में समूहीकृत करने की प्रक्रिया।	वर्गीकृत डेटा को संरचित, संगठित तालिका प्रारूप में प्रस्तुत करने की प्रक्रिया।
उद्देश्य	डेटा को व्यवस्थित और विश्लेषण करना, पैटर्न की पहचान करना और समझने की सुविधा प्रदान करना।	डेटा को स्पष्ट, संक्षिप्त और आसानी से समझने योग्य तरीके से प्रस्तुत करना।
विधि	डेटा को विशिष्ट मानदंडों, जैसे उम्र, लिंग, आय या स्थान के आधार पर समूहीकृत किया जाता है।	डेटा को पंक्तियों और स्तंभों में व्यवस्थित किया जाता है, जिसमें शीर्षकों और उपशीर्षकों में श्रेणियां सूचीबद्ध होती हैं, और डेटा मान संबंधित कोशिकाओं में रखे जाते हैं।
उत्पादन	श्रेणियों की सूची और प्रत्येक श्रेणी से संबंधित वस्तुओं की संख्या।	वर्गीकृत डेटा प्रदर्शित करने वाली पंक्तियों और स्तंभों वाली एक तालिका।
लाभ	समूहों के बीच समानताओं और अंतरों की पहचान करने में सक्षम बनाता है, डेटा विश्लेषण को सरल बनाता है और निष्कर्ष निकालने में मदद करता है।	डेटा को अधिक समझने योग्य और देखने में आकर्षक बनाता है, डेटा तुलना की सुविधा देता है, और जानकारी को सारांशित करने में सहायता करता है।
सीमाओं	श्रेणियों के भीतर सूक्ष्म अंतरों को नजरअंदाज किया जा सकता है, चुने गए मानदंडों के आधार पर व्यक्तिपरक हो सकता है, और चर के बीच जटिल संबंधों को प्रकट नहीं कर सकता है।	बड़े डेटासेट के लिए बोझिल हो सकता है, जटिल डेटा विश्लेषण के लिए उपयुक्त नहीं हो सकता है, और अंतर्निहित पैटर्न को प्रकट नहीं कर सकता है।
उदाहरण	ग्राहकों को आयु समूह के आधार पर वर्गीकृत करना, उत्पादों को श्रेणी के आधार पर वर्गीकृत करना, कर्मचारियों को नौकरी के शीर्षक के आधार पर वर्गीकृत करना।	विषय के अनुसार छात्र ग्रेड की एक तालिका बनाना, क्षेत्र के अनुसार उत्पाद बिक्री की एक तालिका बनाना, परिसर के अनुसार मतदान परिणामों की एक तालिका बनाना।

वर्गीकरण क्या है?

वर्गीकरण की प्रक्रिया है साझा विशेषताओं के आधार पर डेटा को समूहों में व्यवस्थित करना. यह सांख्यिकी, मशीन लर्निंग और रोजमर्रा की जिंदगी सहित विभिन्न क्षेत्रों में एक मौलिक डेटा विश्लेषण तकनीक है।

यहाँ वर्गीकरण के प्रमुख तत्व हैं:

• तारीख: विश्लेषण की जाने वाली जानकारी का संग्रह.
• लक्षण: डेटा की वे विशेषताएँ या विशेषताएँ जिनका उपयोग इसे वर्गीकृत करने के लिए किया जाता है।
• मानदंड: किसी वस्तु की श्रेणी निर्धारित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले विशिष्ट नियम या दिशानिर्देश।
• श्रेणियाँ: वे विशिष्ट समूह जिनमें डेटा व्यवस्थित किया गया है।
• वर्गीकरण विधि: वर्गीकरण करने के लिए उपयोग किया जाने वाला विशिष्ट एल्गोरिदम या तकनीक।

यहां कुछ सामान्य वर्गीकरण विधियां दी गई हैं:

• नियम-आधारित वर्गीकरण: श्रेणियों को डेटा निर्दिष्ट करने के लिए पूर्वनिर्धारित नियमों के एक सेट का उपयोग करता है।
• निर्णय वृक्ष: विशिष्ट विशेषताओं के आधार पर प्रश्न पूछकर डेटा को वर्गीकृत करता है।
• K-निकटतम पड़ोसी (KNN): डेटा को उसकी विशेषताओं की अन्य डेटा बिंदुओं की विशेषताओं से समानता के आधार पर वर्गीकृत करता है।
• भोली बेयस: देखी गई विशेषताओं को देखते हुए विभिन्न श्रेणियों की संभावना के आधार पर डेटा को वर्गीकृत करता है।
• समर्थन वेक्टर मशीनें (एसवीएम): विभिन्न श्रेणियों को अलग करने वाले सर्वोत्तम हाइपरप्लेन को ढूंढकर डेटा को वर्गीकृत करता है।

वर्गीकरण के लाभ:

• पैटर्न और रुझान पहचानें: डेटा में पैटर्न और रुझानों की पहचान करने में मदद करता है जिन्हें वर्गीकरण के बिना देखना मुश्किल होगा।
• डेटा विश्लेषण को सरल बनाएं: डेटा को छोटी, अधिक प्रबंधनीय श्रेणियों में कम करके डेटा विश्लेषण को सरल बनाता है।
• अंदाजा लगाओ: मौजूदा डेटा बिंदुओं की समानता के आधार पर नए डेटा बिंदुओं के बारे में भविष्यवाणियां करने के लिए इसका उपयोग किया जा सकता है।
• निर्णय लेने में सहायता करें: डेटा में अंतर्दृष्टि प्रदान करके और समूहों के बीच प्रमुख अंतरों को उजागर करके निर्णय लेने में मदद करता है।

वर्गीकरण की सीमाएँ:

• आत्मनिष्ठता: वर्गीकरण मानदंड का चुनाव व्यक्तिपरक हो सकता है और परिणामों को प्रभावित कर सकता है।
• ओवरफिटिंग: वर्गीकरण मॉडल प्रशिक्षण डेटा को ओवरफिट कर सकते हैं, जिससे अनदेखे डेटा पर खराब प्रदर्शन हो सकता है।
• डेटा गुणवत्ता निर्भर: वर्गीकरण की प्रभावशीलता डेटा की गुणवत्ता और पूर्णता पर निर्भर करती है।
• श्रेणीबद्ध डेटा तक सीमित: कुछ वर्गीकरण विधियाँ श्रेणीबद्ध डेटा तक सीमित हैं और निरंतर डेटा के लिए उपयुक्त नहीं हो सकती हैं।

रोजमर्रा की जिंदगी में वर्गीकरण के उदाहरण:

• ईमेल को स्पैम या स्पैम नहीं के रूप में वर्गीकृत करना।
• ग्राहकों को उम्र, लिंग या आय के आधार पर समूहीकृत करना।
• छवियों को कुत्तों या बिल्लियों के रूप में वर्गीकृत करना।
• यह अनुमान लगाना कि क्या ऋण आवेदक के डिफ़ॉल्ट होने की संभावना है।
• धोखाधड़ी वाले लेनदेन की पहचान करना।

सारणीकरण क्या है?

सारणीकरण की प्रक्रिया है वर्गीकृत डेटा को एक संरचित, संगठित तालिका प्रारूप में प्रस्तुत करना. इसमें डेटा को पंक्तियों और स्तंभों में व्यवस्थित करना शामिल है, जिसमें शीर्षकों और उपशीर्षकों में सूचीबद्ध श्रेणियां और संबंधित कोशिकाओं में डेटा मान रखे गए हैं।

यहां सारणीकरण की प्रमुख विशेषताएं दी गई हैं:

• वर्गीकृत डेटा: डेटा को साझा विशेषताओं के आधार पर श्रेणियों में वर्गीकृत किया जाना चाहिए।
• तालिका प्रारूप: आसान पहचान और तुलना के लिए डेटा को पंक्तियों और स्तंभों में व्यवस्थित किया गया है।
• शीर्षक और उपशीर्षक: शीर्षक और उपशीर्षक तालिका में श्रेणियों और डेटा प्रकारों की पहचान करते हैं।
• डेटा मान: वास्तविक डेटा मान तालिका के भीतर संबंधित कक्षों में रखे गए हैं।
• अतिरिक्त तत्व: संदर्भ और स्पष्टीकरण प्रदान करने के लिए शीर्षक, पादलेख और एनोटेशन जोड़े जा सकते हैं।

सारणीकरण के लाभ:

• स्पष्ट एवं संक्षिप्त प्रस्तुति: डेटा को अधिक समझने योग्य और देखने में आकर्षक बनाता है, जिससे समझ और व्याख्या में आसानी होती है।
• आसान डेटा तुलना: विभिन्न श्रेणियों और उपश्रेणियों में डेटा बिंदुओं की तुलना करने में सक्षम बनाता है।
• जानकारी का सारांश: बड़ी मात्रा में डेटा को एक संक्षिप्त और व्यवस्थित प्रारूप में सारांशित करने में मदद करता है।
• रुझानों का दृश्य: डेटा के भीतर रुझानों और पैटर्न की कल्पना करने के लिए इसका उपयोग किया जा सकता है।
• बढ़ी हुई पहुंच: डेटा को दूसरों के साथ साझा करना और सहयोग करना आसान बनाता है।

सारणीकरण की सीमाएँ:

• बड़े डेटासेट के लिए जटिलता: बड़े डेटासेट के लिए सारणीकरण बोझिल हो सकता है, जिससे प्रभावी प्रस्तुति के लिए अतिरिक्त तकनीकों की आवश्यकता होती है।
• जटिल रिश्तों में सीमित अंतर्दृष्टि: डेटा को प्रभावी ढंग से सारांशित करते समय, सारणीकरण चर के बीच अंतर्निहित संबंधों को प्रकट नहीं कर सकता है।
• गलत व्याख्या की संभावना: अनुचित तालिका स्वरूपण या अस्पष्ट शीर्षकों से डेटा की गलत व्याख्या हो सकती है।

रोजमर्रा की जिंदगी में सारणीकरण के उदाहरण:

• कक्षा में विद्यार्थियों के लिए ग्रेड तालिका बनाना।
• विभिन्न उत्पादों या क्षेत्रों के लिए बिक्री के आंकड़े प्रस्तुत करना।
• विभिन्न क्षेत्रों में मतदान परिणामों की तुलना करना।
• बजट और विश्लेषण के लिए वित्तीय डेटा व्यवस्थित करना।
• नियुक्तियों और समय-सीमाओं के साथ एक शेड्यूल बनाना।

के बीच मुख्य अंतर वर्गीकरण एवं सारणीकरण

1. प्रकृति:
   • वर्गीकरण: वर्गीकरण में साझा विशेषताओं या मानदंडों के आधार पर डेटा को अलग-अलग समूहों या वर्गों में वर्गीकृत करना, वर्ग या श्रेणियां बनाना शामिल है।
   • सारणीकरण: सारणीकरण में डेटा को व्यवस्थित रूप से प्रस्तुत करने के लिए उसे तालिकाओं, चार्ट या सारांश प्रारूपों में व्यवस्थित करना, डेटा की व्यवस्था और प्रदर्शन पर ध्यान केंद्रित करना शामिल है।
2. प्रक्रिया:
   • वर्गीकरण: वर्गीकरण डेटा को सार्थक श्रेणियों या वर्गों में क्रमबद्ध और समूहीकृत करना, जटिल डेटा को सरल और व्यवस्थित करना है।
   • सारणीकरण: सारणीकरण डेटा को स्पष्ट और संक्षिप्त रूप से प्रदर्शित करने के लिए पंक्तियों और स्तंभों का उपयोग करके एक संरचित प्रारूप में डेटा को सारांशित करने और व्यवस्थित करने की एक प्रक्रिया है।
3. उत्पादन:
   • वर्गीकरण: वर्गीकरण का परिणाम अलग-अलग श्रेणियों या वर्गों का निर्माण है जो डेटा को बेहतर ढंग से व्यवस्थित करने और समझने में मदद करते हैं।
   • सारणीकरण: सारणीकरण का आउटपुट तालिकाओं, चार्ट या ग्राफ़ में डेटा की प्रस्तुति है, जिससे विश्लेषण और व्याख्या करना आसान हो जाता है।
4. उद्देश्य:
   • वर्गीकरण: वर्गीकरण का उद्देश्य विश्लेषण, तुलना और निर्णय लेने की सुविधा के लिए समान डेटा तत्वों को संयोजित करना है।
   • सारणीकरण: सारणीकरण का उद्देश्य डेटा को एक संरचित और संगठित प्रारूप में प्रस्तुत करना है ताकि एक दृश्य सारांश प्रदान किया जा सके जो डेटा व्याख्या को बढ़ाता है।
5. श्रेणियों का उपयोग:
   • वर्गीकरण: वर्गीकरण में उन श्रेणियों या वर्गों को परिभाषित करना और बनाना शामिल है जिनमें विशिष्ट मानदंडों या विशेषताओं के आधार पर डेटा तत्व निर्दिष्ट किए जाते हैं।
   • सारणीकरण: सारणीकरण डेटा को व्यवस्थित रूप से व्यवस्थित करने और इसे प्रभावी ढंग से प्रदर्शित करने के लिए इन पूर्वनिर्धारित श्रेणियों या वर्गों का उपयोग करता है।
6. लचीलापन:
   • वर्गीकरण: श्रेणियों को परिभाषित करने और बदलती डेटा आवश्यकताओं को अपनाने में वर्गीकरण अधिक लचीला हो सकता है।
   • सारणीकरण: सारणीकरण अधिक संरचित है और पूर्वनिर्धारित प्रारूपों का पालन कर सकता है, जिससे यह लेआउट और प्रस्तुति में कम लचीला हो जाता है।
7. विश्लेषण बनाम प्रस्तुति:
   • वर्गीकरण: वर्गीकरण मुख्य रूप से सार्थक तुलना और अंतर्दृष्टि के लिए समान डेटा को एक साथ समूहित करके डेटा विश्लेषण में सहायता करता है।
   • सारणीकरण: सारणीकरण मुख्य रूप से डेटा को एक संगठित और आसानी से समझने योग्य प्रारूप में प्रस्तुत करने, संचार की सुविधा प्रदान करने पर केंद्रित है।

संदर्भ

1. https://homework1.com/statistics-homework-help/types-of-classification/
2. https://www.emathzone.com/tutorials/basic-statistics/tabulation-of-data.html
3. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2329462/pdf/pubhealthpap00029-0488.pdf

अंतिम अद्यतन: 11 दिसंबर, 2023