زمرہ دار ڈیٹا

زمرہ دار ڈیٹا ڈیٹا کی ایک قسم ہے جو کسی خاص ہستی سے وابستہ خصوصیات، خصوصیات، جیسے مقامات، سائز، رنگ کی نمائندگی کرنے کے لیے استعمال ہوتی ہے۔ اس قسم کا ڈیٹا عام طور پر غیر عددی ہوتا ہے اور اسے اکثر لیبل یا کوڈ کے طور پر ظاہر کیا جاتا ہے۔ زمرہ کے اعداد و شمار میں اشیاء کی فہرست شامل ہوسکتی ہے جیسے موسیقی کی اقسام، آئس کریم کے ذائقے، یا جانوروں کے نام۔

کمپیوٹرز، پروگرامنگ، اور سائبرسیکیوریٹی میں طبقاتی ڈیٹا کا استعمال اشیاء یا مشاہدات کو الگ الگ زمروں میں گروپ کرنے کے طریقے کے طور پر کیا جاتا ہے۔ مثال کے طور پر، پروگرامنگ لینگویج Python میں، کلیدی لفظ "زمرہ" کے ذریعے واضح ڈیٹا کو ظاہر کیا جاتا ہے۔ سائبرسیکیوریٹی میں، نظام کی کمزوریوں کی درجہ بندی اور ممکنہ وابستہ اثرات کو واضح کرنے کے لیے دوٹوک ڈیٹا کا کثرت سے استعمال کیا جاتا ہے۔

زمرہ دار ڈیٹا کو عام طور پر یا تو عام یا برائے نام ڈیٹا کے طور پر ظاہر کیا جاتا ہے۔ آرڈینل ڈیٹا ایک قسم کا زمرہ دار ڈیٹا ہے جہاں زمروں کو ترتیب دیا جاتا ہے یا درجہ بندی کیا جاتا ہے۔ آرڈینل ڈیٹا کی ایک مثال ان جانوروں کی فہرست ہوگی جو ان کے سائز کے مطابق درجہ بندی کی جاتی ہیں جیسے سب سے چھوٹے سے بڑے۔ برائے نام ڈیٹا، دوسری طرف، ایک قسم کا زمرہ دار ڈیٹا ہے جہاں زمروں کو صرف تمیز کیا جا سکتا ہے لیکن ترتیب نہیں دیا جاتا۔ برائے نام اعداد و شمار کی ایک مثال نیلے، سبز اور پیلے جیسے رنگوں کی فہرست ہوگی۔

زمرہ دار ڈیٹا کا استعمال کسی ہستی کی خصوصیت اور اس ہستی کے بارے میں سوالات کے جوابات دینے کے لیے کیا جاتا ہے۔ مثال کے طور پر، مارکیٹرز کسی مخصوص گاہک کے حصے کی عمر کے اعداد و شمار کا تعین کرنے کے لیے واضح ڈیٹا استعمال کر سکتے ہیں۔ اسی طرح، محققین امتحانی مضامین کی جنس کی شناخت کے لیے دوٹوک ڈیٹا استعمال کر سکتے ہیں۔

واضح ڈیٹا کا تجزیہ کرنے کے لیے متغیر کی اقسام اور ہر ایک کے ڈیٹا کی تقسیم کو سمجھنے کی ضرورت ہوتی ہے۔ واضح اعداد و شمار کا تجزیہ کرنے کے لیے استعمال کیے جانے والے عام طریقوں میں کراس ٹیبلیشن، ہنگامی جدول کا تجزیہ، اور ارتباط کا تجزیہ شامل ہیں۔

ڈیٹا کو منظم کرنے اور مختلف اداروں، پروگراموں اور سسٹمز کے درمیان تعلقات کو سمجھنے کے لیے کمپیوٹرز، پروگرامنگ، اور سائبر سیکیورٹی میں زمرہ دار ڈیٹا مفید ہے۔ زمرہ دار ڈیٹا ان شعبوں میں وسیع پیمانے پر مطالعے، تحقیقات اور فیصلوں کی حمایت کر سکتا ہے۔