naywinaung blog,Data Visualization ဒေတာအမျိုးအစားများ

ဒေတာအမျိုးအစားများ

ဒစ်ဂျစ်တယ်ကမ္ဘာထဲက ဒေတာအမျိုးအစားတွေအကြောင်း မြန်မာရနံ့ လေးစွက်ပြီး ပွားကြည့်ရအောင်။

ကိန်းပြည့်(integer) ဆိုတာ ဘုန်းကြီးကျောင်းက ပုတီးစေ့တွေလိုပါပဲ၊ တစ်လုံးခြင်း ရေတွက်ကြပါတယ်။ ၁၊ ၄၂၊ ၁၀၀၀ လို ကိန်းတွေပေါ့။ ကွဲအက်တာမရှိ၊ ပိုင်းဖြတ်လို့မရဘူး။ ရွှေတိဂုံဘုရားမှာ ဖယောင်းတိုင်ဘယ်နတိုင် မီးထွန်းမလဲ ရေတွက်တဲ့အခါ ဒီလိုကိန်းပြည့်တွေကို သုံးရပါတယ်။

ပြီးတော့ ဒဿမကိန်း (float) ဆိုတာကတော့ ဧရာဝတီမြစ်ရေလို စီးလျက်ရှိတယ်။ ၃.၁၄ ဒါမှမဟုတ် ၉၉.၉၅ လို ဒဿမနောက်မှာ အပိုင်းအစလေးတွေ ပါတယ်။ စဉ်ဆက်မပြတ်ဒေတာတွေကိုတိတိကျကျ တွက်ချင်ရင် ဒီဒဿမကိန်းတွေက အသုံးဝင်လှပါတယ်။

စာကြောင်း (string) ဆိုတာကတော့ “မင်္ဂလာပါ”၊ “ရန်ကုန်” လို စာလုံးတွေ၊ ဂဏန်းတွေ၊ သင်္ကေတတွေ တွဲထားတာမျိုးပါ။

မှန်/မမှန်၊ ရှိ/မရှိ (boolean) ကတော့ ရွာထဲက ဘုန်းဘုန်းဦးစိတ်တိုရဲ့ ဟုတ်မဟုတ် ဖြေချက်လို ရိုးရှင်းတယ်။ ဟုတ်တယ်၊ မဟုတ်ဘူး—ဒီနှစ်မျိုးပဲရှိတယ်။ မိုးသာလား၊ မိုးရွာလား ဆုံးဖြတ်ရသလို၊ ဒီဘူလီယန်က ပရိုဂရမ်ရဲ့ လမ်းဆုံမှာ လမ်းညွှန်မှုတွေကိုပေးပါတယ်။

စာရင်း(list) ဆိုတာကတော့ ဈေးထဲက ဆိုင်လေးတွေလို။ တစ်နေရာမှာ ပစ္စည်းမျိုးစုံ စုစည်းထားပါတယ်။ [၁, ၂, ၃] ဒါမှမဟုတ် [“သရက်သီး”, “ဖရဲသီး”] လို စာရင်းတွေပေါ့။ ဘုရားလှူဖို့ ပန်းကန်ပြားထဲ သစ်သီးလေးတွေ စီထားသလို၊ ဒီစာရင်းတွေကို စီစဉ်လို့ရပါတယ်။

အဘိဓာန် (dictionary) ကတော့ ရှေးဟောင်းစာမျက်နှာလို တန်ဖိုးရှိလှပါတယ်။ “လက်ဖက်ရည်: ၅၀၀ ကျပ်”၊ “ဆန်: ၂၀၀၀ ကျပ်” လို သော့ချက်တစ်ခုနဲ့ တန်ဖိုးတစ်ခု တွဲထားတယ်။ ဒါဟာ ဘုရားတစ်ဆူကို ရှာဖွေတဲ့ မြေပုံလို၊ လိုအပ်တဲ့ အချက်ကို လျှင်မြန်စွာ ပြသပေးပါတယ်။

နောက်ဆုံး ဗလာ (null) ဆိုတာ  တိတ်ဆိတ်မှုလို။ ဘာမှမရှိဘူး၊ တန်ဖိုးမရှိဘူး—ဒါပေမယ့် အဓိပ္ပာယ်ရှိတယ်။ ဗလာဖြစ်နေတဲ့ ခွက်တခုလို၊ တစ်ခုခု ဖြည့်ဖို့ စောင့်နေရတာမျိုး‌ပေါ့။

ဒီဒေတာအမျိုးအစားတွေဟာ တစ်ခုချင်းက  ပရိုဂရမ်တစ်ခုကို လှပစွာ ပြုလုပ်ပေးတယ်။


Discover more from naywinaung

Subscribe to get the latest posts sent to your email.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

Related Post

Chapter 4 မှာ ဘာတွေရေးရမလဲChapter 4 မှာ ဘာတွေရေးရမလဲ

Chapter 4 ဆိုတာ သုတေသနကနေ ရလာတဲ့ အချက်အလက်တွေကို ဇာတ်လမ်းပြောသလို ပြန်ပြောပြတဲ့ အခန်းဖြစ်ပါတယ်။ ဘာတွေတွေ့ခဲ့လဲ၊ အဲဒီတွေ့ရှိချက်တွေက ဘာကိုဆိုလိုလဲဆိုတာကို ရှင်းပြရမှာပါ။ ဒီအခန်းက သိပ်အရေးကြီးပါတယ်။ ဘာလို့လဲဆိုတော့ သုတေသနကနေ ဘာတွေ သင်ယူခဲ့ရလဲဆိုတာကို တခြားသူတွေကို သိစေနိုင်လို့ပါ။ ၁။ နိဒါန်း (Introduction)ဒီအခန်းက ဘာအကြောင်းလဲဆိုတာကို အရင်ဆုံးပြောပြရပါမယ်။ “ဒီအခန်းမှာ ငါတို့ သုတေသနကရလာတဲ့ ရလဒ်တွေကို

Bias in ResearchBias in Research

Bias in Researchသုတေသနပြုလုပ်ရာတွင် ဘက်လိုက်ခြင်းဘက်လိုက်ခြင်း (ဒီတိုင်း ဟုတ်ချင်လည်းဟုတ်မယ် မဟုတ်ချင်လည်း မဟုတ်ဘူး။ ကျွန်တော်ကတော့ ဘက်လိုက်တယ်လို့ပဲ မှတ်ထားပါတယ်)။သုတေသနပြုရာတွင် ဘက်လိုက်ခြင်းဆိုတာကို အလွယ်ပြောရရင် သုတေသီဟာ သူလိုချင်တဲ့ အဖြေကိုရဖို့အတွက် စနစ်တကျ အမှားပြုလုပ်တာကို ဆိုလိုပါတယ်။ဒီနေရာမှာ တမင်သက်သက် ပြုလပ်တာ ဖြစ်နိုင်သလို၊ မသိလို့ ပြုတာလည်းဖြစ်နိုင်ပါတယ်။သုတေသနဆိုင်ရာ ဘက်လိုက်မှု (Research Bias) များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာတဲ့အခါမှာတော့၁။ ဘက်လိုက်တည်ဆောက်မှု

Outbreak InvestigationOutbreak Investigation

Outbreak Investigation ဆိုတာက ရောဂါတစ်ခု ရုတ်တရက် ပျံ့နှံ့လာတဲ့အခါ ဘာကြောင့်ဖြစ်တာလဲ၊ ဘယ်လိုဖြစ်တာလဲ၊ ဘယ်လိုထိန်းချုပ်ရမလဲဆိုတာကို စုံစမ်းဖော်ထုတ်တဲ့ လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုပါပဲ။  Outbreak Investigation ရဲ့ အဓိကအဆင့်များ ဥပမာ၊ ကျေးရွာတစ်ခုမှာ ဝမ်းလျှောရောဂါဖြစ်နေတယ်ဆိုပါစို့။ 1. Outbreak ဖြစ်နေကြောင်း အတည်ပြုပါ (Confirm the Outbreak) ပထမဆုံး၊ ဒါက တကယ် outbreak ဟုတ်မဟုတ်