ડેટા એનાલિટિક્સ

ડેટા એનાલિટિક્સ શું છે?

ડેટા એનાલિટિક્સ એ આપેલ માહિતી વિશેના તારણો પર આવવા માટે કાચા ડેટાનું વિશ્લેષણ અથવા દેખરેખ રાખવાનું વિજ્ઞાન સૂચવે છે. ડેટા એનાલિટિક્સની મોટાભાગની સંકળાયેલી પ્રક્રિયાઓ અને તકનીકો આજકાલ સંબંધિત મિકેનિકલ અલ્ગોરિધમ્સ અને પ્રક્રિયાઓમાં સ્વયંસંચાલિત છે જે ગ્રાહકો દ્વારા ઉપયોગમાં લેવાતા કાચા ડેટાની આપેલ શ્રેણી પર કામ કરવા માટે જાણીતી છે.

ડેટા એનાલિટિક્સ સંબંધિત તકનીકો મેટ્રિક્સ અને વલણોને જાહેર કરવામાં મદદ કરી શકે છે જે અન્યથા આપેલ માહિતીના સમૂહમાં ખોવાઈ શકે છે. આપેલ માહિતીનો ઉપયોગ પછી એકંદર વધારવાના બહાને પ્રક્રિયાઓને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવા માટે કરવામાં આવે છેકાર્યક્ષમતા સિસ્ટમ અથવા વ્યવસાયની.

ડેટા ઍનલિટિક્સની મૂળભૂત બાબતો

ડેટા એનાલિટિક્સ એ એક વ્યાપક શબ્દ છે જે વિવિધ પ્રકારના ડેટા વિશ્લેષણ અને સંબંધિત તકનીકોનો સમાવેશ કરવા માટે જાણીતું છે. પ્રક્રિયાઓ અને વ્યવસાયોને સુધારવા માટે આંતરદૃષ્ટિ મેળવવા માટે ડેટા એનાલિટિક્સ તકનીકોની મદદથી કોઈપણ ચોક્કસ પ્રકારની માહિતીનો ઉપયોગ કરી શકાય છે.

દાખલા તરીકે, ધઉત્પાદન આપેલ વર્કલોડના વધુ સારી રીતે આયોજન માટે ડેટાનું વિશ્લેષણ કરતી વખતે ત્યાંની કંપનીઓ ઘણી વખત ડાઉનટાઇમ, વર્ક કતાર અને બહુવિધ મશીનો માટે રનટાઇમ રેકોર્ડ કરવા માટે જાણીતી છે. આનાથી વ્યાપાર માલિકો તેમની સંબંધિત ટોચની ક્ષમતા સુધી પહોંચવા માટે મશીનો કાર્યક્ષમ રીતે કાર્યરત છે તેની ખાતરી કરવામાં સક્ષમ બનાવે છે.

ડેટા એનાલિટિક્સ આપેલ ઉત્પાદન પ્રક્રિયામાં માત્ર અડચણો દર્શાવવા કરતાં ઘણું બધું કરવા સક્ષમ છે. દાખલા તરીકે, જુગારની કંપનીઓ સંબંધિત ખેલાડીઓ માટે પુરસ્કારનું સમયપત્રક સેટ કરવા માટે ડેટા એનાલિટિક્સનો ઉપયોગ કરવા માટે જાણીતી છે. આ ટેકનિક આપેલ રમતમાં મોટાભાગના ખેલાડીઓને સક્રિય રાખવામાં મદદ કરે છે. તે જ સમયે, સામગ્રી કંપનીઓ વપરાશકર્તાઓને અન્ય ક્લિક અથવા અન્ય દૃશ્ય મેળવવા માટે વર્તમાન સામગ્રીને જોવા, ક્લિક કરવા અથવા ફરીથી ગોઠવવા માટે અદ્યતન ડેટા એનાલિટિક્સનો ઉપયોગ કરવા માટે જાણીતી છે.

ડેટા ઍનલિટિક્સમાં પગલાં સામેલ છે

ડેટા એનાલિટિક્સનો ઉપયોગ દર્શાવતી પ્રક્રિયામાં સામેલ કેટલાક મહત્વપૂર્ણ પગલાઓ છે:

• વર્તમાન ડેટા જરૂરિયાતો અથવા ડેટાનું જૂથ કેવી રીતે કરવામાં આવે છે તે નક્કી કરવું. પર ડેટા અલગ કરી શકાય છેઆધાર વસ્તી વિષયક, ઉંમર, લિંગ,આવક, અને તેથી વધુ.

• આગળના પગલામાં ડેટા એકત્રિત કરવાની પ્રક્રિયાનો સમાવેશ થાય છે. આને બહુવિધ રીતે અથવા ઓનલાઈન સ્ત્રોતો, કોમ્પ્યુટર, કેમેરા અને અન્ય જેવા વિવિધ સ્ત્રોતોમાંથી લાગુ કરી શકાય છે.

• ડેટા એકત્ર કર્યા પછી, ડેટાને અસરકારક ડેટા વિશ્લેષણ માટે ગોઠવવામાં આવે તેવી અપેક્ષા છે. માહિતીનું સંગઠન યોગ્ય સ્પ્રેડશીટ અથવા અન્ય સોફ્ટવેર સોલ્યુશનની મદદથી થાય છેઓફર કરે છે આંકડાકીય માહિતી અને તેની સંસ્થાની ઍક્સેસ.

• વિશ્લેષણ પહેલાં, હાલના ડેટાને સાફ કરવામાં આવે છે. આ ખાતરી કરે છે કે ત્યાં કોઈ ભૂલ અથવા ડુપ્લિકેશન નથી. આપેલ પગલું ઊંડાણપૂર્વક વિશ્લેષણ માટે ડેટા વિશ્લેષકોને ડેટા મોકલવામાં આવે તે પહેલાં કોઈપણ ભૂલને દૂર કરવામાં મદદ કરે છે.

ડેટા એનાલિટિક્સ મહત્વપૂર્ણ છે કારણ કે તે વ્યવસાયોને સંબંધિત પ્રદર્શનને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવામાં મદદ કરે છે. તદુપરાંત, વ્યવસાયો વ્યવસાયિક કામગીરી ચલાવવાની વધુ કાર્યક્ષમ રીતો પર આવીને એકંદર ખર્ચમાં ઘટાડો કરવા માટે આગળ જોઈ શકે છે.