Data Race

कार्यप्रणाली

हम डेटा को कैसे संसाधित और दृश्यांकित करते हैं

पारदर्शिता हमारे मिशन के मूल में है। यह पृष्ठ बताता है कि हम वैश्विक आंकड़े कैसे एकत्र करते हैं, संसाधित करते हैं और प्रस्तुत करते हैं।

डेटा संग्रह

हम स्रोत API से प्रोग्रामेटिक रूप से डेटा एकत्र करते हैं:

  1. डेटा प्रदाताओं (विश्व बैंक, FAO, आदि) से कच्चा डेटा प्राप्त करना
  2. डेटा पूर्णता और प्रारूप को मान्य करना
  3. संसाधन के लिए संरचित प्रारूप में डेटा संग्रहीत करना

डेटा प्रसंस्करण

कच्चा डेटा कई प्रसंस्करण चरणों से गुजरता है:

  1. देश कोड मानकीकरण
  2. गायब मान बहिष्करण (कोई इंटरपोलेशन नहीं)
  3. क्षेत्रीय वर्गीकरण असाइनमेंट
  4. रैंक गणना (वैश्विक और क्षेत्रीय)

रैंकिंग गणना

रैंकिंग प्रत्येक वर्ष के लिए स्वतंत्र रूप से गणना की जाती है:

  • वैश्विक रैंक: उस वर्ष के लिए डेटा वाले सभी देशों के बीच स्थिति
  • क्षेत्रीय रैंक: निर्दिष्ट क्षेत्र के भीतर स्थिति
  • रैंक परिवर्तन: पिछले वर्ष की रैंक स्थिति से अंतर
  • वर्ष-दर-वर्ष परिवर्तन: पिछले वर्ष से मूल्य में प्रतिशत परिवर्तन

दृश्यांकन

हमारे दृश्यांकन प्रदर्शन और पहुंच को ध्यान में रखकर बनाए गए हैं:

  • बार चार्ट: सहज ट्रांज़िशन के साथ एनिमेटेड रैंकिंग
  • लाइन चार्ट: इंटरैक्टिव टूलटिप्स के साथ ऐतिहासिक रुझान
  • पाई चार्ट: बाजार हिस्सेदारी और संरचना विश्लेषण
  • सभी स्क्रीन आकारों के लिए रेस्पॉन्सिव डिज़ाइन

डेटा गुणवत्ता

हम डेटा गुणवत्ता सुनिश्चित करने के लिए कई उपाय करते हैं:

  • विश्वसनीय, अच्छी तरह से प्रलेखित डेटा स्रोतों को प्राथमिकता दें
  • बिना संशोधन के मूल मानों को संरक्षित करें
  • गायब डेटा को अनुमानित करने के बजाय बाहर रखा जाता है
  • डेटा अंतराल और सीमाओं को स्पष्ट रूप से इंगित करें

ज्ञात सीमाएं

उपयोगकर्ताओं को इन सीमाओं के बारे में पता होना चाहिए:

  • डेटा उपलब्धता देश और वर्ष के अनुसार भिन्न होती है
  • कुछ देशों में अपूर्ण ऐतिहासिक डेटा हो सकता है
  • स्रोत संगठनों द्वारा कार्यप्रणाली में परिवर्तन तुलनीयता को प्रभावित कर सकते हैं
  • आर्थिक डेटा को स्रोत संगठनों द्वारा संशोधित किया जा सकता है
  • छोटे देशों या क्षेत्रों में डेटा की कमी हो सकती है