डेटा के वर्गीकरण का परिचय (Introduction to Classification of Data in Statistics in Hindi):

एकत्रित डेटा, जिसे कच्चे डेटा या अवर्गीकृत डेटा के रूप में भी जाना जाता है, हमेशा एक बेतरतीब और असंगठित रूप में होता है।

सांख्यिकीय विश्लेषण को आसान बनाने के लिए, इस एकत्रित डेटा को एक सार्थक और आसानी से समझने योग्य रूप में व्यवस्थित और प्रस्तुत करने की आवश्यकता होती है।

इसलिए, एक शोधकर्ता के लिए यह आवश्यक है कि वह बड़ी मात्रा में डेटा को अधिक सुगम और आत्मसात करने योग्य प्रारूप में संघनित करे।

डेटा के संग्रह और संपादन के बाद, एकत्र किए गए डेटा को संसाधित करने की दिशा में वर्गीकरण अगला महत्वपूर्ण कदम है।

डेटा वर्गीकरण, डेटा के कुशल और इष्टतम उपयोग के लिए डेटा को उपयुक्त श्रेणियों में व्यवस्थित करने की प्रक्रिया है। यह डेटा को जल्दी से ढूंढने और पुनर्प्राप्त करने में मदद करता है। सुरक्षा, अनुपालन और जोखिम प्रबंधन के संदर्भ में, यह प्रक्रिया बहुत महत्वपूर्ण है।

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♦ डेटा के वर्गीकरण की परिभाषा (Definition of Classification of Data in Hindi):

डेटा का वर्गीकरण, डेटा में मौजूद कुछ सामान्य विशेषताओं, गुणों या मानदंडों के अनुसार एकत्रित डेटा को विभिन्न सजातीय समूहों/वर्गों और उप-वर्गों में व्यवस्थित करने की प्रक्रिया है।

उदाहरण:

• लोगों को विभिन्न आयु समूहों में वर्गीकृत किया जा सकता है, जैसे कि 10 से कम, 10-20, 20-30, 30-40, और इसी तरह।
• एक कंपनी में कर्मचारियों को उनकी मासिक आय के अनुसार विभिन्न आर्थिक स्थितियों में वर्गीकृत किया जा सकता है, जैसे, 5000 से कम, 5000-10000, 10000-15000, और इसी तरह।

♦ डेटा के वर्गीकरण का अर्थ (Meaning of Classification of Data in Hindi):

डेटा वर्गीकरण का अर्थ डेटा को उनके सामान्य गुणों के आधार पर समान समूहों में समूहित करना है। कच्चे डेटा को नेविगेट करना मुश्किल है क्योंकि इसमें स्पष्टता का अभाव है। वर्गीकरण प्रक्रिया इन बाधाओं को दूर करती है और विश्लेषण को सरल बनाती है।

दूसरे शब्दों में, डेटा वर्गीकरण का अर्थ डेटा को टैग करना है, जिससे इसे ट्रैक करना आसान हो जाता है। इसके अलावा, यह डुप्लिकेट डेटा को हटाता है, स्टोरेज स्पेस को खाली करता है, बैकअप लागत को कम करता है और खोज प्रक्रिया को तेज करता है।

एक सुनियोजित डेटा विश्लेषण प्रणाली, बुनियादी (मौलिक) डेटा की खोज और पुनर्प्राप्ति की सुविधा प्रदान करती है। यह कानूनी खोज, जोखिम प्रबंधन और अनुपालन के क्षेत्रों में विशेष रूप से महत्वपूर्ण है।

♦ आँकड़ों के वर्गीकरण के कुछ महत्वपूर्ण और रोचक मत नीचे दिए गए हैं:

• “वर्गीकरण डेटा को उनकी सामान्य विशेषताओं के अनुसार अनुक्रमों में व्यवस्थित करने या उन्हें विभिन्न संबंधित भागों में अलग करने की प्रक्रिया है।” – Professor Secrist

• “वर्गीकरण चीजों को (या तो वास्तव में या काल्पनिक रूप से) समूहों या वर्गों में उनकी समानता और समानता के अनुसार व्यवस्थित करने की प्रक्रिया है, और उन गुणों की एकता को अभिव्यक्ति देता है जो व्यक्तियों की विविधता के बीच निर्वाह कर सकते हैं।” -L.R. Connor

• “सांख्यिकीविद् का पहला कार्य विवरण (details) को एक रूप में कम करना और सरल बनाना है ताकि मुख्य विशेषताओं को सामने लाया जा सके, जबकि अभी भी इकट्ठे डेटा की व्याख्या को सुविधाजनक बनाया जा सके। इस प्रक्रिया को डेटा को वर्गीकृत और सारणीबद्ध करने के रूप में जाना जाता है।” -Professor A.R. Ilersic

♦ डेटा का क्रॉस-वर्गीकरण (Cross-Classification of Data in Hindi):

हम जानते हैं कि संबंधित तथ्यों को अलग-अलग वर्गों में समूहित करना वर्गीकरण कहलाता है। एक वर्ग में तथ्य या जानकारी कुछ विशेषताओं के संदर्भ में दूसरे वर्ग से भिन्न होती है जिन्हें वर्गीकरण का आधार कहा जाता है।

तथ्यों या सूचनाओं को वर्गीकरण के एक आधार पर और फिर दूसरे आधार पर छाँटने की प्रक्रिया को क्रॉस-वर्गीकरण कहा जाता है। उपलब्ध वर्गीकरण मानदंडों के आधार पर इस प्रक्रिया को यथासंभव कई बार दोहराया जा सकता है। डेटा वर्गीकरण का कार्य डाकघर में पत्रों को छांटने के समान है।

उदाहरण के लिए: डाकघर में पत्रों को छांटते समय, पत्रों को उनके गंतव्य शहरों, जैसे दिल्ली, मुंबई, पुणे, चेन्नई आदि के अनुसार वर्गीकृत किया जाता है, और फिर सड़कों के अनुसार रखा जाता है।

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