डेटा विश्लेषण

डेटा एनालिटिक्स क्या है?

डेटा एनालिटिक्स का तात्पर्य दी गई जानकारी के बारे में निष्कर्ष निकालने के लिए कच्चे डेटा के विश्लेषण या निगरानी के विज्ञान से है। डेटा एनालिटिक्स की अधिकांश शामिल प्रक्रियाएं और तकनीक आजकल संबंधित मैकेनिकल एल्गोरिदम और प्रक्रियाओं में स्वचालित हैं जो उपभोक्ताओं द्वारा उपयोग किए जाने वाले कच्चे डेटा की एक श्रृंखला पर काम करने के लिए जाने जाते हैं।

डेटा एनालिटिक्स से संबंधित तकनीकें मेट्रिक्स और रुझानों को प्रकट करने में मदद कर सकती हैं जो अन्यथा दी गई जानकारी में खो सकती हैं। दी गई जानकारी का उपयोग समग्र रूप से बढ़ाने के बहाने प्रक्रियाओं को अनुकूलित करने के लिए किया जाता हैदक्षता प्रणाली या व्यवसाय का।

डेटा एनालिटिक्स की मूल बातें

डेटा एनालिटिक्स एक व्यापक शब्द है जो कई प्रकार के डेटा विश्लेषण और संबंधित तकनीकों को शामिल करने के लिए जाना जाता है। प्रक्रियाओं और व्यवसायों में सुधार के लिए अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए डेटा एनालिटिक्स तकनीकों की सहायता से किसी विशिष्ट प्रकार की जानकारी का प्रयोग किया जा सकता है।

उदाहरण के लिए,उत्पादन दिए गए वर्कलोड की बेहतर योजना बनाने के लिए डेटा का विश्लेषण करते समय कई मशीनों के लिए कंपनियां अक्सर डाउनटाइम, वर्क कतार और रनटाइम रिकॉर्ड करने के लिए जानी जाती हैं। यह व्यवसाय के मालिकों को यह सुनिश्चित करने में सक्षम बनाता है कि मशीनें अपनी संबंधित चरम क्षमताओं तक पहुंचने के लिए कुशलता से काम कर रही हैं।

डेटा एनालिटिक्स दी गई उत्पादन प्रक्रिया में बाधाओं को इंगित करने के अलावा और भी बहुत कुछ करने में सक्षम है। उदाहरण के लिए, जुआ कंपनियों को संबंधित खिलाड़ियों के लिए इनाम कार्यक्रम निर्धारित करने के लिए डेटा एनालिटिक्स का उपयोग करने के लिए जाना जाता है। यह तकनीक अधिकांश खिलाड़ियों को दिए गए खेल में काफी सक्रिय रखने में मदद करती है। साथ ही, सामग्री कंपनियां उपयोगकर्ताओं को एक और क्लिक या अन्य दृश्य प्राप्त करने के लिए मौजूदा सामग्री को देखने, क्लिक करने या फिर से व्यवस्थित करने के लिए उन्नत डेटा एनालिटिक्स का उपयोग करने के लिए जानी जाती हैं।

डेटा एनालिटिक्स में शामिल कदम

डेटा एनालिटिक्स के उपयोग की प्रक्रिया में शामिल कुछ महत्वपूर्ण कदम हैं:

• मौजूदा डेटा आवश्यकताओं का निर्धारण या डेटा का समूहीकरण कैसे किया जाता है। डेटा को अलग किया जा सकता हैआधार जनसांख्यिकीय, आयु, लिंग,आय, और भी बहुत कुछ।

• अगले चरण में डेटा एकत्र करने की प्रक्रिया शामिल है। इसे कई तरीकों से या ऑनलाइन स्रोतों, कंप्यूटरों, कैमरों और अन्य जैसे विभिन्न स्रोतों से लागू किया जा सकता है।

• डेटा संग्रह पर, प्रभावी डेटा विश्लेषण के लिए डेटा को व्यवस्थित करने की उम्मीद है। डेटा का संगठन एक उचित स्प्रेडशीट या किसी अन्य सॉफ़्टवेयर समाधान की सहायता से होने के लिए जाना जाता हैप्रस्ताव सांख्यिकीय डेटा और उसके संगठन तक पहुंच।

• विश्लेषण से पहले, मौजूदा डेटा को साफ किया जाता है। यह सुनिश्चित करता है कि कोई त्रुटि या दोहराव नहीं है। दिया गया कदम डेटा विश्लेषकों को गहन विश्लेषण के लिए डेटा भेजे जाने से पहले किसी भी त्रुटि को दूर करने में मदद करता है।

डेटा एनालिटिक्स महत्वपूर्ण होता है क्योंकि यह व्यवसायों को संबंधित प्रदर्शन को अनुकूलित करने में मदद करता है। इसके अलावा, व्यवसाय व्यवसाय संचालन को क्रियान्वित करने के अधिक कुशल तरीकों के साथ-साथ समग्र लागत को कम करने की आशा कर सकते हैं।