डेटा विश्लेषण क्या है और यह महत्वपूर्ण क्यों है?

दुनिया अधिक से अधिक डेटा-चालित होती जा रही है, जिसके साथ काम करने के लिए अंतहीन मात्रा में डेटा उपलब्ध है। Google और Microsoft जैसी बड़ी कंपनियां निर्णय लेने के लिए डेटा का उपयोग करती हैं, लेकिन वे अकेली नहीं हैं।

क्या यह महत्वपूर्ण है? बिल्कुल!

डेटा विश्लेषण का उपयोग छोटे व्यवसायों, खुदरा कंपनियों, चिकित्सा में और यहां तक कि खेल की दुनिया में भी किया जाता है। यह एक सार्वभौमिक भाषा है और पहले से कहीं अधिक महत्वपूर्ण है। यह एक उन्नत अवधारणा की तरह लगता है लेकिन डेटा विश्लेषण वास्तव में केवल कुछ ही विचार हैं जिन्हें व्यवहार में लाया जाता है।

डेटा विश्लेषण क्या है?

डेटा विश्लेषण उपयोगी जानकारी की खोज के लिए विश्लेषणात्मक या सांख्यिकीय उपकरणों का उपयोग करके डेटा का मूल्यांकन करने की प्रक्रिया है। इनमें से कुछ उपकरण प्रोग्रामिंग भाषाएं हैं जैसे आर या पायथन। Microsoft Excel डेटा एनालिटिक्स की दुनिया में भी लोकप्रिय है .

एक बार जब इन उपकरणों का उपयोग करके डेटा एकत्र और क्रमबद्ध किया जाता है, तो निर्णय लेने के लिए परिणामों की व्याख्या की जाती है। अंतिम परिणाम सारांश के रूप में, या चार्ट या ग्राफ़ जैसे दृश्य के रूप में वितरित किए जा सकते हैं।

आँकड़ों को दृश्य रूप में प्रस्तुत करने की प्रक्रिया कहलाती है डेटा विज़ुअलाइज़ेशन . डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल काम को आसान बनाते हैं। झांकी या माइक्रोसॉफ्ट पावर बीआई जैसे कार्यक्रम आपको कई दृश्य प्रदान करते हैं जो डेटा को जीवंत कर सकते हैं।

डेटा माइनिंग, टेक्स्ट एनालिटिक्स और बिजनेस इंटेलिजेंस सहित कई डेटा विश्लेषण विधियां हैं।

डेटा विश्लेषण कैसे किया जाता है?

छवि क्रेडिट: फेथी / जमा तस्वीरें

डेटा विश्लेषण एक बड़ा विषय है और इसमें इनमें से कुछ चरण शामिल हो सकते हैं:

उद्देश्यों को परिभाषित करना: कुछ स्पष्ट रूप से परिभाषित उद्देश्यों को रेखांकित करके प्रारंभ करें। डेटा से सर्वोत्तम परिणाम प्राप्त करने के लिए, उद्देश्य स्पष्ट होना चाहिए।
प्रश्न प्रस्तुत करना: उन प्रश्नों को चित्रित करें जिनका आप डेटा द्वारा उत्तर देना चाहते हैं। उदाहरण के लिए, क्या लाल स्पोर्ट्स कारें दूसरों की तुलना में अधिक बार दुर्घटनाओं का शिकार होती हैं? पता लगाएँ कि कौन से डेटा विश्लेषण उपकरण आपके प्रश्न के लिए सर्वोत्तम परिणाम प्राप्त करेंगे।
आंकड़ा संग्रहण: डेटा एकत्र करें जो प्रश्नों के उत्तर देने के लिए उपयोगी हो। इस उदाहरण में, डेटा डीएमवी या पुलिस दुर्घटना रिपोर्ट, बीमा दावों और अस्पताल में भर्ती विवरण जैसे विभिन्न स्रोतों से एकत्र किया जा सकता है।
डेटा स्क्रबिंग: कच्चे डेटा को कई अलग-अलग स्वरूपों में एकत्र किया जा सकता है, जिसमें बहुत सारे जंक वैल्यू और अव्यवस्था होती है। डेटा को साफ और परिवर्तित किया जाता है ताकि डेटा विश्लेषण उपकरण इसे आयात कर सकें। यह कोई ग्लैमरस कदम नहीं है लेकिन यह बहुत महत्वपूर्ण है।
डेटा विश्लेषण: इस नए स्वच्छ डेटा को डेटा विश्लेषण टूल में आयात करें। ये उपकरण आपको डेटा का पता लगाने, पैटर्न खोजने और क्या-अगर सवालों के जवाब देने की अनुमति देते हैं। यह अदायगी है, यहीं पर आपको परिणाम मिलते हैं!
निष्कर्ष निकालना और भविष्यवाणियां करना: अपने डेटा से निष्कर्ष निकालें। सही परिणाम प्राप्त करने के लिए इन निष्कर्षों को एक रिपोर्ट, दृश्य या दोनों में संक्षेपित किया जा सकता है।

आइए डेटा विश्लेषण में उपयोग की जाने वाली कुछ अवधारणाओं में थोड़ी गहराई से खुदाई करें।

डेटा खनन

छवि क्रेडिट: फिलिप पुट/ फ़्लिकर

यह सहायक क्या समर्थित नहीं हो सकता है

डेटा माइनिंग, आंकड़ों, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग का उपयोग करके बड़े डेटा सेट में पैटर्न खोजने के लिए डेटा विश्लेषण की एक विधि है। लक्ष्य डेटा को व्यावसायिक निर्णयों में बदलना है।

आप डेटा माइनिंग के साथ क्या कर सकते हैं? आप आउटलेर्स की पहचान करने और उन्हें निर्णय लेने से बाहर करने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा संसाधित कर सकते हैं। व्यवसाय ग्राहक खरीदारी की आदतें सीख सकते हैं, या डेटा के भीतर पहले से अज्ञात समूहों को खोजने के लिए क्लस्टरिंग का उपयोग कर सकते हैं।

यदि आप ईमेल का उपयोग करते हैं, तो आप अपने मेलबॉक्स को सॉर्ट करने के लिए डेटा माइनिंग का एक और उदाहरण देखते हैं। आउटलुक या जीमेल जैसे ईमेल ऐप इसका इस्तेमाल आपके ईमेल को 'स्पैम' या 'स्पैम नहीं' के रूप में वर्गीकृत करने के लिए करते हैं।

टेक्स्ट एनालिटिक्स

छवि क्रेडिट: मार्क_स्मिथ/ फ़्लिकर

डेटा केवल संख्याओं तक ही सीमित नहीं है, जानकारी टेक्स्ट जानकारी से भी आ सकती है।

टेक्स्ट एनालिटिक्स टेक्स्ट से उपयोगी जानकारी खोजने की प्रक्रिया है। आप कच्चे पाठ को संसाधित करके, डेटा विश्लेषण टूल द्वारा इसे पठनीय बनाकर और परिणाम और पैटर्न ढूंढकर ऐसा करते हैं। इसे टेक्स्ट माइनिंग के रूप में भी जाना जाता है।

एक्सेल इसके साथ बहुत अच्छा काम करता है। एक्सेल में टेक्स्ट के साथ काम करने के लिए कई फॉर्मूले हैं जो डेटा के साथ काम करने के लिए जाने पर आपका समय बचा सकते हैं।

टेक्स्ट माइनिंग वेब, डेटाबेस या फाइल सिस्टम से भी जानकारी एकत्र कर सकता है। आप इस पाठ जानकारी के साथ क्या कर सकते हैं? पैटर्न खोजने के लिए आप ईमेल पते और फ़ोन नंबर आयात कर सकते हैं। आप किसी दस्तावेज़ में शब्दों की बारंबारता भी पा सकते हैं।

व्यापारिक सूचना

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व्यावसायिक बुद्धिमत्ता डेटा को व्यावसायिक निर्णय लेने के लिए उपयोग की जाने वाली बुद्धिमत्ता में बदल देती है। इसका उपयोग किसी संगठन के रणनीतिक और सामरिक निर्णय लेने में किया जा सकता है। यह कंपनियों को एकत्रित डेटा से रुझानों की जांच करने और इससे अंतर्दृष्टि प्राप्त करने का एक तरीका प्रदान करता है।

व्यावसायिक बुद्धि का प्रयोग बहुत सी चीजों के लिए किया जाता है:

उत्पाद प्लेसमेंट और मूल्य निर्धारण के बारे में निर्णय लें
उत्पाद के लिए नए बाजारों की पहचान करें
अधिक पैसा कमाने वाले बजट और पूर्वानुमान बनाएं
किसी निश्चित उत्पाद की मांग का पता लगाने के लिए दृश्य उपकरण जैसे हीट मैप, पिवट टेबल और भौगोलिक मानचित्रण का उपयोग करें

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन

छवि क्रेडिट: प्रेसमास्टर/ जमा तस्वीरें

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन डेटा का दृश्य प्रतिनिधित्व है। डेटा को टेबल या डेटाबेस में प्रस्तुत करने के बजाय, आप इसे चार्ट और ग्राफ़ में प्रस्तुत करते हैं। यह जटिल डेटा को और अधिक समझने योग्य बनाता है, जिसका उल्लेख करना आसान नहीं है।

आपके द्वारा उपयोग किए जाने वाले एप्लिकेशन (जिसे 'इंटरनेट ऑफ थिंग्स' के रूप में भी जाना जाता है) द्वारा डेटा की बढ़ती मात्रा उत्पन्न की जा रही है। डेटा की मात्रा (जिसे 'बड़ा डेटा' कहा जाता है) काफी विशाल है। डेटा विज़ुअलाइज़ेशन लाखों डेटा बिंदुओं को सरल विज़ुअल में बदल सकता है जिससे इसे समझना आसान हो जाता है।

डेटा को विज़ुअलाइज़ करने के कई तरीके हैं:

झांकी या Microsoft Power BI जैसे डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल का उपयोग करना
मानक एक्सेल ग्राफ और चार्ट
इंटरएक्टिव एक्सेल ग्राफ
वेब के लिए, जावास्क्रिप्ट का उपयोग करके बनाया गया D3.js जैसा टूल

NS Google डेटासेट का विज़ुअलाइज़ेशन यह इस बात का एक बड़ा उदाहरण है कि कैसे बड़ा डेटा निर्णय लेने की दृष्टि से मार्गदर्शन कर सकता है।

समीक्षा में डेटा विश्लेषण

उपयोगी जानकारी की खोज के लिए सांख्यिकीय उपकरणों के साथ डेटा का मूल्यांकन करने के लिए डेटा विश्लेषण का उपयोग किया जाता है। डेटा माइनिंग, टेक्स्ट एनालिटिक्स, बिजनेस इंटेलिजेंस, डेटा सेट के संयोजन और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन सहित विभिन्न तरीकों का उपयोग किया जाता है।

Microsoft Excel में Power Query उपकरण डेटा विश्लेषण के लिए विशेष रूप से सहायक है। यदि आप इससे परिचित होना चाहते हैं, तो अपनी पहली Microsoft Power Query स्क्रिप्ट बनाने के लिए हमारी मार्गदर्शिका पढ़ें।

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लेखक के बारे में एंथोनी ग्रांट(40 लेख प्रकाशित)

एंथनी ग्रांट प्रोग्रामिंग और सॉफ्टवेयर को कवर करने वाला एक स्वतंत्र लेखक है। वह प्रोग्रामिंग, एक्सेल, सॉफ्टवेयर और टेक्नोलॉजी में कंप्यूटर साइंस के प्रमुख हैं।

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