پہلے سے طے شدہ اقسام

پہلے سے طے شدہ اقسام وہ تجزیے کی نوعیت ہے جسے آپ استعمال کرتے ہیں جب آپ یہ فیصلہ کرنا چاہتے ہیں کہ آپ کے ڈیٹا سے کیا نکلے گا۔ آپ ان اقسام کے نام رکھتے ہیں جنہیں نکالنا ہے، Skimle ہر دستاویز کو ان کے مطابق درجہ بندی کرتا ہے، اور پھر یہ جو کچھ ملا اس سے ذیلی اقسام تشکیل دیتا ہے۔

یہ انڈکٹیو-ڈیڈکٹیو دائرہ کار کے دونوں سروں کا احاطہ کرتا ہے۔ اگر آپ کے پاس پہلے سے کوئی درجہ بندی کا فریم ورک موجود ہے تو تجزیہ ڈیڈکٹیو ہوتا ہے۔ Skimle کی تجاویز سے، یا ایک وسیع قسم سے آغاز کریں، اور ذیلی اقسام کو ڈیٹا سے خود بخود ابھرنے دیں، تو تجزیہ انڈکٹیو ہوتا ہے۔ وہی اسکرین، وہی ورک فلو۔

مرحلہ 1: اپنی اقسام کا انتخاب کریں

قسم کی فہرست مکمل کرنے کے دو طریقے ہیں، اور آپ انہیں ملا بھی سکتے ہیں:

• اپنی قسم شامل کریں۔ اپنی قسم شامل کریں پر کلک کریں اور اسے نام دیں۔ یہ وہ راستہ ہے جو آپ کو اختیار کرنا چاہیے جب آپ کو پہلے سے معلوم ہو کہ تلاش کی جا رہی چیز کیا ہے۔
• تجاویز میں سے انتخاب کریں۔ Skimle آپ کے پروجیکٹ کو پڑھتا ہے اور خود مواد سے لی گئی اقسام تجویز کرتا ہے۔ کسی ایک پر کلک کر کے اسے شامل کریں۔ یہ وہ راستہ ہے جو آپ کو اختیار کرنا چاہیے جب آپ چاہتے ہیں کہ ڈیٹا رہنمائی کرے۔

ہر قسم اختیاری ہدایات رکھ سکتی ہے:

• ہدایات یہ رہنمائی کرتی ہیں کہ AI اس قسم کے لیے کیا اخراج کرتا ہے، جس سے آپ شامل کیے گئے مواد کو وسیع یا محدود کر سکتے ہیں۔
• قسم بندی کی ہدایات یہ رہنمائی کرتی ہیں کہ بصیرتیں اس کے نیچے ذیلی اقسام میں کیسے ترتیب دی جائیں۔
• مثالیں تیار کی جا سکتی ہیں تاکہ مکمل تجزیہ کرنے سے پہلے اس قسم کی بصیرت کا پیش نظارہ کیا جا سکے جو AI تلاش کرے گا۔

بغیر ہدایات کے بھی قسم ٹھیک کام کرتی ہے۔ ہدایات اس وقت سب سے زیادہ اہم ہوتی ہیں جب کسی قسم کا نام خود میں مبہم ہو، یا جب دو اقسام ممکنہ طور پر ایک ہی اقتباس پر دعویٰ کر سکتی ہوں۔

مرحلہ 2: ڈیٹا کا اخراج

Skimle آپ کی ہر دستاویز کا جائزہ لیتا ہے اور آپ کی اقسام اور ان کی ہدایات سے مطابقت رکھنے والی بصیرتیں نکالتا ہے۔ ہر نکالا گیا اقتباس اصل دستاویز کے مقابلے میں تصدیق کیا جاتا ہے، چنانچہ وہ اقتباس جو اصل متن میں لفظ بہ لفظ موجود نہ ہو کبھی آپ کے تجزیے تک نہیں پہنچتا۔

مرحلہ 3: بصیرتوں سے ذیلی اقسام کی تشکیل

Skimle ہر قسم کو تفویض کردہ بصیرتوں کا جائزہ لیتا ہے اور ذیلی اقسام تشکیل دیتا ہے، پھر ہر بصیرت کو موزوں ترین ذیلی قسم میں منتقل کرتا ہے۔ یہیں سے انڈکٹیو تجزیے کو اپنی ساخت ملتی ہے: آپ وسیع مرکز فراہم کرتے ہیں، اور اس سے نیچے کی سطح ڈیٹا سے آتی ہے۔

نوٹ: ذیلی اقسام صرف اس وقت تشکیل دی جاتی ہیں جب کسی قسم کو خاطر خواہ تعداد میں بصیرتیں تفویض کی گئی ہوں۔ جو قسم صرف چند بصیرتیں حاصل کرے وہ بغیر ذیلی تقسیم کے رہتی ہے، جو عام طور پر اس بات کی نشاندہی کرتی ہے کہ قسم بہت محدود تھی یا متعلقہ مواد موجود نہیں تھا۔

مرحلہ 4: قسم کے خلاصے

ایک بار ڈیٹا کی قسم بندی ہو جانے کے بعد، Skimle ہر قسم کے لیے ایک خلاصہ لکھتا ہے۔ خلاصے اقسام کا منظر میں دکھائے جاتے ہیں، جہاں آپ تجزیے کی ہر پیداوار کا نام بھی تبدیل، ضم، تقسیم اور دوبارہ ترتیب دے سکتے ہیں۔

CSV فائل امپورٹ

جب آپ کوئی CSV فائل امپورٹ کرتے ہیں، تو "مواد" کالموں کے نام محفوظ کر لیے جاتے ہیں اور اس تجزیے کی نوعیت کے لیے طے شدہ اقسام بنانے کے لیے استعمال کیے جاتے ہیں۔ یہ ایک اور وجہ ہے کہ امپورٹ کرنے سے پہلے اپنے ڈیٹا کے لیے واضح اور معلوماتی ہیڈر قطار مرتب کریں۔ مزید معلومات کے لیے کہ CSV امپورٹ کیسے کام کرتا ہے، معاون فائل فارمیٹس اور CSV امپورٹ دیکھیں۔

اسے کب استعمال کریں

پہلے سے طے شدہ اقسام اس وقت استعمال کریں جب آپ کو معلوم ہو کہ تجزیے کو قسم کی سطح پر کس سوال کا جواب دینا چاہیے، چاہے یہ اقسام آپ کے اپنے فریم ورک سے آئیں یا Skimle کی تجاویز سے۔ اگر آپ کی دستاویزات ایک مشترکہ ساخت رکھتی ہیں اور آپ چاہتے ہیں کہ اقسام اس ساخت سے بغیر کسی ان پٹ کے بنیں، تو خودکار موضوعاتی تجزیہ زیادہ تیز ہے۔ اگر آپ تحقیقی سوال کا تحریری تحلیلی جواب چاہتے ہیں بجائے درجہ بندی شدہ اقسام کے درخت کے، تو ایجنٹک تجزیہ استعمال کریں۔