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Your email address will not be published.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

သုတေသနအမျိုးအစားများသုတေသနအမျိုးအစားများ

သုတေသနစာတမ်းများကို အမျိုးအစားခွဲခြားရာတွင် အမျိုးမျိုးခွဲခြားကြသော်လည်း အောက်ပါ အမျိုးအစားများမှာ အသုံးများသော သုတေသနအမျိုးအစားများ ဖြစ်ကြပါတယ်။1.APPLIED RESEARCH ( အသုံးချ သုတေသန)2.BASIC RESEARCH (အခြေခံသုတေသန)3.CORRELATIONAL RESEARCH(ဆက်နွယ်ပတ်သက်မှုဆိုင်ရာ သုတေသန)4.DESCRIPTIVE RESEARCH( ဖော်ညွှန်းပြ သုတေသန)5.ETHNOGRAPHIC RESEARCH( ရှေးဟောင်းယဉ်ကျေးမှုသုတေသန)6.EXPERIMENTAL RESEARCH( စမ်းသပ်စစ်ဆေးခြင်းသုတေသန)7.EXPLORATORY RESEARCH (ရေနံဓာတ်ငွေ့ရှာဖွေရေးသုတေသန)8.GROUNDED THEORY RESEARCH( မြေပြင်သုတေသန)9.HISTORICAL RESEARCH(သမိုင်းသုတေသန)10.PHENOMENOLOGICAL RESEARCH(ဖြစ်စဉ်သုတေသနပြုမှု)11.QUALITATIVE

Convenience SamplingConvenience Sampling

Convenience Sampling ဆိုတာ Non-probability Sampling Technique တစ်ခုဖြစ်ပါတယ်။ လူတွေကို ရွေးချယ်တဲ့အခါမှာ သုတေသီနဲ့ နီးစပ်တဲ့သူတွေ၊ အလွယ်တကူ ရနိုင်တဲ့သူတွေကိုပဲ ရွေးချယ်တာမျိုးပေါ့။ ပြောရရင် သိပ်ပြီးစနစ်တကျ မရှိတဲ့ sampling တစ်ခုပါပဲ။ ဒီနည်းလမ်းကို သုံးမယ်ဆိုရင်… ၁။ ပထမဦးဆုံး လေ့လာချင်တဲ့ Target Population ကို အတိအကျ သတ်မှတ်ရပါမယ်။၂။ ပြီးရင်

residual analysisresidual analysis

မနေ့က ရေးခဲ့တဲ့ regression အကြောင်း နည်းနည်း ဆက်ပွားကြည့်ကြရအောင်ဗျာ residual analysis Regression analysis မှာ residual analysis ဆိုတာရှိပါတယ်။ Residual ဆိုတာက ရိုးရိုးရှင်းရှင်း ပြောရရင် observed value (တကယ့် ဒေတာ y) နဲ့ predicted value (model က ခန့်မှန်းထားတဲ့ ŷ)