एनालिटिक्स का क्या मतलब है?
एनालिटिक्स एक है थर्मामीटरों जो मूल्यवान अंतर्दृष्टि और सूचित निर्णय लेने के लिए डेटा एकत्र करने, विश्लेषण करने और व्याख्या करने की प्रक्रिया को संदर्भित करता है। यह एक विशाल क्षेत्र है जो गणित, सांख्यिकी, कंप्यूटिंग और डेटा विज्ञान जैसे कई विषयों तक फैला हुआ है।
एनालिटिक्स का लक्ष्य डेटा में सार्थक पैटर्न को उजागर करना और उन्हें स्पष्ट और संक्षिप्त रूप से संप्रेषित करना है ताकि उनका उपयोग प्रक्रियाओं और परिणामों को बेहतर बनाने के लिए किया जा सके। इसका उपयोग व्यवसाय, स्वास्थ्य सेवा, वित्त, विपणन और सरकार सहित कई क्षेत्रों में किया जाता है।
विश्लेषणात्मकता कई प्रकार की होती है, जिनमें वर्णनात्मक, पूर्वानुमानात्मक और अनुदेशात्मक शामिल हैं। वर्णनात्मक विश्लेषण का उपयोग यह बताने के लिए किया जाता है कि अतीत में क्या हुआ था, जबकि भविष्य कहनेवाला विश्लेषण का उपयोग यह अनुमान लगाने के लिए किया जाता है कि भविष्य में क्या हो सकता है। डेटा और एनालिटिक्स के आधार पर विशिष्ट कार्यों की अनुशंसा करने के लिए प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स का उपयोग किया जाता है।
एनालिटिक्स उपकरण और तकनीकें लगातार विकसित हो रही हैं, कई कंपनियां और संगठन और भी अधिक मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता, मशीन लर्निंग और बड़े डेटा जैसी उन्नत तकनीकों में निवेश कर रहे हैं। हालाँकि, यह याद रखना महत्वपूर्ण है कि विश्लेषण की सफलता न केवल उपयोग किए गए उपकरणों पर निर्भर करती है, बल्कि एकत्र किए गए डेटा की गुणवत्ता और विश्लेषकों की उन्हें सटीक और प्रासंगिक रूप से व्याख्या करने की क्षमता पर भी निर्भर करती है।
डेटा विश्लेषण के प्रकार
डेटा विश्लेषण के चार मुख्य प्रकार हैं: वर्णनात्मक, नैदानिक, पूर्वानुमानात्मक और निर्देशात्मक। प्रत्येक प्रकार के डेटा विश्लेषण का एक विशिष्ट लक्ष्य होता है और इसे प्राप्त करने के लिए विभिन्न तकनीकों का उपयोग किया जाता है।
विवरणात्मक विश्लेषण
वर्णनात्मक विश्लेषण डेटा विश्लेषण का सबसे बुनियादी प्रकार है। यह अतीत में क्या हुआ था यह समझने के लिए उपलब्ध डेटा जानकारी को सारांशित करने पर केंद्रित है। वर्णनात्मक विश्लेषण तकनीकों में चार्ट, तालिकाएँ और माध्य, माध्यिका और मानक विचलन जैसे सांख्यिकीय उपाय शामिल हैं। वर्णनात्मक विश्लेषण का उपयोग "क्या हुआ?" जैसे प्रश्नों का उत्तर देने के लिए किया जाता है। और "हमारे ग्राहक कौन हैं?"
निदानात्मक विश्लेषण
नैदानिक विश्लेषण यह समझने पर केंद्रित है कि कुछ क्यों हुआ। यह डेटा में पैटर्न की पहचान करने और किसी दिए गए परिणाम के कारणों को निर्धारित करने के लिए सांख्यिकीय विश्लेषण तकनीकों का उपयोग करता है। डायग्नोस्टिक एनालिटिक्स का उपयोग "पिछली तिमाही में बिक्री क्यों गिरी?" जैसे सवालों के जवाब देने के लिए किया जाता है। और "ग्राहकों की शिकायतों का कारण क्या है?"
भविष्य बतानेवाला विश्लेषक
भविष्य में क्या हो सकता है इसकी भविष्यवाणी करने के लिए प्रिडिक्टिव एनालिटिक्स सांख्यिकीय मॉडलिंग तकनीकों का उपयोग करता है। यह रुझानों और पैटर्न की पहचान करने के लिए ऐतिहासिक डेटा का उपयोग करता है जिसका उपयोग भविष्य की घटनाओं के बारे में भविष्यवाणी करने के लिए किया जा सकता है। पूर्वानुमानित विश्लेषण का उपयोग "ग्राहक द्वारा अपनी सदस्यता रद्द करने की कितनी संभावना है?" जैसे प्रश्नों का उत्तर देने के लिए किया जाता है। और "अगली तिमाही के लिए बिक्री का पूर्वानुमान क्या है?"
अनुदेशात्मक विश्लेषिकी
प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स डेटा विश्लेषण का सबसे उन्नत प्रकार है। यह किसी दिए गए परिणाम को प्राप्त करने के लिए किए जा सकने वाले कार्यों की अनुशंसा करने के लिए सांख्यिकीय मॉडलिंग तकनीकों का उपयोग करता है। प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स का उपयोग "बिक्री बढ़ाने के लिए सबसे अच्छी मार्केटिंग रणनीति क्या है?" जैसे सवालों के जवाब देने के लिए किया जाता है। और "लाभ को अधिकतम करने के लिए सर्वोत्तम मूल्य क्या है?"
डेटा विश्लेषण प्रक्रिया
डेटा विश्लेषण प्रक्रिया चरणों का एक सेट है जिसका उद्देश्य डेटा सेट से प्रासंगिक जानकारी निकालना है। इस प्रक्रिया को चार मुख्य चरणों में विभाजित किया जा सकता है: डेटा संग्रह, डेटा सफाई, डेटा प्रबंधन और डेटा विश्लेषण।
डेटा विश्लेषण प्रक्रिया में डेटा संग्रह पहला चरण है। इस चरण में, विभिन्न स्रोतों से डेटा एकत्र किया जाता है। ये स्रोत सूचना प्रणाली, प्रपत्र, सर्वेक्षण आदि हो सकते हैं। विश्लेषण के प्रभावी होने के लिए यह महत्वपूर्ण है कि एकत्र किया गया डेटा प्रासंगिक और सटीक हो।
डेटा सफ़ाई डेटा विश्लेषण प्रक्रिया का दूसरा चरण है। इस चरण में, एकत्रित डेटा की जाँच की जाती है और उसे सही किया जाता है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि यह सटीक और सुसंगत है। यह सुनिश्चित करने के लिए कि विश्लेषण सटीक और विश्वसनीय डेटा पर आधारित है, डेटा की सफाई आवश्यक है।
डेटा विश्लेषण प्रक्रिया में डेटा प्रबंधन तीसरा चरण है। इस चरण में, डेटा को व्यवस्थित और संग्रहीत किया जाता है ताकि इसे आसानी से एक्सेस किया जा सके और विश्लेषण के लिए उपयोग किया जा सके। यह महत्वपूर्ण है कि डेटा सुरक्षित रूप से संग्रहीत किया जाए और केवल अधिकृत व्यक्तियों के पास ही डेटा तक पहुंच हो।
डेटा विश्लेषण, डेटा विश्लेषण प्रक्रिया का चौथा और अंतिम चरण है। इस चरण में, प्रासंगिक जानकारी निकालने के लिए डेटा का विश्लेषण किया जाता है। कई डेटा विश्लेषण तकनीकें हैं, जैसे वर्णनात्मक सांख्यिकी, प्रतिगमन विश्लेषण, समय श्रृंखला विश्लेषण, अन्य। डेटा विश्लेषण तकनीक का चुनाव विश्लेषण के उद्देश्यों और उपलब्ध डेटा पर निर्भर करता है।
उपकरण और तकनीकें
एनालिटिक्स में कई उपकरण और तकनीकें उपयोग की जाती हैं, जिनमें से प्रत्येक का अपना उद्देश्य और अनुप्रयोग होता है। मुख्य उपकरणों में, आर प्रमुख है, एक प्रोग्रामिंग भाषा जिसका उपयोग डेटा विश्लेषण और सांख्यिकीय मॉडल के विकास के लिए किया जाता है। आर के साथ, डेटा हेरफेर, ग्राफ़िंग, सांख्यिकीय मॉडलिंग और मशीन लर्निंग जैसे कई ऑपरेशन करना संभव है।
आर के अलावा, एनालिटिक्स में व्यापक रूप से उपयोग किया जाने वाला एक अन्य उपकरण एसक्यूएल है, जो एक संरचित क्वेरी भाषा है जिसका उपयोग रिलेशनल डेटाबेस तक पहुंचने और हेरफेर करने के लिए किया जाता है। SQL के साथ, रिपोर्ट और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के निर्माण की अनुमति देने के अलावा, डेटाबेस में डेटा का चयन करना, सम्मिलित करना, अपडेट करना और हटाना जैसे ऑपरेशन करना संभव है।
एनालिटिक्स में व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली एक अन्य प्रोग्रामिंग भाषा पायथन है, जिसमें डेटा विश्लेषण के उद्देश्य से कई लाइब्रेरी हैं, जैसे पांडा, नम्पी और स्किकिट-लर्न। पायथन के साथ, आप विभिन्न प्रकार के ऑपरेशन कर सकते हैं, जैसे डेटा हेरफेर, ग्राफ़िंग, सांख्यिकीय मॉडलिंग और मशीन लर्निंग।
प्रोग्रामिंग टूल के अलावा, एनालिटिक्स में कई तकनीकों का उपयोग किया जाता है, जैसे डेटा की भविष्यवाणी और वर्गीकरण करने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करना, अंतर्दृष्टि का पता लगाने और संचार करने के लिए डेटा विज़ुअलाइज़ेशन तकनीकों का उपयोग करना और खोजपूर्ण विश्लेषण तकनीकों का उपयोग करना। आंकड़े।
एनालिटिक्स में डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के महत्व पर प्रकाश डालना महत्वपूर्ण है। डेटा विज़ुअलाइज़ेशन एक ऐसी तकनीक है जिसका उपयोग जानकारी को स्पष्ट और वस्तुनिष्ठ तरीके से प्रस्तुत करने के लिए किया जाता है, जिससे उपयोगकर्ता डेटा को अधिक आसानी से और कुशलता से समझ और व्याख्या कर सकते हैं। कई डेटा विज़ुअलाइज़ेशन उपकरण उपलब्ध हैं, जैसे टेबलू, पावर बीआई और क्यूलिकव्यू। इन उपकरणों के साथ, आप इंटरैक्टिव और गतिशील विज़ुअलाइज़ेशन बना सकते हैं जो आपको डेटा का अधिक कुशलता से पता लगाने और विश्लेषण करने की अनुमति देते हैं।
डेटा विश्लेषण अनुप्रयोग
डेटा एनालिटिक्स एक ऐसा क्षेत्र है जिसका उपयोग व्यवसाय से लेकर स्वास्थ्य देखभाल, खेल और विनिर्माण तक कई उद्योगों में बड़े पैमाने पर किया गया है। बड़े डेटा सेट से बहुमूल्य जानकारी निकालने के उद्देश्य से, डेटा विश्लेषण रणनीतिक निर्णय लेने और प्रक्रिया में सुधार के लिए एक शक्तिशाली उपकरण साबित हुआ है।
व्यापार और विपणन
व्यवसाय और विपणन क्षेत्र में, उपभोक्ता व्यवहार को समझने, बाजार के रुझानों की पहचान करने और विपणन अभियानों की दक्षता में सुधार करने के लिए डेटा विश्लेषण का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है। डेटा विश्लेषण के माध्यम से, यह पहचानना संभव है कि कौन से मार्केटिंग चैनल सबसे प्रभावी हैं, कौन से उत्पाद सबसे लोकप्रिय हैं और कौन से उपभोक्ता प्राथमिकताएं हैं।
खुदरा और बिक्री
खुदरा और बिक्री में, डेटा एनालिटिक्स का उपयोग इन्वेंट्री के प्रबंधन से लेकर पूर्वानुमान मांग तक संचालन की दक्षता में सुधार करने के लिए किया जाता है। डेटा विश्लेषण के माध्यम से, यह पहचानना संभव है कि किन उत्पादों का टर्नओवर कम है, कौन से उत्पाद सबसे अधिक मांग के हैं और कौन से उत्पाद उपभोक्ताओं की पसंद हैं।
Saúde
स्वास्थ्य देखभाल में, डेटा विश्लेषण का उपयोग देखभाल की गुणवत्ता में सुधार, रोग पैटर्न की पहचान करने और उपचार दक्षता में सुधार करने के लिए किया जाता है। डेटा विश्लेषण के माध्यम से, यह पहचानना संभव है कि कौन से उपचार सबसे प्रभावी हैं, कुछ बीमारियों के जोखिम कारक क्या हैं और कुछ क्षेत्रों में स्वास्थ्य रुझान क्या हैं।
ई - कॉमर्स
ई-कॉमर्स में, डेटा विश्लेषण का उपयोग उपयोगकर्ता अनुभव को बेहतर बनाने, खरीदारी पैटर्न की पहचान करने और संचालन की दक्षता में सुधार करने के लिए किया जाता है। डेटा विश्लेषण के माध्यम से, यह पहचानना संभव है कि कौन से उत्पाद सबसे लोकप्रिय हैं, कौन से उपभोक्ता प्राथमिकताएं हैं और कौन से सबसे बड़ी मांग की अवधि हैं।
खेल
खेलों में, डेटा विश्लेषण का उपयोग एथलीटों के प्रदर्शन को बेहतर बनाने, खेल के पैटर्न की पहचान करने और टीम की दक्षता में सुधार करने के लिए किया जाता है। डेटा विश्लेषण के माध्यम से, यह पहचानना संभव है कि एथलीटों की क्षमताएं क्या हैं, सबसे प्रभावी रणनीति क्या हैं और कुछ प्रतियोगिताओं में प्रदर्शन के रुझान क्या हैं।
उत्पादन
विनिर्माण में, डेटा विश्लेषण का उपयोग प्रक्रिया दक्षता में सुधार, उत्पादन पैटर्न की पहचान करने और उत्पादन लागत को कम करने के लिए किया जाता है। डेटा विश्लेषण के माध्यम से, यह पहचानना संभव है कि प्रक्रिया के सबसे अधिक समय लेने वाले चरण कौन से हैं, उत्पादन बाधाएं क्या हैं और उत्पाद गुणवत्ता रुझान कौन से हैं।
