စာရင်းအင်းလောကတွင် ဒေတာသည် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၊ အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုခြင်းနှင့် ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်များတွင် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ဒေတာ၏ အခြေခံ အမျိုးအစားခွဲခြင်းတစ်ခုမှာ အုပ်စုမဖွဲ့ဘဲ အုပ်စုဖွဲ့ထားသော ဒေတာအဖြစ် ဖြစ်သည်။ ဤသင်ခန်းစာသည် အုပ်စုမဖွဲ့ထားသောဒေတာ ၏ သဘောတရား၊ ၎င်း၏အရေးပါမှုနှင့် ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် ၎င်းကို ကျွန်ုပ်တို့စီမံခန့်ခွဲပုံနှင့် အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုပုံတို့ကို အာရုံစိုက်ပါမည်။
အကြမ်းဒေတာဟုလည်း ရည်ညွှန်းပြီး အုပ်စုမဖွဲ့ထားသောဒေတာသည် ၎င်း၏မူရင်းပုံစံဖြင့် စုဆောင်းထားသည့် ဒေတာဖြစ်သည်။ ၎င်းကို အုပ်စုများ သို့မဟုတ် အမျိုးအစားများအဖြစ် ခွဲမထားပါ။ ဒေတာအချက်တစ်ခုစီသည် တစ်ဦးချင်းတိုင်းတာခြင်း သို့မဟုတ် စောင့်ကြည့်မှုကို ကိုယ်စားပြုသည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် တစ်လအတွင်း ကျောင်းသားဖတ်သော စာအုပ်အရေအတွက်ကို သိရှိရန် စစ်တမ်းတစ်ခု ပြုလုပ်ပါက၊ ကျွန်ုပ်တို့ရရှိသော တုံ့ပြန်ချက်များဖြစ်သည့် 5၊ 3၊ 7၊ 2၊ 3 တို့သည် အုပ်စုမဖွဲ့ထားသည့် အချက်အလက်ကို ကိုယ်စားပြုပါသည်။ နံပါတ်တစ်ခုစီသည် စစ်တမ်းကောက်ယူထားသော ကျောင်းသားတစ်ဦးစီမှ ဖတ်သည့်စာအုပ်အရေအတွက်နှင့် ကိုက်ညီပါသည်။
အကြောင်းအမျိုးမျိုးကြောင့် အုပ်စုမဖွဲ့ထားသောဒေတာသည် စာရင်းဇယားများတွင် အရေးကြီးပါသည်။ ၎င်းသည် ၎င်းတို့၏ ကနဦးဒေတာစုဆောင်းစဉ်အတွင်း သုတေသီများ စုဆောင်းသည့် အခြေခံအကျဆုံး ဒေတာပုံစံဖြစ်သည်။ အုပ်စုမဖွဲ့ထားသော အချက်အလက်များတွင် အသေးစိတ်အချက်အလက်များ ကြွယ်ဝမှုသည် တိကျပြီး အတွင်းကျကျ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို ရရှိစေပါသည်။ အဖွဲ့လိုက်ဒေတာများနှင့်မတူဘဲ၊ အုပ်စုမဖွဲ့ထားသောဒေတာသည် အုပ်စုဖွဲ့ဒေတာအတွဲများတွင် ဆုံးရှုံးသွားနိုင်သည့် သီးခြားပုံစံများ၊ အကြမ်းဖျင်းများနှင့် ကွဲလွဲချက်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရာတွင် ကူညီပေးသည်။
အုပ်စုမဖွဲ့ထားသောဒေတာကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းသည် ဒေတာကို စုစည်းခြင်းဖြင့် စတင်လေ့ရှိသည်။ အုပ်စုမဖွဲ့ထားသည့်ဒေတာကို ကနဦးတွင် သီးခြားအမှာစာမပါဘဲ စုဆောင်းထားသော်လည်း၊ ၎င်းကို စုစည်းခြင်းသည် ပုံစံများ၊ ဆက်ဆံရေးများနှင့် ခေတ်ရေစီးကြောင်းများကို ဖော်ထုတ်ရာတွင် ကူညီပေးနိုင်သည်။ အသုံးများသောနည်းလမ်းများတွင် ဒေတာကို ကြီးလိုက်ကြီးငယ်လိုက် စီစဥ်စီစဉ်ခြင်း၊ ဗဟိုသဘောထားအစီအမံများ (ပျမ်းမျှ၊ အလယ်အလတ်၊ မုဒ်) တို့ကို တွက်ချက်ခြင်းနှင့် ကွဲပြားမှု (အပိုင်းအခြား၊ စံသွေဖည်မှု) တို့ကို အကဲဖြတ်ခြင်းတို့ ပါဝင်သည်။
ဥပမာအနေဖြင့်၊ တစ်လအတွင်း ကျောင်းသားဖတ်သော စာအုပ်အရေအတွက်၏ အစောပိုင်းဥပမာကို သုံးသပ်ကြည့်ပါ။ စုဆောင်းထားသောဒေတာသည် [5၊ 3၊ 7၊ 2၊ 3] ဖြစ်ပါက၊ ဤဒေတာကို ကြီးလိုက်ကြီးလိုက် စုစည်းခြင်းဖြင့် [2၊ 3၊ 3၊ 5၊ 7] ပေးသည်။ ဤနေရာမှ ကျွန်ုပ်တို့ တွက်ချက်နိုင်သည်-
ဤကိန်းဂဏန်းအစီအမံများသည် ၎င်း၏ဗဟိုအချက် (ပျမ်းမျှ၊ အလယ်အလတ်) နှင့် ပျံ့နှံ့မှု (အပိုင်းအခြား) ကို မီးမောင်းထိုးပြပြီး ဒေတာအတွဲကို ပိုမိုနက်ရှိုင်းစွာ ထိုးထွင်းသိမြင်စေသည်။ ဤသွင်ပြင်လက္ခဏာများကို နားလည်ခြင်းသည် အသိဥာဏ်ရှိသော ဆုံးဖြတ်ချက်များချရန်နှင့် အချက်အလက်မှ ယုံကြည်စိတ်ချရသော ကောက်ချက်ဆွဲရန်အတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။
Visualization သည် အုပ်စုမဖွဲ့ထားသော အချက်အလက်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရာတွင် အစွမ်းထက်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဘားဇယားများ၊ မျဉ်းကြောင်းဂရပ်များနှင့် ဖြန့်ကြဲကွက်များကဲ့သို့သော ရိုးရှင်းသောဂရပ်ဖစ်နည်းပညာများသည် ဒေတာပုံစံများနှင့် ဆက်ဆံရေးများကို ကျွန်ုပ်တို့၏နားလည်မှုကို များစွာမြှင့်တင်ပေးနိုင်ပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ဘားကားချပ်တစ်ခုသည် ကျောင်းသားများဖတ်သော စာအုပ်အရေအတွက်တစ်ခုစီ၏ အကြိမ်ရေကို အမြင်အာရုံဖြင့် ပြသနိုင်ပြီး အသုံးအများဆုံးနှင့် အနိမ့်ဆုံး တုံ့ပြန်မှုများကို အလွယ်တကူ ခွဲခြားနိုင်သည်။
အုပ်စုမဖွဲ့ထားသောဒေတာကို စီးပွားရေးနှင့် စီးပွားရေးမှ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုနှင့် ပညာရေးအထိ နယ်ပယ်များစွာတွင် အသုံးချသည်။ လုပ်ငန်းတွင်၊ ထုတ်ကုန်အသစ်တစ်ခုအပေါ် ဖောက်သည်တုံ့ပြန်ချက်အား ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာရန် အုပ်စုမဖွဲ့ထားသောဒေတာကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင်၊ ၎င်းသည် ကုသမှုအသစ်အတွက် လူနာတစ်ဦးချင်းစီ၏ တုံ့ပြန်မှုများကို ကိုယ်စားပြုနိုင်သည်။ ပညာရေးမှာ ပြောခဲ့သလိုပဲ ကျောင်းသားဖတ်တဲ့ စာအုပ်အရေအတွက်ကို ခြေရာခံနိုင်တယ်။
ဤနမူနာများသည် မတူညီသောကဏ္ဍများတွင် အုပ်စုဖွဲ့ထားသောဒေတာများ၏ ဘက်စုံအသုံးပြုနိုင်မှုနှင့် အသုံးချမှုကို ပြသသည်။ ဒေတာအချက်တစ်ခုစီ၏ တစ်ဦးချင်းဝိသေသလက္ခဏာများသည် ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်များအတွက် အရေးကြီးသော အသုံးဝင်သော ထိုးထွင်းအမြင်များ၊ ခေတ်ရေစီးကြောင်းများနှင့် ပုံစံများကို ဖော်ပြနိုင်သည်။
အုပ်စုမဖွဲ့ထားသောဒေတာသည် အသေးစိတ်ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ပေးစွမ်းသော်လည်း၊ အုပ်စုမဖွဲ့ထားသောဒေတာအမြောက်အမြားကို စီမံခန့်ခွဲခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းသည် စိန်ခေါ်မှုနှင့် အချိန်ကုန်နိုင်သည်။ ဒေတာပမာဏ တိုးလာသည်နှင့်အမျှ၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို ပိုမိုစီမံခန့်ခွဲနိုင်ပြီး ဒေတာကို ပိုမိုထိရောက်စွာအနက်ပြန်ဆိုရန် အုပ်စုဖွဲ့ခြင်း သို့မဟုတ် အမျိုးအစားခွဲခြင်းမှတစ်ဆင့် အကျဉ်းချုံ့ရန် လိုအပ်ပါသည်။
ထို့အပြင်၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို သိသိသာသာထိခိုက်စေနိုင်သော အမှားအယွင်းများကို ရှောင်ရှားရန် အုပ်စုဖွဲ့မထားသောဒေတာနှင့်အတူ ပါလာသည့် တိကျမှုသည် ဒေတာစုဆောင်းခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်များတွင် ဂရုတစိုက်အာရုံစိုက်ရမည်ဟု ဆိုလိုသည်။ အဖွဲ့ခွဲမထားသည့် ဒေတာဖြင့် လုပ်ဆောင်သည့်အခါ ဒေတာတိကျမှုနှင့် ခိုင်မာမှုသည် အဓိကဖြစ်သည်။
အုပ်စုမဖွဲ့ထားသည့် ဒေတာသည် ကိန်းဂဏန်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၏ အခြေခံအုတ်မြစ်ဖြစ်ပြီး တစ်ဦးချင်းလေ့လာသုံးသပ်မှုများ၏ အသေးစိတ်အချက်အလတ်များကို ပြည့်စုံစွာ ပေးဆောင်သည်။ ၎င်း၏ ပျော့ပြောင်းမှုနှင့် နက်ရှိုင်းမှုသည် ခိုင်မာသော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် အခြေခံအုတ်မြစ်ဖြစ်ပြီး ၎င်းကို သုတေသီ၏ကိရိယာအစုံတွင် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော ကိရိယာတစ်ခု ဖြစ်လာစေသည်။ ၎င်း၏စိန်ခေါ်မှုများကြားမှ၊ အုပ်စုမခွဲထားသောဒေတာကို ဂရုတစိုက်စီမံခန့်ခွဲခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းသည် ဆုံးဖြတ်ချက်များကို အသိပေးရန်နှင့် နယ်ပယ်အသီးသီးတွင် ဆန်းသစ်တီထွင်မှုကို တွန်းအားပေးသည့် အရေးကြီးသောထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ထုတ်ဖော်နိုင်ပါသည်။ အဖွဲ့မ၀င်ထားသော အချက်အလက်များကို အသုံးချခြင်းအား နားလည်ခြင်းနှင့် ကျွမ်းကျင်ခြင်းသည် စာရင်းအင်းပညာရှင် သို့မဟုတ် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူတိုင်းအတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သောကျွမ်းကျင်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။
