கேள்வி: தரவு பகுப்பாய்வு - தரவு பகுப்பாய்வுச் செயல்முறை என்பது என்ன?
பதில்: படிமம்:Data_visualization_process_v1.png ''பகுப்பாய்வு'' என்பது ஒரு முழுப்பொருளையும் தனிப்பட்ட செய்முறைக்காக அதன் தனித்தனி கூறுகளாகப் பிரிப்பதைக் குறிக்கிறது. ''தரவு பகுப்பாய்வு'' என்பது மூலத் தரவைப் பெறுவதற்கான ஒரு செயல்முறையாகும். இம்முறை பின்னர் இதைப் பயனர்களால் முடிவெடுப்பதற்கு ஏற்ற பயனுள்ள தகவல்களாக மாற்றுகிறது. செய்முறைக் கருதுகோள்கள் அல்லது கோட்பாடுகளை நிறுவாத கேள்விகளுக்குப் பதிலளிக்க ''தரவு'' திரட்டப்பட்டுப் பகுப்பாய்வு செய்யப்படுகிறது. புள்ளியியல் வல்லுனர் ஜான் தூக்கே 1961 இல் தரவு பகுப்பாய்வைப் பின்வருமாறு வரையறுத்தார்." தரவுகளைப் பகுப்பாய்வு செய்வதற்கான செயல்முறைகள், இத்தகைய செயல்முறைகளின் முடிவுகளை விளக்கும் நுட்பங்கள், பகுப்பாய்வை எளிதாக்குவதற்கும் மிகவும் துல்லியமாக்குவதற்கும் உதவும் துல்லியமான தரவுகளைத் திரட்டலைத் திட்டமிடுவதற்கான வழிகள்ஆகிய பகுத்தறிவதற்குப் பொருந்தும் அனைத்து பொறிமுறைகளும், புள்ளியியல் முடிவகளும்.கீழே விவரிக்கப்பட்டுள்ள பல கட்டங்களை வேறுபடுத்திக் காட்டலாம். கட்டங்கள் மீண்டும் மீண்டும் நிகழ்கின்றன. ஏனெனில் பிற்காலக் கட்டங்களிலிருந்து வரும் பின்னூட்டங்கள் முந்தைய கட்டங்களில் கூடுதல் வேலைகளை ஏற்படுத்தக்கூடும். தரவுச் செயலாக்கம் சுரங்கத்தில் பயன்படுத்தப்படும் கிரிசுப்பு(CRISP) கட்டமைப்பும் இதே போன்ற படிநிலைகளைக் கொண்டுள்ளது.
கேள்வி: தரவு பகுப்பாய்வு - தரவு தேவைகள் பற்றி தகவல் சொல்.
பதில்: பகுப்பாய்விற்கான உள்ளீடுகளாக தரவு கட்டாயமாகத் தேவைப்படுகிறது. இது பகுப்பாய்வுகளை இயக்குவோரின் (அல்லது பகுப்பாய்வில் முடிக்கப்பட்ட பலன்களைப் பயன்படுத்தும் வாடிக்கையாளர்களின்) தேவைகளின் அடிப்படையில் குறிப்பிடப்படுகிறது. தரவு திரட்டப்படும் பொதுவான வகை ஒரு செய்முறை அலகு (எ. கா. ஒரு தனியர்ர் அல்லது மக்கள் தொகை எனக் குறிப்பிடப்படுகிறது. மக்கள்தொகை சார்ந்த குறிப்பிட்ட மாறிகள் (எ. கா. அகவை, வருமானம்) குறிப்பிடப்பட்டு பெறப்படலாம். அவை தரவு எண்ணாகவோ (அதாவது, எண்களுக்கான அடையாள உரை ) அல்லது வகைப்படுத்தப்பட்டதாகவோ அமையலாம் .
கேள்வி: தரவு பகுப்பாய்வு - தரவுச் சீர்செயல் பற்றி தகவல் சொல்.
பதில்: செயலாக்கப்பட்டு ஒழுங்கமைக்கப்பட்டவுடன் தரவு முழுமையடையாமல் இருக்கலாம். நகல்களைக் கொண்டிருக்கலாம் அல்லது பிழைகளைக் கொண்டிருக்கலாம். தரவை உள்ளிட்டு தேக்கும் விதத்தில் உள்ள சிக்கல்களிலிருந்து சீர்செய்யப்பட வேண்டிய தேவை எழும். தரவுச் சீர்செயல் என்பது இந்த பிழைகளைத் தடுப்பதும் சரிசெய்வதும் ஆகும். பொதுவான பணிகளில் தரவுகளின் தவறான தன்மையை அடையாளம் காணுதலில், தற்போதுள்ள தரவுகளின் ஒட்டுமொத்தத் தரம், வரிசை, நெடுவரிசை பிரிவுகள் ஆகியவை அடங்கும். இத்தகைய தரவுச் சிக்கல்களை பல்வேறு பகுப்பாய்வு நுட்பங்களாலும்ம் அடையாளம் காணலாம். எடுத்துக்காட்டாக , நிதி தகவல்களுடன் குறிப்பிட்ட மாறிகளுக்கான மொத்தங்களை, நம்பகமானவை என்று நம்பப்படும் தனித்தனியாக வெளியிடப்பட்ட எண்களுடன் ஒப்பிடலாம். முன்னரே தீர்மானிக்கப்பட்ட வரம்புகளுக்கு மேலே அல்லது அதற்குக் கீழே உள்ள இயல்பற்ற தொகைகளையும் மதிப்பாய்வு செய்யலாம். பல வகையான தரவு சீர்செயல் முறைகள் உள்ளன , அவை தொகுப்பில் உள்ள தரவின் வகையைப் பொறுத்து அமையும். இது தொலைபேசி எண்கள், மின்னஞ்சல் முகவரிகள், முதலாளிகள் அல்லது எனப் பிற மதிப்புகளாகவும் இருக்கலாம். தவறான முறையில் உள்ளீடு செய்யப்படுவதற்கான அதிக வாய்ப்பைக் கொண்டதாகத் தோன்றும் தரவை அகற்றுவதற்கு வெளிப்புறக் கண்டறிதலுக்கான அளவியலான தரவு முறைகளைப் பயன்படுத்தலாம். தவறாக தட்டச்சு செய்யப்பட்ட சொற்களின் அளவைக் குறைக்க உரை தரவு எழுத்துப்பிழை சரிபார்ப்புகளைப் பயன்படுத்தலாம். இருப்பினும் , சொற்கள் சரியானவையா என்று சொல்வது அரிதே.
கேள்வி: தரவு பகுப்பாய்வு - படிமமாக்கமும் நெறிநிரல்களும் குறித்து விரிவாக சொல்லுங்கள்.
பதில்: கணித வாய்பாடுகள் அல்லது படிமங்கள் (நெரிநிரல்(அல்காரிதம்) என்று அழைக்கப்படுகின்றன) மாறிகளுக்கிடையேயான உறவுகளை அடையாளம் காண தரவுகளைப் பயன்படுத்தப்படலாம் , எடுத்துக்காட்டாக, ஒட்டுறவு அல்லது காரண-காரிய முறைமையைப் பயன்படுத்துதலைக் கூறலாம். பொதுவாக , செயல்படுத்தப்பட்ட படிமத்தின் துல்லியத்தைப் பொறுத்து, சில ''எஞ்சிய'' பிழையுடன் பிற மாறியின் அடிப்படையில் ஒரு குறிப்பிட்ட மாறியை மதிப்பிடுவதற்கும் படிமங்கள் உருவாக்கப்படலாம் (எ. கா. தரவு = படிமம் + பிழை). உய்த்துணர்வுப் புள்ளிவிவரங்கள் குறிப்பிட்ட மாறிகளுக்கு இடையிலான உறவுகளை அளவிடும் நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துவதை உள்ளடக்கியது. எடுத்துக்காட்டாக , விளம்பரத்தில் மாற்றம் ஏற்பட்டுள்ளதா என்பதை படிமமாகக் காட்டுவதற்கு பின்னேகும் பகுப்பாய்வு பயன்படுத்தப்படலாம். (தற்சார்பு ''மாறி X'') விற்பனையில் உள்ள மாறுபாட்டிற்கான விளக்கத்தை வழங்குகிறது (''சார்பு மாறி Y''). கணிதத்தில் , Y ( விறபனை) என்பது ''X'' என்ற விளம்பரப்படுத்துதலின் செயல்பாடு ஆகும். இது (Y = a''X'' + b + error) என விவரிக்கப்படலாம். அங்குக் கணிதவியல் படிமம் வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது , அதாவது X இன் மதிப்புகளின் குறிப்பிட்ட வரம்பிற்கு படிமம் Y இன் மதிப்பைக் கணிக்கும்போது (a), (b) ஆகியன பிழையைக் குறைக்கும்.
கேள்வி: தரவு பகுப்பாய்வு - தகவல் தொடர்பு குறித்து விரிவாக சொல்லுங்கள்.
பதில்: படிமம்:Social_Network_Analysis_Visualization.png தரவு பகுப்பாய்வு செய்யப்பட்டவுடன், அந்தப் பகுப்பாய்வு முடிவுகளைப் பயனர்களுக்கு அவர்களின் தேவைகளைச் ச்சந்திக்க பல வடிவங்களில் தெரிவிக்கலாம். பயனர்கள் கூடுதல் பகுப்பாய்விற்கு வழிவகுக்கும் பின்னூட்டங்களைக் கொடுக்கலாம். எனவே , பகுப்பாய்வுச் சுழற்சியின் பெரும்பகுதி, அத்தாவது தரவு ஆக்கத்தின் பெரும்பகுதி இதுபோல பன்னிச்(பலமுறைச்) செய்தலாகும் . முடிவுகளை எவ்வாறு அறிவிப்பது என்பதை தீர்மானிக்கும் போது , பார்வையாளர்களுக்கு செய்தியை இன்னும் தெளிவாகவும் திறமையாகவும் தொடர்பு கொள்ள உதவும் வகையில் பல்வேறு தரவு காட்சிப்படுத்தல் நுட்பங்களை செயல்படுத்துவது குறித்து ஆய்வாளர் கருதி பார்க்கலாம். தரவு காட்சிப்படுத்தல் தகவல் காட்சிகளைப் பயன்படுத்துகிறது (அட்டவணைகள், வரைபடங்கள் போன்ற வரைவியல் தரவுகளில் உள்ள முதன்மைச் செய்திகளைதசறிவிப்பதற்கு உதவுகிறது. வரிசைப் பட்டியல் ஒரு பயனரின் குறிப்பிட்ட எண்களை வினவவும் கவனம் செலுத்தவும் உதவும் ஒரு மதிப்புமிக்க கருவியாகும். அதே வேளையில் விளக்கப்படங்கள் (எ. கா. பட்டை விளக்கப்படங்கள் அல்லது வரி விளக்கப்படங்கள்) தரவுகளில் உள்ள அளவுசார் செய்திகளை விளக்க உதவும்.
கேள்வி: தரவு பகுப்பாய்வு - அளவியலான செய்திகள் பற்றி தகவல் சொல்.
பதில்: படிமம்:Total_Revenues_and_Outlays_as_Percent_GDP_2013.png படிமம்:U.S._Phillips_Curve_2000_to_2013.png பயனர்கள் ஒரு தரவுத் தொகுப்பிலிருந்து புரிந்துகொள்ள அல்லது அறிவிக்க உதவும் எட்டு வகையான அளவுசார் செய்திகளை சுட்டீவன் பூ விவரிந்துள்ளார். மேலும் செய்தியைத் தெரிவிக்க உதவும் தொடர்புடைய வரைபடங்களை. தேவைகளைக் குறிப்பிடும் வாடிக்கையாளர்களும் தரவு பகுப்பாய்வு செய்யும் ஆய்வாளர்களும் செயல்முறையின் போது இந்த செய்திகளைக் கூறக் கருத்தில் கொள்ளலாம். # நேரத் தொடர்: 10 ஆண்டு காலப்பகுதியில் வேலையின்மை விகிதம் ஒரு குறிப்பிட்ட காலப்பகுதியில் ஒரு ஒற்றை மாறியாகப் பதிவு செய்யலாம். இந்த மாறியின் போக்கை நிறுவ அல்லது விளக்க கோட்டு விளக்கப்படம் பயன்படுத்தலாம். # தரவரிசை: ''வகை''ப்படுத்தப்பட்ட உட்பிரிவுகள் விற்பனை செயல்திறனின் தரவரிசை போன்று ஏறுவரிசை அல்லது இறங்கு வரிசையில் தரவரிசைப்படுத்தப்படுகின்றன (விற்பனையாளர்களின் திறனை அளவிடும் வகை) ஒவ்வொரு விற்பனையாளருக்கும் ஒரு குறிப்பிட்ட உட்பிரிவுடன் ஒரே காலகட்டத்தில். விற்பனையாளர்கள் இடையிலான ஒப்பீட்டைக் காட்ட, ஒரு செவ்வக விளக்கப்படம் பயன்படுத்தலாம். # பகுதி- முதல் முழுமை வரை: இங்கு,வகைப்படுத்தப்பட்ட உட்பிரிவுகள் ஒட்டுமொத்தத்தின் விகிதமாக அளவிடப்படுகின்றன (அதாவது, நூற்ருவீதத்தில் ). ஒரு வட்ட விளக்கப்படம் அல்லது பட்டை விளக்கப்படம் சந்தையில் போட்டியாளர்களால் உருவகப்படுத்தப்படும் சந்தைப் பங்கு போன்ற விகிதங்களின் ஒப்பீட்டைக் காட்டலாம். # விலகல்: குறிப்பிட்ட காலத்திற்கு ஒரு வணிகத்தின் பல துறைகளுக்கான உண்மையான, வரவு செலவுத் திட்ட செலவினங்களின் ஒப்பீடு போன்ற ஒரு குறிப்புக்கு எதிராக வகைப்படுத்தப்பட்ட உட்பிரிவுகள் ஒப்பிடப்படுகின்றன. ஒரு பட்டை விளக்கப்படம் உண்மையான, குறிப்பு தொகையின் ஒப்பீட்டைக் காட்ட முடியும். # நிகழ்வெண் பரவல்: பங்குச் சந்தை வருவாய் 0 - 10% - 11 - 20% போன்ற இடைவெளிகளுக்கு இடையில் இருக்கும் ஆண்டுகளின் எண்ணிக்கை போன்ற குறிப்பிட்ட இடைவெளியில் ஒரு குறிப்பிட்ட மாறியின் நோக்கீடுகளின் எண்ணிக்கையைக் காட்டுகிறது. இந்த பகுப்பாய்விற்கு ஒரு நிகழ்வெண் செவ்வகப்படம் ஒரு வகை பட்டை விளக்கப்படம் பயன்படுத்தப்படலாம். # ஒட்டுறவுகள்: இரண்டு மாறிகளால் குறிப்பிடப்படும் அவதானிப்புகளுக்கு இடையிலான ஒப்பீடு (அவை ஒரே அல்லது எதிர் திசைகளில் நகர்கின்றனவா என்பதை தீர்மானிக்க). எடுத்துக்காட்டாக , வேலையின்மை (X) மற்றும் பணவீக்கம் (Y) மாதப் படிமத்தைத் திட்டமிடுதல். இந்த செய்தியை விளக்க, ஒரு சிதறல் படம் பொதுவாக பயன்படுகிறது. # இயல்பளவு ஒப்பீடு: தயாரிப்பு குறியீட்டின் அடிப்படையில் விற்பனை அளவு போன்ற குறிப்பிட்ட வரிசையில் வகைப்படுத்தப்பட்ட உட்பிரிவுகளை ஒப்பிடுதல். இந்த ஒப்பீட்டிற்கு ஒரு பட்டை விளக்கப்படம் பயன்படும். # புவியியல் அல்லது புவிப்பரப்பியல்: இவை வரைபடம் அல்லது அமைப்பில் ஒரு மாறியின் ஒப்பீடு, அதாவது, மாநில வாரியாக வேலையின்மை விகிதம் அல்லது ஒரு கட்டிடத்தின் பல்வேறு தளங்களில் உள்ள நபர்களின் எண்ணிக்கை போன்றவை. ஒரு நிலவரைவுப்படம் என்பது இதற்குப் பயன்படும் ஒரு பொதுவான வரைவியல் முறையாகும்.
கேள்வி: தரவு பகுப்பாய்வு - தரவு பயனர்களின் பகுப்பாய்வு நடவடிக்கைகள் என்பது என்ன?
பதில்: மேலே கோடிட்டுக் காட்டப்பட்ட பொதுவான செய்திக்கு மாறாக , பயனர்கள் ஒரு தரவு தொகுப்பிற்குள் குறிப்பிட்ட தரவு புள்ளிகளைக் கொண்டிருக்கலாம். இத்தகைய குறைந்த அளவிலான பயனர் பகுப்பாய்வு நடவடிக்கைகள் பின்வரும் அட்டவணையில் வழங்கப்பட்டுள்ளன. வகைபிரித்தல், மதிப்புகளை மீட்டெடுப்பது, தரவுப் புள்ளிகளைக் கண்டறிதல், தரவுப் புள்ளிகளை ஏற்பாடு செய்தல் ஆகிய மூன்று செயல்பாடுகளால் ஒழுங்கமைக்கப்படலாம். .Robert Amar, James Eagan, and John Stasko (2005) [http://www.cc.gatech.edu/~stasko/papers/infovis05.pdf "Low-Level Components of Analytic Activity in Information Visualization"] William Newman (1994) [http://www.mdnpress.com/wmn/pdfs/chi94-pro-formas-2.pdf "A Preliminary Analysis of the Products of HCI Research, Using Pro Forma Abstracts"] Mary Shaw (2002) [https://www.cs.cmu.edu/~Compose/ftp/shaw-fin-etaps.pdf "What Makes Good Research in Software Engineering?"] {| class="wikitable" ! align="center" |# ! width="160" |பணி !பொது விவரிப்பு !முன்வடிவச் சுருக்கம் ! width="35%" | எடுத்துகாட்டுகள் |- | align="center" |1 |மீட்பு மதிப்பு |Given a set of specific cases, find attributes of those cases. |What are the values of attributes {X, Y, Z, ...} in the data cases {A, B, C, ...}? |''- What is the mileage per gallon of the Ford Mondeo?'' ''- How long is the movie Gone with the Wind?'' |- | align="center" |2 | வடிகட்டி |Given some concrete conditions on attribute values, find data cases satisfying those conditions. |Which data cases satisfy conditions {A, B, C...}? |''- What Kellogg's cereals have high fiber?'' ''- What comedies have won awards?'' ''- Which funds underperformed the SP-500?'' |- | align="center" |3 |கொணர்மதிப்பைக் கணி |Given a set of data cases, compute an aggregate numeric representation of those data cases. |What is the value of aggregation function F over a given set S of data cases? |''- What is the average calorie content of Post cereals?'' ''- What is the gross income of all stores combined?'' ''- How many manufacturers of cars are there?'' |- | align="center" |4 |அறுதிமம் கன்டறி |Find data cases possessing an extreme value of an attribute over its range within the data set. |What are the top/bottom N data cases with respect to attribute A? |''- What is the car with the highest MPG?'' ''- What director/film has won the most awards?'' ''- What Marvel Studios film has the most recent release date?'' |- | align="center" |5 |வரிசைபடுத்து |Given a set of data cases, rank them according to some ordinal metric. |What is the sorted order of a set S of data cases according to their value of attribute A? |''- Order the cars by weight.'' ''- Rank the cereals by calories.'' |- | align="center" |6 |நெடுக்கம் கண்டறி |Given a set of data cases and an attribute of interest, find the span of values within the set. |What is the range of values of attribute A in a set S of data cases? |''- What is the range of film lengths?'' ''- What is the range of car horsepowers?'' ''- What actresses are in the data set?'' |- | align="center" |7 |பரவலை பான்மைப்படுத்து |Given a set of data cases and a quantitative attribute of interest, characterize the distribution of that attribute's values over the set. |What is the distribution of values of attribute A in a set S of data cases? |''- What is the distribution of carbohydrates in cereals?'' ''- What is the age distribution of shoppers?'' |- | align="center" |8 |பிறழ்வுகளைக் கண்டறி |Identify any anomalies within a given set of data cases with respect to a given relationship or expectation, e.g. statistical outliers. |Which data cases in a set S of data cases have unexpected/exceptional values? |''- Are there exceptions to the relationship between horsepower and acceleration?'' ''- Are there any outliers in protein?'' |- | align="center" |9 |கொத்தாக்கு |Given a set of data cases, find clusters of similar attribute values. |Which data cases in a set S of data cases are similar in value for attributes {X, Y, Z, ...}? |''- Are there groups of cereals w/ similar fat/calories/sugar?'' ''- Is there a cluster of typical film lengths?'' |- | align="center" |10 |ஒட்டுறவுபடுத்து |Given a set of data cases and two attributes, determine useful relationships between the values of those attributes. |What is the correlation between attributes X and Y over a given set S of data cases? |''- Is there a correlation between carbohydrates and fat?'' ''- Is there a correlation between country of origin and MPG?'' ''- Do different genders have a preferred payment method?'' ''- Is there a trend of increasing film length over the years?'' |- | align="center" |11 | சூழல்வயமாக்கம்Yavari, Ali; Jayaraman, Prem Prakash; Georgakopoulos, Dimitrios; Nepal, Surya (2017). [https://scholarspace.manoa.hawaii.edu/handle/10125/41879 ''ConTaaS: An Approach to Internet-Scale Contextualisation for Developing Efficient Internet of Things Applications'']. எண்ணிம ஆவணச் சுட்டி:doi:10.24251/HICSS.2017.715. Hdl (identifier):[https://hdl.handle.net/10125%2F41879 10125/41879]. பன்னாட்டுத் தரப்புத்தக எண்&nbsp;Special:BookSources/9780998133102. [https://web.archive.org/web/20180602050255/https://scholarspace.manoa.hawaii.edu/handle/10125/41879 Archived] from the original on June 2, 2018. Retrieved May 24, 2017. : &#x7C;website= ignored (உதவி:CS1 errors) Category:CS1 errors: periodical ignored |Given a set of data cases, find contextual relevancy of the data to the users. |Which data cases in a set S of data cases are relevant to the current users' context? |''- Are there groups of restaurants that have foods based on my current caloric intake?'' |- |}
கேள்வி: தரவு பகுப்பாய்வு - அறிவாற்றல் சார்புகள் பற்றி விளக்கவும்.
பதில்: பகுப்பாய்வை மோசமாக பாதிக்கக்கூடிய பல்வேறு அறிவாற்றல் சார்புகள் உள்ளன. எடுத்துக்காட்டாக , உறுதிப்படுத்தல் சார்பு என்பது ஒருவரின் முன்கூட்டிய கருத்துக்களை உறுதிப்படுத்தும் வகையில் தகவல்களைத் தேடும் அல்லது விளக்கும் போக்கு ஆகும். கூடுதலாக , தனிநபர்கள் தங்கள் கருத்துக்களை ஆதரிக்காத தகவல்களை இழிவுபடுத்தலாம். இந்த சார்புகளைப் பற்றியும் அவற்றை எவ்வாறு சமாளிப்பது என்பதையும் அறிந்திருக்க ஆய்வாளர்கள் குறிப்பாகப் பயிற்றுவிக்கப்படலாம். ஓய்வுபெற்ற சிஐஏ ஆய்வாளர் ரிச்சர்ட்ஸ் ஹியூயர் தனது புத்தகமான உளவியல் ''உளவியல்'' பகுப்பாய்வில் , ஆய்வாளர்கள் தங்கள் அனுமானங்களையும் அனுமானச் சங்கிலிகளையும் தெளிவாக வரையறுக்க வேண்டும் என்றும் முடிவுகளில் உள்ள நிச்சயமற்ற தன்மையின் அளவு மற்றும் மூலத்தைக் குறிப்பிட வேண்டும் என்றும் எழுதினார். மாற்றுக் கண்ணோட்டங்களை வெளிப்படுத்தவும் விவாதிக்கவும் உதவும் நடைமுறைகளை அவர் வலியுறுத்தினார்.
கேள்வி: தரவு பகுப்பாய்வு - எண்கல்வி இன்மை குறித்து விரிவாக சொல்லுங்கள்.
பதில்: பயனுள்ள ஆய்வாளர்கள் பொதுவாக பல்வேறு எண் நுட்பங்களில் திறமையானவர்கள். இருப்பினும் பார்வையாளர்கள் எண்ணிக்கை அல்லது எண்ணியல் கல்வியறிவு இல்லாமல் இருக்கலாம் - அவர்கள் எண்கல்வியற்றவர்கள் என்று கூறப்படுகிறது. தரவுகளை அறிவிப்பவர்களும் தவறான எண் நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தி வேண்டுமென்றே தவறாக வழிநடத்தவோ அல்லது தவறாக தெரிவிக்கவோ முயற்சி செய்யலாம். எடுத்துக்காட்டாக , ஒரு எண் உயர்கிறதா அல்லது வீழ்ச்சியடைகிறதா என்பது முத்ன்மைக் காரணியாக இருக்காது. அரசு வருவாய் அளவு அல்லது பொருளியல் சார்ந்த செலவினங்கள் (GDP) அல்லது பெருநிறுவன நிதி அறிக்கைகளில் உள்ள வருவாய் சார்ந்த செலவின் அளவு போன்ற மற்றொரு எண்ணுடன் தொடர்புள்ள எண்ணிக்கை மிக முதன்மையானதாக இருக்கலாம். இந்த எண்நுட்பம் இயல்பாக்கம் அல்லது பொது அளவாக்கம் என குறிப்பிடப்படுகிறது. பணவீக்கத்திற்கு சரிசெய்வது (அதாவது உண்மையான, பெயரளவு தரவுகளை ஒப்பிடுவது அல்லது மக்கள் தொகை அதிகரிப்பு , மக்கள்தொகையியல் ஆகிய பலவற்றைக் கருத்தில் கொள்வது) போன்ற பல நுட்பங்கள் ஆய்வாளர்களால் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. மேலே உள்ள பிரிவில் விவரிக்கப்பட்டுள்ள பல்வேறு அளவு செய்திகளைத் தீர்க்க ஆய்வாளர்கள் பல்வேறு நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துகின்றனர். ஆய்வாளர்கள் வெவ்வேறு கற்பிதங்கள் அல்லது சூழ்நிலைகளின் கீழ் தரவைப் பகுப்பாய்வு செய்யலாம். எடுத்துக்காட்டாக , ஆய்வாளர்கள் நிதி அறிக்கையைப் பகுப்பாய்வு செய்யும்போது , அவர்கள் பெரும்பாலும் எதிர்கால பணப்புழக்கத்தின் மதிப்பீட்டை அடைய உதவும் வகையில் வெவ்வேறு கற்பிதங்களின் கீழ் நிதி அறிக்கைகளை மறுசீரமைப்பார்கள் , பின்னர் அவர்கள் நிறுவனத்தின் அல்லது அதன் பங்குகளின் மதிப்பீட்டைத் தீர்மானிக்க சில வட்டி விகிதத்தின் அடிப்படையில் தற்போதைய மதிப்புக்கு தள்ளுபடி செய்கிறார்கள். இதேபோல் , அரசாங்கத்தின் வருவாய் ஒதுக்கீடுகளிலும் பற்றாக்குறைகளிலும் பல்வேறு கொள்கை விருப்பங்களின் விளைவுகளை பாதீட்டு அலுவலகம் செய்கிறது. மேலும், முதன்மை நடவடிக்கைகளுக்கான மாற்று எதிர்காலச் சூழ்நிலைகளையும் உருவாக்குகிறது.
கேள்வி: தரவு பகுப்பாய்வு - திறனுறு கட்டிடங்கள் என்பது என்ன?
பதில்: கட்டிடங்களில் ஆற்றல் நுகர்வைக் கணிப்பதற்காக தரவு பகுப்பாய்வு அணுகுமுறையைப் பயன்படுத்தலாம். தரவு பகுப்பாய்வுச் செயல்முறையின் பல்வேறு படிநிலைகள் உயர்திறக் கட்டிடங்களை அடைவதற்காக மேற்கொள்ளப்படுகின்றன இங்குக் கட்டிட மேலாண்மையும் கட்டுப்பாட்டு நடவடிக்கைகளும் வெப்பமூட்டல் காற்ருப்பதனம், விளக்கமைப்பு, பாதுகாப்பு ஆகியவற்றில் கட்டிடப் பயனர்களின் தேவைகளைப் நிறைவு செய்வதாலும் ஆற்றல், நேரம் போன்ற வளங்களை மேம்படுத்துவதாலும் தானாகவே உகப்புநிலை பகுத்தப்படுகின்றன.
கேள்வி: தரவு பகுப்பாய்வு - கல்வி பற்றி தகவல் சொல்.
பதில்: படிமம்:User-activities.png கல்வியில் பெரும்பாலான கல்வியாளர்கள் மாணவர் தரவைப் பகுப்பாய்வு செய்யும் நோக்கத்திற்காக ஒரு தரவு அமைப்பை அணுகலாம்.Aarons, D. (2009). [https://search.proquest.com/docview/202710770 Report finds states on course to build pupil-data systems.] ''Education Week, 29''(13), 6. இந்த தரவு அமைப்புகள்( உட்திவு அடையாளங்கள், துணைநிரப்பு ஆவணங்கள், முதன்மைத் தொகுப்பு / காட்சி, உள்ளடக்க முடிவுகளை எடுக்கும் உதவி அமைப்பு போன்றன) கல்வியாளர்களின் தரவு பகுப்பாய்வுகளின் துல்லியத்தை மேம்படுத்தும் தரவு வடிவத்தை கல்வியாளர்களுக்கு வழங்குகின்றன.Rankin, J. (2013, March 28). [https://sas.elluminate.com/site/external/recording/playback/link/table/dropin?sid=2008350&suid=D.4DF60C7117D5A77FE3AED546909ED2 How data Systems & reports can either fight or propagate the data analysis error epidemic, and how educator leaders can help.] ''Presentation conducted from Technology Information Center for Administrative Leadership (TICAL) School Leadership Summit.''
கேள்வி: தரவு பகுப்பாய்வு - பயிற்சியாளர் குறிப்புகள் பற்றி நீங்கள் என்ன அறிந்துள்ளீர்கள்?
பதில்: இந்தப் பகுதியில் பயிற்சியாளர்களுக்கு உதவக்கூடிய தொழில்நுட்ப விளக்கங்கள் உள்ளன. ஆனால் இவை விக்கிப்பீடியா கட்டுரையின் வழக்கமான மரபுக்கு அப்பாற்பட்டவை.
கேள்வி: தரவு பகுப்பாய்வு - முதன்மைத் தரவு பகுப்பாய்வு பற்றி நீங்கள் என்ன அறிந்துள்ளீர்கள்?
பதில்: தொடக்கநிலைத் தரவு பகுப்பாய்வு கட்டத்திற்கும் முதன்மைப் பகுப்பாய்வுக் கட்டத்திற்கும் இடையிலான மிக தலையாய வேறுபாடு என்னவென்றால், தொடக்கநிலைத் தரவுப் பகுப்பாய்வின் போது மூல ஆராய்ச்சி கேள்விக்கு பதிலளிப்பதை நோக்கமாகக் கொண்ட எந்தவொரு பகுப்பாய்விலிருந்தும் ஒருவர் விலகிச் செல்கிறார். தொடக்கநிலைத் தரவு பகுப்பாய்வுக் கட்டம் பின்வரும் நான்கு கேள்விகளால் வழிநடத்தப்படுகிறது:
கேள்வி: தரவு பகுப்பாய்வு - தரவுகளின் தரம் என்பது என்ன?
பதில்: தரவுகளின் தரத்தை விரைவில் சரிபார்க்க வேண்டும். தரவு தரத்தை, நிகழ்வெண், விளக்கமுறை புள்ளியியல் ( நிரல், செந்தர விலகல், நடுமன் போன்றன), இயல்புநிலை( சாய்மை, குர்த்தோசிசுமுறை, அலைவெண் வரைவுகள் போன்றன) போன்ற பல்வேறு வகையான பகுப்பாய்வுகளைப் பயன்படுத்தி, பல்வேறு வழிகளில் மதிப்பிட முடியும். * அறுதிநிலை நோக்கீடுகளின் பகுப்பாய்வு: தரவுகளில் உள்ள விளிபுநிலை நோக்கீடுகள் இயற்பரவலைத் தொந்தரவு செய்கின்றனவா என்று பார்க்க, பகுப்பாய்வு செய்யவேண்டும். * குறிமுறைத் திட்டங்களில் உள்ள வேறுபாடுகளை ஒப்பிடுதலும் திருத்துதலும்: மாறிகள் தரவு தொகுப்பின் வெளிப்புற மாறிகளின் குறிமுறைத் திட்டங்களுடன் ஒப்பிடப்படவேண்டும். மேலும் குறியீட்டு திட்டங்கள் ஒப்பிடப்படாவிட்டால் சரிசெய்யப்படவேண்டும். * பொதுமுறை வேறுபாட்டிற்கான சோதனை செய்யவேண்டும்.. தொடக்கநிலைத் தரவு பகுப்பாய்வு கட்டத்தில் தரவு தரத்தை மதிப்பிடுவதற்கான பகுப்பாய்வுகளின் தேர்வு, முதன்மைப் பகுப்பாய்வு கட்டத்தில் நடத்தப்படும் பகுப்பாய்வுகளைப் பொறுத்தது.
கேள்வி: தரவு பகுப்பாய்வு - தொடக்க்கநிலை உருமாற்றங்கள் பற்றி விளக்கவும்.
பதில்: தரவு, அளவீடுகளின் தரத்தை மதிப்பிட்ட பிறகு , காணாமல் போன தரவைக் கண்டரியவோ அல்லது ஒன்று அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட மாறிகளின் தொடக்கநிலை மாற்றங்களைச் சரிசெய்யவோ முடிவு செய்யலாம் , இருப்பினும் இதை முதன்மைப் பகுப்பாய்வு கட்டத்திலும் செய்யலாம்.Tabachnick & Fidell, 2007, p. 87-88. * சதுர வேர் மாற்றம் (விநியோகம் இயல்பானதிலிருந்து மிதமாக வேறுபட்டால்) * பதிவு - மாற்றம் (விநியோகம் இயல்பானவற்றிலிருந்து கணிசமாக வேறுபட்டால்) * தலைகீழ் மாற்றம் (விநியோகம் இயல்பானதிலிருந்து கடுமையாக வேறுபட்டால்) * வகைப்படுத்தல் (வரிசை / இருதரப்பு) (விநியோகம் இயல்பிலிருந்து கடுமையாக வேறுபட்டால் மற்றும் எந்த மாற்றமும் உதவாது)
கேள்வி: தரவு பகுப்பாய்வு - ஆய்வை செயல்படுத்துவது ஆராய்ச்சி வடிவமைப்பின் நோக்கங்களை நிறைவு செய்கிறதா? குறித்து விரிவாக சொல்லுங்கள்.
பதில்: எடுத்துக்காட்டாக , சீரற்றமயமாக்கல் செயல்முறையின் வெற்றியை ஒருவர் சரிபார்க்க வேண்டும் எனில்,, பின்னணி, கணிசமான மாறிகள் குழுக்களுக்குள்ளும் அமைப்பு முழுவதும் சமமாக பகிரப்படுகிறதா என்பதைச் சரிபார்க்க வேண்டும். ஆய்வுக்கு ஒரு சீரற்ற செயல்முறை தேவையில்லை அல்லது பயன்படுத்தவில்லை என்றால் , ஒருவர் சீரற்ற படிமத்தின் வெற்றியை சரிபார்க்க வேண்டும் , எடுத்துக்காட்டாக , ஆர்வமுள்ள மக்கள்தொகையின் அனைத்து துணைக்குழுக்களும் படிமத்தில் குறிப்பிடப்படுகிறதா என்பதைச் சரிபார்க்க வேண்டும்.சரிபார்க்கப்பட வேண்டிய பிற வாய்ப்புள்ள பின்வரும் தரவு சிதைவுகள் சரிபார்க்கப்படவேண்டும்: * இடைநிற்றல் (இது ஆரம்ப தரவு பகுப்பாய்வு கட்டத்தில் அடையாளம் காணப்பட வேண்டும்) * பொருள் பதிலளிக்காதது (இது சீரற்றதாக இருந்தாலும் இல்லாவிட்டாலும் ஆரம்ப தரவு பகுப்பாய்வு கட்டத்தில் மதிப்பீடு செய்யப்பட வேண்டும்) * சிகிச்சையின் தரம் (கையாளுதல் சோதனைகளைப் பயன்படுத்துதல்.
கேள்வி: தரவு பகுப்பாய்வு - தரவுப் பதக்கூறின் பான்மை பற்றி தகவல் சொல்.
பதில்: எந்தவொரு அறிக்கையிலும் அல்லது கட்டுரையிலும் படிமத்தின் கட்டமைப்பு துல்லியமாக விவரிக்கப்பட வேண்டும். துணைக்குழு பகுப்பாய்வு முதன்மைப் பகுப்பாய்வு கட்டத்தில் செய்யப்படும்போது, குறிப்பாக துணைக்குழுக்களின் அளவு வரை, படிமத்தின் கட்டமைப்பைத் துல்லியமாக தீர்மானிப்பது மிகவும் இன்றியமையாதது .தரவு மாதிரியின் பண்புகளை பின்வருவனவற்றைப் பார்த்து மதிப்பீடு செய்யலாம்: * முதன்மை மாறிகளின் அடிப்படை புள்ளிவிவரங்கள் * சிதறடிக்கப்பட்ட வரைவுகள * ஒட்டுறவுகளும் கூட்டிணைவுகளும் * குறுக்கு - அட்டவணைப்படுத்தல்கள் 127
கேள்வி: தரவு பகுப்பாய்வு - தொடக்கநிலைத் தரவு பகுப்பாய்வின் இறுதிக் கட்டம் பற்றி நீங்கள் என்ன அறிந்துள்ளீர்கள்?
பதில்: இறுதிக் கட்டத்தில் தொடக்கநிலைத் தரவு பகுப்பாய்வின் கண்டுபிடிப்புகள் ஆவணப்படுத்தப்பட்டு , தேவையானவற்றுக்கு முன்னுரிமை அளிக்கப்படுகின்றன. மேலும், வாய்ப்புள்ள திருத்த நடவடிக்கைகள் எடுக்கப்படுகின்றன.மேலும் , முதன்மைத் தரவு பகுப்பாய்வுகளுக்கான மூலத் திட்டம் இன்னும் விரிவாக குறிப்பிடப்படலாம் அல்லது மீண்டும் எழுதப்படலாம்.இதைச் செய்ய , முதன்மைத் தரவு பகுப்பாய்வுகள் பற்றிய பல முடிவுகள் எடுக்கப்படலாம்.. * இயல்நிலைப் பரவல் சாராத நேர்வு: மாறிகளின் வகைகளை ஒழுங்கானவையா, எதிரிணைகளா என வகைப்படுத்த வேண்டும். பகுப்பாய்வு முறையை மாற்றியமைக்கவேண்டும். * தரவு காணாமல் போகும் நேர்வு: காணாமல் போன தரவை ஒருவர் புறக்கணிக்க வேண்டுமா அல்லது இடைக்கணிப்பு செய்ய வேண்டுமா அப்படியெனில், எந்த இடைக்கணிப்பு நுட்பத்தைப் பயன்படுத்த வேண்டும் என முடிவெடுக்க வேண்டும். * பொய்த்தகவல்கள் நிலை: ஒருவர் வலுவான பகுப்பாய்வு நுட்பங்களைப் பயன்படுத்த வேண்டுமா என முடிவெடுக்க வேண்டும். * உருப்படிகள் அளவுகோலில் பொருந்தா நிலை: உருப்படிகளைத் தவிர்த்து அளவீட்டு கருவியை மாற்றியமைக்க வேண்டுமா அல்லது அவற்றை மற்ற அளவீட்டுக் கருவிகளுடன் ஒப்பீட்டு உறுதிப்படுத்த வேண்டுமா என முடிவெடுக்க வேண்டும் * மிகச் சிறிய துணைக்குழுக்கள் நிலை: குழுக்களுக்கிடையேயான வேறுபாடுகள் பற்றிய கருதுகோளை ஒருவர் கைவிட வேண்டுமா அல்லது சரியான சோதனைகள் வழி அல்லது தொடக்கச் சிறுபடிம நுட்பங்களைப் பயன்படுத்த வேண்டுமா எனமுடிவெடுக்க வேண்டும். * சீரற்ற செயல்முறை குறைபாடுள்ளதாகத் தோன்றினால்: ஒருவர் முனைவு மதிப்பெண்களைக் கணக்கிட்டு அவற்றை முதன்மைப் பகுப்பாய்வுகளில் இணைமாறிகளாகச் சேர்க்க வேண்டுமா என முடிவெடுக்க வேண்டும்
கேள்வி: தரவு பகுப்பாய்வு - நேரியலற்ற பகுப்பாய்வு என்பது என்ன?
பதில்: தொடக்கநிலைத் தரவு பகுப்பாய்வுக் கட்டத்தில் பல பகுப்பாய்வுகளைப் பயன்படுத்தலாம்: * ஒற்றைமாறியல்பு புள்ளியியல் (ஒற்றை மாறி) * இருமாறியல்பு கூட்டிணைவுகள் (ஒட்டுறவுகள்) * வரைகலை நுட்பங்கள் (சிதறல் வரைவுகள்) ஒவ்வொரு மட்டத்திற்கும் சிறப்பு புள்ளியியல் நுட்பங்கள் கிடைப்பதால் பகுப்பாய்வுகளுக்கு மாறிகளின் அளவீட்டு நிலைகளை கணக்கில் எடுத்துக்கொள்வது இன்றியமையாதது ஆகும். * பெயரளவு மற்றும் வரிசை மாறிகள் ** அதிர்வெண் எண்ணிக்கை (எண்கள், நூற்றுவீதங்கள்) ** கூட்டிணைவுகள் *** சுற்றுவட்டத் தடங்கள் ( குறுக்கு அட்டவணைப்படுத்தல்கள்) *** படிநிலை லாக்லைனர் பகுப்பாய்வு (பேரளவாக 8 மாறிகளுக்கு கட்டுப்படுத்தப்பட்டுள்ளது) *** loglinear பகுப்பாய்வு (பொருத்தமான / முதன்மை மாறிகள், வாய்புள்ள குழப்பங்களை அடையாளம் காண) ** துல்லியமான சோதனைகள் அல்லது தொடக்கநிலைப்படுத்துதல் (துணைக்குழுக்கள் சிறியதாக இருந்தால்) ** புதிய மாறிகளின் கணக்கீடு * தொடர்ச்சியான மாறிகள் ** பரவல்நிலை *** புள்ளியியல் (நிரல், செந்தர விலக்கம், வேறுபாடு, சாய்மை, குர்த்தோசிசுமுறை போன்றன) *** தண்டு, இலை காட்சிப் பெட்டிகள் *** பெட்டி வரைவுகள்
கேள்வி: தரவு பகுப்பாய்வு - நேரியல் அல்லாத பகுப்பாய்வு பற்றி தகவல் சொல்.
பதில்: ஒரு நேரியலற்ற அமைப்பிலிருந்து தரவு பதிவு செய்யப்படும்போது நேரியல் அல்லாத பகுப்பாய்வு பெரும்பாலும் கட்டாயம் தேவை. நேரியல் அல்லாத அமைப்புகள் எளிய நேரியல் முறைகளைப் பயன்படுத்தி பகுப்பாய்வு செய்யும்போது, இருமைப் பிளவுகள் , ஒழுங்கின்மை கோட்பாடு , கிளையலைகள் துணைக் கிளையலைகள் உள்ளிட்ட சிக்கலான இயங்கியல் விளைவுகளை வெளிப்படுத்தலாம். நேரியல் அல்லாத தரவு பகுப்பாய்வு நேரியல் அல்லாத அமைப்பு அடையாளத்துடன் நெருக்கமாகத் தொடர்புடையது.Billings S.A. "Nonlinear System Identification: NARMAX Methods in the Time, Frequency, and Spatio-Temporal Domains". Wiley, 2013
கேள்வி: தரவு பகுப்பாய்வு - தொடக்கநிலைத் தரவு பகுப்பாய்வு பற்றி விளக்கவும்.
பதில்: முதன்மைப் பகுப்பாய்வுக் கட்டத்தில் , ஆராய்ச்சி கேள்விக்குப் பதிலளிப்பதை நோக்கமாகக் கொண்ட பகுப்பாய்வுகள் மேற்கொள்ளப்படுகின்றன , அத்துடன் ஆராய்ச்சி அறிக்கையின் முதல் வரைவை எழுதத் தேவையான வேறு பொருத்தமான பகுப்பாய்வும் செய்யப்படும்.
கேள்வி: தரவு பகுப்பாய்வு - தேடல், உறுதிப்படுத்தல் அணுகுமுறைகள் பற்றி நீங்கள் என்ன அறிந்துள்ளீர்கள்?
பதில்: முதன்மைப் பகுப்பாய்வு கட்டத்தில் ஒரு தேட்டம்(தேடல்) அல்லது உறுதிப்படுத்தல் அணுகுமுறையைப் பின்பற்றலாம். பொதுவாக தரவு திரட்டப்படுவதற்கு முன்பு அணுகுமுறை தீர்மானிக்கப்படுகிறது. ஒரு தேட்டப் பகுப்பாய்வில் தரவைப் பகுப்பாய்வு செய்வதற்கு முன்கருதுகோள் எதுவும் கூறப்பட மாட்டாது. மேலும் தரவு நன்கு விவரிக்கும் படிமங்களுக்காகத் தேடப்படுகிறது. ஒரு உறுதிப்படுத்தல் பகுப்பாய்வில் தரவு பற்றிய தெளிவான கருதுகோள்கள் சோதிக்கப்படுகின்றன. தேட்டத் தரவு பகுப்பாய்வு கவனமாக விளக்கப்பட வேண்டும். ஒரே நேரத்தில் பல படிமங்களைச் சோதிக்கும்போது , அவற்றில் குறைந்தது ஒன்றையாவது குறிப்பிடத்தக்கதாகக் கண்டுபிடிப்பதற்கான அதிக வாய்ப்பு உள்ளது. ஆனால் இது வகை 1 பிழை காரணமாகவும் இருக்கலாம். பல படிமங்களைச் சோதிக்கும் போது எப்போதும் கணிசமானதைச் சரிசெய்வது முதன்மையானதாகும். எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு பான்ஃபெரோனி திருத்தத்தைக் கூறலாம். மேலும் , ஒரு தேட்டப் பகுப்பாய்வை, அதே தரவுத்தொகுப்பில் உறுதிப்படுத்தல் பகுப்பாய்வுடன், ஒருவர் பின்பற்றக்கூடாது. ஒரு தேட்டப் பகுப்பாய்வு ஒரு கோட்பாட்டிற்கான எண்ணக்கருக்களைக் கண்டறியப் பயன்படுத்தப்படுகிறது , ஆனால் அது அந்தக் கோட்பாட்டைச் சோதிக்க செய்யப்படுவதன்று. ஒரு படிமத்தை ஒரு தரவுத்தொகுப்பில் ஆய்வு செய்யும்போது , அதே தரவுத்தளத்தில் உறுதிப்படுத்தல் பகுப்பாய்வுடன் அந்த பகுப்பாய்வைத் தொடர்ந்து உறுதிப்படுத்தல், பகுப்பாய்வின் முடிவுகள் முதல் இடத்தில் தேட்டப் படிமத்தை விளைவித்த அதே வகை 1 பிழை காரணமாகவும் இருக்கலாம் என்று கொள்ளவேண்டும். எனவே உறுதிப்படுத்தல் பகுப்பாய்வு அசல் ஆய்வு பகுப்பாய்வை விட அதிக தகவல் தருவதாக இருக்காது.
கேள்வி: தரவு பகுப்பாய்வு - முடிவுகளின் நிலைத்தன்மை என்பது என்ன?
பதில்: முடிவுகள் எவ்வளவு பொதுமைப்படுத்தக்கூடியவை என்பதற்கான சில அறிகுறிகளைப் பெறுவது முதன்மையானது. இது பெரும்பாலும் சரிபார்க்க கடினமாக இருந்தாலும் , முடிவுகளின் நிலைப்புத்தன்மையைப் பார்க்கலாம். முடிவுகள் நம்பகமானவையா, மீண்டும் உருவாக்கக்கூடியவையா என்பதை அறிய இரண்டு முதன்மை வழிகள் உள்ளன. * ''குறுக்கு சரிபார்ப்பு''. தரவை பல பகுதிகளாகப் பிரிப்பதால் , ஒரு பகுப்பாய்வு தரவின் ஒரு பகுதியை அடிப்படையாகக் கொண்ட (பொருத்தப்பட்ட படிமம் போன்றது) தரவுகள் மற்றொரு பகுதிக்கும் பொதுமைப்படுகிறதா என்பதை நாம் சரிபார்க்கலாம். குழு தரவுகள் போல, தரவுகளுக்குள் ஒட்டுறவுகள் இருந்தால் குறுக்கு சரிபார்ப்பு பொதுவாக பொருத்தமற்றது. எனவே சில நேரங்களில் சரிபார்ப்புக்கான பிற முறைகளைப் பயன்படுத்த வேண்டி நேரும். இந்த தலைப்பைப் பற்றி மேலும் அறிய , காண்க, புள்ளியியல் படிமச் சரிபார்ப்பு. * ''உணர்திறன் பகுப்பாய்வு''. உலகளாவிய அளவுருக்கள் முறைப்படி மாறுபடும் போது ஒரு அமைப்பு அல்லது படிமத்தின் நடத்தையைப் படிப்பதற்கான ஒரு நடைமுறை. இதைச் செய்வதற்கான ஒரு வழி , பூட்ஸ்ட்ராப்பிங் வழிமுறையாகும்.
கேள்வி: தரவு பகுப்பாய்வு - தரவு பகுப்பாய்விற்கான இலவச மென்பொருள்கள் குறித்து விரிவாக சொல்லுங்கள்.
பதில்: தரவு பகுப்பாய்விற்கான குறிப்பிடத்தக்க இலவச மென்பொருள்கள் பின்வருமாறு: * :en:DevInfo-மனித வளர்ச்சியைக் கண்காணிக்கவும் பகுப்பாய்வு செய்யவும் ஐக்கிய நாடுகள் மேம்பாட்டுக் குழு பரிந்துரைக்கும் தரவுத்தள அமைப்பு. * ELKI - ஜாவாவில் தரவு மீட்பு அடிப்படையிலான காட்சிப்படுத்தல் செயல்பாடுகளுடன் தரவுச் சுரங்கச் சட்டகம். * KNIME - கான்சுட்டான்சு தகவல் சுரங்கத் தொழிலகம் பயனர் நட்பு மற்றும் விரிவான தரவு பகுப்பாய்வு கட்டமைப்பை வழங்குகிறது. * ஆரஞ்சுச்:en:Orange_(software)வ் - ஊடாடும் தரவு காட்சிப்படுத்தல், புள்ளியியல் தரவுப் பகுப்பாய்வு முறைகள் , தரவுச் செயலாக்கம் இயந்திர கற்றல் ஆகிய முறைகளைக் கொண்ட ஒரு காட்சி நிரலாக்க கருவி. * பாண்டாஸ் - தரவு பகுப்பாய்விற்கான பைத்தான் நூலகம். * PAW - ஐரோப்பிய அணு ஆராய்ச்சி நிறுவனம் இல் உருவாக்கப்பட்ட FORTRAN / C தரவு பகுப்பாய்வுக் கட்டமைப்பு * R - புள்ளியியல் கணிப்புக்கும் கணிப்புசார் வரைவியலுக்குமான நிரலாக்க மொழியும் மென்பொருள் சூழலும். * ஐரோப்பிய அணு ஆராய்ச்சி நிறுவனம் இல் உருவாக்கப்பட்ட RoOT - C++ தரவு பகுப்பாய்வுக் கட்டமைப்பு. * SciPy - தரவு பகுப்பாய்விற்கான பைத்தான் நூலகம். * ஜூலியா (நிரலாக்க மொழி) - எண் பகுப்பாய்வுக்கும் கணக்கீட்டு அறிவியலுக்கும் மிகவும் பொருத்தமான ஒரு நிரலாக்க மொழி.
கேள்வி: தரவு பகுப்பாய்வு - பன்னாட்டுத் தரவு பகுப்பாய்வு போட்டிகள் பற்றி விளக்கவும்.
பதில்: பல்வேறு குழுமங்கள் அல்லது நிறுவனங்கள் ஆராய்ச்சியாளர்கள் தங்கள் தரவைப் பயன்படுத்தவும் ஊக்குவிக்கவும் அல்லது தரவு பகுத்தறிவைப் பயன்படுத்தி ஒரு குறிப்பிட்ட கேள்வியைத் தீர்க்கவும் தரவு பகுப்பாய்வு போட்டிகளை நடத்துகின்றன , . நன்கு அறியப்பட்ட பன்னாட்டுத் தரவு பகுப்பாய்வு போட்டிகளின் சில எடுத்துக்காட்டுகள் பின்வருமாறு: * காக்கிள் நடத்தும் காக்கிள் போட்டி. * எல்டிபிபி தரவு பகுப்பாய்வு போட்டி :en:FHWA, :en:ASCE. ஆகிய அமைப்புகளால் நடத்தப்பட்டது.