असमूहीकृत बनाम समूहीकृत डेटा: अंतर और तुलना

असमूहीकृत डेटा क्या है?

असमूहीकृत डेटा, जिसे कच्चे डेटा या असंगठित डेटा के रूप में भी जाना जाता है, व्यक्तिगत मूल्यों या टिप्पणियों के एक सेट को संदर्भित करता है जिन्हें किसी भी तरह से वर्गीकृत, वर्गीकृत या समूहीकृत नहीं किया गया है। यह डेटा प्रकार अपने सबसे बुनियादी रूप में है और इसमें कोई सांख्यिकीय या गणितीय हेरफेर नहीं किया गया है। असमूहीकृत डेटा व्यक्तिगत डेटा बिंदुओं का एक संग्रह है, और प्रत्येक डेटा बिंदु एक एकल अवलोकन या माप का प्रतिनिधित्व करता है।

असमूहीकृत डेटा को आगे विश्लेषण किया जा सकता है, सारांशित किया जा सकता है, या समूहों या श्रेणियों में व्यवस्थित किया जा सकता है ताकि इसे समझना और सार्थक निष्कर्ष निकालना आसान हो सके। इस प्रक्रिया को डेटा समूहीकरण या डेटा वर्गीकरण के रूप में जाना जाता है, और यह सांख्यिकीय विश्लेषण और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन में एक सामान्य कदम है।

समूहीकृत डेटा क्या है?

समूहीकृत डेटा, जिसे समूहीकृत आवृत्ति डेटा के रूप में भी जाना जाता है, एक प्रकार के डेटा को संदर्भित करता है जिसे व्यक्तिगत डेटा बिंदुओं के एक बड़े सेट को सारांशित और विश्लेषण करने के लिए अंतराल या श्रेणियों में व्यवस्थित किया गया है। इस समूहीकरण प्रक्रिया का उपयोग आमतौर पर निरंतर डेटा से निपटने के दौरान या जब कई डेटा बिंदु होते हैं, तो इसे अधिक प्रबंधनीय बनाने और डेटा के वितरण का अधिक सटीक अवलोकन प्रदान करने के लिए किया जाता है। समूहीकृत डेटा को आवृत्ति वितरण तालिका या हिस्टोग्राम के रूप में दर्शाया जाता है।

डेटा को समूहीकृत करने से जटिल डेटा सेट को सरल बनाने और डेटा के वितरण का त्वरित अवलोकन प्रदान करने में मदद मिलती है। हालाँकि, इसके परिणामस्वरूप मूल अवर्गीकृत डेटा के साथ काम करने की तुलना में विवरण की कुछ हानि भी हो सकती है। जब आवश्यक हो, सांख्यिकीविद् विशिष्ट विश्लेषण या अनुसंधान उद्देश्यों के आधार पर समूहीकृत या असमूहीकृत डेटा के साथ काम करना चुन सकते हैं।

असमूहीकृत और समूहीकृत डेटा के बीच अंतर

1. असमूहीकृत डेटा में व्यक्तिगत, कच्चे डेटा बिंदु होते हैं जिनमें कोई विशिष्ट संगठन या समूह नहीं होता है। प्रत्येक डेटा बिंदु एकल अवलोकन या माप का प्रतिनिधित्व करता है। समूहीकृत डेटा को अंतरालों या श्रेणियों में व्यवस्थित किया गया है, प्रत्येक अंतराल मानों की एक श्रृंखला का प्रतिनिधित्व करता है। डेटा बिंदुओं को उनके मूल्यों के आधार पर समूहीकृत किया जाता है।
2. असमूहीकृत डेटा को व्यक्तिगत मूल्यों या मापों की एक सूची के रूप में प्रस्तुत किया जाता है। समूहीकृत डेटा को आवृत्ति वितरण तालिका या हिस्टोग्राम के रूप में प्रस्तुत किया जाता है, जिसमें अंतराल और प्रत्येक अंतराल में डेटा बिंदुओं की संख्या दिखाई जाती है।
3. असमूहीकृत डेटा प्रत्येक अवलोकन का पूरा विवरण बरकरार रखता है, जो सटीक विश्लेषण के लिए उपयोगी हो सकता है। समूहीकृत डेटा कुछ स्तर के विवरण का त्याग करता है क्योंकि यह अंतराल के भीतर डेटा का सारांश प्रस्तुत करता है। इससे प्रबंधन और विज़ुअलाइज़ेशन आसान हो सकता है, खासकर बड़े डेटा सेट के लिए।
4. असमूहीकृत डेटा विस्तृत सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए उपयुक्त है, जैसे व्यक्तिगत डेटा बिंदुओं के लिए माध्य, माध्यिका और मानक विचलन की गणना करना। समूहीकृत डेटा का उपयोग डेटा सेट के भीतर वितरण और पैटर्न का विश्लेषण करने के लिए किया जाता है। आवृत्ति वितरण और हिस्टोग्राम बनाने के लिए यह आम है।
5. जब डेटा सेट अपेक्षाकृत छोटा हो या जब प्रत्येक अवलोकन अद्वितीय और विशिष्ट हो तो असमूहीकृत डेटा अधिक उपयुक्त हो सकता है। बड़ी मात्रा में डेटा के साथ काम करते समय समूहीकृत डेटा फायदेमंद होता है, क्योंकि यह डेटा की विशेषताओं का संक्षिप्त सारांश प्रदान करता है।

असमूहीकृत और समूहीकृत डेटा के बीच तुलना

तुलना के पैरामीटर	असमूहीकृत डेटा	समूहीकृत डेटा
डेटा संरचना	व्यक्तिगत डेटा बिंदु	आवृत्तियों के साथ अंतराल या श्रेणियाँ
रेंज प्रतिनिधित्व	मानों की पूरी श्रृंखला प्रदर्शित करता है	पूर्वनिर्धारित सीमाओं के भीतर डेटा का प्रतिनिधित्व करता है
पठन स्तर	उच्च ग्रैन्युलैरिटी, विस्तृत जानकारी	कम ग्रैन्युलैरिटी, संक्षिप्त जानकारी
डेटा की मात्रा	छोटे से मध्यम डेटासेट के लिए उपयुक्त	बड़े डेटासेट के लिए उपयुक्त
विश्लेषण परिशुद्धता	सटीक विश्लेषण के लिए उपयुक्त	वितरण का विश्लेषण करने के लिए आदर्श

संदर्भ

1. https://academic.oup.com/aje/article-abstract/182/2/138/94562
2. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/0021850287900413

अंतिम अद्यतन: 13 फरवरी, 2024