I. प्रस्तावना डेटा ही सब कुछ है. हमारी तेजी से डिजिटल होती दुनिया में, सबसे बड़ी मुद्रा डेटा है। पहले सोना था, फिर तेल और अब, हमारे पास डेटा है। दैनिक अस्तित्व के लिए विभिन्न बिंदुओं पर निर्णय लेने की आवश्यकता होती है, और सर्वोत्तम निर्णय लेने के लिए हमें डेटा का लाभ उठाने की आवश्यकता होती है। आप पूछ सकते हैं कि हम इस डेटा का लाभ कैसे उठा सकते हैं? यहीं पर डेटा एनालिटिक्स आता है। अगले कुछ पैराग्राफ में, मैं उस प्रश्न का उत्तर दूंगा क्योंकि मैं आपका मार्गदर्शन करूंगा कि डेटा एनालिटिक्स क्या है। द्वितीय. डेटा एनालिटिक्स क्या है? किसी भी चीज़ को परिभाषित करना कठिन है. इससे पहले कि मैं कहूं कि डेटा एनालिटिक्स क्या है, मैं पहले यह बता दूं कि यह क्या नहीं है: डेटा साइंस। हालांकि संबंधित, ये दो अलग-अलग प्रक्रियाएं हैं। मेरे द्वारा इन दोनों को मिलाने के कारण ही मुझे एनालिटिक्स की दुनिया में गहराई तक जाने में इतना समय लगा। डेटा साइंस एक व्यापक क्षेत्र है जिसमें डेटा विश्लेषण के विभिन्न पहलू शामिल हैं, लेकिन इसका दायरा मशीन लर्निंग और भविष्य कहनेवाला मॉडलिंग के साथ-साथ सांख्यिकीय तकनीकों का उपयोग करने तक भी फैला हुआ है - जिससे यह सुनिश्चित हुआ कि मैं एक स्वस्थ दूरी बनाए रखूं! दूसरी ओर, डेटा एनालिटिक्स सामरिक निर्णयों का समर्थन करने और दिन-प्रतिदिन के संचालन में सुधार करने के लिए डेटा की जांच करने पर अधिक केंद्रित है। व्यावसायिक सफलता के लिए डेटा का लाभ उठाने के लिए दोनों क्षेत्र आवश्यक हैं, लेकिन वे समान नहीं हैं। डेटा की जांच करना और उससे निष्कर्ष निकालना ही एनालिटिक्स है। ये निष्कर्ष व्यावसायिक प्रदर्शन, दक्षता और लाभ को अनुकूलित करने के आसपास केंद्रित होते हैं। प्रभावी रूप से, जब भी आप रणनीतिक रूप से निर्देशित निर्णय लेने के लिए डेटा की व्याख्या करते हैं, तो आप एक डेटा विश्लेषक की टोपी पहन लेते हैं। समझने के लिए एक सरल चित्र बनाने के लिए, इसे उस गुप्त सूत्र के रूप में सोचें जो नेटफ्लिक्स हमें पूरी रात सोने से रोकने के लिए उपयोग करता है। डेटा एनालिटिक्स के लिए विभिन्न दृष्टिकोण मौजूद हैं, आम तौर पर, डेटा एनालिटिक्स के 4 प्रकार होते हैं जिनमें यह देखना शामिल है कि क्या हुआ (वर्णनात्मक एनालिटिक्स), कुछ क्यों हुआ (डायग्नोस्टिक एनालिटिक्स), क्या होने वाला है (भविष्यवाणी एनालिटिक्स), और आगे क्या किया जाना चाहिए (प्रिस्क्रिपटिव एनालिटिक्स)। इसके अतिरिक्त, एक डेटा विश्लेषक के रूप में, आप डेटा को संसाधित करने और जानकारी निकालने के लिए कई विश्लेषणात्मक तरीकों और तकनीकों का उपयोग करेंगे। एक लोकप्रिय विधि प्रतिगमन विश्लेषण है जिसमें उन चरों के बीच संबंध का निरीक्षण करना शामिल है जो एक-दूसरे पर निर्भर होते हैं ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि एक में परिवर्तन दूसरे को कैसे प्रभावित कर सकता है। आज प्रौद्योगिकी में डेटा की सभी चर्चाओं के लिए, आपको यह सोचने के लिए माफ कर दिया जाएगा कि यह सब नया है, लेकिन डेटा एनालिटिक्स कल अस्तित्व में नहीं आया, भले ही अधिकांश क्षेत्र आधुनिक विकास के आसपास केंद्रित है। इसका एक समृद्ध ऐतिहासिक संदर्भ है जो प्रारंभिक सांख्यिकीय विश्लेषण के साथ 18वीं और 19वीं शताब्दी में विकसित हुआ है। 20वीं सदी के मध्य के प्रारंभिक कंप्यूटिंग युग से लेकर 1980 के दशक में माइक्रोसॉफ्ट एक्सेल जैसे स्प्रेडशीट सॉफ्टवेयर की शुरुआत से लेकर सहस्राब्दी के अंत तक इंटरनेट और बिग डेटा के बड़े विस्फोट तक के ऐतिहासिक विकास को देखते हुए, डेटा साइंस, मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) के उपहारों के माध्यम से आज के प्रिडिक्टिव एनालिटिक्स में, हम तकनीकी प्रगति द्वारा लाए गए बदलाव को देखते हैं और इस क्षेत्र को कैसे काफी बढ़ाया गया है। तृतीय. डेटा की मूल बातें डेटा तथ्यों का एक संग्रह है। डेटा गुणवत्ता डेटा के साथ काम करने का एक महत्वपूर्ण पहलू है, और यह इस बात पर निर्भर करता है कि हमारा डेटा मौजूदा कार्य के लिए कितना सटीक, सुसंगत, पूर्ण, विश्वसनीय और प्रासंगिक है। कल्पना कीजिए कि डेटा हमारी निर्णय लेने की प्रक्रिया का आधार है। जब हमारा डेटा उच्च गुणवत्ता का होता है - जिसका अर्थ है कि यह त्रुटि रहित है, समय के साथ सुसंगत रहता है, इसमें कोई अंतराल नहीं है, और भरोसेमंद स्रोतों से आता है - यह सूचित निर्णयों और कुशल प्रक्रियाओं के लिए एक मजबूत आधार तैयार करता है। इसे अपनी व्यावसायिक यात्रा के लिए एक विश्वसनीय जीपीएस के रूप में सोचें। स्वच्छ डेटा न केवल डेटा सफ़ाई में आपका समय और प्रयास बचाता है बल्कि आपकी टीम और हितधारकों के बीच विश्वास भी पैदा करता है, जिससे हर कोई डेटा द्वारा प्रदान की जा सकने वाली अंतर्दृष्टि और निर्णयों में अधिक आश्वस्त हो जाता है। साथ ही, यह एक पैसा बचाने वाला उपकरण है, जो निवेश, विपणन और संचालन में महंगी गलतियों को रोकता है। इसके अलावा, स्वच्छ डेटा होना आपके एनालिटिक्स टूल को तेज करने जैसा है, यह सुनिश्चित करता है कि आपके मॉडल और पूर्वानुमान सटीक और विश्वसनीय हैं। साथ ही, कुछ उद्योगों में, अनुपालन आवश्यकताओं को पूरा करना और नैतिक डेटा प्रथाओं को बनाए रखना आवश्यक है। चतुर्थ. डेटा विश्लेषण प्रक्रिया डेटा एनालिटिक्स जीवनचक्र एक विशिष्ट डेटा विश्लेषण परियोजना में शामिल चरणों और गतिविधियों की श्रृंखला का प्रतिनिधित्व करता है। यह समस्या को परिभाषित करने से लेकर कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि प्रदान करने तक के चरणों की रूपरेखा देता है। Google का डेटा एनालिटिक्स कोर्स 6 चरण बताता है: पूछें, तैयारी करें, प्रक्रिया करें, विश्लेषण करें, साझा करें और कार्य करें। वी. उपकरण और प्रौद्योगिकी फ़ील्ड को अलग करने का एक तरीका उनके उपकरणों से है। डॉक्टरों के पास स्टेथोस्कोप, स्केलपेल और थर्मामीटर होते हैं, जबकि विश्लेषकों के पास स्प्रेडशीट, एसक्यूएल और विज़ुअलाइज़ेशन टूल होते हैं। ये कुछ सामान्य डेटा विश्लेषण उपकरण हैं। स्प्रेडशीट डेटा की गणना और व्यवस्थित करने के लिए सॉफ्टवेयर है। एक्सेल सबसे आम स्प्रेडशीट एप्लिकेशन है। संरचित क्वेरी भाषा - SQL (उच्चारण 'सीक्वल') डेटाबेस के प्रबंधन के लिए बनाई गई एक प्रोग्रामिंग भाषा है। आर एक प्रोग्रामिंग भाषा है जिसे सांख्यिकीय कंप्यूटिंग के लिए डिज़ाइन किया गया है जिसमें डेटा विज़ुअलाइज़ेशन क्षमताएं भी हैं। पायथन आर का एक लोकप्रिय विकल्प है क्योंकि, सांख्यिकीय कंप्यूटिंग के अलावा, इसके कई अन्य उपयोग हैं। इसके अलावा, ऐसे विज़ुअलाइज़ेशन उपकरण भी हैं जो जटिल डेटासेट को समझना, डेटा इंटरेक्शन को सुविधाजनक बनाना और अंतर्दृष्टि को उजागर करना पहले की तुलना में बहुत अधिक सुविधाजनक बनाते हैं। डेटा विज़ुअलाइज़ेशन में कच्चे डेटा को विज़ुअल अभ्यावेदन में बदलना शामिल है, इसलिए टेबलू और पावर बीआई जैसे विशेषज्ञ उपकरण आवश्यक हैं। VI. मामले का अध्ययन मैं नेटफ्लिक्स का उपयोग करते हुए सामग्री बाजार में डेटा एनालिटिक्स के महत्व पर प्रकाश डालना चाहता हूं। इस छद्म परीक्षण पर विचार करें: जब आप नेटफ्लिक्स के सर्च बार में "गेम ऑफ थ्रोन्स" टाइप करते हैं, तो यह आपके टाइप करने से पहले शब्दों को भर देता है, भले ही उनके पास शो नहीं है, लेकिन नेटफ्लिक्स अपने शो वापस करने के लिए आगे बढ़ता है। मेरे लिए, पहला परिणाम "द विचर" है। तुम क्यों सोचते हो कि ऐसा है? जादू और तलवारों की मध्ययुगीन-प्रेरित दुनिया पर आधारित, एक अलग काल्पनिक पुस्तक श्रृंखला पर आधारित एक और फंतासी शो का सुझाव क्यों दिया जाए? "ऑरेंज इज द न्यू ब्लैक?" का सुझाव क्यों नहीं दिया गया? वह काम कर रहा है डेटा एनालिटिक्स। सामग्री सुझाव से परे, यह एक सुरक्षित धारणा है कि लॉस गैटोस के निर्माताओं और अधिकारियों ने नेटफ्लिक्स मूल का निर्माण करने के लिए लाखों डॉलर पर हस्ताक्षर करने से पहले जीओटी के दर्शकों और द विचर के लिए एक सिक्का उछालने वालों के बीच एक ओवरलैप की आशंका जताई थी। डेटा था, उसका विश्लेषण किया गया और उसके आधार पर निर्णय लिया गया। सातवीं. डेटा गोपनीयता और नैतिकता मेरी कानूनी पृष्ठभूमि के साथ, नैतिक डेटा प्रबंधन और विश्लेषण के विचार मेरे लिए विशेष रूप से दिलचस्प हैं, लेकिन मैं आज केवल डेटा एनालिटिक्स पेश करने की कोशिश कर रहा हूं, और डेटा गोपनीयता के महत्व को किसी अन्य दिन गहराई से संबोधित करने की आवश्यकता है, खासकर तब से वे हमारी हर बात सुन सकते हैं! आठवीं. डेटा एनालिटिक्स के साथ शुरुआत करना डेटा एनालिटिक्स के बारे में अधिक जानने में रुचि रखने वाले या अभी शुरुआत करने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए, आप इन बेहतरीन संसाधनों को देख सकते हैं: : आपकी डेटा एनालिटिक्स यात्रा में आपको जिस चीज की आवश्यकता होगी उसकी नींव बनाने के लिए यह एक बेहतरीन शुरुआती कोर्स है। Google डेटा एनालिटिक्स प्रोफेशनल सर्टिफिकेट : WiDA महिलाओं को डेटा-संचालित करियर के लिए डेटा-संचालित कौशल विकसित करने में मदद कर रहा है। डेटा अफ़्रीका में महिलाएं (WiDA) समुदाय : एक इन्वेस्टोपेडिया लेख जो डेटा एनालिटिक्स की तकनीकी बारीकियों के बारे में कुछ और बात करता है। डेटा एनालिटिक्स: यह क्या है, इसका उपयोग कैसे किया जाता है, और 4 बुनियादी तकनीकें नौवीं. निष्कर्ष प्रत्येक व्यवसाय के अपने लक्ष्य होते हैं, और उन लक्ष्यों को प्राप्त करने का मार्ग आमतौर पर डेटा में निहित होता है; इसीलिए हमारा डेटा आज इतना महत्वपूर्ण है, क्योंकि अच्छे विश्लेषण के माध्यम से, आप आंकड़ों को परिणामों में बदल सकते हैं। मैं जेसन हूं, और मुझे डेटा की दुनिया में दिलचस्पी है। मुझे आशा है कि मैंने आपको यह समझने में मदद की है कि यह क्षेत्र किस बारे में है। यदि आपको यह लेख आकर्षक लगा है, या यदि आप अभी शुरुआत कर रहे हैं, तो आगे बढ़ने और अपने कौशल का अभ्यास करने के लिए शुभकामनाएँ। अधिक जानने के लिए, आप विशेष रूप से चार प्रकार के डेटा एनालिटिक्स में से किसी एक के लिए समर्पित लेख पढ़ सकते हैं - मैं प्रिडिक्टिव एनालिटिक्स के प्रति थोड़ा पक्षपाती हूं! अंत में, जब भी आपको कोई निर्णय लेना हो तो एक डेटा विश्लेषक की तरह सोचना न भूलें; मैं आपको भविष्य में अनेक अद्भुत जानकारियों की कामना करता हूँ!
