අපි දත්ත එහි මූලිකම ආකාරයෙන් වර්ගීකරණය කරන්නේ කෙසේදැයි ඔබ කවදා හෝ කල්පනා කර තිබේද? වර්ගීකරණ දත්ත අවබෝධ කර ගැනීම සඳහා පදනම සකසන සංඛ්‍යාලේඛනවල මූලික සංකල්පයක් වන නාමික පරිමාණය ඇතුළත් කරන්න.
මෙහි blog post, අපි මෙම සංකල්පය සමඟ කිමිදෙමු නාමික පරිමාණයේ උදාහරණයක්තොරතුරු ඵලදායී ලෙස සංවිධානය කිරීම සහ අර්ථ නිරූපණය කිරීමේදී එහි වැදගත්කම අවබෝධ කර ගැනීමට.
පටුන
- නාමික පරිමාණය යනු කුමක්ද?
- වෙනත් වර්ගවල පරිමාණයන්ගෙන් නාමික පරිමාණය වෙනස් කිරීම
- නාමික පරිමාණයේ උදාහරණ
- නාමික පරිමාණ යෙදුම්
- නිගමනය
ඵලදායී සමීක්ෂණය සඳහා ඉඟි
නාමික පරිමාණය යනු කුමක්ද?
නාමික පරිමාණයේ අර්ථ දැක්වීම
නාමික පරිමාණයක් යනු වස්තු වර්ගීකරණය කිරීමට හෝ හඳුනා ගැනීමට අංක හෝ ලේබල භාවිතා කරන මිනුම් පරිමාණයකි., නමුත් එම සංඛ්‍යා වලටම ආවේනික අනුපිළිවෙලක් හෝ අර්ථයක් නොමැත. වෙනත් වචන වලින් කිවහොත්, ඒවා හුදෙක් ටැග් හෝ ලේබල් වන අතර දත්ත වෙනස් කණ්ඩායම් වලට වර්ග කරයි.
- උදාහරණයක් ලෙස, පලතුරු වර්ගීකරණය කිරීමේදී, ඔබට ඒවා ලේබල් කළ හැකිය "ඇපල්," "කෙසෙල්," "තැඹිලි," or "ග්රේප් පෘට්."ඒවා ලැයිස්තුගත කර ඇති අනුපිළිවෙල වැදගත් නොවේ.
නාමික පරිමාණයේ උදාහරණය. රූපය: Freepikනාමික පරිමාණයේ ලක්ෂණ
නාමික පරිමාණයේ ප්‍රධාන ලක්ෂණ කිහිපයක් මෙන්න:
- ගුණාත්මක: සංඛ්‍යා ප්රමාණය හෝ විශාලත්වය නොපෙන්වයි, ඒවා ලේබල් ලෙස ක්‍රියා කරයි. ප්රමාණය මැනීම වෙනුවට ඔවුන් ප්‍රමුඛත්වය දෙන්නේ දෙයෙහි ගුණාත්මක බව හඳුනාගැනීමටයි. "කුමක් ද"වෙනුවට "කොපමණ ද".
- වර්ගීකරණය: දත්ත අතිච්ඡාදනය වීමකින් තොරව එකිනෙකට වෙනස්, අන්‍යෝන්‍ය වශයෙන් වෙන් වූ කාණ්ඩවලට බෙදා ඇත. සෑම අයිතමයක්ම එක් කාණ්ඩයකට පමණක් අයත් වේ.
- ඇණවුම් නොකළ: ප්‍රවර්ගවලට ආවේණික අනුපිළිවෙලක් හෝ ශ්රේණිගත කිරීමක් නොමැත. උදාහරණයක් ලෙස, "නිල්" සහ "කොළ" ඇස් සහජයෙන්ම වඩා හොඳ හෝ නරක නැත, වෙනස් වේ.
- අත්තනෝමතික ලේබල: ප්‍රවර්ගවලට පවරා ඇති අංක හෝ ලේබල හුදෙක් නම් පමණක් වන අතර දත්තවල අර්ථයට බලපෑම් නොකර වෙනස් කළ හැක. පළතුරු වර්ගීකරණයකදී "1" සිට "ඇපල්" දක්වා නැවත සංකේතනය කිරීමෙන් සාරය වෙනස් නොවේ.
- සීමිත ගණිතමය මෙහෙයුම්: ඔබට සංඛ්‍යාවලට ප්‍රමාණාත්මක අර්ථයක් තිබේ නම් පමණක් නාමික දත්ත මත එකතු කිරීම හෝ අඩු කිරීම වැනි ගණිතමය මෙහෙයුම් සිදු කළ හැක. ඔබට ගණන් කළ හැක්කේ එක් එක් කාණ්ඩයට අයිතම කීයක් වැටේදැයි පමණි.
- විස්තරාත්මක, සංසන්දනාත්මක නොවේ:ඔවුන් විස්තර කරන්නේ කාණ්ඩ තුළ දත්ත බෙදා හැරීම මිස ඒවා අතර විශාලත්වය හෝ අනුපිළිවෙල නොවේ. එක් එක් පීසා ටොපිං වලට කී දෙනෙක් කැමති දැයි ඔබට පැවසිය හැක, නමුත් යමෙක් වෙනත් ටොපිං වලට වඩා පෙපෙරෝනි වලට "කැමති" යැයි නිශ්චිතව කිව නොහැක.
නාමික පරිමාණයන් මූලික දත්ත රටා සහ කාණ්ඩ අවබෝධ කර ගැනීම සඳහා පදනම වේ. ගැඹුරු විශ්ලේෂණවලදී ඒවාට සීමාවන් ඇති අතර, ඒවා දත්ත රැස්කිරීමේ සහ මූලික ගවේෂණවලදී තීරණාත්මක කාර්යභාරයක් ඉටු කරයි.
වෙනත් වර්ගවල පරිමාණයන්ගෙන් නාමික පරිමාණය වෙනස් කිරීම
දත්ත ඵලදායී ලෙස විශ්ලේෂණය කිරීම සඳහා නාමික සහ අනෙකුත් මිනුම් පරිමාණයන් අතර වෙනස අවබෝධ කර ගැනීම ඉතා වැදගත් වේ.
නාමික එදිරිව සාමාන්‍ය:
- නාමික:ආවේණික අනුපිළිවෙලක් නැත, කාණ්ඩ පමණි (උදා, ඇස් වර්ණය - නිල්, දුඹුරු, කොළ). "දුඹුරු නිල්වලට වඩා හොඳයි" යැයි ඔබට පැවසිය නොහැක.
- සාමාන්‍ය:ප්‍රවර්ගවලට අනුපිළිවෙලක් ඇත, නමුත් ඒවා අතර වෙනස නොදනී (උදා, තෘප්තිමත් ශ්රේණිගත කිරීම - ඉතා තෘප්තිමත්, තරමක් තෘප්තිමත්, තෘප්තිමත් නොවේ). "තෘප්තිමත්" ට වඩා "ඉතා තෘප්තිමත්" යැයි ඔබට පැවසිය හැකිය, නමුත් කොතරම් හොඳද යන්න නොවේ.
ඔබ කැමති විය හැකිය: සාමාන්‍ය පරිමාණ උදාහරණය
නාමික එදිරිව අන්තරය:
- නාමික: ඇණවුමක් නැත, කාණ්ඩ පමණි.
- පරතරය: කාණ්ඩවලට අනුපිළිවෙලක් ඇති අතර, ඒවා අතර වෙනස අනුකූල වේ (උදා, සෙල්සියස්/ෆැරන්හයිට් උෂ්ණත්වය). 20°C උෂ්ණත්වය 10°C ට වඩා 10°ක් වැඩි බව ඔබට පැවසිය හැක.
ඔබ කැමති විය හැකිය: අන්තර පරිමාණය මැනීම
නාමික එදිරිව අනුපාතය:
- නාමික: ඇණවුමක් නැත, කාණ්ඩ පමණි.
- අනුපාතය:ප්‍රවර්ගවලට අනුපිළිවෙලක් සහ සත්‍ය ශුන්‍ය ලක්ෂ්‍යයක් ඇත (උදා, උස මීටර්/අඩි). ඔබට කියන්න පුළුවන් 1.8m උස මීටර් 0.9 වගේ දෙගුණයක්.
මතක තබා ගන්න:
- ඔබට නාමික දත්ත වෙනත් පරිමාණයන්ට පරිවර්තනය කළ හැක්කේ ඔබට තොරතුරු නැති වුවහොත් පමණි (උදා, නාමික සිට සාමාන්‍ය, ඔබට ඇණවුම් තොරතුරු අහිමි වේ).
- පරිමාණයක් (සාමාන්‍ය, විරාමය, අනුපාතය) වැඩි තොරතුරු ලබා දෙන තරමට, ඔබට වඩාත් සංකීර්ණ හා බලවත් විශ්ලේෂණ සිදු කළ හැකිය.
- නිවැරදි පරිමාණය තෝරා ගැනීම ඔබේ පර්යේෂණ ප්‍රශ්නය සහ දත්ත රැස් කිරීමේ ක්‍රම මත රඳා පවතී.
මෙන්න ප්‍රතිසමයක්:
- පලතුරු ශ්රේණිගත කිරීම ගැන සිතන්න. නාමික - ඔබ ඒවා වර්ගීකරණය කරන්න (ඇපල්, කෙසෙල්). සාමාන්‍ය - ඔබ ඒවා මිහිරි බව අනුව ශ්රේණිගත කරයි (1 - අවම, 5 - බොහෝ). පරතරය - ඔබ සීනි අන්තර්ගතය (0-10 ග්රෑම්) මනිනු ලැබේ. අනුපාතය - ඔබ සීනි අන්තර්ගතය සංසන්දනය කරයි, සත්‍ය ශුන්‍යය (සීනි නැත) සඳහා ගිණුම්ගත කරයි.
නාමික පරිමාණයේ උදාහරණ
අපගේ ජීවිතයේ විවිධ පැති ආවරණය වන නාමික පරිමාණයන් පිළිබඳ පොදු උදාහරණ කිහිපයක් මෙන්න:
පුද්ගලික ලක්ෂණ - නාමික පරිමාණයේ උදාහරණය
නාමික පරිමාණයේ උදාහරණය. රූපය: පිකර් ආයතනය- ලිංගය:පිරිමි, ගැහැණු, ද්විමය නොවන, වෙනත්
- විවාහක අවිවාහක බව:තනිකඩ, විවාහක, දික්කසාද වූ, වැන්දඹු, වෙන් වූ
- කෙස් වර්ණය:Blonde, brunette, redhead, black, gray, etc.
- ජාතිය:ඇමරිකානු, ප්රංශ, ජපන්, ඉන්දියානු, ආදිය.
- ඇසේ වර්ණය:නිල්, දුඹුරු, කොළ, ලා දුඹුරු, ආදිය.
- රැකියාව:වෛද්‍ය, ගුරු, ඉංජිනේරු, කලාකරු, යනාදී වශයෙන්.
නිෂ්පාදන සහ සේවා - නාමික පරිමාණයේ උදාහරණය
නාමික පරිමාණයේ උදාහරණය. රූපය: ලාංඡන 1000- මෝටර් රථ වෙළඳ නාමය: Toyota, Honda, Ford, Tesla, ආදිය.
- ආපනශාලා වර්ගය:ඉතාලි, මෙක්සිකානු, චීන, තායි, ආදිය.
- ගමනාගමන ආකාරය: බස්, දුම්රිය, ගුවන් යානය, බයිසිකලය, ආදිය.
- වෙබ් අඩවි වර්ගය:ප්‍රවෘත්ති, සමාජ මාධ්‍ය, සාප්පු සවාරි, විනෝදාස්වාදය, ආදිය.
- චිත්‍රපට ප්‍රභේදය:ප්‍රහසන, නාට්‍ය, ක්‍රියාදාම, ත්‍රාසජනක, ආදිය.
සමීක්ෂණ සහ ප්රශ්නාවලිය - නාමික පරිමාණයේ උදාහරණය
නාමික පරිමාණයේ උදාහරණය.- ඔව් නෑ ප්රතිචාර දක්වයි
- ඇණවුම් නොකළ විකල්ප සමඟ බහුවරණ ප්‍රශ්න:(උදා, කැමති වර්ණය, ප්‍රියතම ක්‍රීඩාව)
වෙනත් උදාහරණ - නාමික පරිමාණයේ උදාහරණය
- දේශපාලන පක්ෂ අනුබද්ධය: ඩිමොක්‍රටික්, රිපබ්ලිකන්, ස්වාධීන, හරිත පක්ෂය, ආදිය.
- ආගමික නිකාය: කතෝලික, මුස්ලිම්, හින්දු, බෞද්ධ, ආදිය.
- ඇඳුම් ප්රමාණය: S, M, L, XL, ආදිය.
- සතියේ දිනය: සඳුදා, අඟහරුවාදා, බදාදා, ආදිය.
- ලේ වර්ගය: A, B, AB, O
බෝනස් - නාමික පරිමාණයේ උදාහරණය
නාමික පරිමාණයේ උදාහරණය. රූපය: ස්වාධීන- කාසියේ වාසිය:හිස්, වලිග
- සෙල්ලම් කාඩ් ඇඳුම:ස්පේඩ්, හදවත්, දියමන්ති, සමාජ ශාලා
- රථවාහන ආලෝකය: රතු, කහ, කොළ
නාමික පරිමාණයේ උදාහරණය - නාමික පරිමාණයන් යනු විශේෂ අනුපිළිවෙලකින් තොරව කණ්ඩායම් වලට දත්ත වර්ග කිරීම පමණක් බව මතක තබා ගන්න. මෙම උදාහරණ දැන ගැනීම ඔබට දත්ත රැස් කිරීමට සහ ඔබේ ව්‍යාපෘති හෝ පර්යේෂණ සඳහා ඒවා විශ්ලේෂණය කිරීමට නිවැරදි ක්‍රම තෝරා ගැනීමට උපකාරී වේ.නාමික පරිමාණ යෙදුම්
නාමික පරිමාණයන් විවිධ ක්ෂේත්‍ර හරහා විවිධ ප්‍රායෝගික යෙදුම් ඇත.
- ජන විකාශනය: ඔවුන් ස්ත්‍රී පුරුෂ භාවය, වයස, වාර්ගිකත්වය සහ අධ්‍යාපන මට්ටම වැනි තොරතුරු නිරාකරණය කිරීමට උදවු කරයි. මෙය පර්යේෂකයන් සහ ප්‍රතිපත්ති සම්පාදකයින් වැනි පුද්ගලයින්ට කණ්ඩායමක් සෑදෙන්නේ කවුරුන්ද යන්න තේරුම් ගැනීමට සහ දක්ෂ තේරීම් කිරීමට උදවු කරයි.
- වෙළඳපල පර්යේෂණ:මිනිසුන් මිලදී ගැනීමට කැමති දේ, වෙළඳ නාම ගැන ඔවුන් සිතන්නේ කුමක්ද සහ ඔවුන් සාප්පු යන ආකාරය පිළිබඳ විස්තර සංවිධානය කිරීමට ව්‍යාපාර ඒවා භාවිතා කරයි. මෙය විකුණන්නේ කාටද සහ ප්‍රචාරණය කරන්නේ කෙසේද යන්න සොයා ගැනීමට සමාගම්වලට උපකාර කරයි.
- සමීක්ෂණ සහ ප්රශ්නාවලිය: ඔබට තේරීම් කිහිපයකින් තෝරා ගත යුතු පෝරමයක් කවදා හෝ පුරවන්නද? නාමික පරිමාණයන් ඒ පිටුපස ඇත. ඔවුන් කැමති සෝඩා සන්නාමයේ අය හෝ ඔවුන් සහාය දක්වන දේශපාලන පක්ෂය වැනි ප්‍රශ්නවලට පිළිතුරු සංවිධානය කිරීමට ඔවුන් උදවු කරයි.
- වෛද්‍ය සහ සෞඛ්‍ය විද්යාව: වෛද්‍යවරුන් සහ විද්‍යාඥයන් රෝග, රෝග ලක්ෂණ සහ පරීක්ෂණ ප්‍රතිඵල වැනි දේ වර්ග කිරීමට ඒවා භාවිතා කරයි. මෙය ගැටළු හඳුනා ගැනීම සහ ප්‍රතිකාර සැලසුම් කිරීම පහසු කරයි.
- සමාජ විද්යාව:සමාජ විද්යාව, මනෝවිද්‍යාව සහ මානව විද්යාව වැනි ක්ෂේත්‍රවල පර්යේෂකයන් පෞරුෂ ලක්ෂණ, සංස්කෘතික භාවිතයන් සහ සමාජ ප්‍රවණතා වැනි දේවල් කණ්ඩායම් කිරීමට නාමික පරිමාණයන් භාවිතා කරයි. මිනිසුන් ක්‍රියා කරන්නේ කෙසේද සහ ඇයි දැයි තේරුම් ගැනීමට මෙය ඔවුන්ට උපකාර කරයි.
- පාරිභෝගික ඛණ්ඩනය:වයස, රුචිකත්වයන් සහ මිලදී ගැනීමේ පුරුදු වැනි දේවල් මත පදනම්ව පාරිභෝගිකයින් කණ්ඩායම් කිරීමට ව්‍යාපාර ඒවා භාවිතා කරයි. මෙය ඔවුන්ට විශේෂිත පුද්ගලයින් සමූහයකට ආයාචනා කරන නිෂ්පාදන සහ දැන්වීම් නිර්මාණය කිරීමට උදවු කරයි.
💡අන්තර්ක්‍රියාකාරී ශ්රේණිගත කිරීම් පරිමාණයන් සමඟ ඔබේ ඉදිරිපත් කිරීම් වැඩිදියුණු කිරීමට සූදානම්ද? ඊට වඩා බලන්න එපා AhaSlides! සමඟ AhaSlides' ශ්රේණිගත කිරීමේ පරිමාණ ලක්ෂණය, ඔබට ඔබේ ප්‍රේක්ෂකයින් පෙර නොවූ විරූ ලෙස සම්බන්ධ කර ගත හැකි අතර, තත්‍ය කාලීන ප්‍රතිපෝෂණ සහ අදහස් ආයාසයකින් තොරව රැස් කර ගත හැක. ඔබ වෙළඳපල පර්යේෂණ පවත්වමින් සිටියත්, ප්‍රේක්ෂක අදහස් රැස්කරමින් හෝ නිෂ්පාදන ඇගයීමට ලක් කළත්, AhaSlides' ශ්රේණිගත කිරීමේ පරිමාණයන් පරිශීලක-හිතකාමී විසඳුමක් ඉදිරිපත් කරයි. අද එය උත්සාහ කර ඔබගේ ඉදිරිපත් කිරීම් ඊළඟ මට්ටමට ඔසවන්න! උත්සාහ කරන්න නොමිලේ සමීක්ෂණ සැකිලිඅද!
නිගමනය
නාමික පරිමාණයන් කිසිදු ආවේනික අනුපිළිවෙලක් ඇඟවුම් නොකර දත්ත වර්ගීකරණය සඳහා මූලික මෙවලම් ලෙස සේවය කරයි. ස්ත්‍රී පුරුෂ භාවය, විවාහක තත්ත්වය සහ ජනවාර්ගිකත්වය වැනි නාමික පරිමාණයන්ගේ උදාහරණ හරහා, විවිධ ක්ෂේත්‍රවල තොරතුරු සංවිධානය කිරීමේදී ඒවා කෙතරම් වැදගත් දැයි අපි දකිමු. නාමික පරිමාණයන් භාවිතා කරන්නේ කෙසේදැයි දැන ගැනීම අපට සංකීර්ණ දත්ත වඩා හොඳින් තේරුම් ගැනීමට උපකාරී වේ, එබැවින් අපට වඩාත් දක්ෂ තේරීම් කිරීමට සහ දේවල් වඩාත් පැහැදිලිව තේරුම් ගත හැකිය.
Ref: ආකෘති. යෙදුම | ප්‍රශ්නය
tags:
