ఏమి ఇవ్వబడింది?
డేటా అనేది సేకరించగల, నిల్వ చేయగల మరియు ప్రాసెస్ చేయగల సమాచారం. సంఖ్యలు, పాఠాలు, చిత్రాలు, వీడియోలు వంటి వివిధ మార్గాల్లో వాటిని ప్రాతినిధ్యం వహించవచ్చు. డేటా అనేది జ్ఞాన ఉత్పత్తి మరియు నిర్ణయం తీసుకోవటానికి ముడి పదార్థం.
డేటా రకాలు
వేర్వేరు డేటా రకాలు ఉన్నాయి, ఒక్కొక్కటి దాని స్వంత లక్షణాలు మరియు ప్రయోజనాలతో:
సంఖ్యా డేటా
సంఖ్యా డేటా సంఖ్యల ద్వారా సూచించబడుతుంది మరియు గణిత మరియు గణాంక గణనలను నిర్వహించడానికి ఉపయోగించవచ్చు. ఉదాహరణలు: వయస్సు, ఉష్ణోగ్రత, పరిమాణం.
వచన డేటా
వచన డేటా పూర్తి పదాలు, వాక్యాలు లేదా పాఠాల ద్వారా సూచించబడుతుంది. వివరణాత్మక సమాచారాన్ని నిల్వ చేయడానికి వీటిని ఉపయోగిస్తారు. ఉదాహరణలు: పేరు, చిరునామా, వివరణ.
వర్గీకరణ డేటా
వర్గీకరణ డేటా వర్గాలు లేదా తరగతుల ద్వారా ప్రాతినిధ్యం వహిస్తుంది. నిర్దిష్ట లక్షణాల ప్రకారం సమాచారాన్ని సమూహానికి ఉపయోగిస్తారు. ఉదాహరణలు: రంగు, లింగం, రకం.
బైనరీ డేటా
బైనరీ డేటా 0S మరియు 1S సన్నివేశాల ద్వారా సూచించబడుతుంది. సమాచారాన్ని నిల్వ చేయడానికి మరియు ప్రాసెస్ చేయడానికి కంప్యూటర్ సిస్టమ్స్లో వీటిని ఉపయోగిస్తారు. ఉదాహరణలు: ఫైళ్లు, చిత్రాలు, వీడియోలు.
డేటా యొక్క ప్రాముఖ్యత
జ్ఞానం ఉత్పత్తి మరియు నిర్ణయం తీసుకోవటానికి డేటా ప్రాథమికమైనది. సమాచారాన్ని విశ్లేషించడానికి, నమూనాలను గుర్తించడానికి, అంచనాలను నిర్వహించడానికి మరియు ఫలితాలను అంచనా వేయడానికి ఇవి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తాయి. అదనంగా, సైన్స్, టెక్నాలజీ, వ్యాపారం, ఆరోగ్యం వంటి వివిధ రంగాలలో డేటా ఉపయోగించబడుతుంది.
డేటా ఎలా సేకరించబడుతుంది?
డేటాను వివిధ మార్గాల్లో సేకరించవచ్చు:
- పరిశోధన మరియు ప్రశ్నపత్రాల ద్వారా;
- ఎలక్ట్రానిక్ సెన్సార్లు మరియు పరికరాల ద్వారా;
- రికార్డులు మరియు పత్రాల ద్వారా;
- పరిశీలనలు మరియు ప్రయోగాల ద్వారా;
- ఆన్లైన్ పరస్పర చర్యలు మరియు లావాదేవీల ద్వారా.
డేటా ఎలా నిల్వ చేయబడుతుంది?
డేటాను వివిధ మార్గాల్లో నిల్వ చేయవచ్చు:
<పట్టిక>
డేటా ఎలా ప్రాసెస్ చేయబడింది?
డేటాను వివిధ మార్గాల్లో ప్రాసెస్ చేయవచ్చు:
- గణాంక విశ్లేషణ;
- డేటా మైనింగ్;
- యంత్ర అభ్యాసం;
- ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్;
- డేటా విజువలైజేషన్.
తీర్మానం
డేటా అనేది జ్ఞాన ఉత్పత్తి మరియు నిర్ణయం తీసుకోవటానికి ప్రాథమిక సమాచారం. వాటిని సేకరించి, నిల్వ చేసి, వివిధ మార్గాల్లో ప్రాసెస్ చేయవచ్చు, సమాచారాన్ని విశ్లేషించడానికి, నమూనాలను గుర్తించడానికి మరియు అంచనాలను నిర్వహించడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది. డేటా యొక్క ప్రాముఖ్యతను మరియు మంచి ఫలితాల కోసం దీన్ని ఎలా సమర్థవంతంగా ఉపయోగించాలో అర్థం చేసుకోవడం చాలా ముఖ్యం.