9th Computer Chapter 6 Complete Notes

BY RISERS ACADEMY

Chapter: 06. Data Science and Data Gathering

MCQS

1. What is data? / ڈیٹا کیا ہے؟
   A) Processed information / پروسیس کی گئی معلومات
   B) Raw facts gathered about things / چیزوں کے بارے میں جمع کردہ خام حقائق
   C) A collection of numbers only / صرف نمبروں کا مجموعہ
   D) A list of observed events / مشاہدہ کیے گئے واقعات کی فہرست

2. Which of the following is an example of qualitative data? / درج ذیل میں سے کون سی معیاری ڈیٹا کی مثال ہے ؟
   A) Temperature readings in degrees Celsius / درجہ حرارت کی ریڈنگ ڈگری سیلسیس میں
   B) Number of students in a class / ایک کلاس میں طلبہ کی تعداد
   C) Favourite ice cream flavours / پسندیدہ آئس کریم کے ذائقے
   D) Test scores out of 100 / 100 میں سے ٹیسٹ اسکور

3. How can you organise data to make it easier to analyse? / آپ ڈیٹا کو کس طرح منظم کر سکتے ہیں تاکہ تجزیہ کرنا آسان ہو ؟
   A) By writing it in long paragraphs / اسے لمبے پیراگراف میں لکھ کر
   B) By creating tables, charts, and graphs / ٹیبل ، چارٹ اور گراف بناکر
   C) By storing it in random files / اسے بے ترتیب فائلائیوں میں ذخیرہ کر کے
   D) By keeping it in a messy notebook / اسے الجھی ہوئی نوٹ بک میں رکھ کر

4. What is the main purpose of data collection? / ڈیٹا اکٹھا کرنے کا بنیادی مقصد کیا ہے ؟
   A) To create random numbers / بے ترتیب نمبر بنانا
   B) To gather information to answer questions or make decisions / سوال کا جواب دینے یا فیصلہ کرنے کے لیے معلومات اکٹھا کرنا
   C) To delete old data / پرانے ڈیٹا کو حذف کرنا
   D) To format text documents / ٹیکسٹ ڈاکومنٹس کو فارمیٹ کرنا

5. What is the primary purpose of data visualization? / ڈیٹا ویژولائزیشن کا بنیادی مقصد کیا ہے ؟
   A) To generate random numbers / بے ترتیب نمبر پیدا کرنا
   B) To convert text into data / متن کو ڈیٹا میں تبدیل کرنا
   C) To hide complex data / پیچیدہ ڈیٹا کو چھپانے کے لیے
   D) To make data easier to understand by turning it into pictures / ڈیٹا کو تصویروں میں تبدیل کر کے سمجھنے میں آسانی پیدا کرنا

6. Which tool is specifically designed for creating detailed and interactive visualizations? / کون سا ٹول خاص طور پر تفصیلی اور انٹرایکٹو ویژولائزیشن بنانے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے ؟
   A) Microsoft Excel / مائیکروسافٹ ایکسل
   B) Google Sheets / گوگل شیٹس
   C) Tableau / ٹیبلو
   D) PowerPoint / پاور پوائنٹ

7. What is the first step in the data science process? / ڈیٹا سائنس کے عمل میں پہلا مرحلہ کیا ہے ؟
   A) Data Cleaning / ڈیٹا کی صفائی
   B) Data Analysis / ڈیٹا کا تجزیہ
   C) Data Collection / ڈیٹا اکٹھا کرنا
   D) Understanding the problem / مسئلے کو سمجھنا

8. ________ consists of raw facts collected about things. / ________ وہ خام مواد ہے جو ہم اپنے آس پاس کی چیزوں کے بارے میں جمع کرتے ہیں۔
   A) Cloud computing / کلاؤڈ کمپیوٹنگ
   B) Measurement observations / پیمائش، مشاہدات
   C) Graphs / گراف
   D) Charts / چارٹس

9. Data may originate from various sources: / ڈیٹا مختلف ذرائع سے آسکتا ہے۔
   A) Numbers, words / اعداد، الفاظ
   B) Images, sounds / تصاویر، آواز
   C) Measurements, observations / پیمائش، مشاہدات
   D) All of these / مذکورہ تمام

10. Types of data are: / ڈیٹا کی اقسام ہیں:
    A) 1
    B) 2
    C) 3
    D) 4

11. Data represented by words, labels, or symbols instead of numbers is called: / ڈیٹا کی نمائندگی الفاظ کی بجائے لیبلز اور علامات سے کی جاتی ہے کہلاتا ہے۔
    A) Qualitative data / معیاری ڈیٹا
    B) Quantitative data / مقداری ڈیٹا
    C) Continuous data / مسلسل
    D) Discrete data / غیر مسلسل

12. Key characteristics of quantitative data include: / مقداری ڈیٹا کی خصوصیات میں شامل ہیں۔
    A) Numerical / عددی ڈیٹا
    B) Measurable / قابل پیمائش ڈیٹا
    C) Countable / قابل شمار
    D) All of these / مذکورہ تمام

13. ________ can be useful for mathematical calculations and statistical analyses. / ________ یہ حساب کتاب اور شماریاتی تجربوں کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔
    A) Quantitative data / مقداری ڈیٹا
    B) Qualitative data / معیاری ڈیٹا
    C) Ordinal data / آرڈینل ڈیٹا
    D) Nominal data / نومینل ڈیٹا

14. Quantitative data can be measured using instruments or tools: / مقداری ڈیٹا کو آلات یا ٹولز کے ذریعے سے ماپا جا سکتا ہے۔
    A) Numerical / عددی ڈیٹا
    B) Measurable / قابل پیمائش ڈیٹا
    C) Countable / قابل شمار
    D) Arithmetical / ریاضیاتی ڈیٹا

15. Which of the following is an example of discrete data? / مندرجہ ذیل میں سے کون سا غیر مسلسل ڈیٹا کی مثال ہے ؟
    A) The height of students in a class / کلاس میں طلباء کی اونچائی
    B) The weight of a watermelon / ایک تربوز کا وزن
    C) The number of cars in a parking lot / پارکنگ میں گاڑیوں کی تعداد
    D) The temperature of a room / کمرے کا درجہ حرارت

16. Which of the following is NOT a common type of chart used in data representation? / مندرجہ ذیل میں سے کون سا ڈیٹا کی نمائندگی میں استعمال ہونے والا عام قسم کا چارٹ نہیں ہے ؟
    A) Bar chart / بار چارٹ
    B) Pie chart / پائی چارٹ
    C) Flowchart / فلو چارٹ
    D) Line chart / لائن چارٹ

17. What is a key advantage of data tables in organizing information? / معلومات کو منظم کرنے میں ڈیٹا ٹیبل کا کلیدی فائدہ کیا ہے ؟
    A) They replace the need for data collection / وہ ڈیٹا اکٹھا کرنے کی ضرورت کی جگہ لے لیتے ہیں
    B) They make it easier to compare and analyze values / وہ اقدار کا موازنہ اور تجزیہ کرنا آسان بناتے ہیں
    C) They remove the need for data visualization / وہ ڈیٹا ویژولائزیشن کی ضرورت کو ختم کرتے ہیں
    D) They are only useful for qualitative data / وہ صرف معیاری ڈیٹا کے لیے مفید ہیں۔

18. What is the primary role of data collection in research? / تحقیق میں ڈیٹا اکٹھا کرنے کا بنیادی کردار کیا ہے ؟
    A) To manipulate data results / ڈیٹا کے نتائج میں تبدیلی کرنا
    B) To gather information for decision-making / فیصلہ سازی کے لیے معلومات اکٹھا کرنا
    C) To make research more complicated / تحقیق کو مزید پیچیدہ بنانا
    D) To avoid using numerical data / عددی اعداد و شمار کے استعمال سے بچنے کے لیے

19. To find your classmates' favorite ice cream flavors. Which method should be used? / اپنے ہم جماعتوں سے پسندیدہ آئس کریم کے ذائقوں کو جاننا چاہتے ہیں تو آپ کون سا طریقہ استعمال کرنا چاہئے ؟
    A) You might create a survey with questions / آپ سوالات پر مشتمل ایک سروے تیار کر سکتے ہیں
    B) You might create a graph / آپ ایک گراف بنا سکتے ہیں
    C) You might create a table / آپ ایک ٹیبل بنا سکتے ہیں
    D) You might create charts / آپ ایک چارٹ بنا سکتے ہیں

20. A free tool that help you create survey and collect responses online: / آپ کو سروے بنانے اور آن لائن جوابات جمع کرنے میں مدد کرتا ہے کہلاتا ہے۔
    A) Google Docs / گوگل ڈاکس
    B) Google Chrome / گوگل کروم
    C) Google Form / گوگل فارم
    D) Google Drive / گوگل ڈرائیو

21. A popular tool for creating detailed surveys is called: / تفصیلی سروے بنانے کا ایک مقبول ٹول کونسا ہے۔
    A) Google Form / گوگل فارم
    B) SurveyMonkey / سروے منکی
    C) Microsoft Office / مائیکروسافٹ آفس
    D) All of these / مذکورہ تمام

22. What is the key characteristic of structured data? / سٹرکچرڈ ڈیٹا کی کلیدی خصوصیت کیا ہے؟
    A) It is stored in a free-form manner / اسے آزاد شکل میں ذخیرہ کیا جاتا ہے
    B) It is not easily searchable / اسے آسانی سے تلاش نہیں کیا جا سکتا
    C) It is well-organized in a specific format like rows and columns / یہ قطاروں اور کالموں جیسی مخصوص شکل میں اچھی طرح سے منظم ہے۔
    D) It does not require databases / ڈیٹا بیس کی ضرورت نہیں ہے۔

23. Why is unstructured data considered harder to organize? / ان سٹرکچرڈ ڈیٹا کو منظم کرنا مشکل کیوں سمجھا جاتا ہے ؟
    A) It follows a strict format / یہ ایک سخت شکل کی پیروی کرتا ہے
    B) It is stored in a tabular form / اسے ٹیبل کی شکل میں محفوظ کیا جاتا ہے
    C) It does not fit into a specific data format and varies widely / یہ کسی مخصوص شکل میں فٹ نہیں ہوتا اور وسیع پیمانے پر مختلف ہوتا ہے۔
    D) It is only text-based data / یہ صرف متن پر مبنی ڈیٹا ہے

24. If a company needs to store thousands of customer records for easy retrieval, which type of data storage should they use? / اگر کسی کمپنی کو آسانی سے بازیافت کے لیے ہزاروں صارفین کے ریکارڈ کو ذخیرہ کرنے کی ضرورت ہے، تو انہیں کس قسم کا ڈیٹا اسٹوریج استعمال کرنا چاہیے ؟
    A) Unstructured data storage like emails / ان سٹرکچرڈ ڈیٹا اسٹوریج جیسے ای میلز
    B) Structured data storage like databases / سٹرکچرڈ ڈیٹا اسٹوریج جیسے ڈیٹا بیس
    C) Randomized data storage / بے ترتیب ڈیٹا اسٹوریج
    D) Social media posts / سوشل میڈیا پوسٹس

25. A teacher wants to keep track of students' names, ID numbers, and grades. Which format should they use? / ایک استاد طلباء کے نام ، شناختی نمبر اور گریڈ پر نظر رکھنا چاہتا ہے۔ انہیں کون سا فارمیٹ استعمال کرنا چاہیے ؟
    A) Social media posts / سوشل میڈیا پوسٹس
    B) A spreadsheet or database / اسپریڈ شیٹ یا ڈیٹا بیس
    C) A collection of handwritten notes / ہاتھ سے لکھے ہوئے نوٹس کا مجموعہ
    D) Audio recordings / آڈیو ریکارڈنگ

26. A company collects customer feedback through emails, voice messages, and social media comments. What type of data is being collected? / کمپنی ای میلز ، صوتی پیغامات اور سوشل میڈیا تبصروں کے ذریعے صارفین فیڈ بیک کرتی ہے۔ کس قسم کا ڈیٹا اکٹھا کیا جا رہا ہے ؟
    A) Structured data / سٹرکچرڈ ڈیٹا
    B) Unstructured data / ان سٹرکچرڈ ڈیٹا
    C) Tabular data / ٹیبلر ڈیٹا
    D) Numeric data / عددی ڈیٹا

27. How does data visualization help in understanding large datasets? / ڈیٹا ویژولائزیشن بڑے ڈیٹا سیٹس کو سمجھنے میں کس طرح مدد کرتا ہے ؟
    A) By converting numbers into pictures, making patterns and trends more noticeable. / نمبروں کو تصاویر میں تبدیل کر کے نمونوں اور رجحانات کو زیادہ قابل توجہ بناتے ہوئے
    B) By reducing the amount of data needed for analysis. / تجزیہ کے لیے درکار اعداد و شمار کی مقدار کو کم کر کے
    C) By removing the need for mathematical calculations. / ریاضیاتی حساب کی ضرورت کو ختم کر کے
    D) By replacing spreadsheets with textual explanations. / اسپریڈ شیٹ کو متن کی وضاحتوں سے بدل کر

28. A powerful tool specifically designed for creating detailed visualizations. / طاقتور ٹول جو خاص طور پر تفصیلی اور انٹرایکٹو بنانے کے لیے استعمال ہوتا ہے کہلاتا ہے۔
    A) Tableau / ٹیبلو
    B) Spreadsheet / اسپریڈ شیٹ
    C) Digital tools / ڈیجیٹل ٹولز
    D) Power BI / پاور BI

29. It allows users to create a wide variety of visualizations in an understandable format. / صارفین کو ایک قابل فہم فارمیٹ میں ڈیٹا کی نمائندگی کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
    A) Microsoft Excel / مائیکروسافٹ ایکسل
    B) Google Sheets / گوگل شیٹس
    C) Tableau / ٹیبلو
    D) Power BI / پاور BI

30. The first and most important step in working with data is: / ڈیٹا کے ساتھ کام کرنے کا پہلا اور سب سے اہم مرحلہ ہے۔
    A) Data visualization / ڈیٹا ویژولائزیشن
    B) Data pre-processing / ڈیٹا پری پروسیسنگ
    C) Structured data / سٹرکچرڈ ڈیٹا
    D) Unstructured data / ان سٹرکچرڈ ڈیٹا

31. Distortions that affect the accuracy of the data. / وہ تحریف ہیں جو ڈیٹا کی درستگی کو متاثر کرتی ہیں۔
    A) Errors / ایروز
    B) Outliers / آؤٹ لائرز
    C) Biases / تعصبات
    D) None of these / ان میں سے کوئی نہیں

32. ________ involves removing errors, handling missing data and dealing with outliers. / ________ میں غلطی کو درست کرنا، گم شدہ ڈیٹا کو ہینڈل کرنا اور آؤٹ لائرز سے نمٹنا شامل ہے۔
    A) Data cleaning / کلیننگ
    B) Data validation / ویلیڈیشن
    C) Data pre-processing / ڈیٹا پری پروسیسنگ
    D) Data visualization / ویژولائزیشن

33. How does variance help in understanding a dataset? / تغیرات ڈیٹا سیٹ کو سمجھنے میں کس طرح مدد کرتا ہے؟
    A) It finds the highest value in the dataset / سب سے زیادہ قیمت دیتا ہے
    B) It measures how far each data point is from the mean / یہ پیمائش کرتا ہے کہ ہر ڈیٹا پوائنٹ اوسط سے کتنی دور ہے
    C) It identifies missing values in the dataset / یہ ڈیٹا سیٹ میں گم شدہ اقدار کی شناخت کرتا ہے
    D) It calculates the sum of all values in a dataset / یہ ڈیٹا سیٹ میں تمام اقدار کے مجموعے کا حساب لگاتا ہے۔

34. What is the key difference between qualitative and quantitative analysis? / معیاری اور مقداری تجزیہ میں کیا فرق ہے ؟
    A) Quantitative deals with numerical data, while qualitative focuses on non-numerical data / مقداری اعداد و شمار سے متعلق ہے، جبکہ معیاری غیر عددی اعداد و شمار پر مرکوز ہے
    B) Qualitative analysis is more accurate than quantitative analysis / معیاری تجزیہ مقداری تجزیہ سے زیادہ درست ہے۔
    C) Quantitative analysis is subjective, while qualitative is objective / مقداری تجزیہ سبجیکٹیو ہے، جبکہ کوالٹی آبجیکٹیو ہے۔
    D) Both involve the use of mathematical formulas for accuracy / دونوں میں ریاضیاتی فارمولوں کا استعمال شامل ہے

35. If a dataset has an error where a student's score is recorded as 105 instead of a valid range between 0-100, what method should be used to handle this issue? / اگر کسی ڈیٹا سیٹ میں کوئی غلطی ہے جہاں ایک طالب علم کا اسکور 0-100 کے درمیان درست حد کے بجائے 105 کے طور پر ریکارڈ کیا گیا ہے ، تو اس مسئلے کو سنبھالنے کے لیے کون سا طریقہ استعمال کیا جانا چاہئے؟
    A) Ignore the error / غلطی کو نظر انداز کریں
    B) Apply data validation and cleaning techniques / ڈیٹا کی توثیق اور صفائی کی تکنیکوں کا اطلاق کریں
    C) Remove the entire dataset / پورے ڈیٹا سیٹ کو ہٹا دیں
    D) Assume the error is correct and proceed / فرض کریں کہ غلطی درست ہے اور آگے بڑھیں

36. The ability to connect to and use a computer or network from a distant location is called: / دور دراز مقام سے کمپیوٹر نیٹ ورک سے رابطہ قائم کرنے کی صلاحیت ہے۔
    A) Remote access / ریموٹ ایکسس
    B) Cloud storage / کلاؤڈ اسٹوریج
    C) Data management / ڈیٹا مینجمنٹ
    D) Data backups / ڈیٹا بیک اپ

37. To ensure you don't lose your work you create a ________ by saving a copy on Google Drive or a USB. / اس بات کو یقینی بنانے کے لیے کہ آپ اپنا کام ضائع نہ کریں، آپ گوگل ڈرائیو یا USB پر ایک کاپی محفوظ کر کے ________ بناتے ہیں۔
    A) Files / فائل
    B) Documents / ڈاکومنٹ
    C) Backup / بیک اپ
    D) Google sheet / گوگل شیٹ

38. Benefits of collaborative tools is: / اشتراکی ٹولز کا فائدہ ہے۔
    A) Restore files / فائلیں بحال کریں
    B) Version control / ورژن کنٹرول
    C) Resume work / کام دوبارہ شروع کریں
    D) Automatics backups / خودکار بیک اپ

39. ________ automatically save every change. / ________ ہر تبدیلی کو خود بخود محفوظ کرتا ہے۔
    A) Google Drive / گوگل ڈرائیو
    B) USB / USB
    C) File / فائل
    D) Google Docs / Google Docs

40. How does mathematics contribute to data science according to the interdisciplinary nature? / میدان کی بین الضابطہ نوعیت کے مطابق ڈیٹا سائنس میں ریاضی کس طرح حصہ ڈالتی ہے ؟
    A) By visualizing data with charts / ڈیٹا کو چارٹ کے ساتھ دیکھ کر
    B) By organizing and handling data / ڈیٹا کو منظم اور ہینڈل کرکے
    C) By applying business insights / کاروباری بصیرت کو لاگو کر کے
    D) By analyzing data and identifying patterns / ڈیٹا کا تجزیہ کر کے اور نمونوں کی شناخت کر کے

41. To predict health trends and provide better care doctors used: / صحت کے لیے رجحانات کا اندازہ لگانے اور بہتر دیکھ بھال فراہم کرنے کے لیے ڈاکٹر استعمال کرتے ہیں۔
    A) Data science / ڈیٹا سائنس
    B) Computer science / کمپیوٹر سائنس
    C) Cognitive science / کوگنیٹو سائنس
    D) Bio science / بائیو سائنس

42. According to interdisciplinary nature how does computer science contribute to data science? / بین العلومی نوعیت کے مطابق کمپیوٹر سائنس میں کس طرح حصہ ڈالتی ہے۔
    A) By analyzing data / ڈیٹا کا تجزیہ کر کے
    B) By applying these insights to real problems / ان بصیرتوں کو حقیقی مسائل پر لاگو کر کے
    C) By statistical analysis / شماریاتی تجزیہ
    D) By handling and organizing data / ڈیٹا کو سنبھالنے اور منظم کرنے کے لیے

43. A widely-used spreadsheet program that helps you organize and analyse data is called: / وسیع پیمانے پر استعمال ہونے والا اسپریڈ شیٹ پروگرام ہے۔
    A) Python / پائی تھون
    B) Microsoft Excel / مائیکروسافٹ ایکسل
    C) R / (R) آر
    D) SQL / سٹرکچرڈ کیوری لینگویج

44. Which tool is particularly good at handling computer data and presenting it in a clear way? / پیچیدہ ڈیٹا کو سنبھالنے اور اسے واضح انداز میں پیش کرنے کے لیے کون سا ٹول مفید ہے؟
    A) Microsoft Excel / مائیکروسافٹ ایکسل
    B) Python / پائی تھون
    C) R / آر
    D) SQL / سٹرکچرڈ کیوری لینگویج

45. Which tool is use to manage and query data bases? / ڈیٹا کو منظم کرنے اور اس سے سوالوں کے جوابات حاصل کرنے کے لیے کون سا ٹول استعمال ہوتا ہے ؟
    A) Python / پائی تھون
    B) SQL / سٹرکچرڈ کیوری لینگویج (SQL)
    C) R / آر
    D) Microsoft Excel / مائیکروسافٹ ایکسل

46. Which of the following statements best describes the essence of data? / مندرجہ ذیل میں سے کون سا بیان ڈیٹا کے جوہر کو بہترین طور پر بیان کرتا ہے ؟
    A) Data is a collection of facts that exist independently of its interpretation. / ڈیٹا حقائق کا ایک مجموعہ ہے جو اس کی تشریح سے آزادانہ طور پر موجود ہے۔
    B) Data is only useful if it's organized and processed into information. / ڈیٹا صرف اس صورت میں مفید ہے جب اسے منظم کیا جائے اور اسے معلومات میں تبدیل کیا جائے۔
    C) Data can be used to generate useful information by analyzing raw facts. / ڈیٹا کو خام حقائق کا تجزیہ کر کے مفید معلومات پیدا کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔
    D) Data is simply numerical information while information is more nuanced. / ڈیٹا محض عددی معلومات ہے جبکہ معلومات زیادہ باریک ہوتی ہے۔

47. Why is data considered crucial in today's world? / آج کی دنیا میں ڈیٹا کو کیوں اہم سمجھا جاتا ہے؟
    A) It helps us understand the past. / اس سے ہمیں ماضی کو سمجھنے میں مدد ملتی ہے۔
    B) It allows us to create new technologies. / یہ ہمیں نئی ٹیکنالوجی بنانے کی اجازت دیتا ہے۔
    C) It facilitates informed decision-making, problem-solving, and innovation. / یہ باخبر فیصلہ سازی ، مسائل کے حل اور اختراع کو آسان بناتا ہے۔
    D) It's a vital component of communication. / یہ مواصلات کا ایک اہم جزو ہے۔

48. What is the primary characteristic that differentiates qualitative data from quantitative data? / وہ بنیادی خصوصیت کیا ہے جو معیاری ڈیٹا کو مقداری ڈیٹا سے الگ کرتی ہے ؟
    A) It consists of numerical values. / یہ عددی اقدار پر مشتمل ہوتا ہے۔
    B) It focuses on descriptions labels, and categories. / یہ وضاحتوں ، لیبلز اور زمروں پر مرکوز ہے۔
    C) It can only be measured using instruments. / اسے صرف آلات کے استعمال سے ماپا جا سکتا ہے۔
    D) It always involves arithmetic operations. / اس میں ہمیشہ ریاضی کی کارروائیاں شامل ہوتی ہیں۔

49. What is the primary purpose of organizing data systematically? / ڈیٹا کو منظم طریقے سے منظم کرنے کا بنیادی مقصد کیا ہے ؟
    A) To increase data complexity / ڈیٹا کی پیچیدگی کو بڑھانا
    B) To reduce errors and improve clarity / غلطیوں کو کم کرنا اور وضاحت کو بہتر بنانا
    C) To make data harder to understand / اعداد و شمار کو سمجھنے میں مشکل بنانا
    D) To avoid using tables and charts / ٹیبل اور چارٹ کے استعمال سے بچنے کے لیے

50. How does organizing data into charts and graphs help in analysis? / اعداد و شمار کو چارٹ اور گراف میں منظم کرنے سے تجزیہ میں کس طرح مدد ملتی ہے ؟
    A) It makes data harder to interpret / اس سے ڈیٹا کی تشریح کرنا مشکل ہو جاتا ہے
    B) It removes the need for raw data / یہ خام ڈیٹا کی ضرورت کو ختم کرتا ہے
    C) It visually represents trends and comparisons / یہ ظاہری طور پر رجحانات اور موازنہ کی نمائندگی کرتا ہے
    D) It eliminates the need for numerical data / یہ عددی اعداد و شمار کی ضرورت کو ختم کرتا ہے۔

51. Which of the following is an example of structured data? / مندرجہ ذیل میں سے کون سا انسٹرکچرڈ ڈیٹا کی مثال ہے؟
    A) A social media post / سوشل میڈیا پوسٹ
    B) A video file / ویڈیو فائل
    C) A handwritten note / ہاتھ سے لکھا ہوا نوٹ
    D) A spreadsheet containing student records / طالب علم کے ریکارڈ پر مشتمل اسپریڈ شیٹ

52. What is the primary purpose of data pre-processing in data analysis? / ڈیٹا تجزیہ میں ڈیٹا پری پروسیسنگ کا بنیادی مقصد کیا ہے ؟
    A) To clean and prepare data for analysis / ڈیٹا کو صاف کرنا اور تجزیہ کے لیے تیار کرنا۔
    B) To store data efficiently / ڈیٹا کو مؤثر طریقے سے ذخیرہ کرنا
    C) To increase the size of datasets / ڈیٹا سیٹس کا سائز بڑھانا
    D) To remove unnecessary numerical values / غیر ضروری عددی اقدار کو ہٹانا

53. How does cloud storage contribute to efficient data management in collaborative environments? / کلاؤڈ اسٹوریج باہمی تعاون کے ماحول میں مؤثر ڈیٹا مینجمنٹ میں کس طرح تعاون کرتا ہے ؟
    A) By eliminating the need for internet connectivity / انٹرنیٹ کنیکٹیویٹی کی ضرورت کو ختم کر کے
    B) By allowing real-time editing, backups, and multidevice-access / ریئل ٹائم ایڈٹنگ، بیک اپ ، اور ملٹی ڈیوائس تک رسائی کی اجازت دے کر
    C) By restricting access to only one user at a time / ایک وقت میں صرف ایک صارف تک رسائی کو محدود کر کے
    D) By storing data locally on personal devices only / صرف ذاتی آلات پر مقامی طور پر ڈیٹا کو محفوظ کر کے

(i) Write two differences between qualitative and quantitative data? / معیاری اور مقداری ڈیٹا میں دو فرق لکھیں۔
(ii) Which method would you use to collect opinions from a large group of people about a new school policy? / سکول کی نئی پالیسی کے بارے میں لوگوں کے ایک بڑے گروپ سے رائے لینے کے لیے آپ کون سا طریقہ استعمال کریں گے ؟
(iii) What type of data is the number of students in your class? / آپ کی کلاس میں طلبہ کی تعداد کس قسم کا ڈیٹا ہے ؟ وضاحت کریں۔
(iv) Why is it important to organise data into tables or charts before analyzing it? / تجزیہ کرنے سے پہلے ڈیٹا کو ٹیبل یا چارٹ میں ترتیب دینا کیوں ضروری ہے ؟
(v) Explain why data visualization is important. / وضاحت کریں کہ ڈیٹا ویژولائزیشن کیوں ضروری ہے ؟
(vi) For which purpose do we use line graph? Give an example of data that can be displayed using a line graph. / بیان کریں کہ لائن گراف کس مقصد کے لیے استعمال ہوتا ہے ؟ ڈیٹا کی ایک مثال فراہم کریں جو لائن گراف کا استعمال کرتے ہوئے دکھایا جا سکتا ہے۔
(vii) How does Microsoft Power BI help in data visualization? / Microsoft Power BI ڈیٹا ویژولائزیشن میں کس طرح مدد کرتا ہے ؟
(viii) How can we use Python in Data Science? / ہم Python کو ڈیٹا سائنس میں کس طرح استعمال کر سکتے ہیں؟
(ix) What is SQL? / SQL کیا ہے؟
(x) Define data. / ڈیٹا کی تعریف کریں۔
(xi) How does understanding data empower individuals and organizations? / ڈیٹا کو سمجھنا افراد اور تنظیموں کو کس طرح با اختیار بناتا ہے؟
(xii) What are the two types of data? / ڈیٹا کی دو اقسام کون سی ہیں؟
(xiii) Define qualitative data. / معیاری ڈیٹا کی تعریف کریں۔
(xiv) Write the key characteristics of qualitative data. / معیاری ڈیٹا کی دو کلیدی خصوصیات لکھیں۔
(xv) How does quantitative data work? / مقداری ڈیٹا کیسے کام کرتا ہے؟
(xvi) Explain the difference between measurable and countable data in quantitative analysis. / مقداری تجزیے میں قابل پیمائش اور قابل شمار ڈیٹا کے درمیان فرق کی وضاحت کریں۔
(xvii) What are the different types of charts, and how do they help in data analysis? / چارٹ کی مختلف اقسام کیا ہیں، اور وہ ڈیٹا تجزیہ میں کس طرح مدد کرتے ہیں؟
(xviii) What is the main purpose of data collection, and what are some common methods? / ڈیٹا اکٹھا کرنے کا بنیادی مقصد کیا ہے، اور کچھ عام طریقے کیا ہیں ؟
(xix) How do surveys and questionnaires differ in data collection? / ڈیٹا اکٹھا کرنے میں سروے اور سوالنامے کس طرح مختلف ہیں ؟
(xx) Why is data extraction an important step in data collection and research? / ڈیٹا اکٹھا کرنے اور تحقیق میں ڈیٹا ایکسٹریکشن ایک اہم قدم کیوں ہے ؟
(xxi) How does structured data differ from unstructured data in terms of organization and analysis? / تنظیم اور تجزیہ کے لحاظ سے سٹرکچرڈ ڈیٹا ان سٹرکچرڈ ڈیٹا سے کس طرح مختلف ہے ؟
(xxii) Why is structured data considered more efficient for searching and analyzing? / سٹرکچرڈ ڈیٹا کو تلاش اور تجزیہ کے لیے زیادہ موثر کیوں سمجھا جاتا ہے؟
(xxiii) Give an example of structured and unstructured data based on the image. / تصویر پر مبنی سٹرکچرڈ اور ان سٹرکچرڈ ڈیٹا کی مثال دیں۔
(xxiv) A company wants to analyze customer feedback from social media. What type of data will it deal with, and why? / ایک کمپنی سوشل میڈیا سے صارفین کے تاثرات کا تجزیہ کرنا چاہتی ہے۔ یہ کس قسم کے ڈیٹا سے نمٹے گا، اور کیوں ؟
(xxv) Define data visualization. / ڈیٹا ویژولائزیشن کی تعریف کریں۔
(xxvi) Write the name of some popular tools used for data visualization. / ڈیٹا ویژولائزیشن کے لیے استعمال ہونے والے ٹولز کے نام لکھیں۔
(xxvii) Explain how different tools like Excel and Google Sheets contribute to data visualization. / وضاحت کریں کہ کس طرح مختلف ٹولز جیسے ایکسل اور گوگل شیٹس ڈیٹا ویژولائزیشن میں حصہ ڈالتے ہیں۔
(xxviii) Write the difference between Tableau and Microsoft Power BI. / ٹیبلو اور پاور BI میں فرق بیان کریں۔
(xxix) Define data pre-processing. / ڈیٹا پری پروسیسنگ کی تعریف بیان کریں۔
(xxx) Enlist the name of two data pre-processing techniques. / ڈیٹا پری پروسیسنگ کی تکنیکس کے نام لکھیں۔
(xxxi) How is data cleaning similar to cooking? Explain with an example. / ڈیٹا کی کلیننگ کھانا پکانے سے کس طرح ملتی جلتی ہے ؟ ایک مثال کے ساتھ وضاحت کریں۔
(xxxii) What is the difference between data validation and data cleaning? / ڈیٹا کی ویلیڈیشن اور ڈیٹا کی کلیننگ میں کیا فرق ہے ؟
(xxxiii) What is the purpose of data analysis techniques? / ڈیٹا کے تجزیہ کی تکنیک کا مقصد کیا ہے ؟
(xxxiv) Write the difference between quantitative analysis and qualitative analysis. / مقداری تجزیہ اور معیاری تجزیہ میں فرق بیان کریں۔
(xxxv) What does 'data cleaning' involve, and why is it important? / "ڈیٹا کی کلیننگ" میں کیا شامل ہے، اور یہ کیوں اہم ہے ؟
(xxxvi) Explain the concept of "Cloud Storage Evolution" and how it helps in digital workspace management. / کلاؤڈ اسٹوریج ایوولوشن کے تصور کی وضاحت کریں اور بتائیں کہ یہ ڈیجیٹل ورک اسپیس مینجمنٹ میں کس طرح مدد کرتا ہے۔
(xxxvii) What is remote access, and how does it help students in completing their projects? / ریموٹ ایکسییس کیا ہے ، اور یہ طلباء کو اپنے پروجیکٹوں کو مکمل کرنے میں کس طرح مدد کرتا ہے؟
(xxxviii) How does version control in Google Docs benefit students working on group projects? / گوگل ڈاکس میں ورژن کنٹرول گروپ پروجیکٹوں پر کام کرنے والے طلباء کو کس طرح فائدہ پہنچاتا ہے ؟
(xxxix) Why are data backups important, and what steps should a student take to ensure their project files are safe? / ڈیٹا بیک اپ کیوں اہم ہیں، اور اس بات کو یقینی بنانے کے لیے کہ ان کی پروجیکٹ فائلیں محفوظ ہیں، طالب علم کو کیا اقدامات کرنے چاہئیں ؟
(xl) What is the importance of data science in daily life? / روز مرہ زندگی میں ڈیٹا سائنس کی اہمیت بیان کریں۔
(xli) What is Microsoft Excel? / مائیکروسافٹ ایکسل کیا ہے۔
(xlii) Write the difference between Python and R. / پائی تھون اور آر (R) میں فرق بیان کریں۔
(xliii) Explain the relationship between raw facts and information in the context of data. / ڈیٹا کے تناظر میں خام حقائق اور معلومات کے درمیان تعلق کی وضاحت کریں۔
(xliv) How does categorical data differ from numerical data? Explain with examples. / شماریاتی ڈیٹا عددی ڈیٹا سے کیسے مختلف ہے ؟ مثال کے ساتھ واضح کریں۔
(xlv) Why is organizing data systematically important in analysis and decision-making? / تجزیہ اور فیصلہ سازی میں ڈیٹا کو منظم طریقہ سے منظم کرنا کیوں اہم ہے ؟
(xlvi) How do tables, charts, and graphs improve the understanding of data? / جدول، چارٹ اور گراف ڈیٹا کی تفہیم کو کیسے بہتر بناتے ہیں؟
(xlvii) Why is unstructured data considered more challenging to process than structured data? / ان سٹرکچرڈ ڈیٹا کو منظم ڈیٹا کے مقابلے پر کارروائی کرنا زیادہ مشکل کیوں سمجھا جاتا ہے ؟
(xlviii) What is data pre-processing, and why is it important for data analysis? / ڈیٹا پری پروسیسنگ کیا ہے ، اور ڈیٹا تجزیہ کے لیے یہ کیوں ضروری ہے ؟
(xlix) What are outliers in data, and how do they affect data analysis? / ڈیٹا میں آؤٹ لائرز کیا ہیں، اور وہ ڈیٹا کے تجزیے کو کس طرح متاثر کرتے ہیں ؟
(l) How does cloud storage improve data management, and why is it considered an essential tool in today's digital world? / کلاؤڈ اسٹوریج ڈیٹا مینجمنٹ کو کس طرح بہتر بناتا ہے ، اور اسے آج کی ڈیجیٹل دنیا میں ایک لازمی ٹول کیوں سمجھا جاتا ہے؟
(li) Why is it essential to understand data science in daily life? / روز مرہ کی زندگی میں ڈیٹا سائنس کو سمجھنا کیوں ضروری ہے ؟
(lii) Why is data visualization important in data science, and which tools help in this process? / ڈیٹا سائنس میں ڈیٹا ویژولائزیشن کیوں اہم ہے، اور اس عمل میں کون سے ٹولز مدد کرتے ہیں؟

1. (a) Explain the differences between qualitative and quantitative data. / معیاری اور مقداری ڈیٹا کے درمیان فرق کی وضاحت کریں اور ان کی مثالیں دیں۔ (1)
   (b) Describe the process of conducting a survey to gather data about students' favourite extracurricular activities. / طلبہ کی پسندیدہ ہم نصابی سرگرمیوں کے بارے میں ڈیٹا اکٹھا کرنے کے لیے سروے کے عمل کی وضاحت کریں۔ (1)
   (c) Analyse the benefits and challenges of using digital tools like Google Forms for data collection. / ڈیٹا اکٹھا کرنے کے لیے گوگل فارم جیسے ڈیجیٹل ٹولز کے استعمال کے فوائد اور چیلنجز کا تجزیہ کریں۔ (1)
   (d) Explain the role of tables and charts in data analysis. Provide examples. / ڈیٹا کے تجزیہ میں ٹیبلز اور چارٹس کے کردار کی وضاحت کریں۔ ایک ایک مثال بھی فراہم کریں۔ (1)
   (e) Discuss the importance and benefits of data visualization. / ڈیٹا ویژولائزیشن کی اہمیت اور فوائد پر تبادلہ خیال کریں۔ (1)
   (f) Why is it essential for businesses and decision-makers to use charts, graphs, and dashboards? / کاروباری اداروں اور فیصلہ سازوں کے لیے چارٹس، گراف اور ڈیش بورڈز کا استعمال کیوں ضروری ہے ؟ (1)
   (g) Define data. / ڈیٹا کی تعریف کریں۔ (1)
   (h) What is Qualitative data and quantitative data and explain their characteristics. / معیاری ڈیٹا اور مقداری کیا ہے ؟ اور اس کی خصوصیات اور اقسام کی وضاحت کریں۔ (1)
   (i) Describe Organising the data with different ways. / ڈیٹا کو مختلف طریقوں سے منظم کرنے کی وضاحت کریں۔ (1)
   (j) How can we collect data using different tools and methods? / ہم مختلف ٹولز اور طریقوں کا استعمال کرتے ہوئے ڈیٹا کیسے اکٹھا کر سکتے ہیں ؟ (1)
   (k) Differentiate between Structured Data and Unstructured Data? / سٹرکچرڈ ڈیٹا اور ان سٹرکچرڈ ڈیٹا کے درمیان فرق بیان کریں۔ (1)
   (l) Define Data visualization. Explain its importance and benefits. Also explain different way of data type's visualization? / ڈیٹا ویژولائزیشن کی وضاحت کریں اس کی اہمیت اور فائدے بیان کریں۔ ڈیٹا ٹائپ کے تصور کے مختلف طریقوں کی بھی وضاحت کریں ؟ (1)
   (m) Define Data Pre Processing. Describe it's techniques with examples? / ڈیٹا پری پروسیسنگ کی وضاحت کریں۔ اس کی تکنیکوں کو مثالوں کے ساتھ بیان کریں ؟ (1)
   (n) Define Data Analysis technique. Differentiate between quantitative analysis and qualitative analysis. / ڈیٹا کے تجزیہ کی تکنیک کی وضاحت کریں۔ نیز مقداری اور معیاری تجزیہ میں فرق بیان کریں۔ (1)
   (o) Briefly describe about Cloud Storage and Data Backups. / کلاؤڈ اسٹوریج اور ڈیٹا بیک اپس کے بارے میں مختصر وضاحت کریں۔ (1)
   (p) Define Data Science. How can we understand data science? / ڈیٹا سائنس کی وضاحت کریں ہم ڈیٹا سائنس کو کیسے سمجھ سکتے ہیں ؟ (1)
   (q) Elaborate Interdisciplinary Nature of Data Science. Explain all tools used in Data Science. / ڈیٹا سائنس کی بین شعبہ جاتی نوعیت کی وضاحت دیں سائنس میں استعمال ہونے والے تمام ٹولز کی بھی وضاحت کریں۔ (1)
   (r) Explain the importance and benefits of data visualization in detail. Why is data visualization considered a crucial tool for businesses and decision-making? / ڈیٹا ویژولائزیشن کی اہمیت اور فوائد کو تفصیل سے بیان کریں۔ کاروبار اور فیصلہ سازی کے لیے ڈیٹا ویژولائزیشن کو ایک اہم ذریعہ کیوں سمجھا جاتا ہے ؟ (1)
   (s) Explain how cloud storage has revolutionized data management. Discuss its advantages in terms of accessibility, security, and collaboration. / وضاحت کریں کہ کلاؤڈ اسٹوریج نے ڈیٹا مینجمنٹ میں کس طرح انقلاب برپا کیا ہے ؟ رسائی، تحفظ اور تعاون کے لحاظ سے اس کے فوائد پر بحث کریں۔ (1)

MCQs Answer Key

1. B

2. C

3. B

4. B

5. D

6. C

7. D

8. B

9. D

10. B

11. A

12. D

13. A

14. B

15. C

16. C

17. B

18. B

19. A

20. C

21. B

22. C

23. C

24. B

25. B

26. B

27. A

28. A

29. C

30. B

31. C

32. A

33. B

34. A

35. B

36. A

37. C

38. B

39. D

40. D

41. A

42. D

43. B

44. A

45. B

46. C

47. C

48. B

49. B

50. C

51. D

52. A

53. B