مقداری اعداد و شمار سے مراد کوئی بھی ایسی معلومات ہوتی ہے جس کی مقدار یا عددی طور پر اظہار کیا جاسکتا ہے۔ یہ مختلف شعبوں جیسے ریاضی، شماریات، اور ڈیٹا سائنس میں اہم ہے۔ مقداری ڈیٹا اکثر تجزیہ کے لیے جمع کیا جاتا ہے تاکہ باخبر فیصلے کیے جا سکیں، نمونوں کی شناخت کی جا سکے اور مستقبل کے نتائج کی پیشن گوئی کی جا سکے۔ یہ سبق مقداری ڈیٹا کی بنیادی باتوں کو دریافت کرے گا، بشمول اقسام، جمع کرنے کے طریقے، اور ایپلیکیشنز۔
مقداری ڈیٹا قابل پیمائش اقدار یا شماروں کی نمائندگی کرتا ہے۔ اس ڈیٹا کی قسم کو دو اہم زمروں میں درجہ بندی کیا جا سکتا ہے:
مقداری ڈیٹا مختلف ذرائع سے جمع کیا جا سکتا ہے جیسے کہ سروے، تجربات اور مشاہدات۔ جمع کرنے کے لیے استعمال ہونے والے آلات میں سوالنامے، پیمائشی آلات، اور ڈیجیٹل ٹولز شامل ہیں۔ قابل اعتماد تجزیہ اور نتائج کے لیے ڈیٹا اکٹھا کرنے میں درستگی بہت ضروری ہے۔
ریاضی میں، مقداری اعداد و شمار کا استعمال حسابات کو انجام دینے، مسائل کو حل کرنے اور نظریات کو تیار کرنے کے لیے کیا جاتا ہے۔ یہ ریاضیاتی اعدادوشمار اور احتمال کی بنیاد کے طور پر کام کرتا ہے۔ مثال کے طور پر، جب کسی کلاس کے اوسط سکور کا حساب لگاتے ہیں، تو ہم فارمولے کا استعمال کرتے ہوئے تمام اسکورز ( \( \sum scores \) ) کو جمع کرتے ہیں اور طلباء کی تعداد ( \( n \) ) سے تقسیم کرتے ہیں:
\( \textrm{اوسط اسکور} = \frac{\sum \textrm{سکور}}{n} \)اعداد و شمار ڈیٹا سیٹوں کو بیان کرنے اور تجزیہ کرنے کے لیے مقداری ڈیٹا پر بہت زیادہ انحصار کرتے ہیں۔ دو اہم شماریاتی اقدامات میں شامل ہیں:
جہاں \( \mu \) اوسط ہے، \( x \) ڈیٹا سیٹ میں ہر قدر کی نمائندگی کرتا ہے، اور \( n \) قدروں کی تعداد ہے۔
مقداری اعداد و شمار کے تجزیے میں اعداد و شمار کی جانچ پڑتال، نمونوں کی شناخت، اور نتیجہ اخذ کرنے کے لیے شماریاتی طریقوں کا استعمال شامل ہے۔ عام تکنیکوں میں وضاحتی اعدادوشمار، تخمینہ شماریات، رجعت تجزیہ، اور مفروضے کی جانچ شامل ہیں۔ یہ طریقے محققین کو عددی اعداد و شمار سے بامعنی نتائج اخذ کرنے کی اجازت دیتے ہیں۔
مقداری اعداد و شمار مختلف شعبوں میں ایک اہم کردار ادا کرتا ہے بشمول:
تجربہ 1: پودوں کی نمو کی پیمائش کرنا
اس تجربے میں مسلسل مقداری ڈیٹا کو واضح کرنے کے لیے وقت کے ساتھ ساتھ پودوں کی نشوونما کی پیمائش شامل ہے۔ پیمائش باقاعدگی سے وقفوں پر کی جاتی ہے، اور اعداد و شمار کو ترقی کے رجحانات دکھانے کے لیے تیار کیا جاتا ہے۔
مثال 2: طالب علم کی حاضری کا ریکارڈ
تعلیمی سال میں طلباء کی روزانہ حاضری کو ریکارڈ کرنا مجرد مقداری ڈیٹا پیش کرتا ہے۔ حاضری کے نمونوں اور تعلیمی کارکردگی پر ان کے اثرات کی نشاندہی کرنے کے لیے اس ڈیٹا کا تجزیہ کیا جا سکتا ہے۔
مقداری ڈیٹا ہمارے ارد گرد کی دنیا کا تجزیہ کرنے اور اسے سمجھنے کا ایک بنیادی پہلو ہے۔ ریاضی، شماریات اور دیگر مختلف شعبوں میں اس کا اطلاق پیچیدہ مسائل کو حل کرنے، فیصلہ سازی اور پیشین گوئی کے تجزیے کے قابل بناتا ہے۔ ٹیکنالوجی میں ترقی کے ساتھ، مقداری ڈیٹا کو جمع کرنے، تجزیہ کرنے اور اس کی تشریح کرنے کی صلاحیت زیادہ موثر ہو گئی ہے، جس سے تحقیق اور دریافت کی نئی راہیں کھل رہی ہیں۔
