डेटा विश्लेषण में विसंगति को समझना
विसंगति इस बात का माप है कि मूल्यों के अपेक्षित वितरण के सापेक्ष कोई अवलोकन कितना असामान्य या अप्रत्याशित है। दूसरे शब्दों में, यह उस डिग्री को मापता है जिस हद तक एक अवलोकन पिछले अनुभव या ज्ञान के आधार पर अपेक्षित से भटक जाता है। उदाहरण के लिए, यदि हमें लोगों के एक समूह की ऊंचाई मापनी थी, और एक व्यक्ति की ऊंचाई 2 मीटर थी, इसे असामान्य माना जाएगा क्योंकि यह समूह की औसत ऊंचाई से बहुत अधिक लंबा है। इसी तरह, यदि हमें एक वर्ष के दौरान किसी शहर का तापमान मापना हो और एक दिन का तापमान -50 डिग्री सेल्सियस दर्ज किया जाए, तो इसे भी असामान्य माना जाएगा क्योंकि यह शहर के औसत तापमान से बहुत अधिक ठंडा है।
विषमता को विभिन्न सांख्यिकीय तकनीकों, जैसे z-स्कोर, संशोधित Z-स्कोर, या बॉक्सप्लॉट विधियों का उपयोग करके मापा जा सकता है। ये तकनीकें उन मानक विचलनों की संख्या की गणना करती हैं जो एक अवलोकन डेटा सेट के माध्य या माध्यिका से दूर हो जाता है। कोई अवलोकन माध्य या मध्यिका से जितना दूर होता है, उसे उतना ही अधिक विसंगतिपूर्ण माना जाता है। डेटा विश्लेषण में विसंगति महत्वपूर्ण है क्योंकि यह हमें डेटा में असामान्य पैटर्न या आउटलेर्स की पहचान करने में मदद कर सकती है जिसके लिए आगे की जांच या स्पष्टीकरण की आवश्यकता हो सकती है। उदाहरण के लिए, वित्तीय डेटा विश्लेषण में, एक असामान्य स्टॉक मूल्य आंदोलन बाजार की प्रवृत्ति या संभावित धोखाधड़ी गतिविधि का संकेत दे सकता है। स्वास्थ्य देखभाल डेटा विश्लेषण में, एक असामान्य चिकित्सा परीक्षण परिणाम एक गंभीर स्वास्थ्य स्थिति या परीक्षण त्रुटि का संकेत दे सकता है। संक्षेप में, विसंगति इस बात का माप है कि मूल्यों के अपेक्षित वितरण के सापेक्ष एक अवलोकन कितना असामान्य या अप्रत्याशित है। इसे विभिन्न सांख्यिकीय तकनीकों का उपयोग करके मापा जा सकता है, और यह डेटा विश्लेषण में महत्वपूर्ण है क्योंकि यह हमें असामान्य पैटर्न या आउटलेर्स की पहचान करने में मदद कर सकता है जिनके लिए आगे की जांच या स्पष्टीकरण की आवश्यकता हो सकती है।
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