Kinds of Data in Hindi
RGPV University / DIPLOMA_CSE / Data Science
Kinds of Data in Hindi
Kinds of Data in Hindi
Structured Data in Hindi
Structured data वह डेटा होता है जो किसी निश्चित प्रारूप (format) में व्यवस्थित होता है। यह डेटा आमतौर पर तालिकाओं (tables) के रूप में होता है, जैसे कि डेटाबेस में रखा जाता है। इसमें सभी डेटा पॉइंट्स (data points) पूर्वनिर्धारित कॉलम (columns) में होते हैं। उदाहरण के तौर पर, एक एक्सेल शीट, जिसमें प्रत्येक कॉलम में किसी एक विशेष प्रकार का डेटा होता है, जैसे कि नाम, उम्र, और पता। Structured data को आसानी से समझा और प्रोसेस किया जा सकता है, क्योंकि इसमें किसी प्रकार की अस्पष्टता (ambiguity) नहीं होती।
Unstructured Data in Hindi
Unstructured data वह डेटा होता है, जिसे किसी निर्धारित प्रारूप (format) में व्यवस्थित नहीं किया गया होता। यह डेटा आमतौर पर टेक्स्ट (text), इमेज (image), वीडियो (video), या सोशल मीडिया पोस्ट्स (social media posts) के रूप में पाया जाता है। उदाहरण के तौर पर, एक ब्लॉग पोस्ट, ईमेल, या किसी ग्राहक की समीक्षा (review) एक प्रकार का unstructured data है। इसे प्रोसेस करना और समझना थोड़ा मुश्किल होता है क्योंकि इस डेटा का कोई निश्चित संरचना नहीं होती।
Semi-Structured Data in Hindi
Semi-structured data वह डेटा होता है, जो कुछ हद तक संरचित (structured) होता है, लेकिन उसमें पूरी तरह से संरचना नहीं होती। इसमें डेटा के कुछ तत्व (elements) पहले से निर्धारित होते हैं, लेकिन यह पूर्ण रूप से organized नहीं होता। उदाहरण के तौर पर, XML और JSON फाइलें semi-structured data के उदाहरण हैं। इन फाइलों में डेटा टैग्स (tags) के रूप में होते हैं, लेकिन यह पूरी तरह से एक टेबल के रूप में नहीं होता।
Time-Series Data in Hindi
Time-series data वह डेटा होता है, जो समय (time) के साथ बदलता है और इसे नियमित अंतराल पर रिकॉर्ड किया जाता है। इसे आमतौर पर किसी विशेष अवधि (time period) के दौरान मापा जाता है। उदाहरण के तौर पर, एक कंपनी का हर महीने का बिक्री डेटा (sales data) time-series data होता है। इस डेटा का उपयोग भविष्य के अनुमान (forecasting) और ट्रेंड्स (trends) को समझने के लिए किया जाता है।
Transactional Data in Hindi
Transactional data वह डेटा होता है, जो किसी व्यापारिक या वित्तीय लेन-देन (transaction) के दौरान उत्पन्न होता है। यह डेटा व्यापारिक प्रक्रियाओं (business processes) को रिकॉर्ड करता है, जैसे कि उत्पाद खरीदने पर ग्राहक की जानकारी, भुगतान विवरण (payment details), और खरीदारी की तारीख (purchase date)। उदाहरण के तौर पर, एक ऑनलाइन शॉपिंग साइट पर किसी वस्तु को खरीदने के बाद उत्पन्न होने वाली जानकारी transactional data कहलाती है।
Spatial Data in Hindi
Spatial data वह डेटा होता है, जो किसी भौगोलिक (geographical) क्षेत्र या स्थान (location) से संबंधित होता है। यह डेटा माप (measurement), स्थान (location), और भौगोलिक विशेषताओं (geographical features) को रिकॉर्ड करता है। उदाहरण के तौर पर, GPS डेटा, मानचित्र (maps), और ड्रोन से ली गई तस्वीरें spatial data के उदाहरण हैं। इसे विशेष रूप से मानचित्रण (mapping) और स्थानिक विश्लेषण (spatial analysis) के लिए उपयोग किया जाता है।
Metadata in Hindi
Metadata वह डेटा होता है, जो अन्य डेटा के बारे में जानकारी प्रदान करता है। इसे "data about data" भी कहा जाता है। उदाहरण के तौर पर, यदि आप किसी पुस्तक की जानकारी (title, author, year of publication) पढ़ते हैं, तो वह जानकारी metadata होती है। Metadata का उपयोग डेटा को बेहतर तरीके से व्यवस्थित करने और खोजने (search) के लिए किया जाता है।
Qualitative Data in Hindi
Qualitative data वह डेटा होता है, जो गुणात्मक (qualitative) जानकारी प्रदान करता है और इसे माप (measure) नहीं किया जा सकता। यह डेटा आमतौर पर शब्दों (words), वर्णन (descriptions), और श्रेणियों (categories) के रूप में होता है। उदाहरण के तौर पर, किसी उत्पाद की गुणवत्ता (quality), ग्राहक की समीक्षा (review), या किसी व्यक्ति का व्यक्तित्व (personality) qualitative data के उदाहरण हैं।
Quantitative Data in Hindi
Quantitative data वह डेटा होता है, जिसे संख्याओं (numbers) के रूप में मापा और गणना (measure and calculate) किया जा सकता है। यह डेटा मात्रात्मक (quantitative) होता है, जैसे कि वजन (weight), उम्र (age), या किसी उत्पाद की कीमत (price)। उदाहरण के तौर पर, किसी व्यक्ति की आय (income) या एक कंपनी के लाभ (profit) quantitative data होते हैं। इस डेटा का उपयोग आमतौर पर सांख्यिकी (statistics) और विश्लेषण (analysis) के लिए किया जाता है।
Big Data in Hindi
Big data वह डेटा होता है, जो विशाल मात्रा में होता है और पारंपरिक डेटा प्रोसेसिंग तकनीकों से इसे संभाला (process) नहीं जा सकता। इसमें डेटा की मात्रा (volume), गति (velocity), और विविधता (variety) बहुत अधिक होती है। उदाहरण के तौर पर, सोशल मीडिया डेटा (social media data), इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT) डेटा, और हेल्थकेयर डेटा (healthcare data) big data के उदाहरण हैं। Big data का विश्लेषण (analysis) करने के लिए विशेष तकनीकों और उपकरणों की आवश्यकता होती है, जैसे कि Hadoop, Spark आदि।
