1. ਜਾਣ-ਪਛਾਣ

ਪਿਛਲੇ ਅਧਿਆਇ ਵਿੱਚ ਤੁਸੀਂ ਸਿੱਖਿਆ ਸੀ ਕਿ ਡੇਟਾ ਕਿਵੇਂ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਜਨਗਣਨਾ ਅਤੇ ਨਮੂਨਾ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਬਾਰੇ ਵੀ ਜਾਣਿਆ। ਇਸ ਅਧਿਆਇ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਜਾਣੋਗੇ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਡੇਟਾ ਕਿਵੇਂ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ। ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਉਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਮ ਲਿਆਉਣਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਅੰਕੜਾਤਮਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ।

ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਕਦੇ ਆਪਣੇ ਸਥਾਨਕ ਕਬਾੜੀ ਵਪਾਰੀ ਜਾਂ ਕਬਾੜੀਵਾਲੇ ਨੂੰ ਦੇਖਿਆ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਪੁਰਾਣੇ ਅਖ਼ਬਾਰ, ਟੁੱਟੇ ਘਰੇਲੂ ਸਮਾਨ, ਖਾਲੀ ਕੱਚ ਦੀਆਂ ਬੋਤਲਾਂ, ਪਲਾਸਟਿਕ ਆਦਿ ਵੇਚਦੇ ਹੋ? ਉਹ ਤੁਹਾਡੇ ਤੋਂ ਇਹ ਚੀਜ਼ਾਂ ਖਰੀਦਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਵੇਚਦਾ ਹੈ ਜੋ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਰੀਸਾਈਕਲ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਪਰ ਉਸਦੀ ਦੁਕਾਨ ਵਿੱਚ ਇੰਨੇ ਸਾਰੇ ਕਬਾੜ ਨਾਲ ਉਸਦੇ ਲਈ ਆਪਣੇ ਵਪਾਰ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧ ਕਰਨਾ ਬਹੁਤ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋਵੇਗਾ, ਜੇਕਰ ਉਸਨੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਠੀਕ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸੰਗਠਿਤ ਨਾ ਕੀਤਾ ਹੋਵੇ। ਆਪਣੀ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਉਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਬਾੜ ਨੂੰ ਢੁਕਵੇਂ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਮੂਹਾਂ ਜਾਂ “ਵਰਗਾਂ” ਵਿੱਚ ਵੰਡਦਾ ਹੈ। ਉਹ ਪੁਰਾਣੇ ਅਖ਼ਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਰੱਸੀ ਨਾਲ ਬੰਨ੍ਹ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਫਿਰ ਸਾਰੀਆਂ ਖਾਲੀ ਕੱਚ ਦੀਆਂ ਬੋਤਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਬੋਰੀ ਵਿੱਚ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਹ ਧਾਤਾਂ ਦੀਆਂ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਦੁਕਾਨ ਦੇ ਇੱਕ ਕੋਨੇ ਵਿੱਚ ਢੇਰੀ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ “ਲੋਹਾ”, “ਤਾਂਬਾ”, “ਐਲੂਮੀਨੀਅਮ”, “ਪਿੱਤਲ” ਆਦਿ ਵਰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅੱਗੇ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਉਹ ਆਪਣੇ ਕਬਾੜ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਰਗਾਂ - “ਅਖ਼ਬਾਰ”, “ਪਲਾਸਟਿਕ”, “ਕੱਚ”, “ਧਾਤਾਂ” ਆਦਿ - ਵਿੱਚ ਵੰਡਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਮ ਲਿਆਉਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਵਾਰ ਉਸਦਾ ਕਬਾੜ ਵਿਵਸਥਿਤ ਅਤੇ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਹੋ ਜਾਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਉਸਦੇ ਲਈ ਕੋਈ ਖਾਸ ਵਸਤੂ ਲੱਭਣਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਖਰੀਦਦਾਰ ਦੀ ਮੰਗ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀਆਂ ਸਕੂਲੀ ਕਿਤਾਬਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਖਾਸ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣਾ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜਿੱਥੇ ਹਰੇਕ ਵਿਸ਼ਾ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਜਾਂ ਇੱਕ ਵਰਗ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਤਿਹਾਸ ‘ਤੇ ਇੱਕ ਖਾਸ ਕਿਤਾਬ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ “ਇਤਿਹਾਸ” ਸਮੂਹ ਵਿੱਚ ਉਸ ਕਿਤਾਬ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਨਹੀਂ ਤਾਂ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਸ ਖਾਸ ਕਿਤਾਬ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ ਆਪਣੇ ਸਾਰੇ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਵਿੱਚੋਂ ਖੋਜਣਾ ਪਵੇਗਾ ਜਿਸਦੀ ਤੁਸੀਂ ਭਾਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ।

ਜਦੋਂਕਿ ਵਸਤੂਆਂ ਜਾਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦਾ ਵਰਗੀਕਰਣ ਸਾਡਾ ਕੀਮਤੀ ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਮਿਹਨਤ ਬਚਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਮਨਮਰਜੀ ਦੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ। ਕਬਾੜੀਵਾਲਾ ਆਪਣੇ ਕਬਾੜ ਨੂੰ ਮੁੜ ਵਰਤੋਂ ਵਾਲੇ ਸਮਾਨਾਂ ਦੀਆਂ ਮਾਰਕੀਟਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, “ਕੱਚ” ਸਮੂਹ ਦੇ ਅਧੀਨ ਉਹ ਖਾਲੀ ਬੋਤਲਾਂ, ਟੁੱਟੇ ਸ਼ੀਸ਼ੇ ਅਤੇ ਖਿੜਕੀਆਂ ਦੇ ਸ਼ੀਸ਼ੇ ਆਦਿ ਰੱਖੇਗਾ। ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀਆਂ ਇਤਿਹਾਸ ਦੀਆਂ ਕਿਤਾਬਾਂ ਨੂੰ “ਇਤਿਹਾਸ” ਸਮੂਹ ਦੇ ਅਧੀਨ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਉਸ ਸਮੂਹ ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਵੱਖਰੇ ਵਿਸ਼ੇ ਦੀ ਕਿਤਾਬ ਨਹੀਂ ਰੱਖੋਗੇ। ਨਹੀਂ ਤਾਂ ਸਮੂਹੀਕਰਣ ਦਾ ਸਾਰਾ ਉਦੇਸ਼ ਖਤਮ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ। ਇਸ ਲਈ, ਵਰਗੀਕਰਣ ਕੁਝ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ ‘ਤੇ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸਮੂਹਾਂ ਜਾਂ ਵਰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਵਸਥਿਤ ਜਾਂ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਨਾ ਹੈ।

ਕਿਰਿਆ

• ਇਹ ਜਾਣਨ ਲਈ ਆਪਣੇ ਸਥਾਨਕ ਡਾਕਖਾਨੇ ਦਾ ਦੌਰਾ ਕਰੋ ਕਿ ਚਿੱਠੀਆਂ ਕਿਵੇਂ ਛਾਂਟੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹੋ ਕਿ ਚਿੱਠੀ ਵਿੱਚ ਪਿੰਨ-ਕੋਡ ਕੀ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਡਾਕੀਏ ਤੋਂ ਪੁੱਛੋ।

2. ਕੱਚਾ ਡੇਟਾ

ਕਬਾੜੀਵਾਲੇ ਦੇ ਕਬਾੜ ਵਾਂਗ, ਅਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਡੇਟਾ ਜਾਂ ਕੱਚਾ ਡੇਟਾ ਬਹੁਤ ਹੀ ਅਸੰਗਠਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਉਹ ਅਕਸਰ ਬਹੁਤ ਵੱਡੇ ਅਤੇ ਸੰਭਾਲਣ ਵਿੱਚ ਔਖੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਤੋਂ ਅਰਥਪੂਰਨ ਸਿੱਟੇ ਕੱਢਣਾ ਇੱਕ ਥਕਾਊ ਕੰਮ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਅੰਕੜਾਤਮਕ ਵਿਧੀਆਂ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦੇ। ਇਸ ਲਈ ਕਿਸੇ ਵੀ ਵਿਵਸਥਿਤ ਅੰਕੜਾਤਮਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਅਜਿਹੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਢੁਕਵੀਂ ਸੰਗਠਨਾ ਅਤੇ ਪੇਸ਼ਕਾਰੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਅਗਲਾ ਕਦਮ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਅਤੇ ਪੇਸ਼ ਕਰਨਾ ਹੈ।

ਮੰਨ ਲਓ ਤੁਸੀਂ ਗਣਿਤ ਵਿੱਚ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਬਾਰੇ ਜਾਣਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਸਕੂਲ ਦੇ 100 ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੇ ਗਣਿਤ ਵਿੱਚ ਅੰਕਾਂ ਬਾਰੇ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਟੇਬਲ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਉਹ ਕੁਝ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਿਖਾਈ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਟੇਬਲ 3.1।

ਟੇਬਲ 3.1 ਇੱਕ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਵਿੱਚ 100 ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਗਣਿਤ ਵਿੱਚ ਅੰਕ

ਜਾਂ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਗੁਆਂਢ ਵਿੱਚ 50 ਘਰਾਂ ਦੇ ਭੋਜਨ ‘ਤੇ ਮਹੀਨਾਵਾਰ ਖਰਚ ਬਾਰੇ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਭੋਜਨ ‘ਤੇ ਔਸਤ ਖਰਚ ਬਾਰੇ ਜਾਣ ਸਕੋ। ਉਸ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਡੇਟਾ, ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਟੇਬਲ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਹੁੰਦਾ, ਤਾਂ ਟੇਬਲ 3.2 ਵਰਗਾ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ। ਦੋਵੇਂ ਟੇਬਲ 3.1 ਅਤੇ 3.2 ਕੱਚੇ ਜਾਂ ਅਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਡੇਟਾ ਹਨ। ਦੋਵਾਂ ਟੇਬਲਾਂ ਵਿੱਚ ਤੁਸੀਂ ਦੇਖਦੇ ਹੋ ਕਿ ਨੰਬਰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਵਿਵਸਥਿਤ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਹੁਣ ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਟੇਬਲ 3.1 ਤੋਂ ਗਣਿਤ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਅੰਕਾਂ ਬਾਰੇ ਪੁੱਛਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ 100 ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੇ ਅੰਕਾਂ ਨੂੰ ਵੱਧਦੇ ਜਾਂ ਘਟਦੇ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਨਾ ਪਵੇਗਾ। ਇਹ ਇੱਕ ਥਕਾਊ ਕੰਮ ਹੈ। ਇਹ ਹੋਰ ਵੀ ਥਕਾਊ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜੇਕਰ 100 ਦੀ ਬਜਾਏ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ 1,000 ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੇ ਅੰਕ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਹਨ। ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਟੇਬਲ 3.2 ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਦੇਖੋਗੇ ਕਿ 50 ਘਰਾਂ ਦਾ ਔਸਤ ਮਹੀਨਾਵਾਰ ਖਰਚ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ। ਅਤੇ ਇਹ ਮੁਸ਼ਕਲ ਕਈ ਗੁਣਾ ਵੱਧ ਜਾਵੇਗੀ ਜੇਕਰ ਗਿਣਤੀ ਵੱਡੀ ਸੀ - ਮੰਨ ਲਓ, 5,000 ਘਰ। ਸਾਡੇ ਕਬਾੜੀਵਾਲੇ ਵਾਂਗ, ਜੋ ਇੱਕ ਖਾਸ ਵਸਤੂ ਲੱਭਣ ਵਿੱਚ ਪਰੇਸ਼ਾਨ ਹੋਵੇਗਾ ਜਦੋਂ ਉਸਦਾ ਕਬਾੜ ਵੱਡਾ ਅਤੇ ਅਵਿਵਸਥਿਤ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤੁਸੀਂ ਵੀ ਇੱਕੋ ਜਿਹੀ ਸਥਿਤੀ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰੋਗੇ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਕੋਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹੋ ਜੋ ਵੱਡੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਸ਼ਬਦ ਵਿੱਚ, ਇਸ ਲਈ, ਵੱਡੇ ਅਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕੱਢਣਾ ਇੱਕ ਥਕਾਊ ਕੰਮ ਹੈ।

ਟੇਬਲ 3.2 50 ਘਰਾਂ ਦਾ ਭੋਜਨ ‘ਤੇ ਮਹੀਨਾਵਾਰ ਘਰੇਲੂ ਖਰਚ (ਰੁਪਏ ਵਿੱਚ)

ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਖੇਪ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਵਰਗੀਕਰਣ ਦੁਆਰਾ ਸਮਝਣਯੋਗ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਸਮਾਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਾਲੇ ਤੱਥਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕੋ ਵਰਗ ਵਿੱਚ ਰੱਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਲੱਭਣ, ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਮੁਸ਼ਕਲ ਦੇ ਸਿੱਟੇ ਕੱਢਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਅਧਿਆਇ 2 ਵਿੱਚ ਪੜ੍ਹਿਆ ਹੈ ਕਿ ਭਾਰਤ ਸਰਕਾਰ ਹਰ ਦਸ ਸਾਲ ਬਾਅਦ ਜਨਸੰਖਿਆ ਦੀ ਜਨਗਣਨਾ ਕਰਵਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਜਨਗਣਨਾ 2001 ਵਿੱਚ ਲਗਭਗ 20 ਕਰੋੜ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਜਨਗਣਨਾ ਦਾ ਕੱਚਾ ਡੇਟਾ ਇੰਨਾ ਵੱਡਾ ਅਤੇ ਟੁਕੜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਹੈ ਕਿ ਇਸ ਤੋਂ ਕੋਈ ਅਰਥਪੂਰਨ ਸਿੱਟਾ ਕੱਢਣਾ ਲਗਭਗ ਅਸੰਭਵ ਕੰਮ ਲੱਗਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਜਦੋਂ ਉਹੀ ਡੇਟਾ ਲਿੰਗ, ਸਿੱਖਿਆ, ਵਿਆਹੁਤਾ ਸਥਿਤੀ, ਕਿੱਤੇ ਆਦਿ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਭਾਰਤ ਦੀ ਜਨਸੰਖਿਆ ਦੀ ਬਣਤਰ ਅਤੇ ਸੁਭਾਅ ਫਿਰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਸਮਝ ਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਚਲਾਂ ‘ਤੇ ਨਿਰੀਖਣ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਟੇਬਲ 3.1 ਅਤੇ 3.2 ਵਿੱਚ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਖਾਸ ਜਾਂ ਚਲਾਂ ਦੇ ਸਮੂਹ ‘ਤੇ ਨਿਰੀਖਣ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ ਟੇਬਲ 3.1 ਨੂੰ ਦੇਖੋ ਜਿਸ ਵਿੱਚ 100 ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਗਣਿਤ ਵਿੱਚ ਅੰਕ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਇਨ੍ਹਾਂ ਅੰਕਾਂ ਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਕੱਢ ਸਕਦੇ ਹਾਂ? ਗਣਿਤ ਦੇ ਅਧਿਆਪਕ ਇਨ੍ਹਾਂ ਅੰਕਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖ ਕੇ ਸੋਚ ਰਹੇ ਹੋਣਗੇ-ਮੇਰੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੇ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ ਹੈ? ਕਿੰਨੇ ਪਾਸ ਨਹੀਂ ਹੋਏ? ਅਸੀਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਇਹ ਉਸ ਉਦੇਸ਼ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਾਡੇ ਮਨ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਇਸ ਕੇਸ ਵਿੱਚ, ਅਧਿਆਪਕਾ ਕੁਝ ਡੂੰਘਾਈ ਵਿੱਚ ਸਮਝਣਾ ਚਾਹੁੰਦੀ ਹੈ- ਇਹ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਸ਼ਾਇਦ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਵੰਡ ਬਣਾਉਣਾ ਚੁਣੇਗੀ। ਇਸ ਬਾਰੇ ਅਗਲੇ ਭਾਗ ਵਿੱਚ ਚਰਚਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ।

ਕਿਰਿਆ

• ਇੱਕ ਸਾਲ ਲਈ ਆਪਣੇ ਪਰਿਵਾਰ ਦਾ ਕੁੱਲ ਹਫ਼ਤਾਵਾਰ ਖਰਚ ਦਾ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਟੇਬਲ ਵਿੱਚ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰੋ। ਦੇਖੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਕਿੰਨੇ ਨਿਰੀਖਣ ਹਨ। ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਮਹੀਨਾਵਾਰ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰੋ ਅਤੇ ਨਿਰੀਖਣਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਪਤਾ ਕਰੋ।

3. ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਰਗੀਕਰਣ

ਵਰਗੀਕਰਣ ਦੇ ਸਮੂਹ ਜਾਂ ਵਰਗ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਆਪਣੀਆਂ ਕਿਤਾਬਾਂ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ਿਆਂ - “ਇਤਿਹਾਸ”, “ਭੂਗੋਲ”, “ਗਣਿਤ”, “ਵਿਗਿਆਨ” ਆਦਿ - ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਤੁਸੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਲੇਖਕ-ਵਾਰ ਵਰਣਮਾਲਾ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਕੀਤਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਸੀ। ਜਾਂ, ਤੁਸੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ ਦੇ ਸਾਲ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਵੀ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਕੀਤਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਸੀ। ਜਿਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਉਹ ਤੁਹਾਡੀ ਲੋੜ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰੇਗਾ।

ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਉਦੇਸ਼ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਮੇਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਸਮੂਹੀਕ੍ਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਅਜਿਹੇ ਵਰਗੀਕਰਣ ਨੂੰ ਕਾਲਕ੍ਰਮਿਕ ਵਰਗੀਕਰਣ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਅਜਿਹੇ ਵਰਗੀਕਰਣ ਵਿੱਚ, ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਾਲਾਂ, ਤਿਮਾਹੀਆਂ, ਮਹੀਨਿਆਂ, ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਆਦਿ ਵਰਗੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਵੱਧਦੇ ਜਾਂ ਘਟਦੇ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੀ ਉਦਾਹਰਣ ਸਾਲਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਭਾਰਤ ਦੀ ਜਨਸੰਖਿਆ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਚਲ ‘ਜਨਸੰਖਿਆ’ ਇੱਕ ਸਮਾਂ ਲੜੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਾਲਾਂ ਲਈ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ।

ਉਦਾਹਰਣ 1

ਭਾਰਤ ਦੀ ਜਨਸੰਖਿਆ (ਕਰੋੜਾਂ ਵਿੱਚ)

ਭੂ-ਸਥਾਨਿਕ ਵਰਗੀਕਰਣ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਭੂਗੋਲਿਕ ਸਥਾਨਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਦੇਸ਼ਾਂ, ਰਾਜਾਂ, ਸ਼ਹਿਰਾਂ, ਜ਼ਿਲ੍ਹਿਆਂ ਆਦਿ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਉਦਾਹਰਣ 2 ਵੱਖ-ਵੱਖ ਦੇਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਕਣਕ ਦੀ ਪੈਦਾਵਾਰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ।

ਉਦਾਹਰਣ 2

ਵੱਖ-ਵੱਖ ਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਕਣਕ ਦੀ ਪੈਦਾਵਾਰ (2013)

ਸਰੋਤ: ਇੰਡੀਅਨ ਐਗਰੀਕਲਚਰਲ ਸਟੈਟਿਸਟਿਕਸ ਐਟ ਏ ਗਲਾਂਸ, 2015

ਕਿਰਿਆਵਾਂ

• ਉਦਾਹਰਣ 1 ਵਿੱਚ, ਉਹ ਸਾਲ ਲੱਭੋ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਭਾਰਤ ਦੀ ਜਨਸੰਖਿਆ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਅਤੇ ਵੱਧੋ-ਵੱਧ ਸੀ,
• ਉਦਾਹਰਣ 2 ਵਿੱਚ, ਉਹ ਦੇਸ਼ ਲੱਭੋ ਜਿਸਦੀ ਕਣਕ ਦੀ ਪੈਦਾਵਾਰ ਭਾਰਤ ਦੀ ਪੈਦਾਵਾਰ ਤੋਂ ਥੋੜ੍ਹੀ ਜਿਹੀ ਵੱਧ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨਾ ਹੋਵੇਗਾ?
• ਉਦਾਹਰਣ 2 ਦੇ ਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਪੈਦਾਵਾਰ ਦੇ ਵੱਧਦੇ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰੋ। ਪੈਦਾਵਾਰ ਦੇ ਘਟਦੇ ਕ੍ਰਮ ਲਈ ਵੀ ਇਹੀ ਕਸਰਤ ਕਰੋ।

ਕਈ ਵਾਰ ਤੁਸੀਂ ਅਜਿਹੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਦੇ ਹੋ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਮਾਤਰਾਤਮਕ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਗਟ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ। ਅਜਿਹੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਗੁਣ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਰਾਸ਼ਟਰੀਅਤਾ, ਸਾਖਰਤਾ, ਧਰਮ, ਲਿੰਗ, ਵਿਆਹੁਤਾ ਸਥਿਤੀ ਆਦਿ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਮਾਪਿਆ ਨਹੀਂ ਜਾ ਸਕਦਾ। ਫਿਰ ਵੀ ਇਹ ਗੁਣ ਕਿਸੇ ਗੁਣਾਤਮਕ ਵਿਸ਼ੇ