4 Datu klasifikācija, pamatojoties uz raksturu, veidu, avotu un savākšanas laiku

Pirms apspriest datu klasifikāciju, vispirms ir jāsaprot, kas ir dati. Dati ir faktu apkopojums, kas saistīts ar skaitļiem, simboliem, attēliem un arī vārdiem.

Datoru vai datu bāzu pasaulē ir vairākasdatu klasifikācija vai klasifikācija pēc veida. Tas ir, datu klasifikācija tiek veikta, pamatojoties uz noteiktiem rādītājiem vai apsvērumiem.

Kāds tad ir mērķis? Datu klasifikācijas mērķis ir nekas cits kā vieglāk saprast, ka datu klasifikācijai ir arī to attiecīgie veidi. No šāda veida var saprast pašu datu priekšrocības.

Datu klasifikācija

1. Datu klasifikācija, pamatojoties uz datu tipiem

Zemāk mēs esam snieguši informāciju par datu klasifikāciju, pamatojoties uz pašu datu veidu.

• Aprēķiniet datus (skaitot / uzskaitot datus)

Aprēķinātie dati ir iegūtie datipamatojoties uz aprēķina rezultātiem. Kas attiecas uz aprēķinātajos datos iekļauto procentuālo daudzumu, kas saistīts ar noteiktu datu daudzumu. Piemēram, to apmeklētāju procentuālais daudzums, kuri katru dienu ierodas Mahatari veikalā, sasniedz vairāk nekā 50% no kopējā apmeklētāju skaita, kas ierodas Daudzfunkcionālā tirdzniecības centrā.

Turklāt procentuālais daudzums var būt arī iegūtsdarbinieku skaits birojā, kur rezultātus atradīsit vēlāk. Bet pirms jums ir jāveic aprēķini, izmantojot noteiktas formulas.

• Datu mērīšana

Kas ir mērīšanas dati? Mērīšanas dati ir dati, kas norāda noteiktu lielumu vai vērtību. Šī vērtība var būt ciparu vai burtu veidā, ko parasti piešķir priekšnieki un kas adresējami darbiniekiem pēc tam, kad vadītājs iepriekš ir veicis dažādas pārbaudes par šo darbinieku darba rezultātu pārskatiem. Vēlāk parādāmais skaitlis ir skaitlis 2 mērījuma rezultāta formā.

2. Datu klasifikācija, pamatojoties uz datu raksturu

Papildus datu klasifikācijai, pamatojoties uzir arī datu klasifikācijas veidi, pamatojoties uz to raksturu. Tad kas ir iekļauts šajā kategorijā? Iepazīstieties ar šo skaidrojumu, kuru mēs jums esam sagatavojuši.

• Kvantitatīvie dati

Kvantitatīvie dati ir klasifikācijadati, pamatojoties uz summu. Piemēram, ja Indonēzijas štata universitāšu skaits ir sadalīts divās daļās, tad aptuveni 5000 cilvēku tiks iekļauti kvalitatīvajā klasifikācijā.

• Kvalitatīvie dati (kvalitatīvie dati)

Kvalitatīvie dati ir datiir pretstats kvantitatīvajiem datiem. Kvalitatīvie dati ir dati, kuru klasifikācija tiek iegūta, balstoties uz attiecībām vai attiecībām, kas saistītas ar īpašībām, kas piemīt kādam vai kaut kam. Piemēram, Indonēzijas valsts universitāšu klasifikācija, kas vēlāk tiks atrasta eksakta fakultāte, kā arī fakultātes, kas nav eksakta fakultātes, kas ir divi termini, kas atdala šos divu veidu fakultātes.

Cits kvalitatīvo datu piemērs irto studentu klasifikācija, kuri atrodas noteiktās fakultātēs, kuras SKS izmanto kā savu studiju novērtējumu, ja SKS piemēro A līdz D vērtēšanas sistēmu, kuras pamatā ir katras sistēmas atdalītājs vai punktu skaits. Joprojām ir citi piemēri, kas saistīti ar šiem kvalitatīvajiem datiem, proti, termini, kas saistīti ar Melno Ameriku vai nēģeri, kā arī ar Balto Amerikāni tautas skaitīšanā.

3. Datu klasifikācija, pamatojoties uz datu avotiem

• Iekšējie vai iekšējie dati

Iekšējie dati ir sākotnējie dativai autentisks. Šie iekšējie dati iegūti no paša veiktā pētījuma rezultātiem. Pētījums tika veikts bez citu palīdzības un citu iejaukšanās. Tāpēc šie dati ir oriģināli vai tikai viņa paša darbi.

• Ārējie dati vai ārējie dati

Ārējie dati ir dati, kuriem navautentisks. Šeit nav oriģināls, jo dati tika iegūti, pamatojoties uz kāda cita veiktu novērtējumu. Tātad, kāds var šos datus izmantot tikai saviem mērķiem, kaut arī dati pamatā nav paši dati, bet citu cilvēku apkopoti dati. Teorētiski ārējie dati ir sadalīti divās daļās, ieskaitot:

• • Primārie ārējie dati vai ārēja datu primerija: Šie dati ir saistīti datiar mutvārdu runu vārdu veidā no citiem cilvēkiem, kuri ir datu īpašnieki. Tas ir, šie dati tiek iegūti no informācijas, kas iegūta kādam, kurš ir datu sākotnējais pētnieks.
  • Sekundārie ārējie dati vai sekundārie ārējie dati: Šie dati ir iegūti datino personas, kura nav datu īpašniece. Tātad persona, kas šajos datos tiek izmantota kā atsauce, nenāk no pētniekiem, bet no citiem cilvēkiem, kuri arī varētu iegūt informāciju par citu cilvēku datiem, un tā tālāk.

4. Datu klasifikācija, pamatojoties uz vākšanas laiku

Zemāk mēs esam sagatavojuši informāciju par datu klasifikāciju, pamatojoties uz datu vākšanas ilgumu.

• Dati šķērsgriezums

Dati šķērsgriezums ir dati, kas parāda informācijuattiecībā uz noteiktu punktu. Šo datu piemēri ir finanšu pārskati par 2019. gada 1. janvāri, bankas Mandiri klientu dati par periodu no janvāra līdz aprīlim, darbinieku dati no PT. Angkasa Agung periods no marta līdz jūnijam un citi.

• Dati laika rindas vai periodiski dati

Dati laika rindas ko arī dēvē par periodiskiem datiemkolekcija, atsaucoties uz periodu vai laiku pa laikam vēsturiski. Šo datu piemērs ir dati par rūpijas valūtas maiņas kursa attīstību attiecībā pret ASV dolāru no 2004. līdz 2007. gadam.

Tas ir skaidrojums, ko mēs varam jums sniegt attiecībā uz jebkādu datu klasifikāciju, pamatojoties uz dažādiem veidiem. Ceru, ka tas ir noderīgi.