Verilerin tamamen ayrıştırılması gizli eğilimlerin ortaya çıkarılmasına yardımcı olur, örneğin savunmasız popülasyonların tanımlanmasını sağlayabilir veya sorunun kapsamının belirlenmesine yardımcı olabilir ve savunmasız gruplar oluşturabilir politika yapıcılar için daha görünür.
Verilerin ayrıştırılması neden önemlidir?
Verileri ayrıştırmak önemlidir daha büyük, toplu verilerle maskelenebilecek kalıpları ortaya çıkarmak. Özellikle alt popülasyonlara bakmak, kaynakların en çok ihtiyaç duyulan alanlara ve öğrencilere harcandığından emin olmaya yardımcı olabilir ve en büyük etkiye sahip olabilir.
Verilerin ayrıştırılması ne anlama geliyor?
Ayrıştırılmış veriler, örneğin marjinal grup, cinsiyet, bölge veya eğitim düzeyi gibi ayrıntılı alt kategorilere göre ayrılmış veridir. Ayrıştırılmış veriler, toplu verilere tam olarak yansıtılamayan yoksunlukları ve eşitsizlikleri ortaya çıkarabilir.
Bir pandemi sırasında verilerin ayrıştırılması neden önemlidir?
Veri Ayrıştırma, temeldeki eğilimleri ve kalıpları aydınlatmak için derlenmiş bilgilerin daha küçük birimlere ayrılmasıdır. Yüksek kaliteli, erişilebilir, güvenilir, zamanında, açık ve güvenilir ayrıştırılmış veriler, gerçek zamanlı olarak karar vermek için değerli bilgiler oluşturmak için kritik öneme sahiptir.
Yoksulları ayrıştırmak neden önemlidir?
Ayrıştırılmış veriler yalnızca kimlerin geride kaldığını takip etmemize olanak sağlamakla kalmaz,ayrıca onların yetişmesine yardımcı olmak için neyin en etkili olduğunu belirlememize de yardımcı olur.
