در دنیای آمار، داده ها نقش مهمی در تجزیه و تحلیل، تفسیر و فرآیندهای تصمیم گیری دارند. یک دسته بندی اساسی داده ها به داده های گروه بندی نشده و گروه بندی شده است. این درس بر مفهوم داده های گروه بندی نشده ، اهمیت آن و نحوه مدیریت و تفسیر آن در تحلیل های آماری تمرکز خواهد کرد.
داده های گروه بندی نشده که به آن داده های خام نیز گفته می شود، داده هایی هستند که به شکل اصلی خود جمع آوری شده اند. به گروه ها یا دسته بندی ها سازماندهی نشده است. هر نقطه داده نشان دهنده یک اندازه گیری یا مشاهده فردی است.
به عنوان مثال، اگر ما یک نظرسنجی برای یافتن تعداد کتاب‌هایی که دانش‌آموزان در یک ماه خوانده‌اند انجام دهیم، پاسخ‌هایی که دریافت می‌کنیم، مانند 5، 3، 7، 2، 3، نشان‌دهنده داده‌های گروه‌بندی نشده است. هر عدد مربوط به تعداد کتاب های خوانده شده توسط هر دانش آموز مورد بررسی است.
داده های گروه بندی نشده به چند دلیل در آمار حیاتی هستند. این ابتدایی ترین شکل داده ای است که محققان در طول جمع آوری داده های اولیه خود جمع آوری می کنند. غنای جزئیات در داده های گروه بندی نشده امکان تجزیه و تحلیل دقیق و عمیق را فراهم می کند. برخلاف داده‌های گروه‌بندی‌شده، داده‌های گروه‌بندی‌نشده به شناسایی الگوهای خاص، نقاط پرت و ناهنجاری‌هایی که ممکن است در مجموعه داده‌های گروه‌بندی‌شده گم شوند، کمک می‌کند.
تجزیه و تحلیل داده های گروه بندی نشده اغلب با سازماندهی داده ها شروع می شود. اگرچه داده‌های گروه‌بندی‌نشده در ابتدا بدون ترتیب خاصی جمع‌آوری می‌شوند، اما سازماندهی آن‌ها می‌تواند به آشکار کردن الگوها، روابط و روندها کمک کند. روش‌های متداول عبارتند از ترتیب داده‌ها به ترتیب صعودی یا نزولی، محاسبه معیارهای گرایش مرکزی (میانگین، میانه، حالت)، و ارزیابی تنوع (محدوده، انحراف معیار).
برای نشان دادن، مثال قبلی تعداد کتاب هایی که دانش آموزان در یک ماه خوانده اند را در نظر بگیرید. اگر داده های جمع آوری شده [5، 3، 7، 2، 3] باشد، سازماندهی این داده ها به ترتیب صعودی [2، 3، 3، 5، 7] را به دست می دهد. از اینجا می توانیم محاسبه کنیم:
این معیارهای آماری بینش عمیق تری نسبت به مجموعه داده ارائه می دهد و نقطه مرکزی آن (میانگین، میانه) و گسترش (محدوده) را برجسته می کند. درک این ویژگی ها برای تصمیم گیری آگاهانه و نتیجه گیری قابل اعتماد از داده ها ضروری است.
تجسم ابزار قدرتمندی در تجزیه و تحلیل داده های گروه بندی نشده است. تکنیک‌های گرافیکی ساده مانند نمودارهای میله‌ای، نمودارهای خطی و نمودارهای پراکندگی می‌توانند درک ما از الگوهای داده‌ها و روابط را تا حد زیادی افزایش دهند. به عنوان مثال، یک نمودار میله ای می تواند فراوانی هر تعداد کتاب خوانده شده توسط دانش آموزان را به صورت بصری نمایش دهد و به راحتی رایج ترین و کم رایج ترین پاسخ ها را شناسایی کند.
داده های گروه بندی نشده در طیف گسترده ای از زمینه ها، از تجارت و اقتصاد گرفته تا مراقبت های بهداشتی و آموزش استفاده می شود. در تجارت، داده های گروه بندی نشده را می توان برای تجزیه و تحلیل بازخورد مشتری در مورد یک محصول جدید استفاده کرد. در مراقبت های بهداشتی، ممکن است نشان دهنده پاسخ های فردی بیمار به یک درمان جدید باشد. در آموزش، همانطور که قبلا ذکر شد، می تواند تعداد کتاب های خوانده شده توسط دانش آموزان را ردیابی کند.
این مثال ها تطبیق پذیری و کاربرد داده های گروه بندی نشده را در بخش های مختلف نشان می دهد. ویژگی‌های فردی هر نقطه داده می‌تواند بینش‌ها، روندها و الگوهای مفیدی را برای فرآیندهای تصمیم‌گیری آشکار کند.
در حالی که داده های گروه بندی نشده بینش های دقیقی را ارائه می دهند، مدیریت و تجزیه و تحلیل حجم زیادی از داده های گروه بندی نشده می تواند چالش برانگیز و وقت گیر باشد. با افزایش حجم داده‌ها، خلاصه‌سازی از طریق گروه‌بندی یا طبقه‌بندی ممکن است برای مدیریت‌پذیرتر کردن تحلیل و تفسیر کارآمدتر داده‌ها ضروری باشد.
علاوه بر این، دقتی که با داده‌های گروه‌بندی‌نشده ارائه می‌شود به این معنی است که باید توجه دقیقی به فرآیندهای جمع‌آوری داده‌ها شود تا از خطاهایی که می‌تواند به طور قابل‌توجهی بر تجزیه و تحلیل تأثیر بگذارد اجتناب شود. دقت و یکپارچگی داده هنگام کار با داده های گروه بندی نشده بسیار مهم است.
داده های گروه بندی نشده سنگ بنای تجزیه و تحلیل آماری است که نمای غنی و دقیقی از مشاهدات فردی ارائه می دهد. انعطاف پذیری و عمق آن زمینه را برای تجزیه و تحلیل قوی فراهم می کند و آن را به ابزاری ضروری در جعبه ابزار محقق تبدیل می کند. علیرغم چالش‌های موجود، مدیریت دقیق و تجزیه و تحلیل داده‌های گروه‌بندی‌نشده می‌تواند بینش‌های مهمی را آشکار کند که تصمیم‌گیری می‌کند و نوآوری را در زمینه‌های مختلف هدایت می‌کند. بنابراین درک و تسلط بر استفاده از داده های گروه بندی نشده یک مهارت ضروری برای هر آمارشناس یا تحلیلگر داده است.
