गैरवर्गीकृत डेटा को समझना: प्रकार, उदाहरण और विश्लेषण तकनीकें

गैर-वर्गीकरणीय से तात्पर्य किसी ऐसी चीज़ से है जिसे किसी विशिष्ट समूह या श्रेणी में वर्गीकृत या श्रेणीबद्ध नहीं किया जा सकता है। यह उन वस्तुओं, अवधारणाओं या विचारों को संदर्भित कर सकता है जो पूर्वनिर्धारित श्रेणियों में फिट नहीं होते हैं या आसानी से वर्गीकृत होने के लिए बहुत जटिल हैं। डेटा विश्लेषण के संदर्भ में, गैर-वर्गीकृत डेटा उस डेटा को संदर्भित कर सकता है जो पारंपरिक वर्गीकरण विधियों के अनुरूप नहीं है, जैसे मशीन लर्निंग एल्गोरिदम, अपनी अनूठी या असामान्य विशेषताओं के कारण। इस प्रकार के डेटा का विश्लेषण करने और समझने के लिए विशेष तकनीकों या दृष्टिकोण की आवश्यकता हो सकती है।

गैरवर्गीकृत डेटा के उदाहरणों में शामिल हैं:

1. असंरचित डेटा: वह डेटा जिसमें कोई पूर्वनिर्धारित प्रारूप या संरचना नहीं होती है, जैसे पाठ दस्तावेज़, चित्र या वीडियो।
2। अर्ध-संरचित डेटा: वह डेटा जिसमें कुछ संरचना होती है लेकिन पूरी तरह से औपचारिक नहीं होता है, जैसे XML या JSON फ़ाइलें.
3. शोर वाला डेटा: वह डेटा जिसमें त्रुटियां, विसंगतियां या गुम मान होते हैं, जिससे विश्लेषण करना मुश्किल हो जाता है।
4. उच्च-आयामी डेटा: डेटा जिसमें बड़ी संख्या में विशेषताएं या चर होते हैं, जिससे पैटर्न या रिश्तों की पहचान करना मुश्किल हो जाता है।
5. समय-श्रृंखला डेटा: डेटा जो समय पर ऑर्डर किया जाता है, जैसे स्टॉक की कीमतें या सेंसर रीडिंग।
6। नेटवर्क डेटा: डेटा जो संस्थाओं के बीच कनेक्शन का प्रतिनिधित्व करता है, जैसे कि सामाजिक नेटवर्क या वेब ग्राफ़।
7। मल्टीमॉडल डेटा: डेटा जिसमें कई प्रकार की जानकारी होती है, जैसे कि चित्र और पाठ, या ऑडियो और वीडियो। संक्षेप में, गैर-वर्गीकरण योग्य डेटा किसी भी प्रकार के डेटा को संदर्भित करता है जिसे अपनी अनूठी विशेषताओं या जटिलता के कारण पारंपरिक तरीकों का उपयोग करके आसानी से वर्गीकृत या वर्गीकृत नहीं किया जा सकता है। .