आज हम जानेंगे Data analysis in Hindi, यानि डाटा एनालिसिस क्या होता है, और इसकी आवश्यकता क्यों पड़ती है।
Data Analysis शब्द का अर्थ है,डाटा का विश्लेषण करना यानि डाटा को परखना। यह डाटा किसी भी प्रकार का और किसी भी क्षेत्र से हो सकता है,जैसे की मेडिकल का डाटा ,कंस्ट्रक्शन का डाटा या फिर किसी बड़ी संस्था या रिटेल का डाटा। लेकिन अब सवाल उठता है,की डाटा का विशेलषण आंखिर क्यों किया जाता है,और इसकी क्या प्रक्रिया है,तो आइये समझते हैं।
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डाटा एनालिसिस क्या है (Data Analysis in Hindi)
डाटा एनालिसिस एक ऐसी प्रक्रिया है,जिसके द्वारा Raw और Unstructured डाटा में से उपयोगी जानकारियाँ निकाली जाती हैं, ताकि निकाली गई इन जानकारियों के आधार पर प्रभावी निर्णय लिए जा सकें।
Data Analysis प्रक्रिया में डाटा का निरीक्षण उसकी प्रोसेसिंग,क्लीनिंग,ट्रांसफॉर्मिंग और मॉडलिंग शामिल होती है,और इन सभी प्रक्रियाओं का इस्तेमाल कर Raw डाटा में से अपने काम की जानकारी निकाल ली जाती है,ताकि इस जानकारी के आधार पर बेहतर निर्णय लिए जा सकें।
इसका उदाहरण आप ठीक उसी तरह से लें सकते हैं,जैसे अपने जीवन में भी हम किसी महत्वपूर्ण कार्य को करने से पहले उसके बारे में विचार करते हैं, यदि अतीत में भी वह कार्य हमने किया है,तो उसका विश्लेषण करते हैं,उससे कुछ सीख लेते हैं,और फिर उसी के आधार पर आगे के कार्य के लिए कोई निर्णय लेते हैं,यही Analysis कहलाता है।
डाटा एनालिसिस क्यों किया जाता है
डाटा एनालिसिस करने के पीछे का कारण सीधे तोर पर उपयोगी जानकारियाँ जुटाना है,ताकि जुटाई गई जानकारी के अनुसार आगे की प्रभावी रणनीति तैयार की जा सके और उपयुक्त कदम उठाए जा सके।
data एनालिसिस आज किसी भी बिज़नेस का एक प्रमुख हिस्सा है,जहाँ पर बिज़नेस के पिछले सारे डाटा का डाटा साइंटिस्ट या डाटा एनालिस्ट के द्वारा विश्लेषण किया जाता है,और एनालिसिस की एक तय प्रक्रिया के द्वारा डाटा को प्रोसेस किया जाता है,जिसके बाद बिज़नेस से जुड़ी उपयोगी जानकारियाँ प्राप्त होती है,जिन्हे Processed Data भी कहा जाता है।
इन उपयोगी जानकारियों से बिज़नेस की पिछली पूरी रिपोर्ट मिल जाती है,उदाहरण के तोर पर जैसे बिज़नेस को डेवलप करने के लिए क्या कदम उठाए गए थे,उनसे बिज़नेस को क्या फायदा या नुकसान हुवा इत्यादि और फिर इन्ही आंकड़ों के अनुसार आगे के लिए उचित निर्णय लिए जाते हैं।
किसी Raw डाटा में से उपयोगी जानकारी निकालने के लिए Data Analysis Process का इस्तेमाल किया जाता है। यह एक प्रक्रिया है जिसका पालन करने के बाद ही एनालिसिस पूरी हो पाती है और उपयोगी जानकारी सामने निकल कर आती है।
डाटा एनालिसिस प्रोसेस के अंतर्गत निम्नलिखित चरण शामिल हैं।
Data Requirement:-
यह डाटा एनालिसि का सबसे पहला और मुख्य चरण है,जिसमे आपको अपनी जरुरत को समझना होता है,यानि किस प्रकार का डाटा एनालिसिस आप चाहते हैं,और उससे क्या परिणाम की इच्छा रखते हैं। इस चरण का उद्देश्य आपकी डाटा एनालिसिस की जरुरत को समझना होता है,जैसे क्या,कैसे और क्यों ताकि स्पष्टता रहे।
Data Collection:-
पहले चरण के बाद आपके सामने स्पष्टता आ जाएगी और इसका अगला चरण है डाटा कलेक्शन का। यह एक महत्वपूर्ण चरण होता है क्योंकि इसमें सही डाटा श्रोतों के चुनाव पर ही एनालिसिस का परिणाम निर्भर करता है।डाटा कलेक्शन में सबसे पहले Internal Sources से डाटा जुटाया जाता है,
जैसे की CRM Software ERP system,Marketing tools इत्यादि से जिनमे कस्टमर की जानकारी,वित्त की जानकारी और सेल्स इत्यादि की जानकारी रहती है।
अब आते हैं दूसरे श्रोत यानि External Sources इनमे Structured और Unstructured दोनों प्रकार का डाटा शामिल होता है,जिन्हे कई बाहरी श्रोतों से इखट्टा किया जाता है,जो आपके ब्रांड से किसी भी रूप में जुड़े हों जैसे Review sites,Social Sites इत्यादि।
डाटा क्लीनिंग के इस चरण में डाटा की सफाई की जाती है,यानि जो भी डाटा Collect किया गया है,वह पूरी तरह से उपयोग लायक नहीं होता या कह सकते हैं की समझा नहीं जा सकता। तो इसके लिए Data Team द्वारा इस डाटा की Cleaning और Sorting की जाती है,यह data Analysis का एक बहुत ही महत्वपूर्ण चरण है।
इसकी Cleaning में सही परिणाम प्राप्त करने के लिए डुप्लीकेट,असंगत डाटा को हटा दिया जाता है,यानि किसी भी प्रकार का Error इस डाटा में से हटा दिया जाता है। डाटा क्लीनिंग की इस प्रक्रिया के लिए विभिन्न Tools का उपयोग किया जाता है।
Data Analysis :-
जब एक बार डाटा Collect,Processed और Clean हो जाए,तो वह analysis के लिए तैयार हो जाता है। डाटा एनालिसिस की विभिन्न तकनीक उपलब्ध हैं जिनमे से आप कौन सी तकनीक का उपयोग करते हैं वो आपकी जरुरत पर निर्भर करता है।
इस चरण में Analyst उन सभी तत्वों को ढूंढ़ता है जो आपके टारगेट से सम्बंधित हो। यानि इस चरण में डाटा में काफी छेड़-छाड़ व बदलाव किया जाता है,ताकि data Variables में समानता ढुंडी जा सके और इसके लिए सॉफ्टवेयर टूल्स का इस्तेमाल किया जाता है,ताकि अंत में आपकी जरुरत अनुसार जानकारियाँ निकाली जा सके।
Communication:-
ऊपर के सभी चरणों से गुजरने के बाद अंतिम चरण कम्युनिकेशन का है,यानि जो भी जानकारी एनालिसिस में निकल कर आई है,उसे यूजर की जरुरत अनुसार किस रूप में प्रस्तुत किया जाए जैसे की Table या Charts के रूप में जिससे यूजर को साफ़-साफ़ एनालिसिस का परिणाम या जानकारी दिखाई दे और समझ में आ जाए। या इसमें यह भी हो सकता है की यूजर अतिरिक्त एनालिसिस चाहता हो।
अंतिम शब्द
तो दोस्तों हमें विश्वास है,अब आपको जानकरी हो गई होगी की डाटा एनालिसिस क्या है, Data Analysis in Hindi और Data Analyzing Process क्या है। यदि अभी भी इस से सम्बंधित आपके कोई सवाल हैं,तो आप कमेंट कर के हमसे पूछ सकते हैं।