Statistika dünyasında məlumatlar təhlil, şərh və qərar qəbul etmə proseslərində həlledici rol oynayır. Məlumatların əsas kateqoriyalarından biri qruplaşdırılmamış və qruplaşdırılmış verilənlərə bölünür. Bu dərs qruplaşdırılmamış məlumat anlayışına, onun əhəmiyyətinə və statistik təhlillərdə onu necə idarə edib şərh etdiyimizə diqqət yetirəcək.
Qruplaşdırılmamış məlumatlar, həmçinin xam məlumat adlanır, ilkin formada toplanmış məlumatlardır. O, qruplara və ya kateqoriyalara bölünməyib. Hər bir məlumat nöqtəsi fərdi ölçmə və ya müşahidəni təmsil edir.
Məsələn, tələbələrin bir ayda oxuduğu kitabların sayını öyrənmək üçün sorğu keçirsək, aldığımız 5, 3, 7, 2, 3 kimi cavablar qruplaşdırılmamış məlumatları əks etdirir. Hər bir nömrə sorğuda iştirak edən hər bir tələbənin oxuduğu kitabların sayına uyğundur.
Qruplaşdırılmamış məlumatlar bir neçə səbəbə görə statistikada vacibdir. Bu, tədqiqatçıların ilkin məlumatların toplanması zamanı topladıqları ən əsas məlumat formasıdır. Qruplaşdırılmamış məlumatlarda təfərrüatların zənginliyi dəqiq və dərin təhlil aparmağa imkan verir. Qruplaşdırılmış məlumatlardan fərqli olaraq, qruplaşdırılmamış məlumatlar qruplaşdırılmış məlumat dəstlərində itirilə bilən xüsusi nümunələri, kənar göstəriciləri və anomaliyaları müəyyən etməyə kömək edir.
Qruplaşdırılmamış məlumatların təhlili çox vaxt məlumatların təşkili ilə başlayır. Qruplaşdırılmamış məlumatlar əvvəlcə heç bir xüsusi sifariş olmadan toplansa da, onların təşkili nümunələri, münasibətləri və meylləri aşkar etməyə kömək edə bilər. Ümumi metodlara məlumatların artan və ya azalan ardıcıllıqla düzülməsi, mərkəzi meyl ölçülərinin hesablanması (orta, median, rejim) və dəyişkənliyin qiymətləndirilməsi (aralıq, standart sapma) daxildir.
Nümunə etmək üçün tələbələrin bir ayda oxuduqları kitabların sayına dair əvvəlki nümunəni nəzərdən keçirək. Əgər toplanmış məlumatlar [5, 3, 7, 2, 3] olarsa, bu məlumatları artan qaydada təşkil etmək [2, 3, 3, 5, 7] verir. Buradan hesablaya bilərik:
Bu statistik ölçülər verilənlər bazası haqqında daha dərin məlumat verir, onun mərkəzi nöqtəsini (orta, median) və yayılmasını (aralıq) vurğulayır. Bu xüsusiyyətləri başa düşmək məlumatlı qərarlar qəbul etmək və məlumatlardan etibarlı nəticələr çıxarmaq üçün vacibdir.
Vizuallaşdırma qruplaşdırılmamış məlumatların təhlilində güclü vasitədir. Ştrixli diaqramlar, xətt qrafikləri və səpələnmə qrafikləri kimi sadə qrafik üsullar məlumat nümunələri və əlaqələr haqqında anlayışımızı xeyli artıra bilər. Məsələn, bar diaqramı tələbələrin oxuduqları kitabların hər sayının tezliyini vizual olaraq göstərə, ən ümumi və ən az rast gəlinən cavabları asanlıqla müəyyən edə bilər.
Qruplaşdırılmamış məlumatlar biznes və iqtisadiyyatdan səhiyyə və təhsilə qədər geniş bir sıra sahələrdə istifadə olunur. Biznesdə qruplaşdırılmamış məlumatlar müştərilərin yeni məhsul haqqında rəylərini təhlil etmək üçün istifadə edilə bilər. Səhiyyədə bu, yeni müalicəyə fərdi xəstə reaksiyalarını təmsil edə bilər. Təhsildə, artıq qeyd edildiyi kimi, tələbələrin oxuduğu kitabların sayını izləyə bilirdi.
Bu nümunələr qruplaşdırılmamış məlumatların müxtəlif sektorlar üzrə çox yönlülüyünü və tətbiq oluna biləcəyini göstərir. Hər bir məlumat nöqtəsinin fərdi xüsusiyyətləri qərar qəbuletmə prosesləri üçün vacib olan faydalı fikirlər, tendensiyalar və nümunələri aşkar edə bilər.
Qruplaşdırılmamış məlumatlar təfərrüatlı anlayışlar təqdim etsə də, böyük həcmdə qruplaşdırılmamış məlumatların idarə edilməsi və təhlili çətin və vaxt aparan ola bilər. Məlumatların həcmi artdıqca, təhlili daha idarəolunan etmək və məlumatları daha səmərəli şərh etmək üçün qruplaşdırma və ya kateqoriyalara ayırma yolu ilə ümumiləşdirmə tələb oluna bilər.
Üstəlik, qruplaşdırılmamış məlumatlarla gələn dəqiqlik o deməkdir ki, təhlilə əhəmiyyətli dərəcədə təsir göstərə biləcək xətaların qarşısını almaq üçün məlumatların toplanması proseslərinə diqqətlə diqqət yetirilməlidir. Qruplaşdırılmamış məlumatlarla işləyərkən məlumatların dəqiqliyi və bütövlüyü vacibdir.
Qruplaşdırılmamış məlumatlar fərdi müşahidələrin zəngin, təfərrüatlı görünüşünü təklif edən statistik təhlilin təməl daşıdır. Onun çevikliyi və dərinliyi möhkəm təhlil üçün zəmin yaradır və onu tədqiqatçının alətlər dəstində əvəzsiz alətə çevirir. Çətinliklərə baxmayaraq, qruplaşdırılmamış məlumatların diqqətli idarə edilməsi və təhlili qərarları məlumatlandıran və müxtəlif sahələr üzrə innovasiyalara təkan verən kritik fikirləri ortaya qoya bilər. Qruplaşdırılmamış məlumatların istifadəsini başa düşmək və mənimsəmək hər hansı bir statistik və ya məlumat analitiki üçün vacib bir bacarıqdır.
