डेटा विश्लेषण

डेटा एनालिटिक्स क्या है?

डेटा एनालिटिक्स उस जानकारी के बारे में निष्कर्ष निकालने के लिए कच्चे डेटा का विश्लेषण करने का विज्ञान है। डेटा एनालिटिक्स की कई तकनीकों और प्रक्रियाओं को यांत्रिक प्रक्रियाओं और एल्गोरिदम में स्वचालित किया गया है जो मानव उपभोग के लिए कच्चे डेटा पर काम करते हैं।

डेटा एनालिटिक्स को समझना

डेटा एनालिटिक्स एक व्यापक शब्द है जिसमें कई विविध प्रकार के डेटा विश्लेषण शामिल हैं। अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए किसी भी प्रकार की जानकारी को डेटा एनालिटिक्स तकनीकों के अधीन किया जा सकता है जिसका उपयोग चीजों को बेहतर बनाने के लिए किया जा सकता है। डेटा एनालिटिक्स तकनीक उन रुझानों और मेट्रिक्स को प्रकट कर सकती है जो अन्यथा जानकारी के द्रव्यमान में खो जाएंगे। इस जानकारी का उपयोग किसी व्यवसाय या सिस्टम की समग्र दक्षता बढ़ाने के लिए प्रक्रियाओं को अनुकूलित करने के लिए किया जा सकता है।

उदाहरण के लिए, निर्माण कंपनियां अक्सर विभिन्न मशीनों के लिए रनटाइम, डाउनटाइम और कार्य कतार को रिकॉर्ड करती हैं और फिर कार्यभार की बेहतर योजना बनाने के लिए डेटा का विश्लेषण करती हैं ताकि मशीनें अधिकतम क्षमता के करीब काम करें।

उत्पादन में बाधाओं को इंगित करने से कहीं अधिक कर सकता है । गेमिंग कंपनियां उन खिलाड़ियों के लिए रिवॉर्ड शेड्यूल सेट करने के लिए डेटा एनालिटिक्स का उपयोग करती हैं जो गेम में अधिकांश खिलाड़ियों को सक्रिय रखते हैं। सामग्री कंपनियां आपको एक और दृश्य या अन्य क्लिक प्राप्त करने के लिए सामग्री को क्लिक करने, देखने या फिर से व्यवस्थित करने के लिए समान डेटा एनालिटिक्स का उपयोग करती हैं।

डेटा एनालिटिक्स महत्वपूर्ण है क्योंकि यह व्यवसायों को उनके प्रदर्शन को अनुकूलित करने में मदद करता है। इसे व्यवसाय मॉडल में लागू करने का मतलब है कि कंपनियां व्यवसाय करने के अधिक कुशल तरीकों की पहचान करके और बड़ी मात्रा में डेटा संग्रहीत करके लागत कम करने में मदद कर सकती हैं। एक कंपनी बेहतर व्यावसायिक निर्णय लेने के लिए डेटा एनालिटिक्स का भी उपयोग कर सकती है और ग्राहकों के रुझान और संतुष्टि का विश्लेषण करने में मदद कर सकती है, जिससे नए और बेहतर उत्पाद और सेवाएं प्राप्त हो सकती हैं।

एसक्यूएल

आधुनिक डेटा एनालिटिक्स के शुरुआती दिनों में से कुछ SQL के कारण हैं। 1979 में बनाई गई, यह कंप्यूटिंग भाषा रिलेशनल डेटाबेस को क्वेरी करने की अनुमति देती है और परिणामी डेटा सेट का अधिक आसानी से विश्लेषण किया जा सकता है। SQL आज भी व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है।

डेटा विश्लेषण चरण

डेटा विश्लेषण में शामिल प्रक्रिया में कई अलग-अलग चरण शामिल हैं:

1. पहला कदम डेटा आवश्यकताओं या डेटा को कैसे समूहीकृत किया जाता है, यह निर्धारित करना है। डेटा को उम्र, जनसांख्यिकीय, आय या लिंग के आधार पर अलग किया जा सकता है। डेटा मान संख्यात्मक हो सकते हैं या श्रेणी के आधार पर विभाजित किए जा सकते हैं।

2. डेटा एनालिटिक्स में दूसरा चरण इसे इकट्ठा करने की प्रक्रिया है। यह विभिन्न स्रोतों जैसे कंप्यूटर, ऑनलाइन स्रोतों, कैमरों, पर्यावरण स्रोतों या कर्मियों के माध्यम से किया जा सकता है।

3. एक बार डेटा एकत्र हो जाने के बाद, इसे व्यवस्थित किया जाना चाहिए ताकि इसका विश्लेषण किया जा सके। यह एक स्प्रेडशीट या अन्य प्रकार के सॉफ़्टवेयर पर हो सकता है जो सांख्यिकीय डेटा ले सकता है।

4. डेटा को विश्लेषण से पहले साफ किया जाता है। इसका मतलब यह है कि यह सुनिश्चित करने के लिए इसे साफ़ किया जाता है और जाँच की जाती है कि कोई दोहराव या त्रुटि नहीं है, और यह अधूरा नहीं है। विश्लेषण के लिए डेटा विश्लेषक के पास जाने से पहले यह कदम किसी भी त्रुटि को ठीक करने में मदद करता है।

डेटा एनालिटिक्स के प्रकार

डेटा एनालिटिक्स को चार बुनियादी प्रकारों में विभाजित किया गया है।

1. विवरणात्मक विश्लेषण: यह बताता है कि एक निश्चित अवधि में क्या हुआ है। क्या व्यूज की संख्या बढ़ गई है? क्या इस महीने बिक्री पिछले से ज्यादा मजबूत है?

2. डायग्नोस्टिक एनालिटिक्स: यह इस बात पर अधिक ध्यान केंद्रित करता है कि कुछ क्यों हुआ। इसमें अधिक विविध डेटा इनपुट और थोड़ी परिकल्पना शामिल है। क्या मौसम ने बीयर की बिक्री को प्रभावित किया? क्या उस नवीनतम मार्केटिंग अभियान ने बिक्री को प्रभावित किया?

3. भविष्य कहनेवाला विश्लेषण: यह निकट भविष्य में होने वाली संभावित घटनाओं की ओर ले जाता है। पिछली बार जब हमारे पास तेज गर्मी थी तो बिक्री का क्या हुआ? कितने मौसम मॉडल इस साल भीषण गर्मी की भविष्यवाणी करते हैं?

4. प्रिस्क्रिपटिव एनालिटिक्स: यह एक कार्रवाई का सुझाव देता है। यदि गर्म गर्मी की संभावना को इन पांच मौसम मॉडलों के औसत के रूप में मापा जाता है, तो यह 58% से ऊपर है, हमें शराब की भठ्ठी में एक शाम की शिफ्ट जोड़नी चाहिए और उत्पादन बढ़ाने के लिए एक अतिरिक्त टैंक किराए पर लेना चाहिए।

डेटा एनालिटिक्स वित्तीय दुनिया में कई गुणवत्ता नियंत्रण प्रणालियों को रेखांकित करता है, जिसमें हमेशा लोकप्रिय सिक्स सिग्मा कार्यक्रम भी शामिल है। यदि आप किसी चीज़ को ठीक से माप नहीं रहे हैं - चाहे वह आपका वजन हो या उत्पादन लाइन में प्रति मिलियन दोषों की संख्या हो - तो इसे अनुकूलित करना लगभग असंभव है।

डेटा एनालिटिक्स के उपयोग को अपनाने वाले कुछ क्षेत्रों में यात्रा और आतिथ्य उद्योग शामिल हैं, जहां टर्नअराउंड त्वरित हो सकता है। यह उद्योग ग्राहक डेटा एकत्र कर सकता है और यह पता लगा सकता है कि समस्याएं कहां हैं, यदि कोई हैं और उन्हें कैसे ठीक किया जाए।

हेल्थकेयर संरचित और असंरचित डेटा की उच्च मात्रा के उपयोग को जोड़ती है और त्वरित निर्णय लेने के लिए डेटा एनालिटिक्स का उपयोग करती है। इसी तरह, खुदरा उद्योग खरीदारों की लगातार बदलती मांगों को पूरा करने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा का उपयोग करता है। खुदरा विक्रेता जो जानकारी एकत्र करते हैं और उसका विश्लेषण करते हैं, उससे उन्हें रुझानों की पहचान करने, उत्पादों की सिफारिश करने और लाभ बढ़ाने में मदद मिल सकती है।

दिसंबर 2021 तक, संयुक्त राज्य अमेरिका में एक डेटा विश्लेषक का औसत कुल $93,000 से थोड़ा अधिक था।

डेटा विश्लेषण तकनीक

कई अलग-अलग विश्लेषणात्मक तरीके और तकनीक हैं जो डेटा विश्लेषक डेटा को संसाधित करने और जानकारी निकालने के लिए उपयोग कर सकते हैं। सबसे लोकप्रिय तरीकों में से कुछ नीचे सूचीबद्ध हैं।

• प्रतिगमन विश्लेषण निर्भर चर के बीच संबंधों का विश्लेषण करने के लिए निर्धारित करता है कि एक में परिवर्तन दूसरे में परिवर्तन को कैसे प्रभावित कर सकता है।

• कारक विश्लेषण में एक बड़ा डेटा सेट लेना और उसे एक छोटे डेटा सेट में सिकोड़ना शामिल है। इस युद्धाभ्यास का लक्ष्य छिपे हुए रुझानों को खोजने का प्रयास करना है जो अन्यथा देखना अधिक कठिन होता।

• सहयोग विश्लेषण डेटा सेट को समान डेटा के समूहों में विभाजित करने की प्रक्रिया है, जिसे अक्सर ग्राहक जनसांख्यिकीय में विभाजित किया जाता है। यह डेटा विश्लेषकों और डेटा एनालिटिक्स के अन्य उपयोगकर्ताओं को डेटा के एक विशिष्ट सबसेट से संबंधित संख्याओं में और अधिक गोता लगाने की अनुमति देता है।

• मोंटे कार्लो सिमुलेशन विभिन्न परिणामों के होने की संभावना को दर्शाता है। अक्सर जोखिम शमन और हानि की रोकथाम के लिए उपयोग किया जाता है, इन सिमुलेशन में कई मूल्य और चर शामिल होते हैं और अक्सर अन्य डेटा एनालिटिक्स दृष्टिकोणों की तुलना में अधिक पूर्वानुमान क्षमताएं होती हैं।

• समय श्रृंखला विश्लेषण समय के साथ डेटा को ट्रैक करता है और डेटा बिंदु के मूल्य और डेटा बिंदु की घटना के बीच संबंध को मजबूत करता है। यह डेटा विश्लेषण तकनीक आमतौर पर चक्रीय प्रवृत्तियों को खोजने या वित्तीय पूर्वानुमानों को प्रोजेक्ट करने के लिए उपयोग की जाती है।

डेटा एनालिटिक्स टूल

क्रंचिंग नंबरों के लिए गणितीय और सांख्यिकीय दृष्टिकोणों की एक विस्तृत श्रृंखला के अलावा, डेटा एनालिटिक्स तकनीकी क्षमताओं में तेजी से विकसित हुआ है। आज, डेटा विश्लेषकों के पास डेटा प्राप्त करने, जानकारी संग्रहीत करने, डेटा संसाधित करने और रिपोर्ट के निष्कर्षों में मदद करने के लिए सॉफ़्टवेयर टूल की एक विस्तृत श्रृंखला है।

डेटा एनालिटिक्स का हमेशा स्प्रैडशीट्स और माइक्रोसॉफ्ट एक्सेल से ढीला संबंध रहा है। अब, डेटा विश्लेषक भी अक्सर डेटाबेस को बदलने और हेरफेर करने के लिए कच्ची प्रोग्रामिंग भाषाओं के साथ बातचीत करते हैं। ओपन-सोर्स भाषाएं जैसे कि पायथन का अक्सर उपयोग किया जाता है। डेटा विश्लेषण के लिए अधिक विशिष्ट उपकरण जैसे R का उपयोग सांख्यिकीय विश्लेषण या ग्राफिकल मॉडलिंग के लिए किया जा सकता है।

डेटा विश्लेषकों को निष्कर्षों की रिपोर्ट या संचार करते समय भी मदद मिलती है। झांकी और पावर बीआई दोनों डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और विश्लेषण उपकरण हैं जो सूचनाओं को संकलित करने, डेटा विश्लेषण करने और डैशबोर्ड और रिपोर्ट के माध्यम से परिणाम वितरित करने के लिए हैं।

डेटा विश्लेषकों की सहायता के लिए अन्य उपकरण भी उभर रहे हैं। एसएएस एक एनालिटिक्स प्लेटफॉर्म है जो डेटा माइनिंग में सहायता कर सकता है,. जबकि अपाचे स्पार्क एक ओपन-सोर्स प्लेटफॉर्म है जो डेटा के बड़े सेट को प्रोसेस करने के लिए उपयोगी है। डेटा विश्लेषकों के पास अब अपनी कंपनी को दिए जाने वाले मूल्य को और बढ़ाने के लिए तकनीकी क्षमताओं की एक विस्तृत श्रृंखला है।

तल - रेखा

एक ऐसी दुनिया में जो सूचनाओं पर निर्भर होती जा रही है और आंकड़े इकट्ठा कर रही है, डेटा एनालिटिक्स व्यक्तियों और संगठनों को अपने डेटा को सुनिश्चित करने में मदद करता है। विभिन्न प्रकार के उपकरणों और तकनीकों का उपयोग करके, कच्चे नंबरों के एक सेट को सूचनात्मक, शैक्षिक अंतर्दृष्टि में परिवर्तित किया जा सकता है जो निर्णय लेने और विचारशील प्रबंधन को संचालित करता है।

हाइलाइट्स

• डेटा एनालिटिक्स उस जानकारी के बारे में निष्कर्ष निकालने के लिए कच्चे डेटा का विश्लेषण करने का विज्ञान है।

• डेटा एनालिटिक्स के विभिन्न तरीकों में यह देखना शामिल है कि क्या हुआ (वर्णनात्मक विश्लेषण), कुछ क्यों हुआ (डायग्नोस्टिक एनालिटिक्स), क्या होने वाला है (भविष्य कहनेवाला विश्लेषण), या आगे क्या किया जाना चाहिए (प्रिस्क्रिपटिव एनालिटिक्स)।

• डेटा एनालिटिक्स किसी व्यवसाय को अपने प्रदर्शन को अनुकूलित करने, अधिक कुशलता से प्रदर्शन करने, लाभ को अधिकतम करने या रणनीतिक रूप से निर्देशित निर्णय लेने में मदद करता है।

• डेटा एनालिटिक्स की तकनीकों और प्रक्रियाओं को यांत्रिक प्रक्रियाओं और एल्गोरिदम में स्वचालित किया गया है जो मानव उपभोग के लिए कच्चे डेटा पर काम करते हैं।

• डेटा एनालिटिक्स सबसे बड़े डेटा हेरफेर के लिए स्प्रेडशीट, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और रिपोर्टिंग टूल, डेटा माइनिंग प्रोग्राम या ओपन-सोर्स भाषाओं से लेकर कई तरह के सॉफ़्टवेयर टूल पर निर्भर करता है।

सामान्य प्रश्न

डेटा एनालिटिक्स क्यों महत्वपूर्ण है?

डेटा एनालिटिक्स महत्वपूर्ण है क्योंकि यह व्यवसायों को उनके प्रदर्शन को अनुकूलित करने में मदद करता है। इसे व्यवसाय मॉडल में लागू करने का मतलब है कि कंपनियां व्यवसाय करने के अधिक कुशल तरीकों की पहचान करके लागत कम करने में मदद कर सकती हैं। एक कंपनी बेहतर व्यावसायिक निर्णय लेने के लिए डेटा एनालिटिक्स का भी उपयोग कर सकती है और ग्राहकों के रुझान और संतुष्टि का विश्लेषण करने में मदद कर सकती है, जिससे नए और बेहतर उत्पाद और सेवाएं प्राप्त हो सकती हैं।

डेटा एनालिटिक्स के 4 प्रकार क्या हैं?

डेटा एनालिटिक्स को चार बुनियादी प्रकारों में विभाजित किया गया है। वर्णनात्मक विश्लेषण बताता है कि एक निश्चित अवधि में क्या हुआ है। डायग्नोस्टिक एनालिटिक्स इस बात पर अधिक ध्यान केंद्रित करता है कि कुछ क्यों हुआ। निकट भविष्य में क्या होने की संभावना है, इसके लिए भविष्य कहनेवाला विश्लेषण आगे बढ़ता है। अंत में, प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स कार्रवाई का एक तरीका सुझाता है।

डेटा एनालिटिक्स का उपयोग कौन कर रहा है?

डेटा एनालिटिक्स को कई क्षेत्रों द्वारा अपनाया गया है, जैसे कि यात्रा और आतिथ्य उद्योग, जहां बदलाव जल्दी हो सकते हैं। यह उद्योग ग्राहक डेटा एकत्र कर सकता है और यह पता लगा सकता है कि समस्याएं कहां हैं, यदि कोई हैं और उन्हें कैसे ठीक किया जाए। हेल्थकेयर एक अन्य क्षेत्र है जो उच्च मात्रा में संरचित और असंरचित डेटा के उपयोग को जोड़ता है और डेटा विश्लेषण त्वरित निर्णय लेने में मदद कर सकता है। इसी तरह, खुदरा उद्योग खरीदारों की लगातार बदलती मांगों को पूरा करने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा का उपयोग करता है।