বিশ্লেষণ মানে কি?
বিশ্লেষণ হল একটি thermo- যা মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি এবং জ্ঞাত সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য ডেটা সংগ্রহ, বিশ্লেষণ এবং ব্যাখ্যা করার প্রক্রিয়াকে বোঝায়। এটি একটি বিশাল ক্ষেত্র যা গণিত, পরিসংখ্যান, কম্পিউটিং এবং ডেটা সায়েন্সের মতো অনেকগুলি শাখাকে বিস্তৃত করে।
বিশ্লেষণের লক্ষ্য হ'ল ডেটাতে অর্থপূর্ণ নিদর্শনগুলি উন্মোচন করা এবং সেগুলিকে স্পষ্টভাবে এবং সংক্ষিপ্তভাবে যোগাযোগ করা যাতে সেগুলি প্রক্রিয়া এবং ফলাফলগুলিকে উন্নত করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। এটি ব্যবসা, স্বাস্থ্যসেবা, অর্থ, বিপণন এবং সরকার সহ অনেক ক্ষেত্রে ব্যবহৃত হয়।
বর্ণনামূলক, ভবিষ্যদ্বাণীমূলক এবং প্রেসক্রিপটিভ সহ বিভিন্ন ধরণের বিশ্লেষণ রয়েছে। বর্ণনামূলক বিশ্লেষণগুলি অতীতে কী ঘটেছে তা বর্ণনা করতে ব্যবহৃত হয়, যখন ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণগুলি ভবিষ্যতে কী ঘটতে পারে তা অনুমান করতে ব্যবহৃত হয়। তথ্য ও বিশ্লেষণের উপর ভিত্তি করে নির্দিষ্ট কর্মের সুপারিশ করতে প্রেসক্রিপটিভ অ্যানালিটিক্স ব্যবহার করা হয়।
অ্যানালিটিক্স টুলস এবং কৌশলগুলি ক্রমাগত বিকশিত হচ্ছে, অনেক কোম্পানি এবং সংস্থা উন্নত প্রযুক্তি যেমন কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, মেশিন লার্নিং এবং আরও বেশি মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি অর্জনের জন্য বড় ডেটাতে বিনিয়োগ করছে৷ যাইহোক, এটি মনে রাখা গুরুত্বপূর্ণ যে বিশ্লেষণের সাফল্য শুধুমাত্র ব্যবহৃত সরঞ্জামগুলির উপর নির্ভর করে না, তবে সংগৃহীত ডেটার গুণমান এবং বিশ্লেষকদের সঠিকভাবে এবং প্রাসঙ্গিকভাবে ব্যাখ্যা করার ক্ষমতার উপরও নির্ভর করে।
ডেটা বিশ্লেষণের ধরন
চারটি প্রধান ধরণের ডেটা বিশ্লেষণ রয়েছে: বর্ণনামূলক, ডায়গনিস্টিক, ভবিষ্যদ্বাণীমূলক এবং প্রেসক্রিপটিভ। প্রতিটি ধরণের ডেটা বিশ্লেষণের একটি নির্দিষ্ট লক্ষ্য থাকে এবং এটি অর্জনের জন্য বিভিন্ন কৌশল ব্যবহার করে।
বর্ণনামূলক বিশ্লেষণ
বর্ণনামূলক বিশ্লেষণ হল সবচেয়ে মৌলিক ধরনের তথ্য বিশ্লেষণ। এটি অতীতে কী ঘটেছে তা বোঝার জন্য উপলব্ধ ডেটা তথ্যের সংক্ষিপ্তকরণের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে। বর্ণনামূলক বিশ্লেষণ কৌশলগুলির মধ্যে চার্ট, সারণী এবং পরিসংখ্যানগত পরিমাপ যেমন গড়, মধ্যমা এবং মানক বিচ্যুতি অন্তর্ভুক্ত। বর্ণনামূলক বিশ্লেষণ "কি হয়েছে?" এর মতো প্রশ্নের উত্তর দিতে ব্যবহৃত হয়। এবং "আমাদের গ্রাহক কারা?"
ডায়গনিস্টিক বিশ্লেষণ
ডায়গনিস্টিক বিশ্লেষণ কেন কিছু ঘটেছে তা বোঝার উপর ফোকাস করে। এটি ডেটাতে প্যাটার্ন সনাক্ত করতে এবং একটি প্রদত্ত ফলাফলের কারণ নির্ধারণ করতে পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণ কৌশল ব্যবহার করে। "কেন গত ত্রৈমাসিকে বিক্রি কমেছে?" এর মতো প্রশ্নের উত্তর দিতে ডায়াগনস্টিক অ্যানালিটিক্স ব্যবহার করা হয় এবং "গ্রাহকের অভিযোগের কারণ কি?"
আনুমানিক বিশ্লেষণ
ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ ভবিষ্যতে কী ঘটতে পারে তা অনুমান করতে পরিসংখ্যানগত মডেলিং কৌশল ব্যবহার করে। এটি প্রবণতা এবং নিদর্শনগুলি সনাক্ত করতে ঐতিহাসিক ডেটা ব্যবহার করে যা ভবিষ্যতের ঘটনা সম্পর্কে ভবিষ্যদ্বাণী করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। "একজন গ্রাহক তাদের সাবস্ক্রিপশন বাতিল করার কতটা সম্ভাবনা আছে?" এর মতো প্রশ্নের উত্তর দিতে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ ব্যবহার করা হয়। এবং "পরবর্তী ত্রৈমাসিকের জন্য বিক্রয় পূর্বাভাস কি?"।
প্রেসক্রিপটিভ অ্যানালিটিক্স
প্রেসক্রিপটিভ অ্যানালিটিক্স হল সবচেয়ে উন্নত ধরনের ডেটা অ্যানালিটিক্স। এটি পরিসংখ্যানগত মডেলিং কৌশল ব্যবহার করে এমন পদক্ষেপের সুপারিশ করে যা একটি প্রদত্ত ফলাফল অর্জনের জন্য নেওয়া যেতে পারে। "বিক্রয় বাড়ানোর জন্য সর্বোত্তম বিপণন কৌশল কী?" এর মতো প্রশ্নের উত্তর দিতে প্রেসক্রিপটিভ অ্যানালিটিক্স ব্যবহার করা হয়। এবং "লাভ বাড়ানোর জন্য সর্বোত্তম মূল্য কি?"।
ডেটা বিশ্লেষণ প্রক্রিয়া
ডেটা বিশ্লেষণ প্রক্রিয়া হল এমন একটি ধাপের সেট যার লক্ষ্য একটি ডেটা সেট থেকে প্রাসঙ্গিক তথ্য বের করা। এই প্রক্রিয়াটি চারটি প্রধান ধাপে বিভক্ত করা যেতে পারে: ডেটা সংগ্রহ, ডেটা পরিষ্কার, ডেটা ব্যবস্থাপনা এবং ডেটা বিশ্লেষণ।
ডেটা সংগ্রহ ডেটা বিশ্লেষণ প্রক্রিয়ার প্রথম ধাপ। এই ধাপে বিভিন্ন উৎস থেকে তথ্য সংগ্রহ করা হয়। এই উত্সগুলি তথ্য সিস্টেম, ফর্ম, জরিপ, অন্যদের মধ্যে হতে পারে। বিশ্লেষণটি কার্যকর হওয়ার জন্য সংগৃহীত তথ্য প্রাসঙ্গিক এবং নির্ভুল হওয়া গুরুত্বপূর্ণ।
ডেটা ক্লিনিং হল ডেটা অ্যানালাইসিস প্রক্রিয়ার দ্বিতীয় ধাপ। এই ধাপে, সংগৃহীত ডেটা সঠিক এবং সামঞ্জস্যপূর্ণ কিনা তা নিশ্চিত করার জন্য যাচাই করা হয় এবং সংশোধন করা হয়। বিশ্লেষণ সঠিক এবং নির্ভরযোগ্য তথ্যের উপর ভিত্তি করে নিশ্চিত করার জন্য ডেটা পরিষ্কার করা অপরিহার্য।
ডেটা ম্যানেজমেন্ট হল ডেটা বিশ্লেষণ প্রক্রিয়ার তৃতীয় ধাপ। এই ধাপে, ডেটা সংগঠিত এবং সংরক্ষণ করা হয় যাতে এটি সহজেই অ্যাক্সেস করা যায় এবং বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহার করা যায়। এটি গুরুত্বপূর্ণ যে ডেটা নিরাপদে সংরক্ষণ করা হয় এবং শুধুমাত্র অনুমোদিত ব্যক্তিদের ডেটাতে অ্যাক্সেস থাকে।
ডেটা বিশ্লেষণ হল ডেটা বিশ্লেষণ প্রক্রিয়ার চতুর্থ এবং চূড়ান্ত ধাপ। এই ধাপে, প্রাসঙ্গিক তথ্য বের করার জন্য ডেটা বিশ্লেষণ করা হয়। বিভিন্ন তথ্য বিশ্লেষণ কৌশল রয়েছে, যেমন বর্ণনামূলক পরিসংখ্যান, রিগ্রেশন বিশ্লেষণ, সময় সিরিজ বিশ্লেষণ ইত্যাদি। ডেটা বিশ্লেষণ কৌশলের পছন্দ বিশ্লেষণের উদ্দেশ্য এবং উপলব্ধ ডেটার উপর নির্ভর করে।
টুলস এবং টেকনিক
অ্যানালিটিক্সে ব্যবহৃত বিভিন্ন সরঞ্জাম এবং কৌশল রয়েছে, যার প্রত্যেকটির নিজস্ব উদ্দেশ্য এবং প্রয়োগ রয়েছে। প্রধান সরঞ্জামগুলির মধ্যে, আর দাঁড়িয়েছে, একটি প্রোগ্রামিং ভাষা যা ডেটা বিশ্লেষণ এবং পরিসংখ্যানগত মডেলগুলির বিকাশের জন্য ব্যবহৃত হয়। R-এর সাহায্যে ডেটা ম্যানিপুলেশন, গ্রাফিং, পরিসংখ্যানগত মডেলিং এবং মেশিন লার্নিং-এর মতো বিভিন্ন অপারেশন করা সম্ভব।
R-এর পাশাপাশি, অ্যানালিটিক্সে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত আরেকটি টুল হল SQL, একটি স্ট্রাকচার্ড কোয়েরি ল্যাঙ্গুয়েজ যা রিলেশনাল ডাটাবেস অ্যাক্সেস এবং ম্যানিপুলেট করতে ব্যবহৃত হয়। এসকিউএল-এর মাধ্যমে, রিপোর্ট এবং ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন তৈরির অনুমতি দেওয়ার পাশাপাশি ডাটাবেসে ডেটা নির্বাচন করা, সন্নিবেশ করা, আপডেট করা এবং মুছে ফেলার মতো কাজ করা সম্ভব।
অ্যানালিটিক্সে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত আরেকটি প্রোগ্রামিং ভাষা হল পাইথন, যেটিতে ডাটা বিশ্লেষণের লক্ষ্যে বেশ কয়েকটি লাইব্রেরি রয়েছে, যেমন পান্ডাস, নম্পি এবং স্কিট-লার্ন। পাইথনের সাহায্যে, আপনি ডেটা ম্যানিপুলেশন, গ্রাফিং, পরিসংখ্যান মডেলিং এবং মেশিন লার্নিং এর মতো বিভিন্ন ধরনের অপারেশন করতে পারেন।
প্রোগ্রামিং টুল ছাড়াও, অ্যানালিটিক্সে বেশ কিছু কৌশল ব্যবহার করা হয়, যেমন ডেটা ভবিষ্যদ্বাণী এবং শ্রেণীবদ্ধ করার জন্য মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করা, অন্তর্দৃষ্টিগুলি অন্বেষণ এবং যোগাযোগের জন্য ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন কৌশল ব্যবহার করা এবং অনুসন্ধানমূলক বিশ্লেষণ কৌশল ব্যবহার করা। প্যাটার্ন এবং প্রবণতা সনাক্ত করতে ডেটা তথ্য
বিশ্লেষণে ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশনের গুরুত্ব তুলে ধরা গুরুত্বপূর্ণ। ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন হল একটি কৌশল যা তথ্যকে একটি পরিষ্কার এবং উদ্দেশ্যমূলকভাবে উপস্থাপন করতে ব্যবহৃত হয়, যা ব্যবহারকারীদের আরও সহজে এবং দক্ষতার সাথে ডেটা বুঝতে এবং ব্যাখ্যা করতে দেয়। এখানে বেশ কিছু ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন টুল উপলব্ধ রয়েছে, যেমন টেবল, পাওয়ার বিআই এবং কিউলিকভিউ। এই সরঞ্জামগুলির সাহায্যে, আপনি ইন্টারেক্টিভ এবং গতিশীল ভিজ্যুয়ালাইজেশন তৈরি করতে পারেন যা আপনাকে আরও দক্ষতার সাথে ডেটা অন্বেষণ এবং বিশ্লেষণ করতে দেয়।
তথ্য বিশ্লেষণ অ্যাপ্লিকেশন
ডেটা অ্যানালিটিক্স এমন একটি ক্ষেত্র যা ব্যবসা থেকে শুরু করে স্বাস্থ্যসেবা, খেলাধুলা এবং উত্পাদন পর্যন্ত অনেক শিল্পে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়েছে। বড় ডেটা সেট থেকে মূল্যবান তথ্য আহরণের লক্ষ্যে, ডেটা বিশ্লেষণ কৌশলগত সিদ্ধান্ত গ্রহণ এবং প্রক্রিয়া উন্নতির জন্য একটি শক্তিশালী হাতিয়ার হিসেবে প্রমাণিত হয়েছে।
ব্যবসা এবং বিপণন
ব্যবসা এবং বিপণন খাতে, উপাত্ত বিশ্লেষণ ব্যাপকভাবে ভোক্তাদের আচরণ বোঝার জন্য, বাজারের প্রবণতা সনাক্ত করতে এবং বিপণন প্রচারণার দক্ষতা উন্নত করতে ব্যবহৃত হয়। ডেটা বিশ্লেষণের মাধ্যমে, কোন মার্কেটিং চ্যানেলগুলি সবচেয়ে কার্যকর, কোন পণ্যগুলি সবচেয়ে জনপ্রিয় এবং কোন ভোক্তাদের পছন্দ তা চিহ্নিত করা সম্ভব৷
খুচরা এবং বিক্রয়
খুচরা এবং বিক্রয়ে, তথ্য বিশ্লেষণগুলি ক্রিয়াকলাপের দক্ষতা উন্নত করতে ব্যবহার করা হয়, ইনভেন্টরি পরিচালনা থেকে পূর্বাভাস চাহিদা পর্যন্ত। ডেটা বিশ্লেষণের মাধ্যমে, কোন পণ্যের টার্নওভার কম, কোনটি সবচেয়ে বেশি চাহিদার সময়কাল এবং কোনটি ভোক্তাদের পছন্দ তা চিহ্নিত করা সম্ভব।
স্বাস্থ্য সেবা
স্বাস্থ্যসেবাতে, ডেটা বিশ্লেষণ ব্যবহার করা হয় যত্নের মান উন্নত করতে, রোগের ধরণ সনাক্ত করতে এবং চিকিত্সার দক্ষতা উন্নত করতে। ডেটা বিশ্লেষণের মাধ্যমে, কোন চিকিৎসাগুলি সবচেয়ে কার্যকর, নির্দিষ্ট রোগের ঝুঁকির কারণগুলি এবং নির্দিষ্ট অঞ্চলে স্বাস্থ্যের প্রবণতাগুলি কী কী তা সনাক্ত করা সম্ভব।
ই-কমার্স
ই-কমার্সে, ডেটা বিশ্লেষণ ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা উন্নত করতে, কেনার ধরণ সনাক্ত করতে এবং ক্রিয়াকলাপের দক্ষতা উন্নত করতে ব্যবহৃত হয়। ডেটা বিশ্লেষণের মাধ্যমে, কোন পণ্যগুলি সর্বাধিক জনপ্রিয়, কোনটি ভোক্তাদের পছন্দ এবং কোনটি সর্বাধিক চাহিদার সময়কাল তা সনাক্ত করা সম্ভব।
ক্রীড়া
খেলাধুলায়, ক্রীড়াবিদদের কর্মক্ষমতা উন্নত করতে, খেলার ধরণ সনাক্ত করতে এবং দলের দক্ষতা উন্নত করতে ডেটা বিশ্লেষণ ব্যবহার করা হয়। তথ্য বিশ্লেষণের মাধ্যমে, ক্রীড়াবিদদের ক্ষমতা কী, সবচেয়ে কার্যকর কৌশল কী এবং নির্দিষ্ট প্রতিযোগিতায় পারফরম্যান্সের প্রবণতা কী তা চিহ্নিত করা সম্ভব।
উত্পাদন
উত্পাদনে, ডেটা বিশ্লেষণ প্রক্রিয়া দক্ষতা উন্নত করতে, উত্পাদনের ধরণগুলি সনাক্ত করতে এবং উত্পাদন ব্যয় হ্রাস করতে ব্যবহৃত হয়। তথ্য বিশ্লেষণের মাধ্যমে, কোনটি প্রক্রিয়াটির সবচেয়ে বেশি সময়সাপেক্ষ পর্যায়, কোনটি উৎপাদনের প্রতিবন্ধকতা এবং কোনটি পণ্যের গুণমানের প্রবণতা তা সনাক্ত করা সম্ভব।
