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 ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਮ ਲਿਆਉਣਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਅੰਕੜਾਤਮਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ।

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

ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀਆਂ ਸਕੂਲੀ ਕਿਤਾਬਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਖਾਸ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣਾ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ 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 ਖੋਜ ਕਰਨੀ ਪੈਂਦੀ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਤੁਸੀਂ ਭਾਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ।

ਹਾਲਾਂਕਿ ਵਸਤੂਆਂ ਜਾਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦਾ ਵਰਗੀਕਰਣ ਸਾਡਾ ਕੀਮਤੀ ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਮਿਹਨਤ ਬਚਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਮਨਮਰਜੀ ਦੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ। ਕਬਾੜੀਵਾਲਾ ਆਪਣੇ ਕਬਾੜੇ ਨੂੰ ਮੁੜ ਵਰਤੋਂ ਵਾਲੇ ਸਮਾਨਾਂ ਦੀਆਂ ਮਾਰਕੀਟਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, “ਸ਼ੀਸ਼ਾ” 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 ਸਮੂਹ ਬਣਾਉਣ 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।

ਗਤੀਵਿਧੀ

• ਆਪਣੇ ਸਥਾਨਕ ਡਾਕਖਾਨੇ ਦਾ ਦੌਰਾ ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋ ਪਤਾ ਲੱਗ ਸਕੇ 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 ਕਬਾੜੇ ਵਾਂਗ, ਅਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਡੇਟਾ ਜਾਂ ਕੱਚਾ ਡੇਟਾ ਬਹੁਤ ਹੀ ਅਸੰਗਠਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਉਹ ਅਕਸਰ ਬਹੁਤ ਵੱਡੇ ਅਤੇ ਸੰਭਾਲਣ ਵਿੱਚ ਔਖੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਤੋਂ ਸਾਰਥਕ 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 ਉਹਨਾਂ 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 ਉਹਨਾਂ 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 ਹੋਵੇਗਾ ਤਾਂ ਜੋ ਉਹਨਾਂ 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 ਦੇਖੋਗੇ 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 ਸੰਭਾਲਣੇ ਹੋਣ। ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਟੇਬਲ 3.2 ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਦੇਖੋਗੇ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ 50 ਘਰਾਂ ਦੇ ਮਹੀਨਾਵਾਰ ਔਸਤ ਖਰਚ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ। ਅਤੇ ਇਹ ਮੁਸ਼ਕਲ ਕਈ ਗੁਣਾ ਵੱਧ ਜਾਵੇਗੀ ਜੇਕਰ ਗਿਣਤੀ ਵੱਡੀ ਹੋਵੇ - ਮੰਨ ਲਓ, 5,000 ਘਰ। ਸਾਡੇ ਕਬਾੜੀਵਾਲੇ ਵਾਂਗ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਖਾਸ ਵਸਤੂ ਲੱਭਣ ਵਿੱਚ ਪਰੇਸ਼ਾਨ ਹੋਵੇਗਾ ਜਦੋਂ ਉਸਦਾ ਕਬਾੜਾ ਵੱਡਾ ਅਤੇ ਬੇਤਰਤੀਬ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤੁਸੀਂ ਵੀ ਇੱਕੋ ਜਿਹੀ ਸਥਿਤੀ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰੋਗੇ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਵੱਡੇ ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਕੋਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹੋ। 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 ਵਰਗੀਕਰਣ ਦੁਆਰਾ ਸੰਖੇਪ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਮਝਣਯੋਗ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਇੱਕੋ ਜਿਹੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਾਲੇ ਤੱਥਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕੋ ਵਰਗ ਵਿੱਚ ਰੱਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ 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 ਲੋਕਾਂ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਜਨਗਣਨਾ ਦਾ ਕੱਚਾ ਡੇਟਾ ਇੰਨਾ ਵੱਡਾ ਅਤੇ ਟੁਕੜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਹੈ ਕਿ ਇਸ ਤੋਂ ਕੋਈ ਸਾਰਥਕ ਸਿੱਟਾ ਕੱਢਣਾ ਲਗਭਗ ਅਸੰਭਵ ਕੰਮ ਲੱਗਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਜਦੋਂ ਉਹੀ ਡੇਟਾ ਲਿੰਗ, ਸਿੱਖਿਆ, ਵਿਆਹੁਤਾ ਸਥਿਤੀ, ਰੁਜ਼ਗਾਰ ਆਦਿ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਭਾਰਤ ਦੀ ਜਨਸੰਖਿਆ ਦੀ ਬਣਤਰ ਅਤੇ ਸੁਭਾਅ 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 ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਜਾਂ ਚਲਾਂ ਦੇ ਸਮੂਹ ‘ਤੇ ਨਿਰੀਖਣ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ 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 ਦਿਮਾਗ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਇਸ ਕੇਸ ਵਿੱਚ, ਅਧਿਆਪਕਾ ਕੁਝ ਡੂੰਘਾਈ ਵਿੱਚ ਸਮਝਣਾ ਚਾਹੁੰਦੀ ਹੈ- ਇਹ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਸ਼ਾਇਦ ਉਹ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਵੰਡ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰੇਗੀ। ਇਸ ਬਾਰੇ ਅਗਲੇ ਭਾਗ ਵਿੱਚ ਚਰਚਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ।

ਗਤੀਵਿਧੀ

• ਆਪਣੇ ਪਰਿਵਾਰ ਦਾ ਇੱਕ ਸਾਲ ਲਈ 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 ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲੇਖਕ-ਵਾਰ ਵਰਣਮਾਲਾ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਵੀ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਸੀ। ਜਾਂ, ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ ਦੇ ਸਾਲ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਵੀ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਸੀ। ਜਿਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਇਹ ਤੁਹਾਡੀ ਲੋੜ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰੇਗਾ।

ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਉਦੇਸ਼ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮੇਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਸਮੂਹਿਤ 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 ਹਵਾਲੇ ਨਾਲ 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 ਦੇਸ਼ਾਂ, ਰਾਜਾਂ, ਸ਼ਹਿਰਾਂ, ਜ਼ਿਲ੍ਹਿਆਂ ਆਦਿ ਵਰਗੇ ਭੂਗੋਲਿਕ ਸਥਾਨਾਂ ਦੇ ਹਵਾਲੇ ਨਾਲ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

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

ਉਦਾਹਰਣ 2

ਵੱਖ-ਵੱਖ ਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਗੇਹੂੰ ਦੀ ਪੈਦਾਵਾਰ (2013)

ਸਰੋਤ: ਇੰਡੀਅਨ ਐਗਰੀਕਲਚਰਲ ਸਟੈਟਿਸਟਿਕਸ ਐਟ ਏ ਗਲਾਂਸ, 2015

ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ

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

ਕਈ ਵਾਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਜਿਹੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਮਿਲਦੀਆਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਮਾਤਰਾਤਮਕ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਗਟ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ। ਅਜਿਹੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਗੁਣ ਜਾਂ ਲੱਛਣ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਰਾਸ਼ਟਰੀਅਤਾ, ਸਾਖਰਤਾ, ਧਰਮ, ਲਿੰਗ, ਵਿਆਹੁਤਾ ਸਥਿਤੀ ਆਦਿ। ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਮਾਪਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ। ਫਿਰ ਵੀ ਇਹ ਲੱਛਣ ਕਿਸੇ ਗੁਣਾਤਮ