ডেটা অ্যানালিটিক্স 101: ডেটা-চালিত বিশ্বে আপনার প্রথম পদক্ষেপ

সূচনা

ডেটাই সবকিছু। আমাদের ক্রমবর্ধমান ডিজিটালাইজড বিশ্বে, সর্বশ্রেষ্ঠ মুদ্রা হল ডেটা। আগে সোনা ছিল, তেল ছিল এবং এখন আমাদের কাছে ডেটা আছে। দৈনন্দিন অস্তিত্ব বিভিন্ন পয়েন্টে সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য আহ্বান জানায়, এবং সেরা সিদ্ধান্ত নিতে আমাদের ডেটা ব্যবহার করতে হবে।

আপনি জিজ্ঞাসা করতে পারেন এই ডেটা আমরা কীভাবে ব্যবহার করব? এখানেই ডেটা অ্যানালিটিক্স আসে৷ পরবর্তী কয়েকটি অনুচ্ছেদে, আমি সেই প্রশ্নের উত্তর দেব কারণ আমি আপনাকে ডেটা অ্যানালিটিক্স কী সম্পর্কে গাইড করব৷

২. ডেটা অ্যানালিটিক্স কি?

যেকোনো কিছুর সংজ্ঞা দেওয়া কঠিন। ডেটা অ্যানালিটিক্স কী তা বলার আগে, আমি প্রথমে বলি এটি কী নয়: ডেটা সায়েন্স। যদিও সম্পর্কিত, এই দুটি ভিন্ন প্রক্রিয়া. আমার দুটিকে গুলিয়ে ফেলার কারণেই বিশ্লেষণের জগতে প্রবেশ করতে আমার এত সময় লেগেছে।

ডেটা সায়েন্স হল একটি বিস্তৃত ক্ষেত্র যা ডেটা বিশ্লেষণের বিভিন্ন দিক ধারণ করে, কিন্তু এর পরিধি মেশিন লার্নিং এবং ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলিং, সেইসাথে পরিসংখ্যানগত কৌশলগুলি ব্যবহার করার ক্ষেত্রেও প্রসারিত - যা নিশ্চিত করে যে আমি একটি সুস্থ দূরত্ব বজায় রেখেছি!

অন্যদিকে, ডেটা অ্যানালিটিক্স কৌশলগত সিদ্ধান্তগুলিকে সমর্থন করতে এবং প্রতিদিনের ক্রিয়াকলাপগুলিকে উন্নত করার জন্য ডেটা পরীক্ষা করার উপর আরও বেশি মনোযোগী। ব্যবসায়িক সাফল্য চালনা করার জন্য ডেটা ব্যবহার করার জন্য উভয় ক্ষেত্রই অপরিহার্য, কিন্তু তারা একই নয়।

ডেটা পরীক্ষা করা এবং তা থেকে উপসংহার আঁকানোই হল বিশ্লেষণ। এই উপসংহারগুলি ব্যবসায়িক কর্মক্ষমতা, দক্ষতা এবং লাভকে অপ্টিমাইজ করার চারপাশে কেন্দ্রীভূত হতে থাকে। কার্যকরীভাবে, যখনই আপনি কৌশলগতভাবে নির্দেশিত সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য ডেটা ব্যাখ্যা করেন, আপনি ডেটা বিশ্লেষকের টুপি পরেন।

বোঝার জন্য একটি সাধারণ ছবি আঁকতে, এটিকে নেটফ্লিক্সের গোপন সূত্র হিসাবে ভাবুন যেটি আমাদের পুরো রাতের ঘুম থেকে বিরত রাখতে ব্যবহার করে।

ডেটা অ্যানালিটিক্সের বিভিন্ন পন্থা বিদ্যমান, সাধারণত, 4 ধরনের ডেটা অ্যানালিটিক্স রয়েছে যার মধ্যে কী ঘটেছে (বর্ণনামূলক অ্যানালিটিক্স), কেন কিছু ঘটেছে (ডায়াগনস্টিক অ্যানালিটিক্স), কী ঘটতে চলেছে (ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ) এবং পরবর্তীতে কী করা উচিত তা দেখা অন্তর্ভুক্ত। (বিধানমূলক বিশ্লেষণ)।

উপরন্তু, একজন ডেটা বিশ্লেষক হিসাবে, আপনি ডেটা প্রক্রিয়া করতে এবং তথ্য বের করার জন্য বিভিন্ন বিশ্লেষণমূলক পদ্ধতি এবং কৌশল ব্যবহার করবেন।

একটি জনপ্রিয় পদ্ধতি হল রিগ্রেশন অ্যানালাইসিস যার মধ্যে একটির পরিবর্তন কীভাবে অন্যটিকে প্রভাবিত করতে পারে তা নির্ধারণ করতে একে অপরের উপর নির্ভরশীল ভেরিয়েবলের মধ্যে সংযোগ পরিদর্শন করে।

আজকের প্রযুক্তিতে ডেটার সমস্ত আলোচনার জন্য, এই সমস্ত নতুন ভাবার জন্য আপনাকে ক্ষমা করা হবে, কিন্তু ডেটা অ্যানালিটিক্স গতকাল বিদ্যমান শুরু হয়নি, যদিও অনেক ক্ষেত্র আধুনিক উন্নয়নকে কেন্দ্র করে।

প্রারম্ভিক পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণের সাথে 18 তম এবং 19 শতকের সময় পর্যন্ত বিকশিত হওয়া সমৃদ্ধ ঐতিহাসিক প্রেক্ষাপট রয়েছে।

20 শতকের মাঝামাঝি প্রারম্ভিক কম্পিউটিং যুগ থেকে ঐতিহাসিক বিবর্তনের দিকে তাকালে, 1980-এর দশকে মাইক্রোসফ্ট এক্সেলের মতো স্প্রেডশীট সফ্টওয়্যার প্রবর্তনের মাধ্যমে বিগ ব্যাং যা ছিল ইন্টারনেট এবং বিগ ডেটা সহস্রাব্দের মোড়কে, সর্বত্র। ডেটা সায়েন্স, মেশিন লার্নিং এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (এআই) উপহারের মাধ্যমে আজকের ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণে, আমরা প্রযুক্তিগত অগ্রগতির দ্বারা আনা পরিবর্তন এবং ক্ষেত্রটিকে কীভাবে ব্যাপকভাবে সম্প্রসারিত করা হয়েছে তা দেখতে পাই।

III. তথ্যের মৌলিক বিষয়

তথ্য একটি তথ্য সংগ্রহ. ডেটার গুণমান হল ডেটা নিয়ে কাজ করার একটি গুরুত্বপূর্ণ দিক, এবং আমাদের ডেটা হাতের কাছে থাকা কাজের জন্য কতটা সঠিক, সামঞ্জস্যপূর্ণ, সম্পূর্ণ, নির্ভরযোগ্য এবং প্রাসঙ্গিক। আমাদের সিদ্ধান্ত গ্রহণের প্রক্রিয়ার বিল্ডিং ব্লক হিসাবে ডেটা কল্পনা করুন।

যখন আমাদের ডেটা উচ্চ মানের হয় - যার অর্থ এটি ত্রুটি-মুক্ত, সময়ের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ থাকে, ফাঁক থাকে না এবং বিশ্বস্ত উত্স থেকে আসে - এটি জ্ঞাত সিদ্ধান্ত এবং দক্ষ প্রক্রিয়াগুলির জন্য একটি শক্তিশালী ভিত্তি স্থাপন করে৷

আপনার ব্যবসায়িক যাত্রার জন্য এটিকে একটি নির্ভরযোগ্য জিপিএস বলে মনে করুন। ক্লিন ডেটা শুধুমাত্র ডেটা পরিষ্কার করার ক্ষেত্রে আপনার সময় এবং শ্রম সাশ্রয় করে না বরং আপনার দল এবং স্টেকহোল্ডারদের মধ্যে আস্থা তৈরি করে, যার ফলে ডেটা প্রদান করতে পারে এমন অন্তর্দৃষ্টি এবং সিদ্ধান্তগুলিতে প্রত্যেককে আরও আত্মবিশ্বাসী করে তোলে।

এছাড়াও, এটি একটি অর্থ-সঞ্চয়কারী সরঞ্জাম, যা বিনিয়োগ, বিপণন এবং ক্রিয়াকলাপে ব্যয়বহুল ভুলগুলি প্রতিরোধ করে৷

অধিকন্তু, পরিষ্কার ডেটা থাকা আপনার বিশ্লেষণের সরঞ্জামগুলিকে তীক্ষ্ণ করার মতো, এটি নিশ্চিত করে যে আপনার মডেল এবং ভবিষ্যদ্বাণীগুলি সঠিক এবং নির্ভরযোগ্য। এছাড়াও, কিছু শিল্পে, সম্মতির প্রয়োজনীয়তাগুলি পূরণ করা এবং নৈতিক ডেটা অনুশীলনগুলি বজায় রাখা আবশ্যক।

IV তথ্য বিশ্লেষণ প্রক্রিয়া

ডেটা অ্যানালিটিক্স লাইফসাইকেল একটি সাধারণ ডেটা বিশ্লেষণ প্রকল্পের সাথে জড়িত পর্যায় এবং ক্রিয়াকলাপগুলির সিরিজ উপস্থাপন করে। এটি সমস্যাটি সংজ্ঞায়িত করা থেকে শুরু করে কার্যকরী অন্তর্দৃষ্টি প্রদানের পদক্ষেপের রূপরেখা দেয়। গুগলের ডেটা অ্যানালিটিক্স কোর্সে 6টি ধাপ রয়েছে: জিজ্ঞাসা করুন, প্রস্তুত করুন, প্রক্রিয়া করুন, বিশ্লেষণ করুন, ভাগ করুন এবং কাজ করুন।

V. টুলস অ্যান্ড টেকনোলজিস

ক্ষেত্রগুলিকে আলাদা করার একটি উপায় হল তাদের সরঞ্জামগুলি। ডাক্তারদের স্টেথোস্কোপ, স্ক্যাল্পেল এবং থার্মোমিটার থাকে, যখন বিশ্লেষকদের কাছে স্প্রেডশীট, এসকিউএল এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশন টুল থাকে। এই কিছু সাধারণ তথ্য বিশ্লেষণ টুল.

স্প্রেডশীট হল ডেটা কম্পিউটিং এবং সংগঠিত করার জন্য সফ্টওয়্যার। এক্সেল হল সবচেয়ে সাধারণ স্প্রেডশীট অ্যাপ্লিকেশন। স্ট্রাকচার্ড কোয়েরি ল্যাঙ্গুয়েজ - এসকিউএল (উচ্চারিত 'সিক্যুয়েল') হল একটি প্রোগ্রামিং ভাষা যা ডাটাবেস পরিচালনার জন্য নির্মিত।

R হল পরিসংখ্যানগত কম্পিউটিং-এর জন্য ডিজাইন করা একটি প্রোগ্রামিং ভাষা যার ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন ক্ষমতাও রয়েছে। পাইথন R-এর একটি জনপ্রিয় বিকল্প কারণ, পরিসংখ্যানগত কম্পিউটিং ছাড়াও, এর আরও অনেক ব্যবহার রয়েছে।

উপরন্তু, এমন ভিজ্যুয়ালাইজেশন টুল রয়েছে যা জটিল ডেটাসেট বোঝা, ডেটা মিথস্ক্রিয়া সহজতর করে এবং অন্তর্দৃষ্টিগুলিকে অতীতের তুলনায় অনেক বেশি সুবিধাজনক করে তোলে। ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশনে কাঁচা ডেটাকে ভিজ্যুয়াল উপস্থাপনায় রূপান্তরিত করা জড়িত, তাই মূক এবং পাওয়ার বিআই-এর মতো বিশেষজ্ঞ সরঞ্জামগুলি অপরিহার্য।

VI. কেস স্টাডি

আমি Netflix ব্যবহার করে সামগ্রীর বাজারে ডেটা বিশ্লেষণের গুরুত্ব তুলে ধরতে চাই। এই ছদ্ম পরীক্ষাটি বিবেচনা করুন: আপনি যখন নেটফ্লিক্সের অনুসন্ধান বারে "গেম অফ থ্রোনস" টাইপ করেন, তখন আপনার টাইপ করা শেষ হওয়ার আগে এটি শব্দগুলি পূরণ করে, যদিও তাদের শো নেই, কিন্তু Netflix তাদের শোগুলি ফেরত দিতে এগিয়ে যায়৷

আমার জন্য, প্রথম ফলাফল হল "দ্য উইচার।" আপনি কেন যে মনে করেন? জাদু এবং তরবারির মধ্যযুগীয়-অনুপ্রাণিত জগতে সেট করা একটি ভিন্ন কাল্পনিক বইয়ের সিরিজের উপর ভিত্তি করে আরেকটি ফ্যান্টাসি শো কেন সাজেস্ট করবেন? কেন প্রস্তাব করবেন না "কমলা নতুন কালো?"

যে খেলা এ তথ্য বিশ্লেষণ. বিষয়বস্তুর পরামর্শের বাইরে, এটি একটি নিরাপদ অনুমান যে লস গ্যাটোসের প্রযোজক এবং নির্বাহীরা GOT-এর দর্শকদের মধ্যে একটি ওভারল্যাপ প্রত্যাশিত ছিল এবং যারা নেটফ্লিক্সের আসল তৈরি করতে মিলিয়ন ডলার সাইন অফ করার আগে দ্য উইচারে একটি মুদ্রা টস করবে।

তথ্য ছিল, এটি বিশ্লেষণ করা হয়েছিল এবং তার ভিত্তিতে একটি সিদ্ধান্ত নেওয়া হয়েছিল।

VII. ডেটা গোপনীয়তা এবং নীতিশাস্ত্র

আমার আইনি ব্যাকগ্রাউন্ডের সাথে, নৈতিক ডেটা পরিচালনা এবং বিশ্লেষণের বিবেচ্য বিষয়গুলি আমার কাছে বিশেষভাবে আকর্ষণীয়, কিন্তু আমি আজ শুধুমাত্র ডেটা বিশ্লেষণ উপস্থাপন করার চেষ্টা করছি, এবং ডেটা গোপনীয়তার গুরুত্ব অন্য কোনও দিনে গভীরভাবে সম্বোধন করা প্রয়োজন, বিশেষ করে যেহেতু আমরা যা বলি তা তারা শুনতে পায়!

অষ্টম। ডেটা অ্যানালিটিক্স দিয়ে শুরু করা

যে কেউ ডেটা অ্যানালিটিক্স সম্পর্কে আরও জানতে আগ্রহী বা সবে শুরু করছেন, আপনি এই দুর্দান্ত সংস্থানগুলি দেখতে পারেন:

গুগল ডেটা অ্যানালিটিক্স প্রফেশনাল সার্টিফিকেট : আপনার ডেটা অ্যানালিটিক্স যাত্রায় আপনার যা প্রয়োজন হবে তার ভিত্তি তৈরি করার জন্য এটি একটি দুর্দান্ত শিক্ষানবিস কোর্স।

ডাটা আফ্রিকা (WiDA) সম্প্রদায়ের নারী : WiDA মহিলাদের ডেটা-চালিত কর্মজীবনের জন্য ডেটা-চালিত দক্ষতা তৈরি করতে সাহায্য করছে।

ডেটা অ্যানালিটিক্স: এটি কী, কীভাবে এটি ব্যবহার করা হয়, এবং 4টি মৌলিক কৌশল : একটি ইনভেস্টোপিডিয়া নিবন্ধ যা ডেটা অ্যানালিটিক্সের প্রযুক্তিগত নিটি-কষ্ট সম্পর্কে আরও কিছু কথা বলে৷

IX. উপসংহার

প্রতিটি ব্যবসার তার লক্ষ্য থাকে এবং সেই লক্ষ্যগুলি অর্জনের পথ সাধারণত ডেটাতে থাকে; এই কারণেই আমাদের ডেটা আজ এত গুরুত্বপূর্ণ কারণ, ভাল বিশ্লেষণের মাধ্যমে, আপনি পরিসংখ্যানকে ফলাফলে পরিণত করতে পারেন।

আমি জেসন, এবং আমি ডেটার জগতে আগ্রহী। আমি আশা করি আমি আপনাকে এই ক্ষেত্রটি সম্পর্কে কিছুটা বোঝাতে সাহায্য করেছি।

আপনি যদি এই নিবন্ধটি আকর্ষণীয় বলে মনে করেন, বা আপনি যদি সবে শুরু করছেন, আপনি আরও অন্বেষণ এবং আপনার দক্ষতা অনুশীলন করার জন্য শুভকামনা। আরও জানতে, আপনি চার ধরনের ডেটা অ্যানালিটিক্সের যেকোন একটিতে বিশেষভাবে নিবেদিত নিবন্ধগুলি পড়তে পারেন – আমি ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণের প্রতি কিছুটা আংশিক!

সবশেষে, প্রতিবার যখন আপনি সিদ্ধান্ত নেবেন তখন একজন ডেটা বিশ্লেষকের মতো ভাবতে ভুলবেন না; আমি আপনাকে সামনে অনেক আশ্চর্যজনক অন্তর্দৃষ্টি কামনা করি!