கேள்வி: தரவு பகுப்பாய்வு - தரவு திரட்டல் பற்றி விளக்கவும்.
பதில்: பல்வேறு தரவுகளிலிருந்து தகவல்கள் திரட்டப்படுகின்றன. ஆய்வு மற்றும் ஆராய்ச்சிக்கான தரவு வாயில்களின் பட்டியல் கிடைக்கிறது. தேவைகள் ஒரு நிறுவனத்திற்குள் தகவல் தொழில்நுட்ப பணியாளர்கள் போன்ற தரவுகளின் பாதுகாவலர்களுக்கு ஆய்வாளர்களால் தெரிவிக்கப்படலாம். போக்குவரத்து கேமராக்கள் , செயற்கைக்கோள்கள் , பதிவு செய்யும் சாதனங்கள் உள்ளிட்ட சூழலில் உள்ள உணரிகளிலிருந்தும் தரவு திரட்டப்படலாம். நேர்காணல்கள் வழியும் இணைய வாயில்களிலிருந்து பதிவிறக்கம் வழியும் அல்லது ஆவணங்களைப் படித்தும் தகவல்களைத் திரட்டலாம் பெறலாம்.
கேள்வி: தரவு பகுப்பாய்வு - தரவுச் செயலாக்கம் பற்றி தகவல் சொல்.
பதில்: படிமம்:Relationship_of_data,_information_and_intelligence.png தொடக்கத்தில் தரவு பெறப்படும்போது அது பகுப்பாய்விற்றபடி கையாளப்பட வேண்டும் அல்லது ஒழுங்கமைக்கப்பட வேண்டும். எடுத்துக்காட்டாக , இவை தரவை வரிசைகள் மற்றும் நெடுவரிசைகளில் அட்டவணை வடிவத்தில் பெரும்பாலும் விரிதாள் அல்லது புள்ளியியல் மென்பொருளைப் பயன்படுத்தி வைப்பதை உள்ளடக்கலாம் (மேலும், இது பகுப்பாய்விற்காகக் தரவு மாதிரி ''என'' அழைக்கப்படுகிறது) .
கேள்வி: தரவு பகுப்பாய்வு - தேட்டத் தரவு பகுப்பாய்வு குறித்து விரிவாக சொல்லுங்கள்.
பதில்: தரவுத்தொகுப்புகள் சீர்செய்யப்பட்டவுடன் அவற்றை பகுப்பாய்வு செய்யலாம். பெறப்பட்ட தரவுகளில் உள்ள செய்திகளைப் புரிந்துகொள்ள ஆய்வாளர்கள் தேட்டத் தரவு பகுப்பாய்வு எனப்படும் பல்வேறு நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தலாம். தரவு தேட்டச் செயல்முறை கூடுதல் தரவு சீர்செயல்ளின் அல்லது தரவு கூடுதல் கோரிக்கைகள் விளைவாக இருக்கலாம் இவ்வாறு இந்தப் பிரிவின் முன்னணிப் பத்தியில் தர்வைச் சீர்செய்யும் பன்னிச் செயல்முறை குறிப்பிடப்பட்டுள்ளது. தொடக்கநிலைத். தரவைப் புரிந்துகொள்ள உதவும் வகையில் நிரல் அல்லது நடுவன் போன்ற விளக்கமுறைப் புள்ளிவிவரங்களை உருவாக்க முடியும். தரவு காட்சிப்படுத்தல் என்பது ஒரு நுட்பமாகும். இதில் ஆய்வாளர்கள் தரவுகளுக்குள் உள்ள செய்திகளைப் பற்றிய கூடுதல் நுண்ணறிவுகளைப் பெறுவதற்காகத் தரவை வரைகலை வடிவத்தில் ஆராய்கின்றனர்.
கேள்வி: தரவு பகுப்பாய்வு - அளவியலான தரவை பகுப்பாய்வு செய்யும் நுட்பங்கள் பற்றி தகவல் சொல்.
பதில்: எழுத்தாளர் ஜொனாதன் கூமி , அளவு தரவைப் புரிந்துகொள்வதற்கான சிறந்த பின்வரும் நடைமுறைகளின் வரிசையைப் பரிந்துரைத்துள்ளார்: * பகுப்பாய்வு செய்வதற்கு முன் பிறழ்வுகளுக்கான மூலத் தரவைச் சரிபார்க்கவும். * சூத்திரம் சார்ந்த தரவுகளின் நெடுவரிசைகளை சரிபார்ப்பது போன்ற முதன்மைக் கணக்கீடுகளை மீண்டும் செய்யவும். * முதன்மை மொத்தம் துணை மொத்தங்களின் கூட்டுத்தொகை என்பதை உறுதிப்படுத்தவும். * காலப்போக்கில் விகிதங்கள் போன்ற கணிக்கக்கூடிய வழியில் தொடர்புடைய எண்களுக்கு இடையிலான உறவுகளைச் சரிபார்க்கவும். * ஒரு நபருக்கான தொகைகளைப் பகுப்பாய்வு செய்வது அல்லது மொத்த உள்ளக உற்பத்தியுடன் தொடர்புடைய அல்லது ஒரு அடிப்படை ஆண்டுடன் தொடர்புடைய இலக்கு மதிப்பாக ஒப்பிடுவதை எளிதாக்க எண்களை இயல்பாக்கவும். * சமபங்கு மீதான வருவாய் குறித்த தூடுபோன்ட்டுப் பகுப்பாய்வு போன்ற முடிவுகளுக்கு வழிவகுத்த காரணிகளைப் பகுப்பாய்வு செய்து சிக்கல்களை கூறுகளாக உடைக்கவும். செய்முறையின் கீழ் உள்ள மாறிகளுக்கு , ஆய்வாளர்கள் பொதுவாக சராசரி, நியமவிலகல் போன்ற விளக்கமுறைப் புள்ளிவிவரங்களைப் பெறுகிறார்கள். தனிப்பட்ட மதிப்புகள் சராசரியைச் சுற்றி எவ்வாறு குவிகின்றன என்பதைப் பார்க்க முதன்மை மாறிகளின் பரவலையும் அவர்கள் பகுப்பாய்வு செய்யலாம். படிமம்:US_Employment_Statistics_-_March_2015.png மெக்கின்சி அண்ட் கம்பெனியின் அறிவுரையாளர்கள் ஒரு அளவியல் சிக்கலை அதன் கூறுகளாக உடைப்பதற்கான ஒரு நுட்பத்திற்குப் தமக்குள் விலகிய ஒட்டுமொத்த விரிவுக் (MECE) கொள்கை என்று பெயரிட்டனர். ஒவ்வொரு அடுக்கையும் அதன் கூறுகளாகப் பிரிக்கலாம். ஒவ்வொரு துணை கூறுகளும் ஒன்றுக்கொன்று சிறப்பானதாக இருக்க வேண்டும். மேலும் அவை மேலே உள்ள அடுக்குடன் கூட்டப்பட வேண்டும். இந்த உறவு " தமக்குள் விலகிய ஒட்டுமொத்த விரிவு " (MECE) என்று குறிப்பிடப்படுகிறது. எடுத்துக்காட்டாக , வரையறையின்படி ஈட்டத்தை(இலாபத்தை) மொத்த வருவாயாகவும் மொத்தச் செலவாகவும் பிரிக்கலாம். மொத்த வருவாயை அதன் கூறுகளான A, B, C (இவை ஒன்றுக்கொன்று தமக்குள் விலகியவை) ஆகியவற்றின் வருவாயால் பகுப்பாய்வு செய்யலாம்.. மேலும் இவற்றை மொத்த வருவாயில் சேர்க்க வேண்டும் (ஒட்டுமொத்தமாக விரிவானவை). சில பகுப்பாய்வு சிக்கல்களைத் தீர்க்க ஆய்வாளர்கள் வலுவான புள்ளியியல் அளவீடுகளைப் பயன்படுத்தலாம். உண்மையான விவகாரங்கள் பற்றிய ஒரு குறிப்பிட்ட கருதுகோள் ஆய்வாளரால் உருவாக்கப்பட்டு , அந்த நிலைமை உண்மையா அல்லது பொய்யா என்பதை தீர்மானிக்க தரவு திரட்டப்படும்போது கருதுகோள் செய்முறை பயன்படுத்தப்படுகிறது. எடுத்துக்காட்டாக , " வேலையின்மை பணவீக்கத்தில் எந்த விளைவையும் ஏற்படுத்தாது " என்று கருதலாம் , இது பிலிப்ஸ் வளைவு எனப்படும் பொருளியல் கருத்துடன் தொடர்புடையது. கருதுகோள் செய்முறையில் வகை I, வகை II பிழைகளின் சாத்தியக்கூறுகளைக் கருத்தில் கொள்வதும் அடங்கும் , இது கருதுகோளை ஏற்றுக்கொள்வதா அல்லது நிராகரிப்பதா என்பதை தரவு ஏற்கிறதா என்பது தொடர்புடையது. தற்சார்பு மாறி X எந்த அளவிற்கு சார்பு மாறி Y ஐ மாற்றுகிறது என்பதைத் தீர்மானிக்க முயற்சிக்கும்போது பின்னேகும் பகுப்பாய்வு பயன்படுத்தப்படலாம் (எ. கா. " வேலையின்மை விகிதத்தில் ஏற்படும் மாற்றங்கள்(X) பணவீக்க விகிதத்தை(Y)) எந்த விகிதத்தில் மாற்றுகிறது . இது ஒரு சமன்பாட்டுக் கோடு அல்லது வரைவை தரவுகளுக்குப் படிமமாகப் பொருத்துவதற்கான முயற்சியாகும் , அதாவது Y என்பது X இன் சார்பாகும். [https://www.erim.eur.nl/centres/necessary-condition-analysis/ தேவையான] கட்டுத்தளை பகுப்பாய்வு (NCA) பகுப்பாய்வாளர் எந்த அளவிற்கு தர்சார்பு Xமாறியை Y மாறி ஏற்கிறது என்பதை தீர்மானிக்க முயற்சிக்கும்போது பயன்படும். (எ. கா. " ஒரு குறிப்பிட்ட வேலையின்மை விகிதம் எந்த அளவிற்கு ஒரு குறிப்பிட்ட பணவீக்க விகிதத்திற்குத் தேவை). அதேவேளை (பல மடங்கு பின்னேகும் பகுப்பாய்வு சேர்க்கைத் தருக்கத்தைப் பயன்படுத்துகிறது , அங்கு ஒவ்வொரு எக்ஸ் மாறியும் விளைவை உருவாக்க முடியும். மேலும், எக்ஸ் ஒன்றுக்கொன்று தம்முள் ஈடுசெய்ய முடியும் (அவை போதுமானவை ஆனால் கட்டாயமானவையில்லை.) தேவையான கட்டுத்தளைப் பகுப்பாய்வு (NCA) ஒன்று அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட எக்ஸ் - மாறிகள் விளைவை ஏற்க வேண்டிய கண்டிப்புத் தருக்கத்தைப் பயன்படுத்துகிறது; ஆனால் அதை உருவாக்காது. (அவை கட்டயமானவை ஆனால் போதுமானவை அல்ல). ஒவ்வொரு தேவையான கட்டுத்தளையும் இருக்க வேண்டும்; ஆனால், ஈடுசெய்ய வாய்ப்பில்லை.
கேள்வி: தரவு பகுப்பாய்வு - பயனுள்ள பகுப்பாய்விற்கான தடைகள் என்பது என்ன?
பதில்: பயனுள்ள பகுப்பாய்விற்கான தடைகள் தரவு பகுப்பாய்வு செய்யும் ஆய்வாளர்களிடையே அல்லது பார்வையாளர்களிடையே இருக்கலாம். அறிவாற்றல் சார்புகள், எண்ணற்ற தன்மை ஆகியவற்றிலிருந்து உண்மையை வேறுபடுத்துவது அனைத்துத் தரவு பகுப்பாய்விற்கும் அறைகூவல்களாகும்.
கேள்வி: தரவு பகுப்பாய்வு - அளவீடுகளின் தரம் பற்றி நீங்கள் என்ன அறிந்துள்ளீர்கள்?
பதில்: அளவீட்டுக் கருவி ஆய்வின் குவியம் அல்லது ஆராய்ச்சி கேள்வி அல்ல எனில், அளவீட்டு கருவிகளின் தரம் தொடக்கநிலைத் தரவு பகுப்பாய்வுக் கட்டத்தில் மட்டுமே சரிபார்க்கப்பட வேண்டும். . அளவீட்டு கருவிகளின் அமைப்பு தரவரைவில் தெரிவிக்கப்பட்ட கட்டமைப்புடன் ஒத்திருக்கிறதா என்பதை ஒருவர் சரிபார்க்க வேண்டும். அளவீட்டு தரத்தை மதிப்பிடுவதற்கு இரண்டு வழிகள் உள்ளன: * உறுதிப்படுத்தும் காரணி பகுப்பாய்வு * ஒருபடித்தான பகுப்பாய்வு (உட்புற ஒருபடிநிலைமை) ஒரு அளவீட்டு கருவியின் நம்பகத்தன்மையின் அறிகுறியைக் கொடுக்கிறது. இந்த பகுப்பாய்வின் போது , உருப்படிகளின் மாறுபாடுகள், ஒரு உருப்படி ஒரு அளவிலிருந்து நீக்கப்படும் போது, அளவுகோல்களின் குரோன்பாக்கின் ஆல்பா, குரோன்பேக்கின் ஆல்பாவில் ஏற்படும் மாற்றம் ஆகியவற்றை ஒருவர் ஆய்வு செய்கிறார் .
கேள்வி: தரவு பகுப்பாய்வு - மேலும் படிக்க பற்றி விளக்கவும்.
பதில்: * Adèr, H.J. & Gideon J. Mellenbergh (with contributions by D.J. Hand) (2008). ''Advising on Research Methods: A Consultant's Companion''. Huizen, the Netherlands: Johannes van Kessel Publishing. * Chambers, John M.; Cleveland, William S.; Kleiner, Beat; Tukey, Paul A. (1983). ''Graphical Methods for Data Analysis'', Wadsworth/Duxbury Press. * Fandango, Armando (2017). ''Python Data Analysis, 2nd Edition''. Packt Publishers. * Juran, Joseph M.; Godfrey, A. Blanton (1999). ''Juran's Quality Handbook, 5th Edition.'' New York: McGraw Hill. * Lewis-Beck, Michael S. (1995). ''Data Analysis: an Introduction'', Sage Publications Inc, * NIST/SEMATECH (2008) [http://www.itl.nist.gov/div898/handbook/ ''Handbook of Statistical Methods''], * Pyzdek, T, (2003). ''Quality Engineering Handbook'', * Richard Veryard (1984). ''Pragmatic Data Analysis''. Oxford : Blackwell Scientific Publications. * Tabachnick, B.G.; Fidell, L.S. (2007). ''Using Multivariate Statistics, 5th Edition''. Boston: Pearson Education, Inc. / Allyn and Bacon, பகுப்பு:அறிவியல் வழிமுறைகள் பகுப்பு:தரவுப் பகுப்பாய்வு பகுப்பு:தரவுச் செயலாக்கம் பகுப்பு:தரவு மேலாண்மை