डेटा एनालिटिक्स क्या है मतलब और उदाहरण

डेटा एनालिटिक्स क्या है?

डेटा एनालिटिक्स उस जानकारी के बारे में निष्कर्ष निकालने के लिए कच्चे डेटा का विश्लेषण करने का विज्ञान है। डेटा एनालिटिक्स की कई तकनीकों और प्रक्रियाओं को यांत्रिक प्रक्रियाओं और एल्गोरिदम में स्वचालित किया गया है जो मानव उपभोग के लिए कच्चे डेटा पर काम करते हैं।

डेटा एनालिटिक्स को समझना

डेटा एनालिटिक्स एक व्यापक शब्द है जिसमें कई विविध प्रकार के डेटा विश्लेषण शामिल हैं। अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए किसी भी प्रकार की जानकारी को डेटा एनालिटिक्स तकनीकों के अधीन किया जा सकता है जिसका उपयोग चीजों को बेहतर बनाने के लिए किया जा सकता है। डेटा एनालिटिक्स तकनीक उन रुझानों और मेट्रिक्स को प्रकट कर सकती है जो अन्यथा जानकारी के द्रव्यमान में खो जाएंगे। इस जानकारी का उपयोग किसी व्यवसाय या सिस्टम की समग्र दक्षता बढ़ाने के लिए प्रक्रियाओं को अनुकूलित करने के लिए किया जा सकता है।

उदाहरण के लिए, निर्माण कंपनियां अक्सर विभिन्न मशीनों के लिए रनटाइम, डाउनटाइम और कार्य कतार को रिकॉर्ड करती हैं और फिर कार्यभार की बेहतर योजना बनाने के लिए डेटा का विश्लेषण करती हैं ताकि मशीनें अधिकतम क्षमता के करीब काम करें।

डेटा एनालिटिक्स उत्पादन में बाधाओं को इंगित करने से कहीं अधिक कर सकता है। गेमिंग कंपनियां उन खिलाड़ियों के लिए रिवॉर्ड शेड्यूल सेट करने के लिए डेटा एनालिटिक्स का उपयोग करती हैं जो गेम में अधिकांश खिलाड़ियों को सक्रिय रखते हैं। सामग्री कंपनियां आपको एक और दृश्य या अन्य क्लिक प्राप्त करने के लिए सामग्री को क्लिक करने, देखने या फिर से व्यवस्थित करने के लिए समान डेटा एनालिटिक्स का उपयोग करती हैं।

डेटा एनालिटिक्स महत्वपूर्ण है क्योंकि यह व्यवसायों को उनके प्रदर्शन को अनुकूलित करने में मदद करता है। इसे व्यवसाय मॉडल में लागू करने का मतलब है कि कंपनियां व्यवसाय करने के अधिक कुशल तरीकों की पहचान करके और बड़ी मात्रा में डेटा संग्रहीत करके लागत कम करने में मदद कर सकती हैं। एक कंपनी बेहतर व्यावसायिक निर्णय लेने के लिए डेटा एनालिटिक्स का भी उपयोग कर सकती है और ग्राहकों के रुझान और संतुष्टि का विश्लेषण करने में मदद कर सकती है, जिससे नए और बेहतर उत्पाद और सेवाएं प्राप्त हो सकती हैं।

डेटा विश्लेषण चरण

डेटा विश्लेषण में शामिल प्रक्रिया में कई अलग-अलग चरण शामिल हैं:

1. पहला कदम डेटा आवश्यकताओं या डेटा को कैसे समूहीकृत किया जाता है, यह निर्धारित करना है। डेटा को उम्र, जनसांख्यिकीय, आय या लिंग के आधार पर अलग किया जा सकता है। डेटा मान संख्यात्मक हो सकते हैं या श्रेणी के आधार पर विभाजित किए जा सकते हैं।
2. डेटा एनालिटिक्स में दूसरा चरण इसे इकट्ठा करने की प्रक्रिया है। यह विभिन्न स्रोतों जैसे कंप्यूटर, ऑनलाइन स्रोतों, कैमरों, पर्यावरण स्रोतों या कर्मियों के माध्यम से किया जा सकता है।
3. एक बार डेटा एकत्र हो जाने के बाद, इसे व्यवस्थित किया जाना चाहिए ताकि इसका विश्लेषण किया जा सके। यह एक स्प्रेडशीट या अन्य प्रकार के सॉफ़्टवेयर पर हो सकता है जो सांख्यिकीय डेटा ले सकता है।
4. फिर विश्लेषण से पहले डेटा को साफ किया जाता है। इसका मतलब यह है कि यह सुनिश्चित करने के लिए इसे साफ़ किया जाता है और जाँच की जाती है कि कोई दोहराव या त्रुटि नहीं है, और यह अधूरा नहीं है। विश्लेषण के लिए डेटा विश्लेषक के पास जाने से पहले यह कदम किसी भी त्रुटि को ठीक करने में मदद करता है।

डेटा एनालिटिक्स के प्रकार

डेटा एनालिटिक्स को चार बुनियादी प्रकारों में विभाजित किया गया है।

1. वर्णनात्मक विश्लेषण: यह बताता है कि एक निश्चित अवधि में क्या हुआ है। क्या व्यूज की संख्या बढ़ गई है? क्या इस महीने बिक्री पिछले से ज्यादा मजबूत है?
2. नैदानिक ​​विश्लेषण: यह इस बात पर अधिक केंद्रित है कि कुछ क्यों हुआ। इसमें अधिक विविध डेटा इनपुट और थोड़ी परिकल्पना शामिल है। क्या मौसम ने बीयर की बिक्री को प्रभावित किया? क्या उस नवीनतम मार्केटिंग अभियान ने बिक्री को प्रभावित किया?
3. भविष्यिक विश्लेषण: यह निकट भविष्य में होने वाली संभावित घटनाओं की ओर बढ़ता है। पिछली बार जब हमारे पास तेज गर्मी थी तो बिक्री का क्या हुआ? कितने मौसम मॉडल इस साल भीषण गर्मी की भविष्यवाणी करते हैं?
4. प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स: यह एक कार्रवाई का सुझाव देता है। यदि गर्म गर्मी की संभावना को इन पांच मौसम मॉडलों के औसत के रूप में मापा जाता है, तो यह 58% से ऊपर है, हमें शराब की भठ्ठी में एक शाम की शिफ्ट जोड़नी चाहिए और उत्पादन बढ़ाने के लिए एक अतिरिक्त टैंक किराए पर लेना चाहिए।

डेटा एनालिटिक्स वित्तीय दुनिया में कई गुणवत्ता नियंत्रण प्रणालियों को रेखांकित करता है, जिसमें हमेशा लोकप्रिय सिक्स सिग्मा कार्यक्रम भी शामिल है। यदि आप किसी चीज़ को ठीक से माप नहीं रहे हैं – चाहे वह आपका वजन हो या उत्पादन लाइन में प्रति मिलियन दोषों की संख्या हो – तो इसे अनुकूलित करना लगभग असंभव है।

डेटा एनालिटिक्स के उपयोग को अपनाने वाले कुछ क्षेत्रों में यात्रा और आतिथ्य उद्योग शामिल हैं, जहां टर्नअराउंड त्वरित हो सकता है। यह उद्योग ग्राहक डेटा एकत्र कर सकता है और यह पता लगा सकता है कि समस्याएं कहां हैं, यदि कोई हैं और उन्हें कैसे ठीक किया जाए।

हेल्थकेयर संरचित और असंरचित डेटा की उच्च मात्रा के उपयोग को जोड़ती है और त्वरित निर्णय लेने के लिए डेटा एनालिटिक्स का उपयोग करती है। इसी तरह, खुदरा उद्योग खरीदारों की लगातार बदलती मांगों को पूरा करने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा का उपयोग करता है। खुदरा विक्रेता जो जानकारी एकत्र करते हैं और उसका विश्लेषण करते हैं, उससे उन्हें रुझानों की पहचान करने, उत्पादों की सिफारिश करने और लाभ बढ़ाने में मदद मिल सकती है।