データとデータ関数、および知っておくべきデータの種類について
情報がなければ、あなたは最新の情報を知り、様々な問題を解決することはできません。そして、それ以前に求められていたデータがなければ、日常の問題に対する情報や解決策などはありません。しかし、実際には多くの人々が機能と今日の生活にとってデータがいかに重要であるかを理解していないのは残念です。
この機会に、私たちは日常的に日常的に遭遇するデータ、機能、およびさまざまなタイプのデータの定義または理解をより深く検討します。
データという用語は実際には見つかるだけではありませんコンピューターの分野だけでなく、研究、教育、社会などの生活のほぼすべての側面で。すぐに、以下のデータを理解するためのより完全なレビュー:
データの定義
基本的にデータは 情報または情報の収集-情報観察または特定の情報源の検索を通じて得られた問題から。得られたデータはさらに処理されていないため、仮定または事実である可能性があります。研究や実験を通じて処理された後、データは、データベース、情報、特定の問題の解決策など、より複雑な形式になる可能性があります。
言語の観点から、「データ」という単語は単語から取られますローマ語で与えられたものとして解釈される「データム」。したがって、データの実際の定義は与えられていません。与えられた場合、データは標準化された情報になり、その真実が認識されるためです。データという用語は、コンピュータの分野や調査の範囲内でよく見られます。
コンピュータの分野では、あなたは間違いなく精通しています名前のデータベースまたはデータ処理ソフトウェア。研究の範囲内であるが、各研究者は、さらなる研究の前に最初に観察(観察)を行ってデータを見つけ、最終的に研究結果を得ることが義務付けられている。また、ジャーナルや論文の執筆などの教育にもよく見られます。
データ機能
データの定義を理解した後、データ自体の明確に見える機能。データという用語は、コンピュータや研究の分野でよく聞かれますが、基本的にはデータと呼ばれるあなたの人生のほぼすべての側面で聞かれます。
研究者にとって、データは研究の主要な基盤として使用されます。コンピュータ分野の使用では、ほとんどの場合、問題を解決するために処理されるデータも含まれます。
上記を見て取ることができます問題を解決する上で最良の決定を行うためのデータ関数は、計画または調査の基礎として使用でき、アクティビティのすべての実装の参照として使用でき、最後にデータは評価資料としても使用できるという結論。データは、実行されたすべてのアクションの計画または履歴の基礎に例えることができます。これが、人生のほぼすべての側面にデータが関係する理由です。
データのタイプ
人生のほとんどすべての面でデータをいくつかのタイプにグループ化できるのは当然のことです。データをグループ化するためのパラメーターは多数ありますが、それらのほとんどは、ソースやデータの取得元、所要時間などに基づいて、その性質に応じてグループ化できます。
1.ソースに基づく
以前は、データが取得のさまざまな方法から取得。このソースの違いにより、データをいくつかのタイプ、つまりプライマリデータとセカンダリデータにグループ化することもできます。
- 一次データ または、この元のデータは、研究オブジェクトによって取得された特定のソースから取得されました。
- 二次データ または、通常、本、雑誌などの以前のソースから取得した追加データ。
2.その特性に基づく
データは、その特性に基づいて区別することもできます。 定性的データと定量的データ。どちらのタイプのデータも、以前に行われたさまざまな研究機会でしばしば使用されます
- 定性データ 通常、口頭での発言、画像、または記号の形でよく見られます。
- 定量的データ 数値ステートメントまたは数値の方に向けて。
3.所要時間に基づく
さらに、データは、収集または収集の時間に基づいてグループ化することもできます。定期的に収集されるデータの種類と断面データがあります。
- 定期的なデータ これは、人口調査活動、過去1年間の人口ニーズに関するデータで確認できます。
- 断面データ または、テスト完了後に取得した学生のテスト結果など、特定の時間に収集されたデータ。
実際、もっと深く議論すれば多くのパラメータがあります-組成、比率などに基づいてデータをグループ化しますが、上記の3つのパラメータはコミュニティでよく見られます。
上記で作成したデータの理解についての記事を読んだ後、データは今やコミュニティの基本的なニーズであると結論付けることができます。
しかし、それは実際にはまだ残念ですデータの定義を理解していない、または実際には理解しているがデータの使用を誤用しようとする多くの人々。したがって、読者はこれを理解し、取得したデータを最大限に活用できることを期待しています。