Data Analysis kya hai , Data Analysis Process | What is Data Analysis in Hindi

आपका हमारी वेबसाइट technovichar में स्वागत है। आजके इस आर्टिकल में हम Data Analysis के बारेमे जानने वाले है। हम जानेगे की Data Analysis kya hai , Data Analysis Process तथा उसके प्रकार। तो चलिए शुरू करते है...

आजके समय में डाटा हमारे जीवन का एक अभिन्न अंग बन गया है। और ऐसे डाटा को सही से समजा जा सके और इस डाटा का आगे (Business या किसी और जगह) पर उपयोग हो सके ,इस लिए Data Analysis का उपयोग किया जाता है। 

Article Content

Data Analysis kya hai ?(What is Data Analysis in Hindi)

Data Analysis Example

Data Analysis प्रक्रिया

Data Analysis के फायदे ?(Data Analysis benefits)

Conclusion

Data Analysis kya hai ?

(What is Data Analysis in Hindi)

Data Analysis का मुख्य उद्देश्य Data से उपयोगी जानकारी निकालना और Analysis के आधार पर निर्णय लेना है। Data Analysis को व्यावसायिक निर्णयों के लिए उपयोगी जानकारी प्राप्त करने के लिए Data Cleaning,संशोधन और मॉडलिंग की प्रक्रिया के रूप में परिभाषित किया गया है। 

Data Analysis Example

Data Analysis का एक सरल उदाहरण जब भी हम अपने दैनिक जीवन में कोई भी निर्णय लेते हैं, तो अंतिम घटना के बारे में सोचना या उस निर्णय को चुनकर क्या होगा। यह अतीत या भविष्य के विश्लेषण और उसके आधार पर निर्णय लेने के अलावा और कुछ नहीं है। 

इस प्रकार, हम अपने भविष्य के बारे में अतीत या सपनों की यादें इकट्ठा करते हैं। तो यह Data Analysis के अलावा और कुछ नहीं है। अब वही काम जो एक Analyst व्यावसायिक उद्देश्यों के लिए करता है, उसे डेटा विश्लेषण कहा जाता है।

Data Analysis प्रक्रिया

Data Analysis प्रक्रिया सही सिस्टम या टूल का उपयोग करके Data एकत्र करने के अलावा और कुछ नहीं है जो आपके डाटा को स्कैन करने और उसमें एक पैटर्न खोजने की अनुमति देता है। उस जानकारी और डेटा के आधार पर, आप निर्णय ले सकते हैं, या आप अंतिम निष्कर्ष प्राप्त कर सकते हैं।

Data Analysis में निम्नलिखित श्रेणियां शामिल हैं :

• डेटा की आवस्यकता तथा इन्वेस्टीगेशन 

• डेटा संग्रहण

• Data Cleaning

• Data Analysis 

• डेटा अनुवाद

• डेटा व्यू 

डेटा की आवस्यकता तथा इन्वेस्टीगेशन 

सबसे पहले, आपको यह सोचने की ज़रूरत है कि आप यह Data Analysis क्यों करना चाहते हैं? आपको बस इतना करना है कि Data Analysis करने के उद्देश्य या इरादे का पता लगाना है। 

आपको यह तय करना होगा कि आप किस प्रकार का Data analysis करना चाहते हैं! इस स्तर पर, आपको यह तय करना चाहिए कि क्या विश्लेषण करना है और इसे कैसे मापना है, आपको समझना चाहिए कि आप जांच क्यों कर रहे हैं और इस विश्लेषण को करने के लिए आपको क्या कदम उठाने चाहिए।

डेटा संग्रहण

आवश्यकताओं को इकट्ठा करने के बाद, आपको स्पष्ट रूप से पता चल जाएगा कि किन वस्तुओं को मापना है और क्या प्राप्त करना है। अब जरूरत के हिसाब से अपना डेटा इकट्ठा करने का समय है। 

एक बार जब आप अपना डेटा एकत्र कर लेते हैं, तो याद रखें कि एकत्र किए गए डेटा को संसाधित किया जाना चाहिए या विश्लेषण के लिए निर्धारित किया जाना चाहिए। चूंकि आपने विभिन्न स्रोतों से डेटा एकत्र किया है, इसलिए आपके पास संग्रह तिथि और डेटा स्रोत के साथ एक लॉग होना चाहिए।

Data Cleaning

अब एकत्र किया गया कोई भी डेटा आपके विश्लेषणात्मक उद्देश्य के लिए डायरेक्ट उपयोगी नहीं हो सकता है, इसलिए इसे Clean किया जाना चाहिए। एकत्र की गई जानकारी में डुप्लिकेट रिकॉर्ड, सफेद स्थान या त्रुटियां हो सकती हैं। 

विवरण साफ और त्रुटियों से मुक्त होना चाहिए। यह Analysis से पहले किया जाना चाहिए क्योंकि डेटा शुद्धिकरण के आधार पर, Analysis से आउटपुट आपके अपेक्षित परिणाम के करीब होगा।

Data Analysis

एक बार डेटा एकत्र, साफ, संसाधित हो जाने के बाद, यह Analysis के लिए तैयार है। जैसे ही आप डेटा का उपयोग करते हैं, आप पा सकते हैं कि आपके पास ठीक वही जानकारी है जिसकी आपको आवश्यकता है, या आपको अधिक जानकारी एकत्र करने की आवश्यकता हो सकती है। 

इस खंड में, आप Data Analysis टूल और सॉफ़्टवेयर का उपयोग कर सकते हैं जो आपको ज़रूरतों के आधार पर समझने, व्याख्या करने और निष्कर्ष निकालने में मदद करेगा।

डेटा अनुवाद

अपने डेटा का एनालिसिस करने के बाद, अंततः आपके परिणामों का अनुवाद करने का समय आ गया है। आप अपने डेटा को प्रदर्शित करने या संवाद करने और एनालिसिस करने का तरीका चुन सकते हैं जिसे आप आसानी से शब्दों या शायद किसी तालिका या चार्ट में उपयोग कर सकते हैं। 

फिर आप जो पाठ्यक्रम ले रहे हैं उसे निर्धारित करने के लिए अपनी डेटा एनालिसिस प्रक्रिया के परिणामों का उपयोग करें।

डेटा व्यू 

आपके दैनिक जीवन में डेटा का पता लगाना बहुत आम है; वे आमतौर पर चार्ट और ग्राफ़ के रूप में दिखाई देते हैं। दूसरे शब्दों में, आरेखों में दिखाया गया डेटा मानव मस्तिष्क के लिए इसे समझना और संसाधित करना आसान बनाता है। 

डेटा डिटेक्शन का उपयोग अक्सर अज्ञात तथ्यों और प्रवृत्तियों का पता लगाने के लिए किया जाता है। रिश्तों को देखकर और डेटा सेट की तुलना करके, आप सार्थक जानकारी प्राप्त करने का एक तरीका खोज सकते हैं।

Data Analysis के फायदे ?

(Data Analysis benefits)

• Data Analysis कंपनियों को अपने ग्राहकों को बेहतर ढंग से समझने, उनके विज्ञापन अभियानों का मूल्यांकन करने, सामग्री को वैयक्तिकृत करने, सामग्री रणनीति बनाने और उत्पादों को विकसित करने में मदद कर सकता है।

• तथ्यों द्वारा समर्थित तेजी से, अधिक सूचित व्यावसायिक निर्णय लेने की क्षमता बढाती है।

• व्यवसाय के वित्तीय प्रदर्शन में बेहतर अंतर्दृष्टि मिलती है।

Conclusion

हमें उम्मीद है की आपको यह Post - Data Analysis kya hai , Data Analysis Process | What is Data Analysis in Hindi पूरी तरह से समज में आया होगा और हमें यकीन है की आपको इस Article को पढ़कर काफी जानकारी भी मिली होगी.

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