Цели и характеристики классификации данных

Данные не всегда можно найти в упорядоченном виде. Поэтому аналитик или исследователь должен правильно организовать собранные данные для лучшего анализа информации и достижения желаемых результатов. Один из наиболее важных методов организации таких данных известен как классификация данных. В соответствии с этим методом необработанная информация преобразуется в различные статистические ряды таким образом, чтобы обеспечить более качественные и содержательные результаты.

Классификация данных

Для проведения статистического анализа исследователь или аналитик собирает различные данные. Собранная информация обычно представлена в необработанном виде, что затрудняет ее анализ. Чтобы сделать анализ содержательным и простым, необработанные данные преобразуются или классифицируются по различным категориям в зависимости от их характеристик. Эта группировка данных по разным категориям или классам со схожими или однородными характеристиками известна как классификация данных. Каждое подразделение или класс собранных данных называется классом. Различными основаниями классификации статистической информации являются географические, хронологические, качественные (простые и многообразные) и количественные или числовые.

Например, если исследователь хочет определить уровень бедности в штате, он может сделать это, собрав информацию о людях в этом штате, а затем классифицируя их на основе их дохода, образования и т. д.

According to Conner, “Classification is the process of arranging things (either actually or notionally) in groups or classes according to their resemblances and affinities, and gives expression to the unity of attributes that may exist amongst a diversity of individuals.“

Цели классификации данных

1. Кратко и просто

Необработанные данные, собранные исследователем, не могут дать ему значимых и эффективных результатов. Поэтому важно преобразовать исходный материал в различные категории, для которых используется классификация данных. Основным мотивом классификации данных является представление необработанных данных, собранных исследователем или аналитиком, по различным категориям в краткой и простой форме. Правильная классификация данных делает анализ данных более удобным.

2. Полезность

В целях расследования аналитик собирает информацию из разных источников, а затем классифицирует данные по разным категориям. Классификация данных отличает собранный разнообразный набор данных, объединяя аналогичную или однородную информацию, тем самым повышая ее полезность.

3. Самобытность

Нелегко формировать результаты из необработанных данных, собранных в одном месте разнородным образом. Поэтому важно классифицировать данные по разным категориям. Классификация данных направлена на то, чтобы более отчетливо представить аналитику очевидные различия в заданном наборе данных.

4. Сопоставимость

Невозможно сравнить два набора данных в необработанном виде. Классификация данных помогает исследователю сравнивать данные два набора данных и оценивать результаты. Например, если мы скажем, что количество фирм, производящих ноутбуки в разных местах Кералы и Пенджаба, составляет 30 и 25 соответственно. Эту информацию легче сравнивать, чем необработанные данные, состоящие из названий каждой отрасли в Керале и Пенджабе, производящей разные товары.

5. Научное оформление

Классификация необработанных данных в соответствии с их схожими характеристиками помогает облегчить надлежащую организацию собранных данных в научной манере. Научная систематизация данных повышает надежность данных.

6. Привлекательный и эффективный

Классификация делает собранные необработанные данные эффективными и привлекательными. Многое можно понять, просто взглянув на данные, если они правильно представлены и классифицированы.

Характеристики хорошей классификации

1. Полнота

Чтобы получить лучшие результаты, важно всесторонне классифицировать собранные необработанные данные. Это означает, что каждый элемент собранных данных должен попасть в какой-то класс, категорию или группу, и ни один элемент или данные не должны остаться позади.

2. Ясность

Исследователь, собирающий и анализирующий данные, должен четко классифицировать необработанную информацию по различным классам. Четкое размещение предметов по разным категориям или классам означает, что не должно быть ни одного предмета, размещение которого вызывает путаницу в сознании читателя и исследователя.

3. Однородность

Для получения эффективных результатов в расследовании важно разделить собранные исходные данные на разные однородные группы. Другими словами, классификация данных на основе схожих характеристик помогает легко и качественно анализировать данные.

4. Пригодность

Классифицированный набор данных может предоставить важную информацию и требуемые результаты только тогда, когда состав классов соответствует цели исследования. Например, для определения уровня грамотности в стране сбор информации и ее классификация на основе доходов и расходов населения не имеет никакого смысла. Собранные данные должны быть классифицированы как образованные и необразованные.

5. Стабильность

В основе классификации данных должна быть стабильность. Это означает, что основа классификации данных не должна меняться с каждым исследованием. Другими словами, определенный вид исследования должен быть выполнен на основе одного и того же набора классификаций.

6. Эластичный

Классификация собранных данных должна быть эластичной. Эластичность данных означает, что если исследователь хочет что-то изменить в классификации из-за любого изменения цели или задачи исследования, он/она должен иметь возможность это сделать.