DDM Full Form in Hindi, DDM Kya Hota Hai, DDM का क्या Use होता है, DDM का Full Form क्या हैं, DDM का फुल फॉर्म क्या है, Full Form of DDM in Hindi, DDM किसे कहते है, DDM का फुल फॉर्म इन हिंदी, DDM का पूरा नाम और हिंदी में क्या अर्थ होता है, DDM की शुरुआत कैसे हुई, दोस्तों क्या आपको पता है DDM की Full Form क्या है और DDM होता क्या है, अगर आपका answer नहीं है, तो आपको उदास होने की कोई जरुरत नहीं है, क्योंकि आज हम इस पोस्ट में आपको DDM की पूरी जानकारी हिंदी भाषा में देने जा रहे है. तो फ्रेंड्स DDM Full Form in Hindi में और DDM की पूरी इतिहास जानने के लिए इस पोस्ट को लास्ट तक पढ़े.
DDM की फुल फॉर्म “Discrete Data Management” होती है. DDM को हिंदी में “असतत डेटा प्रबंधन” कहते है.
मात्रात्मक डेटा, या डेटा जिसे लोग माप और गिन सकते हैं, वह जानकारी है जिसे कई व्यवसाय व्यक्तिगत उत्पादों या विभागों की सफलता का आकलन करते समय समीक्षा करते हैं. कंपनियां मात्रात्मक डेटा को कई तरीकों से माप सकती हैं, जिनमें से एक असतत डेटा है. असतत डेटा का विश्लेषण करने के तरीके को समझने से आपको अपने स्वयं के विश्लेषणात्मक कौशल को बढ़ाते हुए व्यवसाय की सफलता के बारे में अधिक जानने में मदद मिल सकती है. इस लेख में, हम बताते हैं कि असतत डेटा क्या है, चर्चा करें कि यह निरंतर डेटा की तुलना कैसे करता है, असतत डेटा के विशिष्ट उदाहरण साझा करता है और उन तरीकों को साझा करता है जिनसे आप इसका प्रतिनिधित्व कर सकते हैं.
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क्या आपसे कभी पूछा गया है कि कल की वर्तनी परीक्षा में आपने कितने प्रश्न सही किए? या आपकी कक्षा में कितने बच्चे हैं? या बेसबॉल खिलाड़ी ने कितनी बार होम रन मारा? आप शायद इसे जानते भी नहीं हैं, लेकिन हर बार जब आप इस प्रकार के प्रश्नों का उत्तर देते हैं तो आप असतत डेटा एकत्र कर रहे होते हैं! अच्छा तो इसका क्या मतलब है? डेटा वह जानकारी है जिसे हम एकत्र करते हैं. डेटा में नंबर या चित्र शामिल हो सकते हैं. असतत डेटा एक विशेष प्रकार का डेटा होता है जहां प्रत्येक मान अलग और अलग होता है. डेटा असतत है या नहीं, यह तय करते समय आप खुद से दो सवाल पूछ सकते हैं:
क्या इसे छोटे और छोटे भागों में विभाजित किया जा सकता है? असतत डेटा को मापा नहीं जा सकता है. उदाहरण के लिए, चूंकि आप अपना वजन एक पैमाने पर मापते हैं, यह असतत डेटा नहीं है. न तो किसी वस्तु की लंबाई है, क्योंकि आप इसे मापने के लिए एक रूलर का उपयोग करते हैं.
इतना आसान शब्द होने के कारण डेटा काफी जटिल विषय है. जैसे "प्यार" या "समाचार". संरचित और असंरचित डेटा है. फिर आपके पास गुणात्मक और मात्रात्मक डेटा है. आइए अब दो और डेटा प्रकारों (असतत और निरंतर) का पता लगाएं और अंतर को समझने में आपकी सहायता करें. संख्याओं के एक समूह को देखते समय, वे आम तौर पर असतत (गणनीय) चर या निरंतर (मापने योग्य) चर होते हैं. आप इस डेटा का अध्ययन कैसे करते हैं, यह इस आधार पर भिन्न होना चाहिए कि यह किस समूह में आता है. यह निश्चित रूप से प्रभावित करेगा कि इसे कैसे मापा जाता है. जितना अधिक आप इन अद्वितीय डेटा प्रकारों को समझते हैं, उतना ही अधिक आप उन अवसरों की पहचान करते हैं जहां प्रत्येक उपयोगी हो सकता है. आप अपने ब्रांड को लाभ पहुंचाने के लिए इस जानकारी का लाभ उठा सकते हैं, चाहे आप डेटा वैज्ञानिक हों, डेटा विश्लेषक हों, डेटा इंजीनियर हों या केवल संख्या के प्रशंसक हों. संगठन दोनों प्रकार के डेटा से अंतर्दृष्टि को उजागर करने और जटिल डेटा विश्लेषण को सरल बनाने के लिए सांख्यिकीय विश्लेषण सॉफ़्टवेयर का उपयोग करते हैं.
जब आप गोल, परिभाषित संख्याओं का एक सेट एकत्र करते हैं, तो वे बाईं ओर के समान ग्राफ़ पर दिखाई देंगे. असतत डेटा व्यक्तिगत और गणनीय वस्तुओं (असतत चर) को संदर्भित करता है. एक जटिल परिणाम श्रेणी के साथ एक निश्चित डेटा स्ट्रीम को मापते समय, निष्कर्षों को डेटा श्रेणी के रूप में एक रेखा के साथ दिखाया जाता है (देखें: दाईं ओर ग्राफ़). निरंतर डेटा समय के साथ परिवर्तन को संदर्भित करता है, जिसमें ऐसी अवधारणाएं शामिल होती हैं जो न केवल गणना योग्य होती हैं बल्कि विस्तृत माप (निरंतर चर) की आवश्यकता होती है. असतत शब्द के कुछ पर्यायवाची शब्द डिस्कनेक्ट, अलग और अलग हैं. असतत डेटा के बारे में अधिक जानने के लिए इन समानार्थक शब्दों का उपयोग आसानी से किया जा सकता है.
हम संबंध, रुझान और अन्य अवधारणाओं को खोजने के लिए डेटा एकत्र करते हैं. उदाहरण के लिए, यदि आप एक महीने के लिए प्रत्येक दिन किए जाने वाले पुश-अप्स की संख्या को ट्रैक करते हैं, तो एक अंतर्निहित लक्ष्य आपकी प्रगति और सुधार की दर का मूल्यांकन करना है. इसके साथ ही, आपका दैनिक मिलान एक असतत, पृथक संख्या है. आप एक दिन में कितने पुश-अप कर सकते हैं, इसकी कोई स्पष्ट सीमा नहीं है, इसलिए संबंध अपरिभाषित रहता है. आप समय के साथ जितनी अधिक जानकारी एकत्र करते हैं, उतनी ही अधिक जानकारी आप निकाल सकते हैं.
उदाहरण के लिए, पिछले सप्ताह आपके द्वारा किए गए पुश-अप्स की औसत संख्या प्रति दिन 15 थी, जो एक सप्ताह पहले की तुलना में प्रति दिन पांच अधिक थी. इस बीच, पुश-अप्स की संख्या एक पूर्ण, गोल संख्या होती है जिसे छोटे भागों में विभाजित नहीं किया जा सकता है.
निरंतर डेटा के कुछ उदाहरणों में शामिल हैं:
नवजात शिशुओं का वजन
दैनिक हवा की गति
फ्रीजर का तापमान
जब आप निरंतर माप से जुड़े प्रयोगों या अध्ययनों के बारे में सोचते हैं, तो वे कुछ हद तक निरंतर चर होने की संभावना रखते हैं. यदि आपके पास स्प्रैडशीट पर कहीं भी "2.86290" जैसी कोई संख्या है, तो यह वह संख्या नहीं है जिसे आप जल्दी से अपने आप तक पहुंचा सकते हैं - स्टॉपवॉच, स्केल, थर्मामीटर और इसी तरह के माप उपकरणों के बारे में सोचें. इन उपकरणों को शामिल करने वाला कार्य संभवतः निरंतर डेटा पर लागू होता है. उदाहरण के लिए, यदि हम ओलंपिक में प्रत्येक धावक को देख रहे हैं, तो समय को एक लागू रेखा के साथ ग्राफ़ पर दिखाया जाएगा. हालांकि हमारे एथलीट पिछले कुछ वर्षों में तेज और मजबूत होते गए हैं, लेकिन ऐसा कोई बाहरी नहीं होना चाहिए जो बाकी डेटा को खराब कर दे. यहां तक कि उसैन बोल्ट भी ऐतिहासिक क्षेत्र की तुलना में केवल कुछ सेकंड तेज है जब यह नीचे आता है. इस रेखा के साथ अनंत संभावनाएं हैं (उदाहरण के लिए, 5.77 सेकंड, 5.772 सेकंड, 5.7699 सेकंड, आदि), लेकिन हर नया माप हमेशा कहीं न कहीं सीमा के भीतर होता है. निरंतर डेटा का हर उदाहरण एक सीधी रेखा में बड़े करीने से नहीं आता है. फिर भी, समय के साथ एक सीमा अधिक स्पष्ट हो जाती है, और आप उन मापदंडों के अंदर चिपके हुए नए डेटा बिंदुओं पर दांव लगा सकते हैं.
निम्नलिखित दो चीजों को करने के लिए आपको यह निर्धारित करना होगा कि प्रक्रिया उपायों और/या प्रक्रिया आउटपुट द्वारा उत्पन्न डेटा प्रकृति में अलग है या नहीं.
कभी-कभी हम इसे समझे बिना भी डेटा बनाते हैं - एक टेक्स्ट संदेश भेजना, इंस्टाग्राम पर एक फोटो पोस्ट करना या विभिन्न वेबसाइटों के माध्यम से ब्राउज़ करना. इस पर एक संख्या डालने के लिए, 2020 में, लोगों ने प्रति सेकंड 2.5 क्विंटल डेटा उत्पन्न किया. डेटा बनाने के कई तरीकों की तरह, बहुत सारे डेटा प्रकार हैं. संरचित और असंरचित डेटा हैं. फिर गुणात्मक और मात्रात्मक डेटा है. और अंत में, असतत बनाम निरंतर डेटा होता है, जो व्यवसायों के साथ काम करने वाले प्रत्येक व्यक्ति के लिए बुनियादी है. असतत और निरंतर डेटा और उपयोग के मामलों के बीच अंतर सीखना भारी लग सकता है. हालाँकि, डेटा-संचालित अंतर्दृष्टि व्यावसायिक सफलता में महत्वपूर्ण भूमिका निभा रही है. जो पेशेवर इन अद्वितीय डेटा प्रकारों को समझते हैं वे उन अवसरों की पहचान कर सकते हैं जहां डेटा काम आ सकता है. मार्केटिंग पेशेवर इस जानकारी का लाभ उठाकर अपनी रणनीतियों में सुधार कर सकते हैं और विज्ञापन अभियानों को अनुकूलित कर सकते हैं.
असतत डेटा एक प्रकार का मात्रात्मक डेटा है जिसमें डेटा के अविभाज्य, एकल बिंदुओं के आंकड़े और आंकड़े शामिल होते हैं जिन्हें आप गिन सकते हैं. आप आमतौर पर असतत डेटा बिंदुओं को संख्याओं के रूप में लिखते हैं जो सटीक मानों का प्रतिनिधित्व करते हैं, और असतत डेटा आमतौर पर एकल घटनाओं का प्रतिनिधित्व करता है जो पहले ही हो चुकी हैं. असतत डेटा की समीक्षा करते समय, कंपनियां सटीक आंकड़ों का विश्लेषण करती हैं जैसे कि किसी निश्चित दिन पर बेची गई इकाइयाँ या एक कर्मचारी ने एक निश्चित सप्ताह के दौरान काम किया.
असतत डेटा और निरंतर डेटा दोनों प्रकार के मात्रात्मक डेटा हैं. उनके बीच मुख्य अंतर उस प्रकार की जानकारी है जिसका वे प्रतिनिधित्व करते हैं. असतत डेटा आमतौर पर केवल किसी विशेष घटना के लिए जानकारी दिखाता है, जबकि निरंतर डेटा अक्सर समय के साथ डेटा में रुझान दिखाता है. इसके अलावा, असतत डेटा सटीक आंकड़ों का प्रतिनिधित्व करता है, जैसे कि कक्षा में छात्रों की संख्या, जबकि निरंतर डेटा जानकारी की एक श्रृंखला का प्रतिनिधित्व करता है, जैसे कि कक्षा में सबसे छोटे और सबसे लंबे छात्र के बीच अंतर की सीमा. निरंतर डेटा का एक अन्य उदाहरण एक कैलेंडर वर्ष में कंपनी की बिक्री है. यह जानकारी x-अक्ष पर वर्ष के महीनों और y-अक्ष पर बिक्री संख्या एक से 100 तक के साथ एक लाइन चार्ट का रूप ले सकती है. इस लाइन चार्ट में निरंतर डेटा देखने से आप पूरे वर्ष बिक्री में रुझान देख सकते हैं, जैसे कि सर्दियों के महीनों के दौरान सौदों में वृद्धि. हालांकि, आपको प्लॉट किए गए अलग-अलग डेटा बिंदु नहीं मिलेंगे क्योंकि लाइन चार्ट असतत डेटा के बजाय निरंतर डेटा दिखा रहा है.
व्यवसाय उनके लिए प्रासंगिक विभिन्न प्रकार की सूचनाओं को ट्रैक करने के लिए असतत डेटा का उपयोग करते हैं. मात्रात्मक डेटा को ट्रैक करना कंपनियों के लिए यह निर्धारित करने का एक प्रभावी तरीका हो सकता है कि कौन से उत्पाद बिक रहे हैं और कौन से नहीं. यहां असतत डेटा के कुछ उदाहरण दिए गए हैं जिन्हें कंपनी ट्रैक कर सकती है:
किसी दिए गए दिन टिकट बिक्री की संख्या असतत डेटा का एक सामान्य उदाहरण है जिसे एक कंपनी ट्रैक कर सकती है. बेचे गए टिकटों की संख्या जानने से व्यवसाय को किसी कार्यक्रम या मनोरंजन पार्क में उपस्थित लोगों या आगंतुकों की सही संख्या के लिए तैयार करने की अनुमति मिल सकती है. टिकट बिक्री असतत डेटा है क्योंकि कंपनी द्वारा टिकट बेचना बंद करने के बाद बिक्री की संख्या नहीं बदलती है.
एक निश्चित उत्पाद की संख्या को ट्रैक करना जो एक कंपनी एक महीने में बेचती है, एक और तरीका है जिससे व्यवसाय आमतौर पर असतत डेटा विश्लेषण लागू करते हैं. यह जानकारी उन व्यवसायों के लिए विशेष रूप से महत्वपूर्ण है जो अग्रिम-आदेश सेवा संचालित करते हैं. ग्राहकों को किसी उत्पाद को उसके जारी होने से पहले खरीदने की अनुमति देकर, कंपनियां यह समझ सकती हैं कि मांग को पूरा करने के लिए उन्हें कितनी सामग्री खरीदने की आवश्यकता है.