डेटा इंटरप्रिटेशन (Data Interpretation in Hindi) का सीधा मतलब है दिए गए डेटा की व्याख्या। हम दिए गए डेटा की समस्या को हल करने की कोशिश करते हैं और निष्कर्ष पर पहुँचने के लिए डेटा में पैटर्न और अर्थ ढूँढ़ते हैं। डेटा इंटरप्रिटेशन एकत्रित डेटा से सार्थक अंतर्दृष्टि की जाँच, विश्लेषण और निष्कर्ष निकालने की प्रक्रिया को संदर्भित करता है। यह अनुसंधान और व्यवसाय से लेकर स्वास्थ्य सेवा और नीति-निर्माण तक विभिन्न क्षेत्रों में एक महत्वपूर्ण कौशल है, जो निर्णय लेने वालों को निष्कर्ष निकालने और साक्ष्य के आधार पर सूचित कार्रवाई करने की अनुमति देता है। डेटा का वर्गीकरण प्रतियोगी परीक्षाओं के लिए एक बहुत ही महत्वपूर्ण विषय है। ग्राफ़िकल प्रतिनिधित्व भी इसका एक उप-भाग है।

UGC-NET पेपर 1 के दृष्टिकोण से डेटा इंटरप्रिटेशन एक बहुत ही महत्वपूर्ण विषय है, क्योंकि हर साल परीक्षा में 5 प्रश्न अवश्य पूछे जाते हैं। इसलिए, शिक्षार्थियों के लिए डेटा इंटरप्रिटेशन को मूल बातों से समझना बहुत महत्वपूर्ण है ताकि शिक्षार्थियों के लिए परीक्षा में सही उत्तरों को चिह्नित करना आसान हो जाए। साथ ही साथ टेस्टबुक से डेटा इंटरप्रिटेशन  पीडीएफ (Micro Teaching in Hindi PDF) डाउनलोड करें।

इस लेख में डेटा व्याख्या के अर्थ, उदाहरण और तरीकों पर चर्चा की गई है, जिससे शिक्षार्थियों के लिए विषय को समझना आसान हो जाएगा।

डेटा इंटरप्रिटेशन | Data Interpretation in Hindi

डेटा इंटरप्रिटेशन (Data Interpretation in Hindi) का मतलब मूल रूप से दिए गए डेटा की समीक्षा करने और प्रासंगिक निष्कर्षों पर पहुंचने के लिए विविध विश्लेषणात्मक तरीकों का उपयोग करने की प्रक्रिया है। डेटा की व्याख्या शोधकर्ताओं को महत्वपूर्ण प्रश्नों के उत्तर देने के लिए जानकारी को वर्गीकृत करने, हेरफेर करने और सारांशित करने में मदद करती है। इसके अलावा, डेटा व्याख्या प्रारूप को जानना भी महत्वपूर्ण है। डेटा व्याख्या मात्रात्मक डेटा से संबंधित है न कि गुणात्मक डेटा से ।

डेटा इंटरप्रिटेशन प्रश्नों को हल करने के लिए सुझाव

शिक्षार्थी निम्नलिखित सुझावों का सावधानीपूर्वक पालन करके डेटा व्याख्या प्रश्नों को आसानी से हल कर सकते हैं:

• शिक्षार्थियों को परीक्षा में अपेक्षित डेटा व्याख्या के प्रकारों के बारे में अच्छी तरह से जानकारी होनी चाहिए।
• डीआई मूलतः परिणामों का एक अनुमान है जो सारणीबद्ध या ग्राफिक रूप में होता है।
• पूछे गए प्रश्न तालिका या ग्राफ में दिए गए आंकड़ों पर आधारित हैं।
• शिक्षार्थियों से अपेक्षा की जाती है कि वे प्रश्न पढ़ने से पहले जानकारी की सामान्य तस्वीर देख लें।
• शिक्षार्थियों से अपेक्षा की जाती है कि वे शीर्षकों को ध्यानपूर्वक पढ़ें, प्रश्न को ठीक से समझें और फिर उसका प्रयास करें।
• सामान्यतः, परीक्षा में प्रश्नों के लिए सरल गणना की आवश्यकता होगी, तथा विद्यार्थियों से अपेक्षा की जाती है कि वे विस्तृत और लंबी गणनाओं में उलझने के बजाय अनुमान के आधार पर सही उत्तर का निर्णय करें।
• प्रश्नों को हल करते समय हमें प्रयुक्त इकाइयों के प्रति सावधान रहने की आवश्यकता है।
• प्रश्न में पहले से मौजूद डेटा का अवलोकन सबसे महत्वपूर्ण बात है जिस ओर शिक्षार्थी को अपना ध्यान आकर्षित करना चाहिए।

डेटा व्याख्या का महत्व

इसका महत्व नीचे बताया गया है।

• संख्याओं को आख्यानों में बदलना: हर डेटा बिंदु के पीछे, एक कहानी छिपी होती है जिसे बताया जाना चाहिए। डेटा व्याख्या इन कहानियों को गढ़ती है, पैटर्न, रुझान और विसंगतियों को उजागर करती है। संख्याओं के सागर में भटकने के बजाय, आपको एक नक्शा मिलता है जो सीधे दबे हुए खजानों की ओर इशारा करता है।
• सूचित निर्णयों का मार्गदर्शन: चाहे वह कोई व्यवसाय हो जो अपने अगले बड़े कदम पर विचार कर रहा हो, कोई शोधकर्ता जो किसी अध्ययन के निहितार्थों की तलाश कर रहा हो, या कोई सरकार अपनी अगली नीति की योजना बना रही हो, व्याख्या किए गए डेटा द्वारा समर्थित निर्णय अक्सर अधिक स्मार्ट और प्रभावी होते हैं। वे अनुमान लगाने की जगह साक्ष्य-आधारित कार्रवाई करते हैं।
• संसाधनों का अनुकूलन: दक्षता ही खेल का नाम है। डेटा की व्याख्या करके, संगठन यह पहचान सकते हैं कि क्या काम कर रहा है और क्या संसाधनों को खत्म कर रहा है। इससे प्रयासों को सुव्यवस्थित करने में मदद मिलती है, यह सुनिश्चित होता है कि ऊर्जा और धन सही जगहों पर निवेश किए जा रहे हैं।
• भविष्य की भविष्यवाणी करना: डेटा व्याख्या केवल वर्तमान को समझने के बारे में नहीं है; यह भविष्य का पूर्वानुमान लगाने के बारे में भी है। वर्तमान और पिछले डेटा का विश्लेषण करके, व्यवसाय बाजार में होने वाले बदलावों का अनुमान लगा सकते हैं, उपभोक्ता व्यवहार की भविष्यवाणी कर सकते हैं और वक्र से आगे रह सकते हैं।
• अनुभवों को निजीकृत करना: ऐसी दुनिया में जहाँ निजीकरण सर्वोच्च है, डेटा व्याख्या उपभोक्ताओं के लिए अनुभव को अनुकूलित करने में मदद करती है। ई-कॉमर्स अनुशंसाओं से लेकर क्यूरेटेड कंटेंट प्लेलिस्ट तक, यह व्याख्या किया गया डेटा ही है जो व्यक्तिगत स्पर्श को बढ़ाता है, उपयोगकर्ता की संतुष्टि और वफादारी को बढ़ाता है।
• जोखिम कम करना: बिना व्याख्या किए गए डेटा में अक्सर संभावित खतरे छिपे होते हैं। डेटा में गहराई से गोता लगाकर, संगठन कमजोरियों की पहचान कर सकते हैं, चाहे वह व्यवसाय मॉडल, तकनीकी प्रणाली या वैश्विक अर्थव्यवस्थाओं में हो। जैसा कि वे कहते हैं, पहले से चेतावनी देना ही सबसे अच्छा है।
• सिद्धांतों और मान्यताओं को प्रमाणित करना: शोधकर्ताओं और वैज्ञानिकों के लिए, डेटा की व्याख्या परिकल्पनाओं को प्रमाणित या अस्वीकृत करती है। यह चिकित्सा, प्रौद्योगिकी और सामाजिक विज्ञान जैसे क्षेत्रों में प्रगति की आधारशिला है, जो दुनिया के बारे में हमारे ज्ञान और समझ को परिष्कृत करती है।

इसके अलावा, डेटा माइनिंग में वर्गीकरण के फायदे और नुकसान के बारे में पढ़ें।

सामान्य डेटा विश्लेषण और व्याख्या समस्याएं

आंकड़ों की व्याख्या करते समय आने वाली समस्याओं का विवरण नीचे दिया गया है।

• अव्यवस्थित डेटा: यह पथ अक्सर अव्यवस्थित, असंगत या अधूरे डेटा से शुरू होता है। गुम मान, डुप्लिकेट या गलत तरीके से दर्ज की गई जानकारी विश्लेषण को काफी हद तक गलत साबित कर सकती है, जिससे गलत निष्कर्ष निकल सकते हैं।
• नमूना त्रुटियाँ: कल्पना कीजिए कि आप केवल एक गांव का सर्वेक्षण करें और फिर पूरे देश के बारे में धारणा बना लें। अपर्याप्त या पक्षपातपूर्ण नमूनाकरण पूरी तस्वीर को पकड़ने में विफल हो सकता है, जिससे सामान्यीकरण जोखिमपूर्ण हो सकता है।
• ओवरफिटिंग या अंडरफिटिंग: एक आदर्श मॉडल की तलाश में, इसे बहुत जटिल (ओवरफिटिंग) या बहुत सरल (अंडरफिटिंग) बनाने का खतरा होता है। दोनों चरम सीमाएं वास्तविकता को गलत तरीके से प्रस्तुत कर सकती हैं, जिससे ऐसे मॉडल बनते हैं जो नए डेटा पर अच्छा प्रदर्शन नहीं करते हैं।
• पुष्टिकरण पूर्वाग्रह: कभी-कभी, यात्री किसी खास जगह को खोजने के लिए इतने दृढ़ निश्चयी होते हैं कि वे उसे वहां भी देख लेते हैं, जहां वह मौजूद नहीं होती। इसी तरह, विश्लेषक अनजाने में ऐसे पैटर्न की तलाश कर सकते हैं जो उनके पहले से मौजूद विश्वासों की पुष्टि करते हैं, और विरोधाभासी सबूतों को नज़रअंदाज़ कर देते हैं।
• सहसंबंध और कारणता को गलत समझना: सिर्फ़ इसलिए कि दो घटनाएँ एक साथ घटित होती हैं, इसका मतलब यह नहीं है कि एक ने दूसरी को जन्म दिया है। सहसंबंध (चीजों का एक साथ होना) को कारणता (एक चीज़ का दूसरे चीज़ को जन्म देना) समझने की भूल करने से गलत अंतर्दृष्टि प्राप्त हो सकती है।
• पी-वैल्यू पर अत्यधिक निर्भरता: जबकि पी-वैल्यू सांख्यिकीय महत्व को इंगित कर सकते हैं, वे हमेशा व्यावहारिक महत्व को इंगित नहीं करते हैं। केवल उन पर निर्भर रहने से अन्य प्रासंगिक कारक या अंतर्दृष्टि अस्पष्ट हो सकती हैं।
• भ्रमित करने वाले चरों पर विचार न करना: ये बाहरी कारक हैं जो अध्ययन किए गए चरों के बीच देखे गए संबंध को प्रभावित कर सकते हैं। उन्हें अनदेखा करने से अधूरी या भ्रामक व्याख्या हो सकती है।
• अपर्याप्त विज़ुअलाइज़ेशन: कहावत है, "एक तस्वीर हज़ार शब्दों के बराबर होती है," यह डेटा के लिए भी सही है। गलत तरीके से चुने गए या निष्पादित विज़ुअलाइज़ेशन वास्तविक कहानी को अस्पष्ट कर सकते हैं या दर्शकों को गुमराह कर सकते हैं।
• बाह्य डेटा से सत्यापन में विफलता: यद्यपि आपका डेटासेट एक सम्मोहक कहानी बता सकता है, लेकिन यह सुनिश्चित करने के लिए कि वे विसंगतियां नहीं हैं, निष्कर्षों को बाह्य या द्वितीयक डेटा से सत्यापित करना महत्वपूर्ण है।
• विशेषज्ञता न लेना: कभी-कभी, डेटा की पेचीदगियों को समझने के लिए विशेष ज्ञान की आवश्यकता होती है। विशेषज्ञों से सलाह न लेने से चूक या गलतफ़हमी हो सकती है।

डेटा व्याख्या के प्रकार उदाहरणों के साथ

विषय को बेहतर ढंग से समझने के लिए शिक्षार्थियों के लिए विभिन्न प्रकार के डेटा व्याख्या को नीचे समझाया गया है।

सारणीबद्ध डेटा व्याख्या

आइए 2020 के पिछले वर्ष के प्रश्न की मदद से टेबुलर DI को समझते हैं।

संदर्भ तालिका:

रोग/अस्पताल	A(1000)	B(50)	C(100)	D(50)
विषाणुजनित रोग	30	15	35	10
दिल की बीमारी	35	10	30	10
गुर्दा रोग	15	5	15	5
यकृत रोग	10	5	5	15

प्रश्न 1. वायरल रोगों के लिए भर्ती मरीजों का किडनी रोगों से अनुपात क्या है?

विकल्प:

• 9:4
• 7:4
• 8:3
• 10:4

सही उत्तर1:

9:4

कार्यरत:

वायरल रोग के विरुद्ध- 30+15+35+10 =90

किडनी रोग के विरुद्ध- 15+5+5+15=40

इसलिए- 90/40 = 9/4

Q2. अस्पताल A में भर्ती कुल मरीजों का अस्पताल B में भर्ती कुल मरीजों से अनुपात क्या है?

विकल्प:

• 19:7
• 18:7
• 17:7
• 7:17

सही उत्तर2:

18:7

कार्यरत:

अस्पताल ए के विरुद्ध - 30+35+15+10 = 90

अस्पताल बी के विरुद्ध - 15+10+5+5 = 35

इसलिए- 90/35 = 18:7

प्रश्न 3. सभी अस्पतालों में किस रोग के लिए सबसे अधिक बिस्तर हैं?

विकल्प:

• दिल की बीमारी
• गुर्दा रोग
• विषाणुजनित रोग
• यकृत रोग

सही उत्तर3:

विषाणुजनित रोग

कार्यरत:

हृदय रोग के विरुद्ध- 35+10+30+10 = 85

किडनी रोग के विरुद्ध- 15+5+15+5 = 40

वायरल रोग के विरुद्ध- 30+15+35+10 = 90

यकृत रोग के विरुद्ध- 10+5+5+15 = 35

इसलिए वायरल रोग के रोगियों की संख्या सबसे अधिक है, जो 90 है

प्रश्न 4. अप्रयुक्त बिस्तरों का कुल प्रतिशत कितना है?

विकल्प:

• 19.44%
• 16.66%
• 17.66%
• 15.44%

सही उत्तर2:

16.66%

कार्यरत:

उपयोग किये गये बिस्तरों की कुल संख्या 250 है (सभी विकल्पों के सापेक्ष उपयोग किये गये सभी बिस्तरों का योग)

अप्रयुक्त बिस्तर = (50/300) * 100

Q5. सभी अस्पतालों में भर्ती कुल मरीजों में से लिवर रोग के मरीजों का प्रतिशत कितना है?

विकल्प:

• 15%
• 13%
• 16%
• 14%

सही उत्तर4:

14%

कार्यरत:

भर्ती मरीजों की कुल संख्या है-250

यकृत रोगों के लिए भर्ती मरीजों की कुल संख्या 35 है

इसलिए: (35/25) * 100

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आय और व्यय प्रश्न

निम्नलिखित डेटा तालिका पर विचार करें और प्रश्नों के उत्तर दें। (PYQ 2020)

निम्नलिखित तालिका दिए गए वर्षों में संस्थाओं के प्रति वर्ष व्यय (लाख रुपए में) पर आधारित है।

	व्यय शीर्ष (लाखों में)
वर्ष	कर्मचारियों का वेतन	परिवहन	बोनस	ऋण पर ब्याज	कर
2015	288	98	3	23.4	83
2016	342	112	2.52	32.5	108
2017	324	101	3.84	41.6	74
2018	336	133	3.68	36.4	88
2019	420	14	3.96	49.4	98

2015 में इन सभी मदों पर कुल व्यय 2019 में कुल व्यय का लगभग कितना प्रतिशत था?

विकल्प:

• 84.63%
• 58%
• 91%
• 73.96%

सही उत्तर:

1 84.63%

कार्यरत:

2019 में कुल व्यय - 420+14+3.96+49.4+98 = 585.36

2015 में कुल व्यय - 288+98+3+23.4+83 = 495.4

इसलिए: (495.4/585.36)*100 = 84.63%

वर्ष 2017 के दौरान इन मदों पर संस्थान का कुल व्यय कितना है?

विकल्प:

• 624.6
• 524.44
• 544.44
• 591.41

सही उत्तर3:

544.44

कार्यरत:

2017 में कुल व्यय - 324+101+3.84+41.6+74 = 544.44

प्रश्न 3. क्या वर्ष 2016 और 2018 के लिए करों पर व्यय के बीच का अनुपात अनुमानित है?

विकल्प:

• 17:11
• 27:22
• 31:27
• 19:17

सही उत्तर2:

27:22

कार्यरत:

108/88 = 27:22

प्रश्न 4. संस्था को प्रति वर्ष औसतन कितनी ब्याज राशि देनी पड़ती है?

विकल्प:

• 30.50
• 36.66
• 39.66
• 41.02

सही उत्तर2:

36.66

कार्यरत:

कुल भुगतान किया गया ब्याज - 23.4+32.5+41.6+36.4+49.4 = 183.3

औसत - 183.3 / 5 = 36.66

प्रश्न 5.दी गई अवधि के दौरान संस्थान द्वारा भुगतान किए गए बोनस की कुल राशि इस अवधि के दौरान भुगतान किए गए वेतन की कुल राशि का लगभग कितना प्रतिशत है?

विकल्प:

• 3.96 %
• 4 %
• 7 %
• 1 %

सही उत्तर 4:

1%

कार्यरत:

कुल बोनस - (3+2.52+3.84+3.68+3.96) = 17

कुल वेतनवेतन- (288+342+324+336+420) = 1710

इसलिए: (17/1710)*100 = 1%

डेटा अधिग्रहण के बारे में विस्तार से यहां जानें!

बार ग्राफ प्रश्न

नीचे दिए गए ग्राफ का ठीक से अध्ययन करें और उसके अनुसार निम्नलिखित प्रश्नों के उत्तर दें। (PYQ 2016)

चित्र: बार ग्राफ प्रतिनिधित्व

निम्नलिखित में से कौन सा राज्य कुल गन्ना उत्पादन में 20 प्रतिशत से कम योगदान देता है?

विकल्प:

• केवल जी.जे.
• जीजे, एपी
• जीजे, एपी, टीएन
• जीजे, एमएच, एपी, एमपी
• दिए गए विकल्प के अलावा अन्य

सही उत्तर: 4

कार्यरत:

वर्ष 2016 में कुल गन्ना उत्पादन = 15000+12500+22500+20000+10000+15500 = 95500

उत्पादन का 20% = 20 % *95500 = 19100

Q2. महाराष्ट्र और गुजरात का गन्ना उत्पादन आंध्र प्रदेश के गन्ना उत्पादन से कितने प्रतिशत अधिक है?

विकल्प:

• 50 %
• 40%
• 100%
• 25%
• 35%

सही उत्तर: 3

प्रश्न 3. कुल गन्ना उत्पादन का लगभग कितना प्रतिशत उत्तर प्रदेश और तमिलनाडु द्वारा साझा किया जाता है?

विकल्प:

• 40%
• 44.5%
• 25%
• 48%
• 16%

सही उत्तर: बी

गणना: उत्तर प्रदेश और तमिलनाडु में गन्ना उत्पादन = 22500 + 20000 = 42500, सभी राज्यों में कुल गन्ना उत्पादन = 95500, इसलिए: (42500/95500)*100=44.5%

Q4. यूपी सरकार द्वारा शुरू की गई कल्याणकारी योजना के कारण, वर्ष 2017 में यूपी में गन्ने का उत्पादन सभी राज्यों में गन्ने के औसत उत्पादन से 2.4 गुना बढ़ गया। तो वर्ष 2017 में यूपी में गन्ने का उत्पादन 2016 की तुलना में कितने प्रतिशत अधिक है?

विकल्प:

• 70%
• 65%
• 60%
• 75%
• दिए गए विकल्पों के अलावा अन्य

सही उत्तर: 1

कार्य: गन्ने का कुल उत्पादन = 95500, औसत = 95500/6, वर्ष 2017 में यूपी में गन्ने का उत्पादन = 2.4 × 95500/6 = 38200, वर्ष 2016 में यूपी में गन्ने का उत्पादन = 22500, प्रतिशत = (38200 - 22500)/22500 × 100 = 69.77% = 70%

Q5. मध्य प्रदेश द्वारा गन्ने का उत्पादन तमिलनाडु, आंध्र प्रदेश और महाराष्ट्र के कुल उत्पादन का कितना प्रतिशत है?

विकल्प.

• 42.63%
• 32.63%
• 38.63%
• 42.36%
• 36.63%

सही उत्तर: बी

कार्य: MP द्वारा गन्ने का उत्पादन = 15500 टन, TN, AP और MH द्वारा गन्ने का कुल उत्पादन = 20000 + 12500 + 15000 = 47500, इसलिए-(15500/47500)*100 = 32.63%

निष्कर्ष

इस लेख में हमने पिछले वर्षों की परीक्षाओं में आए विभिन्न प्रकार के प्रश्नों पर चर्चा की है। इससे विद्यार्थियों को परीक्षा में पूछे गए DI प्रश्नों के पैटर्न को समझने में मदद मिलेगी।

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