డేటా మరియు దాని లక్షణాలను స్టాటిస్టికల్ ప్రాసెసింగ్

స్టాటిస్టికల్ డేటా ప్రాసెసింగ్ వారి ఆర్దరింగ్, సాధారణీకరణ మరియు విశ్లేషణ లేకుండా అసాధ్యం. ఏ ఫలితాలు మొదటిది అత్యంత ఉపయోగకరమైన సమాచారాన్ని పొందే విధంగా ఒక రూపంలో ఉంచాలి ఉండాలి. డేటా చాలా ఉంటే, అప్పుడు వారు ఉన్నదో లేక సాధారణీకరణం అవసరం.

కాబట్టి, డేటా పంపిణీ చేయబడే నియమాలు నిర్వచించటానికి అవసరం సమూహాలకు. ఈ సందర్భంలో ఎంపిక పద్ధతి మాత్రమే ప్రత్యక్షత కానీ కూడా పొందిన సమాచార సంభావ్య ఉపయోగం ఆధారపడి ఉంటుంది. సరిగ్గా పరిశోధనా ఫలితాలను తెలుసుకోవడానికి మరియు విశ్లేషించటానికి చాలా సులభమైనది వర్గీకరించాడు.

గణాంక పద్దతులను డేటా ప్రాసెసింగ్ మానవ కార్యకలాపాలు అనేక రంగాల్లో అన్వయించవచ్చు. వారు 3 ప్రధాన రకాలుగా విభజించవచ్చు:

1) అప్లికేషన్ రంగంలో పరిగణనలోకి లేకుండా ఉపయోగించవచ్చు సార్వత్రిక పద్ధతులు;

2) నిజ ప్రక్రియలు మరియు దృగ్విషయం అధ్యయనం చేరి సూచించే ప్రత్యేక ప్రాంతాల్లో పద్ధతులు;

3) కొన్ని డేటా అధ్యయనం కోసం పద్ధతులు.

స్పష్టంగా, మరింత కచ్చితమైన పద్ధతిగా డేటా యొక్క గణాంక ప్రాసెసింగ్ చేపట్టారు కారణమైన, మరింత నిర్మాణాత్మకంగా కాంక్రీటు పరిస్థితి విశ్లేషిస్తుంది. మొదటి పద్ధతి శాస్త్రీయ ఫలితాలు వర్తించే ఉంటే, వీటిలో విలువ మాత్రమే శాస్త్రీయ ప్రమాణాలను అంచనా ఉంటుంది, మూడవ పద్ధతి మాత్రమే ఒక నిర్దిష్ట ప్రాంతంలో కొన్ని పనులకు ఉపయోగిస్తారు.

డేటా ప్రాసెస్ చెందే పద్ధతులు గురించి సాధారణ పరిజ్ఞానం పాటు, అది ఫలితాలతో మంచి ఎలా పని తెలుసు కూడా ముఖ్యం. స్టాటిస్టికల్ డేటా ప్రాసెసింగ్ పట్టికలు లేదా స్పష్టతకు సమాచారం అందుకున్న గ్రాఫ్లు సృష్టించడం ఉంటుంది.

ప్రారంభ దశ సమాచార పట్టిక సంగ్రహంగా చేయవచ్చు. ఉదాహరణకు, ఒక పట్టిక ఫార్మాట్ లో రికార్డు ప్రయోగాత్మక డేటా యొక్క గణాంక ప్రాసెసింగ్ పరిశోధకులు అదనపు అనవసరమైన ఎంట్రీలను సూచికలను ప్రయోగం యొక్క కోర్సు ప్రభావితం అదనపు కారకాలు విలువలు కొలిచే అందించటానికి అనుమతిస్తుంది. సౌకర్యవంతంగా పట్టికలు, మాత్రమే అధ్యయనం లేదా ప్రయోగం యొక్క డేటాను రికార్డ్ చేయడానికి కానీ మధ్యంతర మరియు ప్రధాన ఫలితాలు సంకలనం. అయితే, వారి నిర్మాణ హక్కు కోసం అన్ని అవసరమైన పారామితులు వ్రాసి, వరుసలు మరియు కాలమ్లను అవసరమైన సంఖ్య ముందుగానే ఆలోచించడం అవసరం.

ఒక పట్టిక కాగితంపై కేవలం చేయవచ్చు లేదా నేరుగా కంప్యూటర్ లోకి డేటా నమోదు. రెండవ ఎంపికను మీరు త్వరగా అప్ సంకలనం లేదా కనుగొనడానికి, అతిపెద్ద లేదా, దానికి ఒక తక్కువ విలువ కనుగొనేందుకు డేటా సరైన మార్గంలో క్రమం అనుమతిస్తుంది సగటు విలువ ఎంపిక సమూహం ఫలితాలు.

డేటా సమర్థ గణాంక ప్రాసెసింగ్ బహుళ పట్టికలు అవసరం ఉంటే అవి లెక్కకు తప్పక మరియు ప్రతి ఒక ఏకైక పేరు తో పైకి వచ్చి రేట్ మరువకండి.

రికార్డింగ్ డేటా మరింత సచిత్ర పద్ధతి గ్రాఫిక్స్ ఉంది. వారు దృష్టి అధ్యయన ఫలితాలు అవగాహన సదుపాయం, వివిధ విలువల మధ్య సంబంధం చూపించు.

పట్టికలు మరియు గ్రాఫ్లు నిర్మాణం ప్రాథమిక సూత్రాలు తెలుసుకోవడం, మీరు త్వరగా మరియు సమర్ధవంతంగా డేటా ప్రాసెసింగ్ పని చేయవచ్చు.