डाटा एनालिसिस किसे कहते हैं | what is data analysis
डेटा एनालिसिस उस प्रक्रिया को कहते हैं जिसमें डेटा के मूल्यांकन, विश्लेषण, और व्याख्या के माध्यम से जानकारी का अध्ययन किया जाता है। इस प्रक्रिया में विभिन्न विश्लेषण तकनीकों जैसे कि विवरणीय एवं सांख्यिक विश्लेषण, मॉडलिंग, मशीन लर्निंग आदि का उपयोग किया जाता है जो डेटा सेट के विभिन्न मानकों, पैटर्न और रिश्तों को समझने में मदद करते हैं।
डेटा एनालिसिस का उद्देश्य उपयोगकर्ताओं को विभिन्न फ़ील्ड में फैसलों लेने के लिए आवश्यक जानकारी प्रदान करना होता है। उदाहरण के लिए, डेटा एनालिसिस रिपोर्ट के माध्यम से वित्तीय संस्थान अपनी वित्तीय स्थिति का मूल्यांकन कर सकती हैं, विज्ञानक कंपनी नई उत्पादों के विकास के लिए डेटा के साथ काम कर सकती हैं, या स्वास्थ्य विभाग रोग के प्रसार के लिए जानकारी विश्लेषण कर सकता है।
डाटा एनालिसिस कितने प्रकार का होता है
या what is data analysis type
डेटा एनालिसिस के विभिन्न प्रकार होते हैं। कुछ निम्नलिखित प्रकार हैं जो सामान्यतया उपयोग में होते हैं:
वर्णनात्मक विश्लेषण (Descriptive Analysis)
इस प्रकार के डेटा एनालिसिस में डेटा की वर्णनात्मक विश्लेषण किया जाता है, जो कि डेटा के पैटर्न, विवरण, समीकरण और अन्य जानकारी का अध्ययन करता है। इस तरह के विश्लेषण का उद्देश्य डेटा के संकलन या व्यवस्थित करने से पहले उपलब्ध डेटा की समझ बढ़ाना होता है।
वर्णनात्मक विश्लेषण (Descriptive Analysis) क्या होता है?
वर्णनात्मक विश्लेषण (Descriptive Analysis) एक विश्लेषण तकनीक होती है जो आंकड़ों को समझने और सार्थक ढंग से वर्णन करने के लिए उपयोग की जाती है। इस विश्लेषण के माध्यम से, आंकड़ों की सार्थक तालिका बनाई जाती है जो विभिन्न विवरणों और विवरणों के समूहों के साथ जोड़े जाते हैं।
वर्णनात्मक विश्लेषण में, आंकड़ों के संकलन और समझने के लिए तकनीकों जैसे गणना, आवृत्ति, औसत, मानक विचलन, तरंगणीय विवरण, और निर्देशांकों का उपयोग किया जाता है।
इस विश्लेषण के माध्यम से, आंकड़ों की विभिन्न पहलुओं, जैसे कि उनका वित्तीय स्वास्थ्य, अधिकारिक रिपोर्ट, उत्पाद की गुणवत्ता, खपत, उद्योग के ट्रेंड आदि के बारे में जानकारी मिलती है। इस विश्लेषण का उद्देश्य अंततः आंकड़ों को सार्थक ढंग से समझना और समझाना होता है।
सांख्यिकीय विश्लेषण (Inferential Analysis)
इस प्रकार के डेटा एनालिसिस में संख्यात्मक तकनीकों का उपयोग करके डेटा से सम्बंधित निष्कर्ष निकाले जाते हैं। यह विश्लेषण प्रयोग किया जाता है जब डेटा के बारे में सामान्य जानकारी होती है और एक समूह से दूसरे समूह के बीच में तुलना की जानी होती है।
सांख्यिकीय विश्लेषण (Inferential Analysis) किसे कहते हैं?
सांख्यिकीय विश्लेषण (Inferential Analysis) एक विशेष प्रकार का सांख्यिकीय विश्लेषण है जो नमूनों (Samples) के आधार पर विभिन्न विवरणों (Characteristics) को पूरे प्रजातियों (Populations) के बारे में निर्धारित करने के लिए प्रयोग किया जाता है। इसका उद्देश्य पूरे प्रजातियों की विस्तृत जानकारी होने के बजाय, नमूनों के आधार पर कुछ निर्दिष्ट विवरणों को निर्धारित करना होता है।
इसके लिए सांख्यिकीय विश्लेषण के विभिन्न उपकरणों का उपयोग किया जाता है, जैसे कि नामकरण (Hypothesis testing), अंतर्वेदी विश्लेषण (Interpretation), विश्लेषित मान (Estimation) आदि। इन उपकरणों का उपयोग करके, हम नमूनों के आधार पर पूरे प्रजातियों के बारे में विभिन्न विशेषताओं को निर्धारित कर सकते हैं, जैसे कि समय के साथ बदलते उत्पाद की मांग, ग्राहक की वास्तविक जरूरतों को पूरा करने के लिए कितने उत्पादों की आवश्यकता होगी आदि।
उपकल्पनात्मक विश्लेषण (Predictive Analysis)
इस प्रकार के डेटा एनालिसिस में भविष्य की भविष्यवाणी करने के लिए डेटा के संचार में मॉडलिंग का उपयोग किया।
उपकल्पनात्मक विश्लेषण (Predictive Analysis) किसे कहते हैं?
उपकल्पनात्मक विश्लेषण (Predictive Analysis) एक डेटा विश्लेषण का प्रकार है जिसमें इतिहास के डेटा का उपयोग करके भविष्यवाणी की जाती है। इसमें डेटा विश्लेषण के लिए विभिन्न तकनीकों और टूल का उपयोग किया जाता है जिससे विशिष्ट विषय के लिए भविष्यवाणी की जा सकती है।
यह तकनीक उद्योग, वित्त, बाजार अनुसंधान, विज्ञान, स्वास्थ्य विज्ञान और कई अन्य क्षेत्रों में उपयोग किया जाता है। इस तकनीक का उपयोग डेटा अधिगम, मॉडलिंग, समीकरण, और अनुमान बनाने के लिए किया जाता है।
उपकल्पनात्मक विश्लेषण का उद्देश्य भविष्यवाणी करना होता है जो कि विभिन्न प्रकार के डेटा पर आधारित होती हैं। यह विश्लेषण कम्पनियों के लिए उपयोगी होता है जो अपने विभिन्न विभागों के लिए भविष्यवाणी करते हैं, जैसे वित्त, विपणन, और आपूर्ति श्रृंखला।
डाटा किसे कहा जाता है
what is data analysis
डेटा एक संग्रह या तालिका होती है जो किसी वस्तु, घटना, या समय के साथ संबंधित संख्यात्मक, सांख्यिकीय, वस्तुनिष्ठ, या अन्य विवरणों का संग्रह होता है। इसे डिजिटल रूप से संग्रहित किया जाता है जिससे उसे संगणनीय और विश्लेषणीय तरीकों से प्रसंस्करण किया जा सकता है। डेटा का उपयोग नए ज्ञान की प्राप्ति के लिए, निर्णय लेने के लिए और कारोबार या उद्योग में अनुसंधान के लिए किया जाता है। वर्तमान में डेटा डिजिटल तकनीक के विकास के साथ तेजी से बढ़ रहा है और यह विभिन्न स्रोतों से उपलब्ध होता है, जैसे इंटरनेट, संगठनों, सरकारी विभागों और अन्य संगठनों से।
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डाटा एनालिसिस के फायदे
what is data analysis benefit
डेटा एनालिसिस के कुछ महत्वपूर्ण फायदे निम्नलिखित हैं
- निर्णय लेने की क्षमता-डेटा एनालिसिस आपको संबंधित डेटा से प्राप्त जानकारी के आधार पर समझदार निर्णय लेने में मदद करता है।
- संगठित जानकारी-डेटा एनालिसिस का उपयोग करके, डेटा को संरचित तरीके से समझा जा सकता है जो बिना एनालिसिस के संभव नहीं है।
- उत्पादकता बढ़ाना-डेटा एनालिसिस के माध्यम से कंपनियों और व्यवसायों को अपने उत्पादकता को बढ़ाने में मदद मिलती है। इससे वे उत्पादकता के क्षेत्र में समय और खर्च कम कर सकते हैं।
- नए बिजनेस अवसरों का पता लगाना-डेटा एनालिसिस से आप वे नए बिजनेस अवसर खोज सकते हैं जो आप पहले से नहीं जानते थे।
- रिस्क कम करना-डेटा एनालिसिस से, व्यवसायों को उनके बिजनेस में आने वाले रिस्क को कम करने में मदद मिलती है।
- उन्नत संचार-डेटा एनालिसिस से, बेहतर संचार और समझौते प्राप्त करने में मदद मिलती है।
FAQ – what is data analysis
what is data analysis से संबंधित कुछ प्रश्नों के जवाब हैं।
डेटा एनालिसिस क्या है?what is data analysis
डेटा एनालिसिस एक ऐसी प्रक्रिया है जिसमें डेटा को विश्लेषण करके उसमें छिपी जानकारी को पहचाना जाता है। इसका उद्देश्य यह होता है कि हम डेटा से संबंधित फैसलों को लेने में सक्षम हों जैसे कि किसी व्यवसाय के लिए नए उत्पादों या सेवाओं का निर्माण करना।
डेटा एनालिसिस क्यों महत्वपूर्ण है?
डेटा एनालिसिस का उपयोग करके हम डेटा से जुड़े नए ज्ञानों को प्राप्त कर सकते हैं और उन्हें व्यवसाय और व्यक्तिगत स्तर पर उपयोग कर सकते हैं। यह विभिन्न क्षेत्रों में जैसे कि बिजनेस, सरकार, स्वास्थ्य और शिक्षा आदि में उपयोगी होता है। इसके अलावा, डेटा एनालिसिस की मदद से हम अपने संगठन के लिए उपयोगी नए तकनीकी उत्पादों और सेवाओं का निर्माण कर सकते हैं।
डेटा एनालिसिस करने के लिए कौन-कौन से टूल्स उपलब्ध हैं
डेटा एनालिसिस करने के लिए निम्नलिखित कुछ महत्वपूर्ण टूल्स हैं।
1-Microsoft Excel: यह एक बहुत ही प्रसिद्ध डेटा एनालिसिस टूल है जिसका उपयोग डेटा एंट्री, संशोधन और विश्लेषण करने के लिए किया जाता है।
2-R यह एक मुफ्त और खुला स्रोत टूल है जो विशेष रूप से डेटा विश्लेषण और सांख्यिकी विश्लेषण के लिए उपयोगी होता है।
3-Python यह एक औपचारिक लेखन भाषा है जो डेटा विश्लेषण के लिए उपयोग किया जाता है। यह विशेष रूप से मशीन लर्निंग और डेटा साइंस के लिए उपयोगी होता है।
4-Tableau यह एक बहुत ही शक्तिशाली डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल है जिसका उपयोग डेटा के विभिन्न आँकड़ों को दर्शाने और समझने के लिए किया जाता है।
5-SAS यह एक व्यापक विशेषताओं वाला व्यवसाय एनालिटिक्स टूल है जो डेटा विश्लेषण, मॉडलिंग और रिपोर्टिंग के लिए उपयोगी होता है।