22Aug, 2023
    How Data science Transforming agriculture sector in Hindi.

    डेटा साइंस ने कृषि क्षेत्र में बड़ा बदलाव लाया है। यह कृषि क्षेत्र को नए तरीकों से समझने, उसकी उत्पादन प्रक्रिया को सुधारने और संवाद के माध्यम से किसानों को सहायता प्रदान करने में मदद करता है।

    Table of Contents

    उपयोगी जानकारी की प्राप्ति

    डेटा साइंस की मदद से किसान विभिन्न स्रोतों से मौसम, जलवायु, मिट्टी स्वास्थ्य, बीज उत्पादन, और उपयुक्त फसल प्रबंधन के लिए जानकारी प्राप्त कर सकते हैं।

    मौसम और जलवायु डेटा:

    मौसम और जलवायु डेटा का उपयोग किया जा सकता है ताकि किसान आगामी मौसम की पूर्वानुमान कर सकें, जिससे वे कृषि गतिविधियों की योजना बना सकें।

    मिट्टी स्वास्थ्य और ट्रेकिंग:

    भूमि की स्वास्थ्य के लिए सेंसर डेटा का उपयोग किया जा सकता है, जो मिट्टी की पोषण स्तर, नमी, और अन्य महत्वपूर्ण पैरामीटरों का मूल्यांकन कर सकता है।

    बीज चयन:

    उपयोगी जानकारी के साथ, जैसे कि भूमि के गुणवत्ता और मौसम, सही बीज का चयन किया जा सकता है ताकि उचित उत्पादन हो सके।

    फसल संरक्षण:

    सेंसर डेटा और डेटा विश्लेषण का उपयोग करके फसलों के खतरों की पहचान की जा सकती है, जैसे कि रोग और कीट प्रकोप, ताकि समय पर उचित कदम उठाए जा सकें।

    उत्पादन अनुमान और प्रबंधन:

    पिछले वर्षों के डेटा का विश्लेषण करके उत्पादन की अनुमानित जानकारी मिल सकती है, जिससे उत्पादन के लिए योजनाएँ बनाई जा सकती हैं।

    बाजार विपणन:

    बाजार के लिए डेटा विश्लेषण करके मूल्य भावनाओं का अध्ययन किया जा सकता है, जिससे उत्पादों की आपूर्ति को समय पर बदल सकते हैं।

    किसानों की शिक्षा:

    डेटा साइंस के माध्यम से उपयोगी जानकारी को किसानों के साथ साझा किया जा सकता है, जो उन्हें बेहतर और तकनीकी ज्ञान प्रदान कर सकता है।

    इन सभी तरीकों से, डेटा साइंस कृषि क्षेत्र में उपयोगी जानकारी की प्राप्ति को संभव बनाता है जो किसानों को उत्पादन और प्रबंधन में मदद कर सकती है।

     

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    उत्पादन अनुमान और सुधार

    बीते साल का डेटा:

    पिछले साल के उत्पादन का डेटा एकत्र करके, हम उसके आधार पर इस बार की उपज का अनुमान लगा सकते हैं। इससे हमें समय के अनुसार उत्पादन के परिवर्तन की समझ मिल सकती है।

    मौसम और जलवायु पूर्वानुमान:

    मौसम के पूर्वानुमान के आधार पर हम उत्पादन के समय की योजना तैयार कर सकते हैं। अगर अधिक वर्षा का पूर्वानुमान होता है, तो हम उपयुक्त प्रबंधन के साथ उत्पादन को बढ़ावा दे सकते हैं।

    खेती के तकनीकी उपाय:

    उत्पादन के अनुमान में तकनीकी उपायों का शामिल करना भी महत्वपूर्ण है। यहां बीज की विशेषताओं, खादों के सही प्रयोग आदि के माध्यम से उत्पादन में सुधार करने की संभावना होती है।

    जैव और जेनेटिक डेटा:

    जैनोमिक्स और जैव डेटा का उपयोग करके बेहतर बीज चयन और उनके उत्पादन प्रदर्शन को बढ़ावा दिया जा सकता है।

    प्रदर्शन ग्राफिक्स और पैटर्न्स:

    डेटा से ग्राफिक्स बनाकर हम उत्पादन के पैटर्न्स और असामान्यताओं की पहचान कर सकते हैं। इससे हमें कहीं कुछ सुधार की आवश्यकता हो, तो हम तुरंत कदम उठा सकते हैं।

    मशीन सीखने का उपयोग:

    एक्सपर्ट सिस्टम और मशीन सीखने के उपयोग से हम उत्पादन के सुधार के लिए नए तरीकों का पता लगा सकते हैं, जो मानव नहीं कर सकते।

    डेटा साझा करने से सीखना:

    किसानों के बीच डेटा साझा करने से हम एक-दूसरे की अनुभवों से सीख सकते हैं, जो उत्पादन में सुधार लाने में मदद कर सकते हैं।

    इन सभी तरीकों से, डेटा साइंस कृषि उत्पादन को सुधारने में मदद कर सकता है, जो किसानों की आय और उत्पादन में वृद्धि करने में मदद कर सकता है।

    कृषि संवाद

    कृषि संवाद का मतलब होता है किसानों के बीच बातचीत करना और सहयोग करना। यह एक महत्वपूर्ण तरीका है जिससे किसान आपसी बातचीत के माध्यम से नए जानकारियों को सीखते हैं और अपनी खेती को बेहतर बनाते हैं। यहां कुछ आसान और रोचक बिंदुओं में जानते हैं कि कृषि संवाद क्यों महत्वपूर्ण है:

    नए तकनीकों की सीख:

    कृषि संवाद के द्वारा किसान आपस में नए और बेहतर खेती के तरीकों की बातचीत करते हैं। उन्हें दूसरे किसानों की अनुभवों से सिखने का मौका मिलता है जिससे उनकी खेती में सुधार होती है।

    समस्याओं का समाधान:

    अक्सर किसानों को खेती से जुड़ी समस्याएं आती रहती है। कृषि संवाद के माध्यम से वे अपनी समस्याओं का समाधान ढूंढ सकते हैं, और दूसरे किसानों द्वारा सुझाए गए उपायों को प्रयोग करके समस्याओं का हल पाते हैं।

    नए जानकारी का प्राप्ती:

    कृषि संवाद के द्वारा किसान नए जानकारी को प्राप्त कर सकते हैं जैसे कि बीजों का चयन, उपयुक्त खादों का प्रयोग, और प्रभावी पौधों की देखभाल के तरीके।

    सहयोगी समुदाय:

    कृषि संवाद के द्वारा किसान एक सहयोगी समुदाय में शामिल होते हैं जिससे उन्हें आपसी सहायता मिलती है। यह समुदाय उनके साथ होने वाली मुश्किलातों को समझता है और उनके समाधान में मदद करता है।

    सरकारी योजनाओं की जानकारी:

    कृषि संवाद के द्वारा किसान सरकारी योजनाओं के बारे में जानकारी प्राप्त करते हैं जो उनकी खेती को बेहतर बनाने में मदद कर सकती है।

    इस प्रकार, कृषि संवाद किसानों के लिए एक महत्वपूर्ण संचार माध्यम होता है जो उन्हें नए ज्ञान और तकनीकों से अवगत कराता है और उनकी खेती को सुधारने में मदद करता है।

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    जलवायु और मौसम के प्रबंधन

    जलवायु और मौसम के प्रबंधन का महत्वपूर्ण हिस्सा है कृषि क्षेत्र के लिए। यहां हम कुछ सरल बिंदुओं में देखेंगे कि कैसे जलवायु और मौसम का प्रबंधन किसानों की मदद कर सकता है:

    मौसम की पूर्वानुमान:

    मौसम की पूर्वानुमान के आधार पर किसान अपनी खेती की योजना तैयार कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, यदि बारिश की पूर्वानुमान होती है, तो किसान उचित समय पर खेती की तैयारी कर सकते हैं और उपयुक्त फसलों का चयन कर सकते हैं।

    जल संचयन और उपयोग:

    मौसम के अनुसार जल संचयन और उपयोग की योजना बनाने से बारिश के समय पानी को संचित किया जा सकता है, जिससे खुदाई के दौरान पानी की उपलब्धता सुनिश्चित होती है।

    बीजों का चयन:

    मौसम के आधार पर सही समय पर उपयुक्त बीज का चयन किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, ठंडी मौसम में बोए जाने वाले बीज सबसे अच्छे रूप से उग सकते हैं।

    रोग और कीट प्रबंधन:

    मौसम के परिवर्तनों के आधार पर रोग और कीटों के प्रकोप की संभावना हो सकती है। किसान उपयुक्त समय पर उचित प्रबंधन कर सकते हैं, जैसे कि उपयुक्त कीटनाशकों का प्रयोग करना।

    बियरिंग प्वाइंट प्रबंधन:

    मौसम के आधार पर फसलों के बियरिंग प्वाइंट की योजना बनाई जा सकती है। यदि बारिश की संभावना है, तो फसलों को उचित ढंकने और संरक्षण के तरीकों को अपनाया जा सकता है।

    समय पर खेती:

    खेती की योजना बनाने में मौसम का बड़ा योगदान होता है। उचित समय पर बुआई, खेती की देखभाल और कटाई करने से फसलों का उत्पादन बेहतर होता है।

    जलवायु परिवर्तन का सम्बंध:

    मौसम डेटा के आधार पर जलवायु परिवर्तन की पहचान करने में मदद मिल सकती है। किसान इसके आधार पर अपनी खेती को बदलने के तरीकों का सोच सकते हैं।

    इस प्रकार, जलवायु और मौसम के प्रबंधन से किसान अपनी खेती को बेहतर और सुरक्षित बना सकते हैं, जिससे उनकी आय और उत्पादन में वृद्धि होती है।

     

     

     

    उचित बीज चयन

    उचित बीज चयन कृषि में महत्वपूर्ण होता है ताकि उच्च उत्पादन मिल सके। यहां हम कुछ सरल और रोचक बिंदुओं में जानेंगे कि कैसे उचित बीज चयन किया जा सकता है:

    भूमि की विशेषताओं का ध्यान:

    बीज चयन करते समय भूमि की विशेषताओं का विचार करना महत्वपूर्ण है। जैसे कि भूमि की पुनर्वाणीयता, नमी, और उर्वरक की आवश्यकता के आधार पर बीज का चयन करना चाहिए।

    जलवायु के अनुसार चयन:

    बीज चयन को जलवायु के अनुसार भी करना चाहिए। उदाहरण के लिए, ठंडे जलवायु में उच्च प्रोटीन युक्त फसलों के बीज चयन करना सही होता है।

    फसल के प्रयोजन के आधार पर:

    बीज चयन के समय फसल के प्रयोजन को ध्यान में रखना चाहिए। क्या आपकी फसल का मुख्य उद्देश्य अन्न उत्पादन है, या फिर वनस्पति के अन्य प्रयोगों के लिए है, इसका अनुमान लगाकर बीज का चयन करना सही होता है।

    पूर्व उत्पादन का ध्यान:

    पिछले उत्पादन का डेटा देखकर उसी बीज का चयन करना भी महत्वपूर्ण होता है। यह देखने में मदद करता है कि कौनसे बीज पिछले सालों में उच्च उत्पादन दिये थे।

    बाजार की मांग के आधार पर:

    बाजार की मांग और विशेषताओं के आधार पर भी बीज चयन करना चाहिए। यदि किसी खास फसल की मांग अधिक है, तो उसके अनुसार बीज चयन करना सही होता है।

    जीवंत जैव प्रौद्योगिकी:

    आजकल कई जीवंत जैव प्रौद्योगिकियाँ उपलब्ध हैं जिनका उपयोग बीजों के उत्पादन में किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, जीवाणु रोकीय बैक्टीरिया के बीज प्रोडक्ट्स का उपयोग बीजों की पौधों की सुरक्षा के लिए किया जा सकता है।

    उचित बीज चयन से, किसान अपनी खेती को मजबूत बनाने में मदद कर सकते हैं और उच्च उत्पादन प्राप्त कर सकते हैं।

     

     

     

    रोग और कीट प्रबंधन

    रोग और कीट प्रबंधन कृषि में महत्वपूर्ण है ताकि फसलों को स्वस्थ और सुरक्षित रखा जा सके। यहां हम कुछ सरल और रोचक बिंदुओं में देखेंगे कि कैसे रोग और कीट प्रबंधन किया जा सकता है:

    स्वच्छता और साफ-सफाई:

    खेतों की स्वच्छता और साफ-सफाई का ध्यान रखना प्रबंधन का पहला कदम होता है। खेतों में अवशिष्ट बर्तन, पौधों की अवशिष्ट पांखुड़ी आदि को समय-समय पर हटा देना चाहिए।

    सही बीज चयन:

    अच्छे बीज चयन से पौधों की प्राकृतिक सुरक्षा मजबूत होती है। सही बीज चयन से पौधों को स्वस्थता मिलती है और वे कीटों और रोगों से बच सकते हैं।

    फसलों की संरक्षा:

    फसलों की संरक्षा के लिए जैविक उपायों का प्रयोग करना बेहतर होता है। जैसे कि प्राकृतिक कीटनाशकों का उपयोग करना, जैनोमिक्स का उपयोग करके पौधों की प्रतिरक्षा बढ़ाना आदि।

    बायोकंट्रोल एजेंट्स का प्रयोग:

    बायोकंट्रोल एजेंट्स का उपयोग करके कीटों की नियंत्रण किया जा सकता है। ये प्राकृतिक रूप से कीटों को नियंत्रित करने में मदद करते हैं, बिना किसी हानि के।

    समय पर नियंत्रण उपाय:

    रोग और कीटों के लिए समय पर उचित उपाय करना महत्वपूर्ण है। यदि समय पर नियंत्रण उपाय नहीं किए जाते, तो कीट और रोग फसलों को नुकसान पहुंचा सकते हैं।

    प्रौद्योगिकी और जैनोमिक्स का प्रयोग:

    प्रौद्योगिकी और जैनोमिक्स के उपयोग से पौधों की प्रतिरक्षा बढ़ाई जा सकती है। जैनोमिक्स के द्वारा जीवाणु रोकीय बैक्टीरिया का प्रयोग करके पौधों की सुरक्षा की जा सकती है।

    अनुगमन और प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स:

    अनुगमन और पूर्वानुमान के माध्यम से रोग और कीटों के प्रकोप की संभावना को पहले से पता लगाकर नियंत्रण के उपायों को तैयार किया जा सकता है।

    इस प्रकार, रोग और कीट प्रबंधन के साथ-साथ प्राकृतिक उपायों का प्रयोग करके किसान अपनी फसलों को सुरक्षित रख सकते हैं और उच्च

     

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    Comprehensive Analysis of Airline Passenger Satisfaction in python
    20Aug, 2023
    Comprehensive Analysis of Airline Passenger Satisfaction in python

    In today’s ever-connected world, air travel serves as a vital conduit, linking people and places across the globe. Delving into the realm of airline passenger satisfaction, our analysis unearths the intricate threads that shape travelers’ experiences in the skies. By dissecting data encompassing diverse parameters such as customer type, travel preferences, and class, we uncover insights that offer airlines a compass to enhance their services. Embark on this journey with us to decode the nuances of passenger contentment and pave the way for elevated travel experiences.

    DataSet Link

    Sure, here’s a concise summary of the dataset in bullet points:

    Dataset Overview:

    • Contains 129,880 entries, offering a substantial dataset for analysis.
    • Encompasses 24 columns, each providing distinct insights into passenger experiences.
      Demographic Details:
    • Captures key demographics such as gender, age, and customer type.
      Provides a foundation for understanding the passenger profile.


    Travel Specifics:

    • Includes variables like flight distance and departure delays.
    • Offers insight into the logistical aspects of the journey.
    • Flight Experience Categories:

    Delves into various aspects of the flight experience:

    • Ease of online booking, check-in service, online boarding, gate location.
    • On-board service, seat comfort, leg room service, cleanliness.
    • Food and drink, in-flight service, in-flight WiFi, in-flight entertainment.
    • Baggage handling.
      Explores passenger perceptions of different service aspects.


    Satisfaction Measurement:

    • Evaluates passenger satisfaction through the “Satisfaction” column.
    • Gauges passenger contentment based on provided services.


    Comprehensive Insights:

    • The dataset covers a wide range of factors influencing the flying experience.
      Enables detailed analysis of both positive and negative aspects of air travel.


    Potential Analysis:

    • Allows for in-depth exploration of correlations between variables.
      Offers an opportunity to understand factors contributing to passenger satisfaction.


    Key Takeaways:

    • A rich dataset offering a comprehensive view of airline passenger experiences.
    • Provides a platform to unravel the dynamics of passenger satisfaction across diverse dimensions.
    • This dataset promises a deep dive into the realm of airline satisfaction, presenting a unique opportunity to glean actionable insights for enhancing the passenger journey.

     

    Import Libraries in Jupyter Notebook

    import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
    • pandas (imported as pd): Pandas is a powerful library for data manipulation and analysis. It provides data structures like DataFrames and Series that allow you to work with structured data efficiently.
    • numpy (imported as np): NumPy is a library for numerical computations in Python. It provides support for large, multi-dimensional arrays and matrices, along with mathematical functions to operate on these arrays.
    • matplotlib.pyplot (imported as plt): Matplotlib is a widely used library for creating static, interactive, and animated visualizations in Python. The pyplot module within Matplotlib provides a MATLAB-like interface for generating plots and charts.
    • seaborn (imported as sns): Seaborn is built on top of Matplotlib and provides a higher-level interface for creating informative and attractive statistical graphics. It simplifies the process of creating complex visualizations and comes with several built-in themes and color palettes.
    Exploring the seaborn Library:

    Seaborn is particularly useful for statistical data visualization. It provides a variety of functions to create visually appealing plots with less code compared to using Matplotlib directly. Seaborn’s features include:

    • High-Level Functions: Seaborn offers functions to create common types of statistical plots such as scatter plots, bar plots, histograms, box plots, etc. These functions often take a DataFrame or Series as input and handle much of the underlying plotting logic automatically.
    • Enhanced Aesthetics: Seaborn provides a set of built-in themes and color palettes that make your plots more visually appealing by default. This reduces the need for manual customization.
    • Statistical Estimations: Many Seaborn plots include options for adding statistical estimations to the visualization, such as regression lines on scatter plots or confidence intervals on bar plots.
    • Categorical Plotting: Seaborn simplifies working with categorical data by providing functions for creating plots that summarize and compare data within different categories.
    • Overall, Seaborn complements Matplotlib by simplifying the process of creating complex visualizations, making it a popular choice for data analysts and scientists.

    Please note that while the code snippet imports the libraries, it doesn’t include any actual code for data manipulation or visualization. You would typically write additional code to load data using Pandas, perform data analysis or transformations using both Pandas and NumPy, and then use Seaborn (and Matplotlib) to create visualizations based on the analyzed data.

    Read Csv File

    data = pd.read_csv(r"C:\Users\yogesh\Downloads\Airline+Passenger+Satisfaction\airline.csv")
    import pandas as pd:

    This imports the Pandas library and assigns it the alias pd. This is a common convention to make the code shorter when referring to Pandas functions.

    data = pd.read_csv(r”C:\Users\yogesh\Downloads\Airline+Passenger+Satisfaction\airline.csv”): Here’s what each part of this line does:

    data:

    This is a variable name that you’re using to store the data read from the CSV file. You can choose any variable name you prefer.

    • pd.read_csv(): This is a Pandas function that reads a CSV file and returns its content as a DataFrame.
    • r”C:\Users\yogesh\Downloads\Airline+Passenger+Satisfaction\airline.csv”: This is the path to the CSV file that you want to read. The r before the string indicates that it’s a “raw” string, which means backslashes are treated as literal characters and not escape characters. Adjust the path to match the location of your actual “airline.csv” file.
    • Once the code is executed, the CSV file’s contents will be loaded into the data DataFrame.

    print(data.head())

    The print(data.head()) command is used to display the first few rows of the DataFrame data. The .head() method in Pandas returns the top rows of a DataFrame, by default the first 5 rows.
    The print(data.head()) command is used to display the first few rows of the DataFrame data. The .head() method in Pandas returns the top rows of a DataFrame, by default the first 5 rows.
    head output pandas

    Display basic info about the dataset

    print(data.info())
    • The information displayed typically includes:
    • The total number of non-null entries in each column.
    • The data type of each column (e.g., integer, float, string, datetime, etc.).
    • The memory usage of the DataFrame.
    • The index information.
      Additional metadata about the DataFrame.

    The describe() function

    print(data.describe())

    When applied to a Pandas DataFrame or Series, the describe() function provides a summary of descriptive statistics for the data. These statistics include measures such as mean, standard deviation, minimum, maximum, and quartiles for numerical data, as well as count and unique values for categorical data.

    Isnull Function in Pandas for Data analytics

    #Check for missing values
print(data.isnull().sum())

    when you run print(data.isnull().sum()), it will print the count of missing values in each column of your DataFrame. In below out put arrival delay have 393 missing values.

    fillna function for filling values in Pandas

    # Assuming 'data' is your DataFrame
data['Arrival Delay'] = data['Arrival Delay'].fillna(0)

# Print to verify the changes
print(data.isnull().sum())

    Fill 0 in missing value in dataframe.

    fill na in pandas

    Charting in Python

    # Define the categories of columns
categories = ['Ease of Online Booking', 'Check-in Service', 'Online Boarding',
              'Gate Location', 'On-board Service', 'Seat Comfort',
              'Leg Room Service', 'Cleanliness', 'Food and Drink',
              'In-flight Service', 'In-flight Wifi Service', 'In-flight Entertainment']

# Calculate the averages for each category
category_averages = data[categories].mean()

# Create a bar chart
plt.figure(figsize=(10, 6))
category_averages.plot(kind='bar', color='orange')
plt.title('Average Ratings for Flight Experience Categories')
plt.xlabel('Categories')
plt.ylabel('Average Rating')
plt.xticks(rotation=45)
plt.tight_layout()

# Show the chart
plt.show()

    Column Categories Definition:


    A list called categories is defined, containing the names of different categories that are likely related to the evaluation of a flight experience. These categories might include things like ease of online booking, check-in service, seat comfort, in-flight entertainment, etc.

    Calculating Category Averages:


    The code assumes the existence of a DataFrame named data, which presumably contains ratings or scores for each of the specified categories. The mean() function is used to calculate the average value for each category based on the ratings provided in the DataFrame.

    Creating a Bar Chart:


    The code uses the matplotlib library to create a bar chart. It sets the figure size to 10×6 inches with plt.figure(figsize=(10, 6)). Then, it plots the average ratings using the category_averages Series as data, and sets the bars to be colored orange (color=’orange’). The kind parameter is set to ‘bar’ to indicate that a bar chart should be created.

    Chart Title and Labels:


    Various attributes are set to customize the appearance of the chart. The plt.title() function sets the chart title to ‘Average Ratings for Flight Experience Categories’. The plt.xlabel() and plt.ylabel() functions set the labels for the x-axis and y-axis respectively. The plt.xticks(rotation=45) function rotates the x-axis labels by 45 degrees for better readability.

    Adjusting Layout and Displaying:


    The plt.tight_layout() function is called to ensure that the plot elements do not overlap. Finally, plt.show() is called to display the generated bar chart.

    In summary, this code takes ratings or scores for different flight experience categories from a DataFrame, calculates the average ratings for each category, and then creates and displays a bar chart to visually represent these average ratings. The chart provides insights into which categories of the flight experience are rated more favorably or less favorably on average.

     

    average rating of flight chart

    Create a line plot

     #Create a line plot
plt.figure(figsize=(10, 6))
category_averages.plot(kind='line', marker='o', color='blue')
plt.title('Average Ratings for Flight Experience Categories')
plt.xlabel('Categories')
plt.ylabel('Average Rating')
plt.xticks(rotation=45)
plt.tight_layout()

# Show the chart
plt.show()
    • plt.figure(figsize=(10, 6)): This line creates a new figure (plotting area) with a specified size of 10 inches in width and 6 inches in height. This sets up the canvas on which the plot will be drawn.
    • category_averages.plot(kind=’line’, marker=’o’, color=’blue’): This line is creating the line plot itself. It’s assumed that category_averages is a DataFrame or a Series containing data for the plot. Here’s what each parameter does:
    • kind=’line’: Specifies that a line plot should be created.
      marker=’o’: Sets circular markers at data points on the line.
      color=’blue’: Sets the color of the line and markers to blue.
      plt.title(‘Average Ratings for Flight Experience Categories’): This sets the title of the plot to “Average Ratings for Flight Experience Categories”.
    • plt.xlabel(‘Categories’): This sets the label for the x-axis to “Categories”.
    • plt.ylabel(‘Average Rating’): This sets the label for the y-axis to “Average Rating”.
    • plt.xticks(rotation=45): This rotates the x-axis labels by 45 degrees. This is often done to prevent overlapping when labels are long or numerous.
    • plt.tight_layout(): This function adjusts the spacing between the plot elements to ensure they fit well within the figure area.
    • plt.show(): This line displays the plot on the screen.

    In summary, the code creates a line plot that displays average ratings for different flight experience categories. The categories are labeled on the x-axis, the average ratings are on the y-axis, and each data point is marked with a blue circular marker. The plot has a title and axis labels, and the x-axis labels are rotated for better readability. Finally, the plot is displayed using plt.show().

    Create a histogram

    #Create a histogram for the "Age" column
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.hist(data['Age'], bins=20, color='skyblue', edgecolor='black')
plt.title('Age Distribution')
plt.xlabel('Age')
plt.ylabel('Frequency')
plt.tight_layout()

# Show the histogram
plt.show()
    The plt.figure(figsize=(10, 6)) line sets the dimensions of the plot. The plt.hist() function is used to create the histogram. It takes the ‘Age’ column data from the dataset (data[‘Age’]), divides it into 20 bins, and represents the data using bars in the plot. The bars are colored in sky blue and have black edges. The plt.title() function sets the title of the plot to “Age Distribution,” while plt.xlabel() and plt.ylabel() set the labels for the x-axis and y-axis respectively. The plt.tight_layout() function adjusts the spacing of the plot elements for better layout. Finally, plt.show() is called to display the histogram plot. The histogram provides a visual representation of how the ages are distributed within the dataset, showing the frequency of ages in different bins.

    Age Groups to the Dataset:

    # Define labels for the age bins
age_labels = ['0-18', '19-30', '31-40', '41-50', '51-60', '61-70', '71+']

# Add a new column with age groups
data['Age Group'] = pd.cut(data['Age'], bins=7, labels=age_labels)

# Display the modified data with age groups
print(data['Age Group'])
    • age_labels: This is a list of labels representing different age bins or groups. Each label corresponds to a specific age range.
    • data[‘Age Group’] = pd.cut(data[‘Age’], bins=7, labels=age_labels): This line of code adds a new column called ‘Age Group’ to the DataFrame data.
    • The pd.cut() function is used to categorize the values in the ‘Age’ column into 7 bins (or age groups) based on the specified labels and number of bins. The resulting categories are assigned the labels from the age_labels list.
    • print(data[‘Age Group’]): This line prints out the newly created ‘Age Group’ column, displaying the age group label for each row of data.

    In summary, the code takes an existing DataFrame with an ‘Age’ column, divides the age values into 7 different age groups, assigns corresponding labels to these groups, and then adds a new ‘Age Group’ column to the DataFrame to store these group labels. This can be useful for segmenting and analyzing data based on different age ranges.

    age group in pandas airline data

    Passenger Distribution by Age Group

    age_group_counts = data['Age Group'].value_counts().sort_index()
#Create a bar chart
plt.figure(figsize=(10, 6))
age_group_counts.plot(kind='bar', color='skyblue')
plt.title('Passenger Distribution by Age Group')
plt.xlabel('Age Group')
plt.ylabel('Number of Passengers')
plt.xticks(rotation=0)
plt.tight_layout()

# Show the chart
plt.show()

    age_group_counts = data[‘Age Group’].value_counts().sort_index():

    This line calculates the count of passengers in each age group using the ‘Age Group’ column of the DataFrame. The .value_counts() function counts the occurrences of each unique value (in this case, the different age group labels), and .sort_index() sorts these counts based on the order of the age labels.

    Creating the Bar Chart:

    • plt.figure(figsize=(10, 6)): This line sets the size of the figure (the plot) to have dimensions of 10 units in width and 6 units in height.
    • age_group_counts.plot(kind=’bar’, color=’skyblue’):
    • This line creates a bar plot using the counts calculated in the previous step. Each age group will have a corresponding bar, and the bars will be colored with a sky blue color.
    • plt.title(‘Passenger Distribution by Age Group’): Sets the title of the plot to ‘Passenger Distribution by Age Group’.
    • plt.xlabel(‘Age Group’): Sets the label for the x-axis to ‘Age Group’.
    • plt.ylabel(‘Number of Passengers’): Sets the label for the y-axis to ‘Number of Passengers’.
      plt.xticks(rotation=0): Sets the rotation angle of the x-axis labels to 0 degrees, meaning the labels will be displayed horizontally.
    • plt.tight_layout(): Automatically adjusts the subplot parameters to ensure that all elements of the plot fit within the figure area without overlapping.
    age group wise distribution of data in airline passenger satisfaction report in python

    Create Pie Chart

    gender_counts = data['Gender'].value_counts() customer_type_counts = data['Customer Type'].value_counts() travel_type_counts = data['Type of Travel'].value_counts() class_counts = data['Class'].value_counts()
    Here, you’re calculating the count of unique values in the ‘Gender’, ‘Customer Type’, ‘Type of Travel’, and ‘Class’ columns of the DataFrame data and storing them in separate variables.

    Creating Subplots:

    fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(12, 10))
    You’re creating a 2×2 grid of subplots (four subplots in total) using the subplots function from the matplotlib.pyplot library. The figsize parameter determines the size of the entire figure.

    Pie Chart Creation

      
    axes[0, 0].pie(gender_counts, labels=gender_counts.index, autopct='%1.1f%%', startangle=90)
axes[0, 1].pie(customer_type_counts, labels=customer_type_counts.index, autopct='%1.1f%%', startangle=90)
axes[1, 0].pie(travel_type_counts, labels=travel_type_counts.index, autopct='%1.1f%%', startangle=90)
axes[1, 1].pie(class_counts, labels=class_counts.index, autopct='%1.1f%%', startangle=90)
    You’re creating individual pie charts for each categorical variable. For each subplot, you’re using the pie function to create the pie chart. The labels parameter specifies the labels for each slice of the pie chart, the autopct parameter formats the percentage labels on the chart, and startangle determines the angle at which the first slice starts.

    Setting Titles:

      
    axes[0, 0].set_title('Gender Distribution')
axes[0, 1].set_title('Customer Type Distribution')
axes[1, 0].set_title('Type of Travel Distribution')
axes[1, 1].set_title('Class Distribution')

    Layout Adjustment and Displaying: 

    plt.tight_layout()
plt.show()
    plt.tight_layout() adjusts the spacing between subplots for better visualization. Finally, plt.show() displays the entire figure with the pie charts.
    pie chart creation in pandas for data analytics on airline passenger satisfaction data

    bar chart of satisfaction Mapping

    satisfaction_mapping = {
    'Neutral or Dissatisfied': 0,
    'Satisfied': 1
}
    In this step, a dictionary named satisfaction_mapping is created. It maps categorical satisfaction values (‘Neutral or Dissatisfied’ and ‘Satisfied’) to numerical values (0 and 1, respectively).

    Step 2: Map the Satisfaction Values

    data['Satisfaction'] = data['Satisfaction'].map(satisfaction_mapping)
    the ‘Satisfaction’ column in the DataFrame named data by applying the mapping defined earlier. This maps the categorical values to their corresponding numerical values in the DataFrame.

    Step 3: Calculate Average Satisfaction for Each Class

    class_satisfaction = data.groupby('Class')['Satisfaction'].mean()
    This line groups the data in the DataFrame by the ‘Class’ column and calculates the mean (average) of the ‘Satisfaction’ values for each class. The result is stored in the class_satisfaction Series.

    Step 4: Create a Bar Chart

    plt.figure(figsize=(10, 6))
class_satisfaction.plot(kind='bar', color='skyblue')
    In this step, a bar chart is created using the matplotlib library. The plt.figure(figsize=(10, 6)) sets the size of the figure, and class_satisfaction.plot(kind=’bar’, color=’skyblue’) plots the average satisfaction values for each class as bars, using the color ‘skyblue’.

    Step 5: Add Chart Details

    plt.title('Average Satisfaction by Class')
plt.xlabel('Class')
plt.ylabel('Average Satisfaction')
plt.xticks(rotation=0)
plt.tight_layout()
    These lines add various details to the chart:
    • plt.title(‘Average Satisfaction by Class’): Sets the chart title.
    • plt.xlabel(‘Class’): Labels the x-axis.
    • plt.ylabel(‘Average Satisfaction’): Labels the y-axis.
    • plt.xticks(rotation=0): Sets the rotation angle of the x-axis labels to 0 degrees (no rotation). plt.tight_layout(): Adjusts the layout of the plot to make sure everything fits nicely

    Step 6: Show the Chart

    plt.show()
    average satisfaction by class in python airline satisfaction

    Bar chart Average satisfaction for each type of travel

    # Calculate the average satisfaction for each type of travel
travel_satisfaction = data.groupby('Type of Travel')['Satisfaction'].mean()

# Create a bar chart
plt.figure(figsize=(10, 6))
travel_satisfaction.plot(kind='bar', color='skyblue')
plt.title('Average Satisfaction by Type of Travel')
plt.xlabel('Type of Travel')
plt.ylabel('Average Satisfaction')
plt.xticks(rotation=0)
plt.tight_layout()

# Show the chart
plt.show()

    Bar Chart by average satisfaction for each customer type

    # Calculate the average satisfaction for each customer type
customer_type_satisfaction = data.groupby('Customer Type')['Satisfaction'].mean()

# Create a bar chart
plt.figure(figsize=(10, 6))
customer_type_satisfaction.plot(kind='bar', color='skyblue')
plt.title('Average Satisfaction by Customer Type')
plt.xlabel('Customer Type')
plt.ylabel('Average Satisfaction')
plt.xticks(rotation=0)
plt.tight_layout()

# Show the chart
plt.show()
    Data Analytics: A Step-by-Step Guide for Beginners
    18Aug, 2023
    Navigating Data Analytics A Step-by-Step Guide for Beginners Hindi

    Table of Contents

    Introduction to Data Analytics in hindi

    डेटा एनालिटिक्स का परिचय”

    डेटा एनालिटिक्स एक प्रक्रिया है जिसका उपयोग डेटा से जानकारी और अनुभव प्राप्त करने के लिए किया जाता है। यह विभिन्न डेटा सेट्स का विश्लेषण करके पैटर्न, trends और insights पाने का तरीका है, जिससे व्यवसायिक और व्यक्तिगत निर्णय लिए जा सकते हैं। डेटा एनालिटिक्स के माध्यम से, आप डेटा को समझकर उसके पीछे की अर्थपूर्णता को खोज सकते हैं और उसे सकारात्मक तरीके से सेवन करने के लिए निर्णय ले सकते हैं।

    डेटा एनालिटिक्स का मुख्य उद्देश्य व्यक्तिगत, संगठनात्मक, और व्यावसायिक स्तरों पर सही निर्णय लेने में मदद करना है। यह डेटा से अद्भुत प्रतिष्ठित और गुप्त जानकारी निकालने का एक माध्यम भी है, जिससे विभिन्न क्षेत्रों में सुरक्षा, विपणन, वित्त, स्वास्थ्य, और अन्य क्षेत्रों में नये और सुधारित उत्पाद और सेवाएँ प्राप्त की जा सकती हैं।

    डेटा एनालिटिक्स में विभिन्न तरीके शामिल होते हैं, जैसे कि डेटा कलेक्शन, डेटा प्रसंस्करण, डेटा विश्लेषण, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, सांख्यिकीय विश्लेषण, मशीन लर्निंग, और अन्य। ये तरीके आपको डेटा से मानव बुद्धि से समझकर उसका अध्ययन करने में मदद करते हैं और नए और अद्भुत जानकारी का पता लगाने में सहायक होते हैं।

    डेटा एनालिटिक्स का उपयोग समय के साथ बढ़ते हुए डेटा के भंडारण, प्रसंस्करण, और विश्लेषण के क्षेत्र में हो रहे विकास को समझने में भी किया जाता है। यह निर्णय लेने में मदद करता है और आपको विभिन्न संदर्भों में सटीक और उपयुक्त निर्णय लेने में सहायता प्रदान करता है।

    कृपया ध्यान दें कि यह केवल एक पारिभाषिक अनुभाग है और आपके इच्छित पाठ्यक्रम के आधार पर विषय को गहराई से समझने के लिए आपको अधिक अध्ययन की आवश्यकता होगी।

    डेटा एनालिटिक्स कदमों की प्रक्रिया को समझने के लिए यहाँ एक सरल और सुलभ तरीका प्रस्तुत किया गया है

    कदम 1: समझाने का मकसद Understanding the Purpose of Data Analytics

    डेटा एनालिटिक्स के मकसद को समझने का यह लेख आपको एक रोचक उदाहरण के साथ बताएगा कि यह आपके व्यवसाय में कैसे महत्वपूर्ण हो सकता है।

    कदम 1: उद्देश्य की समझ: डेटा एनालिटिक्स की शुरुआत उद्देश्य की समझ से होती है। विचार करें, आपका व्यवसाय ई-कॉमर्स के क्षेत्र में है और आपका मुख्य उद्देश्य है कि आपके ग्राहक किस प्रकार के उत्पादों की खोज कर रहे हैं। आपका मकसद यह जानना है कि कौनसे उत्पाद आम तौर पर खरीदे जा रहे हैं और इस आधार पर आपको अपने इन्वेंटरी को प्रबंधित करने के फैसले लेने में मदद मिले।

    उदाहरण:Ecommerce Website

    समझाने के लिए, चलिए यह मान लें कि आपके पास एक ई-कॉमर्स वेबसाइट है जिसमें विभिन्न उत्पादों की बड़ी वस्तुए है। आपको डेटा एनालिटिक्स का उपयोग करके उन वार्ड्रेस की खोज करनी है जिनकी बिक्री अधिक हो रही है। इससे आपको यह समझने में मदद मिलेगी कि कौनसे वस्तुए प्रसिद्ध हो रहे हैं और आप उन्हें अधिक प्रोत्साहित करने के लिए योजना बना सकते हैं। यह आपकी बिक्री में वृद्धि का कारण बन सकता है।

    संवाद:

    इस तरीके से, डेटा एनालिटिक्स आपको व्यवसायिक निर्णयों में मदद कर सकता है जिससे आप अपने उद्देश्यों की प्राप्ति में मदद कर सकते हैं। जब आप उदाहरण के साथ इस प्रक्रिया को समझते हैं, तो यह आपको अधिक संलग्न करता है और सीखने को उत्साहित करता है।

    कदम 2: डेटा संग्रहण Data Collection

    डेटा एनालिटिक्स की यात्रा में कदम 2 बहुत महत्वपूर्ण होता है – डेटा संग्रहण। इस लेख में, हम वास्तविक जीवन से संबंधित उदाहरणों के साथ डेटा संग्रहण के महत्व की खोज करेंगे, जिससे यह महत्वपूर्ण प्रक्रिया समझने में और आपसी सहमति में आ सके।

    डेटा संग्रहण का महत्व:Importance of Data Collection

    डेटा संग्रहण एक महत्वपूर्ण कार्य है जहाँ आप भविष्य के विश्लेषण के लिए आवश्यक डेटा एकत्र करते हैं। यह डेटा एनालिटिक्स का मूल आधार बनता है, क्योंकि इसमें मूल्यवान जानकारी एकत्र की जाती है जो आपको सुचित निर्णय लेने में मदद करती है।

    उदाहरण: स्मार्ट ऊर्जा संवाद: Smart Energy Consumption:

    इसे समझने के लिए, एक उदाहरण की खोज करते हैं। सोचिए कि आप स्मार्ट होम तकनीक में ऊर्जा की उपयोगिता को अधिकतम करने के लिए डेटा एनालिटिक्स का इस्तेमाल कर रहे हैं। आप ऊर्जा उपयोग के पैटर्न, तापमान परिवर्तन और उपयोगकर्ता के व्यवहार पर डेटा एकत्र करते हैं। आपका उद्देश्य है कि आप ऐसे पैटर्न्स की पहचान करें जो उच्चतम कुशलता के लिए ऊर्जा का उपयोग स्वतंत्रता से करने में मदद कर सकें।

    उदाहरण: ऑनलाइन खरीददारी की सफलता:Online Retail Success:

    एक और परिदृश्य में सोचें जहाँ आप एक ई-कॉमर्स व्यवसाय हैं जो ग्राहक अनुभव को बेहतर बनाने का उद्देश्य रखता है। ग्राहकों के ब्राउज़िंग और खरीददारी व्यवहार का विश्लेषण करके, आप उनकी पसंद, अक्सर देखे जाने वाले उत्पाद और पिछली खरीददारियों पर डेटा एकत्र करते हैं। यह डेटा आपको व्यक्तिगत सुझावों को व्यक्त करने में मदद करता है, ग्राहकों की सहयोग और बिक्री में वृद्धि करने में मदद करता है।

    निष्कर्ष:conclusion

    ये उदाहरण दिखाते हैं कि डेटा संग्रहण कैसे विशिष्ट उद्देश्यों की प्राप्ति में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। चाहे यह ऊर्जा उपयोग को सुचारू करना हो

    कदम 3: डेटा सफाई और अनुकूलन :Step 3: Data Cleaning and Preprocessing

    डेटा एनालिटिक्स में कदम 3 का महत्वपूर्ण होता है – डेटा सफाई और पूर्वसंस्करण। इस लेख में, हम वास्तविक उदाहरणों के साथ डेटा सफाई और पूर्वसंस्करण की महत्वपूर्णता को समझेंगे, जो यह प्रक्रिया समझने में मदद करेगा और रुचिकर बनाएगा।

    डेटा सफाई और पूर्वसंस्करण का महत्व:Importance

    डेटा सफाई और पूर्वसंस्करण उन चरणों में शामिल होते हैं जहाँ आप डेटा को साफ और उपयोगी बनाने की प्रक्रियाओं को अपनाते हैं। यह डेटा के अनशुद्धियों को दूर करता है और उसे विशेषज्ञता से तैयार करता है ताकि आगामी विश्लेषण में उपयोगी नतीजे प्राप्त किए जा सकें।

    उदाहरण: विमान यातायात की डेटा सफाई:AirlinePassenger data cleaning

    इसकी समझ के लिए, एक उदाहरण की ओर बढ़ते हैं। सोचें कि आप एक विमान यातायात कंपनी के डेटा विश्लेषण में शामिल हैं। आपने उनके यात्री डेटा को देखा और देखा कि कुछ डेटा अनशुद्धियों से प्रभावित हो रहा है, जैसे कि मिसिंग डेटा या गलत इनपुट। आपका उद्देश्य है कि आप उन डेटा अनशुद्धियों को सुधारें और उन्हें साफ और तैयार करें ताकि आप यात्री के प्रवास की स्थिति को सही से विश्लेषण कर सकें।

    निष्कर्ष:Conclusion

    ये उदाहरण दिखाते हैं कि डेटा सफाई और पूर्वसंस्करण कैसे विशेष उद्देश्यों की प्राप्ति में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। आपके पास उदाहरणों से यह समझने में मदद मिलती है कि डेटा को कैसे साफ किया जाता है और उसे तैयार किया जाता है ताकि आगामी विश्लेषण में उपयोगी नतीजे प्राप्त किए जा सकें।

    कदम 4: डेटा विश्लेषण: Data Analysis Demystified

    डेटा एनालिटिक्स में कदम 4 का महत्वपूर्ण होता है – डेटा विश्लेषण। इस लेख में, हम उदाहरण के साथ डेटा विश्लेषण की महत्वपूर्णता को समझने का प्रयास करेंगे, जिससे आपको यह प्रक्रिया अधिक समझ में आएगी।

    डेटा विश्लेषण का महत्व:

    डेटा विश्लेषण उन प्रक्रियाओं का हिस्सा होता है जिनमें आप डेटा को विभिन्न तरीकों से विश्लेषित करते हैं ताकि आप उससे नए और महत्वपूर्ण ज्ञान प्राप्त कर सकें। यह आपको अद्यतित निर्णय लेने में मदद करता है और निर्धारित लक्ष्यों की प्राप्ति में सहायक होता है।

    उदाहरण:

    बिक्री प्रवृत्तियों का विश्लेषण: एक उदाहरण की मदद से समझते हैं। सोचें कि आप एक रिटेल व्यवसाय के मालिक हैं और आपका उद्देश्य है विक्रेता प्रवृत्तियों का विश्लेषण करके बेहतर समझना। आपने डेटा विश्लेषण के माध्यम से बिक्री के दौरान ग्राहकों के व्यवहार का अध्ययन किया। इससे आपको यह समझने में मदद मिलती है कि कौनसे उत्पादों की ज्यादा डिमांड होती है और किन प्रवृत्तियों का अनुसरण किया जा सकता है। आप इस जानकारी का उपयोग बिक्री स्ट्रैटेजी में सुधार करने के लिए कर सकते हैं।

    निष्कर्ष:

    उपरोक्त उदाहरण से हमने देखा कि डेटा विश्लेषण कैसे नए ज्ञान प्राप्त करने में मदद कर सकता है। यह आपको विशिष्ट उद्देश्यों की प्राप्ति में सहायक होता है और आपको अधिक सुरक्षित निर्णय लेने में मदद करता है।

     

    कदम 5: परिणामों का प्रस्तुतीकरण Presenting Results Effectively

    डेटा एनालिटिक्स के पांचवें कदम में हम जानेंगे कि परिणामों को कैसे प्रभावी तरीके से प्रस्तुत किया जाता है। इस लेख में, हम उदाहरण के साथ इस कदम की महत्वपूर्णता को समझेंगे और जानेंगे कि आपको अपने डेटा विश्लेषण के परिणामों को कैसे सरल और सुदृढ़ ढंग से प्रस्तुत करना चाहिए।

    परिणामों का प्रस्तुतीकरण का महत्व:Importance Presenting Results

    परिणामों का प्रस्तुतीकरण डेटा एनालिटिक्स की अंतिम प्रक्रिया होती है जो आपके विश्लेषण के परिणामों को दुनिया के सामने रखती है। यह आपको अपने निर्णयों को साझा करने, प्राप्त जानकारी को साफ़ और सुदृढ़ ढंग से प्रस्तुत करने का माध्यम प्रदान करता है।

    उदाहरण: विश्वविद्यालय की स्थिति रिपोर्ट:

    • डेटा विश्लेषण के परिणामों को एक आकर्षक और सुदृढ़ डैशबोर्ड के माध्यम से प्रस्तुत किया जा सकता है।
    • उदाहरण के लिए, आप विश्वविद्यालय के प्रवेश प्रक्रिया के परिणाम को ग्राफिकल चार्ट्स, ग्राफ्स और आवश्यक जानकारी सहित प्रस्तुत कर सकते हैं।
    • आपके डेटा विश्लेषण के परिणामों से प्राप्त की गई जानकारी को आप छात्रों और शिक्षकों के साथ साझा करके सुनिश्चित कर सकते हैं कि उन्हें आपके निर्णयों की समझ हो रही है।

    निष्कर्ष:

    परिणामों का प्रस्तुतीकरण डेटा एनालिटिक्स की सफलता की एक महत्वपूर्ण कुंजी होती है। जब आप अपने परिणामों को सरलता और सुदृढ़ता से प्रस्तुत करते हैं, तो आपकी जानकारी अधिक अच्छी तरीके से साझा होती है और आपके निर्णयों की मान्यता बढ़ती है।

    कदम 6: निर्णय और क्रियान्वयन Decision and Implementation

    जब हम डेटा एनालिटिक्स यात्रा के अंतिम चरण की ओर बढ़ते हैं, तो कदम 6 में जानकारियों को सूचित निर्णयों और व्यावसायिक क्रियान्वयन में परिणत करने की महत्वपूर्णता को महत्व दिया जाता है। इस लेख में, हम डेटा द्वारा प्रेरित निर्णय लेने की महत्वपूर्णता में और उन निर्णयों को प्रैक्टिकल रूप में क्रियान्वित करने में समझाएंगे।

    निर्णय और क्रियान्वयन की महत्वपूर्णता:The Essence of Decision and Implementation:


    पूरी डेटा एनालिटिक्स प्रक्रिया का उद्देश्य निर्णय लेने में मदद करना और वास्तविक दुनिया में क्रियान्वित करना होता है। कदम 6 में डेटा विश्लेषण से प्राप्त ज्ञान की दिशा में परिवर्तन किया जाता है जो कि वास्तविक निर्णयों में बदल सकते हैं जिनसे स्ट्रैटेजियों को आकार दिया जा सकता है, प्रक्रियाओं को अद्यतित किया जा सकता है, और संगठन के लक्ष्यों को प्राप्त किया जा सकता है।

    उदाहरण: खुदरा सामग्री का अनुकूलन: Retail Inventory Optimization:

    निर्णय: मान लीजिए कि आप एक खुदरा प्रबंधक हैं जो बिक्री डेटा का विश्लेषण कर रहे हैं ताकि सामग्री के स्तर को अनुकूलित किया जा सके। आपके डेटा विश्लेषण के माध्यम से, आपने सबसे ज्यादा बिकने वाले उत्पादों और उनके मौसमी पैटर्न की पहचान की है।
    क्रियान्वयन: आप जानकार निर्णय ले सकते हैं जैसे कि प्रमुख मौसमों से पहले लोकप्रिय आइटमों की संग्रह की स्तिथि को समायोजित करना, ताकि स्टॉकआउट और अधिशेष स्थितियों से बचा जा सके।


    उदाहरण: स्वास्थ्य संसाधन आवंटन:Healthcare Resource Allocation:

     

    निर्णय:कल्याण संस्थान के साथ काम कर रहे हैं और संसाधनों का प्रभावी आवंटन करने का योजना बना रहे हैं। डेटा विश्लेषण के माध्यम से, आपने विभिन्न चिकित्सा सेवाओं के लिए रोगी आवागमन के प्रवृत्तियों की पहचान की है।

    क्रियान्वयन: इन जानकारियों के साथ, स्वास्थ्य संसाधन कंप्लीट ज़र्स और सुविधाओं को अधिक प्रभावी ढंग से आवंटित कर सकते हैं ताकि

     

    Data Analytics Insights Predictive Power in Excel
    17Aug, 2023
    Data Analytics Insights Predictive Power in Excel



    Student Exam Scores

    StudentHours StudiedExam Score
    John275
    Emily385
    David160
    Sarah490
    Mark595
    Lisa270
    Alex698
    Emma382
    Michael488
    Olivia593

     

    Step 1: Data Entry

    Enter your data into an Excel spreadsheet. Place “Student” in A1, “Hours Studied” in B1, and “Exam Score” in C1. Then, input the corresponding data under each column.

    Step 2: Calculate Correlation

    • Select an empty cell (e.g., D1) for the correlation result
    • Enter the following formula:
    =CORREL(B2:B11, C2:C11)

    Press Enter to get the correlation value.

    This correlation value will help you understand the strength and direction of the relationship between hours studied and exam scores.

    The CORREL function calculates the Pearson correlation coefficient, which measures the strength and direction of the linear relationship between two sets of data. The result will be a number between -1 and 1:

    • A value of 1 indicates a perfect positive correlation, meaning that as one variable increases, the other also increases in a linear fashion.
    • A value of -1 indicates a perfect negative correlation, meaning that as one variable increases, the other decreases in a linear fashion.
    • A value of 0 indicates no linear correlation between the two variables.

     

    Step 3: Create Scatter Plot

    • Highlight the “Hours Studied” (B2:B11) and “Exam Score” (C2:C11) data.
    • Go to the “Insert” tab and choose “Scatter” from the charts group. Select a scatter plot option.
    • This will create a scatter plot that visually represents the relationship between the hours studied and exam scores.

    Step 4: Calculate Regression Analysis

    • Click on an empty cell (e.g., E1) where you want the regression analysis results.
    • Enter the following formula
    • =LINEST(C2:C11, B2:B11, TRUE, TRUE)
    • Press Ctrl+Shift+Enter as it’s an array formula.
    • The regression analysis will give you the intercept, slope, and other coefficients for the linear equation that best fits your data.

    Step 5: Interpret Regression Results

    • The results of the LINEST formula will provide an array of coefficients:
    • E1: Intercept (a)
    • E2: Slope (b)
    • E3: Standard Error of Intercept
    • E4: Standard Error of Slope
      These coefficients define the linear equation “Exam Score = Intercept + (Slope * Hours Studied)” that predicts exam scores based on hours studied
    • Slope: This number tells you how steep the line should be on the graph. It indicates whether, as one set of values (X) increases, the other set of values (Y) increases or decreases. A positive slope means they go up together; a negative slope means one goes up as the other goes down.
     
    • Intercept: This is the point where the line crosses the vertical Y-axis on the graph. It’s like the starting point for the line. When X is zero, this is where Y is on the graph.
     
    • Additional Statistics (if second “TRUE” is used):
     
    • Standard Error of the Regression: Think of this as a measure of how closely your data points cluster around the line. A smaller number means they’re closer to the line, indicating a better fit.
    • R-squared (R²) Value: This number shows how well the line fits your data. If it’s close to 1, it means the line does a good job of explaining the relationship between the two sets of data. If it’s closer to 0, the line doesn’t fit well.
    In essence, this information helps you understand the relationship between your two sets of data. The slope and intercept describe the line on the graph, and the additional statistics (if used) help you judge how well this line fits your data points. It’s valuable for making predictions and figuring out how strongly one set of data influences the other.
     
     
     
     

    After enabling the Data Analysis ToolPak, select “Regression” from the list and click “OK.”

    • The formula you’ve provided seems to be from Microsoft Excel or a similar spreadsheet software. The formula LINEST(C2:C11, B2:B11, TRUE, TRUE) is used to perform linear regression analysis on a set of data points. It calculates the parameters of the best-fit line that minimizes the squared differences between the observed data points and the values predicted by the line.

     

    Step 6: Create Regression Line on Scatter Plot

    • Right-click on one of the data points in the scatter plot.
    • From the context menu, choose “Add Trendline.”
    • In the Trendline Options, select “Linear” and check “Display Equation on chart.”
    • This will add a regression line to your scatter plot along with the equation of the line.
    • By following these steps, you’ve conducted correlation and regression analysis in Excel to understand the relationship between hours studied and exam scores. The correlation value tells you the strength of the relationship, and the regression analysis provides a predictive equation for exam scores based on hours studied. The scatter plot visually illustrates this relationship

    REGRESSION ANALYTIS THROUGH DATA ANALYTICS TOOLS

     This tool provides more comprehensive output than just the LINEST formula and includes statistics like coefficients, p-values, confidence intervals, and more.

    Enable Data Analysis ToolPak Excel

    • To enable the Data Analysis ToolPak in Excel, follow these steps:
    • Open Excel: Launch Microsoft Excel on your computer.
    • Navigate to Options: Click on the “File” tab in the top left corner to open the backstage view. Then, click on “Options” at the bottom of the left-hand menu. This will open the Excel Options dialog box.
    • Add-Ins: In the Excel Options dialog box, select “Add-Ins” from the left-hand menu.
    • Choose Excel Add-ins: In the Add-Ins window, at the bottom of the window, find and select “Excel Add-ins” from the dropdown menu next to “Manage” and click the “Go” button.
    • Select ToolPak: In the Add-Ins available list, locate and check the “Analysis ToolPak” checkbox. Optionally, you can also check “Analysis ToolPak – VBA” if you need to use it with VBA macros. Then click the “OK” button.
    • Install ToolPak: Excel will now install the Data Analysis ToolPak. If it prompts you to install or require any confirmation, follow the prompts.
    • ToolPak Tab: Once the installation is complete, you should see a new “Data” tab in Excel’s ribbon. The Data Analysis ToolPak options will be available under this tab.
    • Access Data Analysis ToolPak: To access the Data Analysis ToolPak, click on the “Data” tab, and you will find the “Data Analysis” button in the “Analysis” group. Click

    Load Data and Enable Data Analysis ToolPak

    • Open Excel.
    • Enter your data into columns, just like in your previous example. Let’s assume “Hours Studied” is in column B (B2:B11), and “Exam Score” is in column C (C2:C11).
    • Go to the “Data” tab.
    • Click on “Data Analysis” in the Analysis group.
    • If you don’t see “Data Analysis,” you might need to enable the Data Analysis ToolPak. Click on “Data Analysis,” and if it’s not listed, follow the prompts to enable it.

    Perform Regression Analysis

    data visualization in Data analytics
    11Aug, 2023
    What is data Analytics and Power of Data Analytics in Hindi

    Table of Contents

    डेटा से अनमोल जानकारी की खोज: डेटा एनालिटिक्स की शक्ति"

    आजकल के डिजिटल युग में, जानकारी हर तरफ है। लेकिन हम अपने चारों तरफ बिखरे डेटा के समय का सही तरीके से समझने में कैसे सक्षम हो सकते हैं? यहां डेटा एनालिटिक्स की जादूई ताक़त काम आती है। क्या आपने कभी सोचा है कि आपके पास लाखों छोटे-छोटे टुकड़ों से मिलकर बने एक विशाल पहेली हो? डेटा एनालिटिक्स उस महान पहेली के सभी टुकड़ों को मिलाकर एक खूबसूरत चित्र दिखाती है

    आसान शब्दों में कहें तो, डेटा एनालिटिक्स एक खज़ाने का नक्शा है। हम जो जानकारी इकट्ठा करते हैं, वो संकेत होते हैं, और डेटा विश्लेषक मौजूदा समय के संचालक होते हैं। वे विशेष उपकरणों और तकनीकों का उपयोग करके डेटा में खुदाई करते हैं और मूल्यवान जानकारियाँ ढूंढ़ते हैं जो अन्यथा छिपी रह सकती हैं।

    Example explain Data Analytics Hindi

    चलिए एक दिनबदिन का उदाहरण ले लें। कीजिए आप एक छोटे से आइसक्रीम की दुकान के मालिक हैं। आप डेटा इकट्ठा करते हैं कि कौन-कौन से आइसक्रीम फ्लेवर सबसे ज्यादा बिक रहे हैं और किन समयों पर। इस डेटा का विश्लेषण करके, आपके सामने आ सकता है कि गरम दिनों में, लोग प्यार करते हैं फलों के फ्लेवर्ड आइसक्रीम, जबकि ठंडी शामों में, वे अमीर और क्रीमी आइसक्रीम का चयन करते हैं। इस जानकारी के साथ, आप अपने स्टॉक को उसी अनुसार रख सकते हैं और अपने ग्राहकों की सेवा बेहतर तरीके से कर सकते हैं।

    इसलिए, चाहे आपकी पसंदीदा आइसक्रीम बनाना हो या यह पूर्वानुमान करना हो कि आप किस फ़िल्म को देखना पसंद करेंगे, डेटा एनालिटिक्स हमारे जीवन के विभिन्न पहलुओं में एक भूमिका निभाती है। यह एक ऐसा क्रिस्टल बॉल की तरह है जो व्यवसायों और व्यक्तिगत स्तर पर डेटा में छिपे पैटर्न के आधार पर बेहतर निर्णय लेने में मदद करता है।

    इसलिए, अगली बार जब आप डेटा एनालिटिक्स के बारे में सुनें, तो याद रखें कि यह एक ऐसा सुपर डिटेक्टिव है जो हमारे चारों ओर के बड़े समुद्र में सामान्य दृश्य में छिपे रहस्यों की पर्दाफाश करता है।

    Decoding the Magic of Data Analytics: Hindi

    “डेटा एनालिटिक्स का जादू कैसे काम करता है: जानकारी से अनमोल दर्शनों की पर्दाफाश”**

    क्या आप सोच सकते हैं कि हम अपने चारों तरफ की बड़ी सी जानकारी के समुंदर में छिपे हुए पैटर्न्स को पहचान सकते हैं, जैसे कि एक खज़ाने के नक्शे के रहस्यों को सुलझाना। यही वह बात है जो डेटा एनालिटिक्स करता है। यह ऐसे ही एक कांची की तरह काम करता है जो हमें सतह से पार देखने में मदद करता है, और कच्चे डेटा को मूल्यवान दर्शनों में बदल देता है।
    आइए इसे और सरल तरीके से समझें। सोचिए कि आप एक डिटेक्टिव हैं और डेटा आपकी अपराध स्थल है। डेटा एनालिटिक्स आपको विशेष उपकरणों और तकनीकों से लैस करता है ताकि आप प्रत्येक संकेत – हर नंबर, शब्द या क्लिक – की जांच कर सकें और जोड़ियाँ ढूंढ सकें जो एक कहानी सुनाती है। यह एक पहेली को एक साथ रखने की तरह है, टुकड़े-टुकड़े करके, जब तक स्पष्ट तस्वीर उभर नहीं जाती।
    अपने स्मार्टफोन को ध्यान में रखें। जिसे आप उपयोग करते हैं, जिस वेबसाइट पर आप जाते हैं, वह सब एक डिजिटल पदचिह्न छोड़ते हैं। डेटा एनालिटिक्स कंपनियों को आपकी पसंदों को समझने में मदद करता है, जिससे वह विज्ञापन बना सकती है जो आपको इतने अच्छे से जानते हैं। यह एक ऐसे व्यक्तिगत खरीददार की तरह है जो आपकी आवश्यकताओं की पूर्वानुमानी करता है।
    मूलतः, डेटा एनालिटिक्स कच्चे डेटा और मायनेदार निर्णयों के बीच का सेतु है। यह हमें सूचना को ज्ञान में बदलने की शक्ति प्रदान करता है, पहले ही विद्वेष्य होने से पहले प्रवृत्तियों को पहचानने में मदद करता है, और सफलता की ओर जाने वाले चयन करने में सहायक होता है।

    Types of Data in Data Science:

    Exploring Different Types of Data Analysis in Hindi

    डेटा एनालिटिक्स की दुनिया की खोज: विभिन्न प्रकार के डेटा विश्लेषण का अन्वेषण”**

    क्या आपने कभी सोचा है कि कैसे कंपनियाँ, वैज्ञानिक और खेल टीमें सफलता के लिए एक गुप्त रेसिपी रखती हैं? यह राज डेटा एनालिटिक्स में छिपा होता है, जहाँ विभिन्न प्रकार के डेटा विश्लेषण तकनीकों का महत्वपूर्ण योगदान होता है जिससे छिपी हुई जानकारियों की पर्दाफाश होती है और सूचित निर्णय लिए जाते हैं।

    Descriptive Analytics): छवियों को जीवंत करने वाला डेटा ज्ञान

    डेटा विश्लेषण के एक अहम रूप को वर्णनात्मक एनालिटिक्स कहा जाता है। यह एक जैसे डेटा के विभिन्न पहलुओं को समझने और प्रस्तुत करने की कला है, जिससे आपको डेटा के साथ आपके आसपास की घटनाओं का एक पूरा चित्र प्राप्त होता है। यह आपके डेटा के साथ किये जाने वाले सामान्य गतिविधियों और प्रवृत्तियों का एक सामान्य जानकारी प्रदान करता है, जिससे आप अपने डेटा में छिपी हुई जानकारी का पता लगा सकते हैं।

    वर्णनात्मक एनालिटिक्स के मुख्य पहलु:

    समारचना और प्रस्तुति:Summarizing and Presenting

    वर्णनात्मक एनालिटिक्स से आप डेटा की संक्षिप्त समारचना और तबलों, ग्राफों, चार्ट्स और अन्य ग्राफिकल उपकरणों के माध्यम से डेटा की प्रस्तुति कर सकते हैं। यह आपके डेटा में विशेष प्रमुख अद्यतनों और प्रवृत्तियों की चित्रण करने में मदद करता है।


    तारीख़ और समय की  विश्लेषण:Time and Date Analysis:

    यह आपको डेटा में तारीख़ और समय की प्रमुख प्रवृत्तियों की पहचान करने में मदद करता है। आपके पास यह जानकारी होने पर, आप आपके डेटा की विभिन्न समय सीमाओं में कैसे बदलाव हो रहे हैं या किसी विशिष्ट तारीख़ के आसपास क्या परिवर्तन हो रहे हैं वो जान सकते हैं।
    वर्गीकरण और गुणवत्ता का

    मूल्यांकन:Categorization and Quality Assessment:

    वर्गीकरण और गुणवत्ता का मूल्यांकन करके, आप डेटा को विभिन्न समूहों में विभाजित कर सकते हैं और उनकी गुणवत्ता को मूल्यांकन कर सकते हैं। इससे आप विशिष्ट समूहों के बीच विभिन्नताओं और समानताओं की पहचान कर सकते हैं।

    प्रमुखताएँ और प्रवृत्तियाँ Identifying Patterns and Trends:

    वर्णनात्मक एनालिटिक्स  से आप डेटा में प्रमुख प्रवृत्तियों की पहचान कर सकते हैं जो कि सामान्यत: अद्यतन दिन, महीने या साल के आधार पर होती हैं। आपके पास यह जानकारी होने से, आप विशिष्ट प्रमुखताओं के बीच के अद्यतन में कैसे वैशिष्ट्यपूर्णता का पता लगा सकते हैं।
    वर्णनात्मक एनालिटिक्स आपको उपलब्ध डेटा के साथ जो घटनाएँ, प्रवृत्तियाँ और विशिष्टताएँ होती हैं उन्हें समझने में मदद करता है। यह डेटा की वास्तविकता को खोजने में मदद करके, आपके निर्णयों को स्पष्टीकरण करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है।

    चिकित्सा विश्लेषण (Diagnostic Analytics): डेटा की डॉक्टरी जांच

    आपने तो डॉक्टर की जांच करवाई है ना, जब आपको बुखार या बीमारी होती है? वैसे ही, डेटा विश्लेषण में चिकित्सा विश्लेषण का काम होता है डेटा की जांच करने का। इससे हमें पता चलता है कि क्या हुआ, क्यों हुआ और कैसे हुआ।

    चिकित्सा विश्लेषण के मुख्य पहलु:

    Identifying the Ailment:बीमारी की पहचान:

    डेटा के पैटर्न से हम यह समझ सकते हैं कि कुछ बदलता क्यों है, या किसी घटना के बाद क्या अच्छा या बुरा हो रहा है। जैसे हम खुद की चेकअप में जाकर बताते हैं कि हमारी तबियत कैसी है, वैसे ही डेटा विश्लेषण से हम देख सकते हैं कि हमारे डेटा में क्या-क्या हो रहा है।

    Probing the Cause Behind Eventsघटना के पीछे की जांच:

    डेटा विश्लेषण से हम वो असली कारण जान सकते हैं जो किसी घटना को होने पर प्रेरित करता है। जैसे हम किसी बीमारी का उपचार करते समय उसके कारण की जांच करते हैं, वैसे ही डेटा विश्लेषण से हम उस घटना के पीछे की सच्चाई को समझ सकते हैं।

    Checking for Updates and Trends: अद्यतन और प्रवृत्ति की जांच:

    डेटा विश्लेषण से हम यह देख सकते हैं कि कैसे कुछ बदलते हुए हैं और इसके पीछे का कारण क्या है। यह हमें विभिन्न समयों में क्या बदलाव हो रहा है, यह दिखा सकता है, और हमें उसके पीछे की वास्तविकता को समझने में मदद करता है।

    Offering Solution Suggestions:उपाय की सलाह:

    डेटा विश्लेषण से हम यह समझ सकते हैं कि किस तरह की क्रियाएँ लेनी चाहिए ताकि समस्या का समाधान हो सके। इससे हम उपाय की सलाह प्राप्त कर सकते हैं, जिससे कि हम समस्या का समाधान कर सकें।

    चिकित्सा विश्लेषण: आपके डेटा में छिपी हुई समस्याओं की जांच में आपकी मदद करने वाला सहायक और महत्वपूर्ण टूल।

    पूर्वानुमानात्मक एनालिटिक्स (Predictive Analytics):

     आगामी कार्यों की भविष्यवाणी


    क्या कभी किसी चीज के पैटर्न को देखकर आपने किसी घटना की पहचान करने का प्रयास किया है? बिल्कुल वैसे ही, पूर्वानुमानात्मक एनालिटिक्स डेटा का उपयोग करके आगामी घटनाओं की संभावित पहचान करता है। यह आपको बताता है कि क्या कुछ होने का संकेत हो सकता है और आपको उसके लिए तैयारी करने में मदद करता है।

    क्या आपने कभी उन लोटरी नंबरों की भविष्यवाणी की है जिन्होंने आपको जीतने में मदद की है? वैसे ही, पूर्वानुमानात्मक एनालिटिक्स डेटा का उपयोग करके आगामी कार्यों की संभावनाओं की भविष्यवाणी करता है। यह आपको बताता है कि क्या हो सकता है आने वाले समय में और आपको तैयारी करने में मदद करता है।

    पूर्वानुमानात्मक एनालिटिक्स के प्रमुख पहलु:

     

    कार्यों की संभावनाओं की पहचान: Recognizing Event Possibilities


    जैसे हम लोटरी के नंबरों में पैटर्न देखकर उनकी भविष्यवाणी करते हैं, पूर्वानुमानात्मक एनालिटिक्स डेटा के पैटर्न को देखकर आगामी कार्यों की संभावनाओं की पहचान करता है। यह आपको बताता है कि किसी निश्चित घटना का होने का कितना अच्छा मौका हो सकता है।

    तय समय में परिणामों की भविष्यवाणी: Foreseeing Outcomes at Specific Times


    पूर्वानुमानात्मक एनालिटिक्स से हम यह भी पहचान सकते हैं कि किस समय किसी घटना का परिणाम हो सकता है। यह आपको बताता है कि आने वाले समय में किसी क्रियावली का परिणाम कैसा हो सकता है और आप उसके लिए तैयारी कर सकते हैं।

    विशेषताएँ और पैटर्न की भविष्यवाणी:Forecasting Features and Trends:


    पूर्वानुमानात्मक एनालिटिक्स से हम यह समझ सकते हैं कि विशिष्ट विशेषताएँ या पैटर्न आने वाले समय में कैसे बदल सकते हैं। यह हमें यह दिखाता है कि किस तरह की परिवर्तन की संभावना है और आपको उसके लिए कैसे तैयार रहना चाहिए।

    निर्णय लेने की मदद: Aiding Decision-making


    पूर्वानुमानात्मक एनालिटिक्स से हम यह भी जान सकते हैं कि किसी कार्य का परिणाम क्या हो सकता है और आप उसके आधार पर निर्णय ले सकते हैं। यह आपको विभिन्न विकल्पों की पहचान में मदद करता है जिससे आप सटीक और समर्पित निर्णय ले सकते हैं।

    प्रेस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स Predictive Analytics

    दोस्तों, आज हम एक बहुत ही रोचक और महत्वपूर्ण विषय पर बात करने वाले हैं – “प्रेस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स”। यह एक ऐसी तकनीक है जिससे हम भविष्यवाणी करके नहीं, बल्कि सही निर्णय लेने में मदद करते हैं। इसे साधारण शब्दों में समझने का प्रयास करते हैं:

    प्रेस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स क्या है?


    अगर हम इसे सिंपल शब्दों में कहें, तो यह वह तकनीक है जिसका उपयोग हम वे निर्णय लेने में करते हैं जो हमें सबसे अच्छा नतीजा प्राप्त करने में मदद करते हैं।

    इसका क्या उपयोग हो सकता है?


    चिंता न करें, हम इसे एक उदाहरण के माध्यम से समझेंगे। सोचिए, आपके पास एक सुपरमार्केट है और आपको दिन-रात दिल लगाकर काम करना होता है। अब आपके पास डेटा है जैसे कि किस समय पर सबसे ज्यादा ग्राहक आते हैं, कौनसे उत्पाद ज्यादा बिकते हैं, आदि। तो प्रेस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स की मदद से आप उन दिनों और समय को पहचान सकते हैं जब आपको ज्यादा कर्मचारियों की आवश्यकता होती है और कौनसे उत्पादों की आपको ज्यादा स्टॉक रखने की आवश्यकता होती है। इससे आप अधिक सामग्री की बर्बादी से बच सकते हैं और ज्यादा मुनाफा कमा सकते हैं।

     

    कैसे काम करता है?


    यह तकनीक डेटा को विश्लेषित करके प्राथमिक जानकारी प्रदान करती है, जिससे हम सही निर्णय ले सकते हैं। यह जानने में मदद करता है कि किस प्रकार की स्थितियों में कौन से कदम उठाने चाहिए ताकि हम अच्छे परिणाम प्राप्त कर सकें।

    क्या यह महत्वपूर्ण है?


    बिल्कुल! आप सोच सकते हैं कि यदि हम सही समय पर सही निर्णय नहीं लेते हैं, तो हमारे व्यवसाय में नुकसान हो सकता है। प्रेस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स हमें उन स्थितियों की पहचान करने में मदद करता है जिनमें हमें सुधार की आवश्यकता है ताकि हम बेहतर परिणाम प्राप्त कर सकें।

    इस तरह से, प्रेस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स हमें सहायता प्रदान करता है ताकि हम सही समय पर सही निर्णय लें और हमारे कार्यों को बेहतर

     

    बिना ज्यादा जानकारी के आपको प्रेस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स को समझाते हैं, निम्नलिखित पॉइंट्स में:

    1. विश्लेषण का जादू:


    प्रेस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स वह जादू है जो हमारे पास डेटा है और हमें बताता है कि डेटा में क्या हो रहा है।

    2. पूर्वानुमान की मदद:


    यह हमें पहले से जानकारी देता है कि कौन सी चीजें हो रही हैं और हमारे पास उन पर कैसे प्रतिक्रिया देनी चाहिए।

    3. बेहतर निर्णय:


    जब हमें डेटा के पूरे दृश्य का पता होता है, हम सही निर्णय लेने में मदद करने के लिए तैयार होते हैं।

    4. अपने व्यवसाय को समझना:


    यह हमें हमारे व्यवसाय के बारे में नए दृष्टिकोण प्रदान करता है जिससे हम अपने ग्राहकों और उत्पादों की पसंद को समझ सकते हैं।

    5. दुरुपयोग से बचाव:


    यह हमें उन क्षेत्रों की पहचान करने में मदद करता है जहाँ हम अपने संसाधनों का दुरुपयोग कर रहे हैं और उन्हें सुधार सकते हैं।

    6. बिना भविष्यवाणी:


    प्रेस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स का मुख्य विभाग है कि यह हमें भविष्यवाणी करने के बजाय तत्ववर्गीकरण करने में मदद करता है।

    7. सरल जानकारी:


    यह डेटा को सरल और समझने में आसान तरीके से प्रस्तुत करता है जिससे हम बिना तकलीफ डेटा से सीख सकते हैं।

    8. बेहतर योजना तैयार करना:


    यह हमें बेहतर योजना बनाने में मदद करता है, क्योंकि हम डेटा के आधार पर निर्णय लेते हैं और योजना तैयार करते हैं।

    इस तरह से, प्रेस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स हमें सहायता प्रदान करता है ताकि हम बेहतर निर्णय ले सकें, समस्याओं का समाधान कर सकें, और अपने कारोबार को सफलता की ओर बढ़ा सकें।

    Steps in Data Analytics in Hindi

    डेटा एनालिटिक्स की यात्रा आरंभ करने में थोड़ी घबराहट हो सकती है, लेकिन चिंता नहीं करे सोचिए जैसे हम एक स्वादिष्ट खाना बनाने के लिए रेसिपी के स्टेप्स का पालन करते हैं, वैसे ही डेटा एनालिटिक्स में भी कुछ आसान और शक्तिशाली कदम लेने होते हैं जो आपकी मदद कर सकते हैं डेटा के छिपे हुए रहस्यों की खोज में।

    लक्ष्य की परिभाषा:Define the Objective

    जैसे ही आप एक यात्रा शुरू करने से पहले एक लक्ष्य होता है, डेटा एनालिटिक्स भी आपके उद्देश्य की परिभाषा के साथ शुरू होता है। खुद से पूछें, “मुझे इस डेटा से क्या खोजना है?” यह आपके पूरे विश्लेषण के लिए दिशा निर्धारित करता है।

    डेटा संग्रहण:Data Collection:

    डेटा को एक पहेली के टुकड़ों को इकट्ठा करने की तरह इक्कठा करना जैसा होता है। यह स्प्रेडशीट्स, सर्वेक्षण या यहाँ तक कि सेंसर से भी हो सकता है। सुनिश्चित करें कि आपका डेटा साफ और व्यवस्थित है – इसे यहाँ तक कि उलझन से बचने के लिए पहेली के टुकड़ों को व्यवस्थीत करने के रूप में सोचें।

    डेटा की सफाई और तैयारी:Data Cleaning and Preparation

    जैसे की आप खाना पकाने से पहले सामग्री को छीलते हैं और काटते हैं,वैसे ही डेटा की सफाई और तैयारी की जरूरत होती है। डुप्लिकेट को हटाएं, त्रुटियों को ठीक करें, और सुनिश्चित करें कि संरूपता हो ताकि आपका विश्लेषण सटीक हो।

    डेटा विश्लेषण:Data Analysis

    यहाँ जादू होता है। डेटा की खोज के लिए उपकरण और तकनीकों का उपयोग करें, पैटर्न्स की पहचान करें, और दर्शन प्राप्त करें। इसे एक रहस्य को हल करने जैसा होता है जो हमें बिना डाटा एनालिटिक्स के नज़र नहीं आता है

    Data Analytics Job Profile

    क्या आपने कभी सोचा है कि डेटा से अद्भुत जानकारी कैसे प्राप्त की जा सकती है? डेटा एनालिटिक्स नौकरी के पीछे यही रहस्य होता है। यदि आपका दिल डेटा की दुनिया में है और आपको उससे जानकारी प्राप्त करने का शौक है, तो डेटा एनालिटिक्स में कैरियर एक उत्कृष्ट विकल्प हो सकता है।

    Role Overview (भूमिका अवलोकन):

    डेटा एनालिटिक्स में काम करने वाले व्यक्ति को डेटा से जानकारी प्राप्त करने और उसे समझने का काम करना होता है। यह जानकारी व्यक्तिगत, व्यावसायिक या सामाजिक प्रश्नों के समाधान में मदद कर सकती है।

    Key Responsibilities (मुख्य जिम्मेदारियां):

    डेटा संग्रहण और सफाई: डेटा एनालिटिक्स के एक महत्वपूर्ण पहलु है डेटा को संग्रहित करना और उसे साफ सुथरा करना।

    डेटा पूर्वानुमान:

    डेटा के पैटर्न और प्रावधानों के माध्यम से आगामी परिणामों की पूर्वानुमान करना।

    डेटा विश्लेषण:

    डेटा को विभिन्न तरीकों से विश्लेषण करके उसमें छिपी जानकारी की पहचान करना।

    डेटा विज़ुअलाइज़ेशन:

    डेटा को ग्राफिकल चित्रों और चार्ट्स के माध्यम से प्रस्तुत करना ताकि उसकी समझने में आसानी हो।

    उपयुक्त डेटा मॉडल चयन:

    उपयुक्त डेटा मॉडल और तकनीक का चयन करके डेटा की अधिकतम संभावित जानकारी प्राप्त करना।

    जानकारी की साझा करना:

    अपने विश्लेषण और फिन्डिंग्स को टीम के साथ साझा करके उन्हें सहायक निर्णय लेने में मदद करना।


    Conclusion (निष्कर्ष):

    डेटा एनालिटिक्स का काम डेटा से छिपी हुई महत्वपूर्ण जानकारी की पहचान करने में मदद करता है और संघर्षशीलता और समर्पण के साथ जानकारी का परिचय देता है।

    10Aug, 2023
    Enquiry Form

    Vistashiksha Pvt Ltd is committed to nurturing the next generation of data analysis professionals. Data analysis is a crucial skill in today’s data-driven world, and organizations that provide training and opportunities for aspiring data analysts play a vital role in shaping the future of this field.

    Benefits of Vistashikha solutions Pvt Ltd

    Specialized Training:

    A commitment to nurturing future data analysts likely involves offering specialized training programs. These programs can cover a range of topics, including data collection, data cleaning, statistical analysis, data visualization, and more.

    Hands-on Experience:

    Effective training involves hands-on experience with real-world datasets and analytical tools. Providing opportunities to work on practical projects helps participants apply theoretical concepts and gain practical skills.

    Mentorship:

    Having experienced data analysts as mentors can be invaluable. They can guide participants, answer questions, and provide insights based on their own experiences in the field.

    Industry-Relevant Skills:

    Data analysis techniques and tools can vary by industry. A commitment to nurturing data analysts might involve tailoring training to meet the specific needs of industries such as finance, healthcare, marketing, and more.

    Soft Skills Development:

    Effective data analysis involves not only technical skills but also communication, problem-solving, and critical thinking skills. Training programs that address these aspects can help participants become well-rounded professionals.

    Networking Opportunities:

    Connecting participants with professionals already working in the field can provide networking opportunities. This can lead to valuable contacts, potential mentors, and even job opportunities.

    Career Path Guidance:

    Nurturing the next generation of data analysts might involve offering insights into potential career paths within the data analysis field. This guidance can help participants make informed decisions about their career trajectories.

    Continued Learning:

    Data analysis is a rapidly evolving field. Commitment to nurturing professionals might include providing opportunities for continuous learning, keeping participants updated on the latest tools, techniques, and trends.

    Job Placement Support:

    Some programs go the extra mile by offering job placement support. This might include assistance with job searches, resume building, interview preparation, and even connections to partner companies seeking data analysts.

    Contributing to the Industry:

    By nurturing the next generation of data analysts, Vistashiksha Pvt Ltd is contributing to the growth and advancement of the data analysis industry as a whole. Well-trained professionals enhance the quality of data-driven decision-making across various sectors.

     

    Students requirement for the Training

    Educational Background:

    Students Pursuing a degree in any field are eligible fo this program.A strong foundation in Mathematics and programming is advantageous

    Analytical and Problem-Solving Skills:

    Strong analytical and problem-solving skills are crucial for many roles and industries. Students are expected to analyze data, identify patterns, and come up with effective solutions to challenges they encounter.

    Strong Communication Skills:

    Effective communication is essential in a professional setting. Students should be able to convey their thoughts clearly, listen actively, and collaborate with team members.

    Adaptability and Willingness to Learn:

    Industries and technologies can change rapidly. Students need to demonstrate the ability to adapt to new situations, technologies, and tasks. A willingness to learn and grow is highly valued.

    Time Commitment:

    This training programs often require a specific time commitment, whether it’s a few weeks, a summer, or a semester. Students should be able to commit to the program’s duration and responsibilities.

    Teamwork and Collaboration:

    Most internships involve working in teams or collaborating with colleagues. Students should be able to contribute positively to a team environment, share ideas, and work well with others.

    Initiative and Proactiveness:

    Taking initiative and being proactive in seeking out tasks and responsibilities can demonstrate enthusiasm and a strong work ethic.

    Attention to Detail:

    Paying attention to detail is important to produce accurate and high-quality work. This is particularly relevant for tasks like data analysis, coding, and documentation.

    Ethical and Professional Behavior:

    students are expected to uphold ethical standards and behave professionally. This includes maintaining confidentiality, respecting company policies, and interacting respectfully with colleagues.

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    8Aug, 2023
    The Ultimate Guide to Starting Your Career as a Data Analyst

    Starting a career as a data analyst in 2023 requires a combination of education, skills development, networking, and practical experience. Here’s a step-by-step guide to help you get started:

    Table of Contents

    Self-Assessment

    Self-assessment is a crucial step in the process of starting a career as a data analyst. It involves evaluating your strengths, interests, and skills to determine if this career path aligns with your goals. Here are some questions to consider during your self-assessment:

    1. Are You Interested in Data Analysis?

    Do you have a genuine interest in working with data, numbers, and information? Are you curious about extracting insights from data and using it to solve real-world problems?

    2. Do You Enjoy Problem-Solving?

    Data analysts often encounter complex problems that require logical thinking and creative solutions. Do you enjoy breaking down problems and finding solutions using data-driven approaches?

    3. Are You Comfortable with Technology?

    Data analysts use various tools and technologies, such as programming languages (Python, R), data visualization tools (Tableau, Power BI), and databases (SQL). Are you comfortable learning and using these technologies?

    If not Vista Academy will solve your problem,

    4. How Strong Are Your Analytical Skills?

    Data analysis involves interpreting patterns, trends, and anomalies within data. Do you have a knack for identifying meaningful insights and drawing conclusions from data sets?

    5. Are You Detail-Oriented?

    Data analysis requires careful attention to detail, as even small errors can lead to inaccurate results. Are you willing to meticulously review and validate your work?

    6. Can You Communicate Complex Concepts?

    Being able to explain your findings to both technical and non-technical audiences is crucial. Are you comfortable presenting your insights in a clear and understandable manner? Join classes for communication  at vistashika solutions pvt ltd.

    7. Are You Open to Continuous Learning?

    The field of data analysis is dynamic, with new tools and techniques emerging regularly. Are you willing to invest time in continuous learning to stay up-to-date with industry trends?

    8. Are You Patient and Persistent?

    Data analysis can be a trial-and-error process. Are you patient enough to work through challenges and persistent enough to find solutions even when faced with setbacks?

    9. Do You Have a Strong Mathematical Foundation?

    While you don’t need to be a math genius, a solid understanding of basic statistics and mathematical concepts is beneficial for data analysis.

    Join Vista Academy to learn Mathematical Foundation 

    10. Can You Work Independently and Collaboratively?

    Data analysts often work independently on projects, but they also collaborate with team members and stakeholders. Are you comfortable with both solo work and teamwork?

    11. Are You Motivated by Impact?

    Do you feel motivated by the idea of using data to make informed decisions that can lead to positive outcomes for organizations and projects?

    Answering these questions will help you gain a better understanding of your compatibility with a data analyst role. If your answers align positively with the qualities required for data analysis, you’re likely on the right path. If there are areas where you feel you need improvement, consider how you can develop those skills through education, training, and practical experience. Remember that self-assessment is an ongoing process, and your understanding of your strengths and interests may evolve as you progress in your career journey.

    Join

    Education and Learning

    Learn the Basics:


    Start with the basics. Think of data as a treasure hunt, and you’re the detective looking for clues. Get comfortable with numbers and how they tell stories.

     

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    Learn From Vista Acdemy a recognised Data analytics classroom training platform in Uttarakhand .

     Try Mini Projects:


    Picture yourself as a scientist doing cool experiments. Take small sets of numbers (data) and practice making sense of them. It’s like solving puzzles!

    Learn to Use Computers:


    Computers are your buddies. Learn to talk to them using special codes, like wizards casting spells. Python and R are the magical languages that will help you do amazing things with data.

     Play with Graphs:


    Think of data visualization as drawing colorful pictures that help everyone understand your detective work. Graphs and charts make your findings easier to share.

    Watch Videos:


    Imagine watching short, fun videos that explain data stuff like you’re chatting with a friend. YouTube is a treasure trove of these kinds of videos.

     Read Simple Books:


    Picture yourself reading books that explain data in plain language. Look for books with titles like “Data Analysis for Beginners” or “Numbers Made Easy.”

     Practice, Practice, Practice:


    Remember, practice makes perfect. Keep doing mini projects, solving puzzles, and playing with data. The more you do it, the better you’ll get.

     Join Online Groups:


    Imagine being part of a secret club of data enthusiasts. Websites like Reddit have groups where people share ideas, ask questions, and help each other out.

    Follow Real-Life Stories:


    Imagine reading about how data saved the day! Stories of how people used data to solve mysteries or make decisions. It’s like being a superhero with numbers.

    Make Friends with Excel:


    Excel is like a magical table where numbers play dress-up. Learn to use it for organizing and analyzing data. It’s easier than you think!

     Celebrate Your Progress:


    Imagine throwing a mini-party every time you learn something new. Celebrate your victories, even if it’s just a small step forward.

    Remember, becoming a data analyst is like going on an exciting adventure. Each step you take brings you closer to mastering the art of turning numbers into valuable insights. You’ve got this! 🚀🔍📊

     

    Learn Relevant Tools and Technologies

    Absolutely, let’s dive into learning the tools and technologies for data analysis in a simple and engaging way:

     Meet Your Data Toolkit:


    Imagine you’re a superhero assembling your gear. Your toolkit includes tools like a magic wand (Python), a spellbook (R), and a treasure map (SQL).

     Python: The Friendly Wizard:


    Think of Python as a friendly wizard who understands your commands. You can use it to make your computer do tricks with data. It’s like teaching your computer to talk your language!

     R: The Artistic Sorcerer:


    Imagine R as a creative sorcerer. It helps you turn numbers into colorful visualizations, making your data come to life. It’s like creating art with numbers!

     SQL: The Data Explorer:


    Picture SQL as a fearless explorer that digs through big data mountains. It helps you find the treasures hidden in databases. You tell it what you want, and it fetches it for you.

     Jupyter Notebook: Your Storybook:


    Imagine a magical book where you write your data adventures. Jupyter Notebook is like that. You mix words (your thoughts) and code (your wizardry) to tell your data stories.

     Pandas: Your Data Assistant:


    Think of Pandas as your helpful assistant. It helps you organize messy data, clean it up, and put it in neat rows and columns. It’s like tidying up your room of numbers!

    NumPy: Your Number Ninja:


    Imagine NumPy as a ninja that’s super fast with numbers. It helps you do math tricks like adding, multiplying, and more. It’s like having a calculator that can do magic!

    Tableau: The Data Artist’s Canvas:


    Think of Tableau as a magical canvas where you paint data pictures. It turns your numbers into beautiful charts and graphs. You’re like an artist showing your data masterpiece!

    Power BI: The Data Sculptor:


    Imagine Power BI as a sculptor that turns raw data into sculptures. You shape your data, add colors, and create interactive reports. It’s like crafting your data story!

    GitHub: Your Data Showcase:


    Picture GitHub as your fancy exhibition hall. It’s where you display your projects for the world to see. You can share your data art and collaborate with other wizards.

    Remember, these tools are like your trusty companions on your data journey. They make the process of analyzing data fun and magical. So, grab your wizard hat and start exploring your data universe! 🪄📊🔮

     

    Develop Statistical and Analytical Skills

    Think Like a Detective:


    Imagine you’re a detective solving mysteries with numbers. You gather clues (data), find patterns, and piece together the story behind the numbers.

     Play with Numbers:


    Think of numbers as puzzle pieces. You move them around, group them, and see how they fit together. It’s like playing a fun puzzle game!

     Ask “Why” a Lot:


    Imagine you’re a curious kid always asking “Why?” Keep asking questions about the data. Why does this happen? Why is this higher than that? It’s like being a forever-curious explorer.

     Compare and Contrast:


    Picture yourself comparing things like a champion comparer. Is this bigger than that? Is this different from that? Comparing helps you spot what’s unique and what’s normal.

    Break It into Parts:


    Imagine you have a big cake (data). Instead of eating it all at once, you slice it into pieces. Breaking data into parts helps you understand each piece better.

    Spot Trends:


    Think of trends as popular dance moves. Look at your data and see if there’s a “dance” happening – are things going up, down, or staying the same?

    Find Oddballs:


    Imagine you’re spotting the odd person out in a group photo. Look for data points that are different from the rest. They might have interesting stories to tell.

    Make Friends with Averages:


    Think of averages as your friendly neighborhood pals. They help you find the “typical” value in a group. It’s like finding the average height of your friends.

    Test Your Hunches:


    Imagine you have a hunch (idea) about something in the data. It’s like a detective’s gut feeling. Test it with numbers to see if your hunch is right!

     Tell a Story with Data:


    Picture yourself as a storyteller using data. Start with a problem, dive into the data, and share how you solved the mystery. It’s like spinning a tale with numbers.

     Use Simple Words:


    Imagine explaining your data findings to a kid. Use simple words like you’re telling a bedtime story. Simple words make your insights easy for everyone to understand.

     Keep Practicing:


    Remember, becoming a data wizard takes practice. Keep playing with data, asking questions, and telling stories. The more you practice, the better you’ll get!

    Developing statistical and analytical skills is like unlocking a world of secrets hidden in numbers. Each skill you learn is a new tool in your detective’s kit. So, put on your detective hat and let’s uncover some data mysteries! 🕵️🔍📈

    Build a Strong Portfolio

    let’s create a simple and engaging guide for building a strong portfolio

     Gather Your Adventures:


    Imagine your portfolio as a collection of exciting stories. Gather the projects you’ve worked on, like collecting treasures on your journeys.

     Show Your Magic Tricks:


    Think of your projects as magic tricks you’ve learned. Each one shows a different skill you’ve mastered. It’s like showing off your coolest tricks to your friends!

     Tell Your Stories:


    Imagine you’re a storyteller sharing your adventures. For each project, explain what problem you solved, how you did it, and what amazing things you found out.

     Show Before and After:


    Picture showing a picture of your messy room, then a picture of it all clean. Do the same with data. Show how you turned messy data into clear, useful insights.

     Use Pictures and Colors:


    Think of your portfolio like a colorful picture book. Use graphs, charts, and pictures to make your stories come alive. Colors make everything more fun!

     Write Your Own Book:


    Imagine your portfolio as a book about you. Write a short description for each project, like writing a chapter in your book. Make it interesting and easy to understand.

     Be Proud of Your Work:


    Think of your portfolio as a showcase of your talents. Be proud of what you’ve done, just like you’d proudly display your artwork on the fridge!

    Show How You Helped:


    Imagine you’re a superhero who helped others. Explain how your projects can be useful to someone else. It’s like sharing your superpowers!

    Include Different Adventures:


    Picture your portfolio like a treasure chest full of different jewels. Include projects that show different skills, like solving different puzzles in your treasure hunt.

    Keep Updating:


    Think of your portfolio as a growing garden. Keep adding new projects as you learn more. It’s like planting new flowers in your garden of achievements.

    Be Yourself:


    Imagine your portfolio reflects who you are. Let your personality shine through in your descriptions and the way you present your work.

     Share with Others:


    Think of your portfolio as a story you want to share with the world. Share it with friends, family, and potential employers. Let them enjoy your data adventures!

    Building a strong portfolio is like creating a book of your own achievements. Each project is a chapter that shows how awesome you are at solving data puzzles. So, get ready to tell your data stories to the world! 📚📊🎨

     

    :

    Networking

    Absolutely, let’s break down networking in a simple and engaging way:

     Make New Friends:


    Imagine networking like making new friends. You’re meeting people who share your interests, just like finding new buddies to play with.

    Explore Online Gatherings:


    Think of online gatherings as big parties on your computer. Websites like LinkedIn, Twitter, and Reddit are like virtual party places where people talk about data and other cool stuff.

    Join the Conversation:


    Imagine joining a group of friends chatting about a favorite game. Join discussions online about data, ask questions, and share your thoughts. It’s like jumping into a fun conversation.

     Share Your Stories:


    Think of sharing your experiences like telling stories at a campfire. Share your data projects, talk about what you learned, and others might share their stories too.

    Learn from Others:


    Imagine networking as a classroom where everyone’s a teacher. Connect with people who know more than you. They can teach you new things, just like learning from a wise friend.

     Attend Virtual Events:


    Picture virtual events like watching a show with friends. Attend webinars and online conferences about data. You can learn, ask questions, and meet new people.

    Be Friendly and Helpful:


    Think of networking like being a friendly neighbor. Be nice, offer help, and share your knowledge. Being friendly can lead to new opportunities and friendships.

    Connect with Curious Minds:


    Imagine finding friends who love exploring like you do. Connect with people who are curious about data. You can learn together and solve puzzles as a team.

    Listen and Learn:


    Picture networking like having a conversation with someone interesting. Listen to what others say, ask questions, and learn from their experiences.

    Share Your Interests:


    Think of networking as showing off your favorite hobbies. Talk about your passion for data, and you might find others who are just as excited.

    Be Yourself:


    Imagine networking like making friends who like you for who you are. Be genuine and show your true self. Authentic connections are the best kind.

     Keep in Touch:


    Think of networking as staying in touch with your pen pals. After meeting someone, stay connected. You can share updates and continue the conversation.

    Networking is like making a bunch of new buddies who love the same things you do. It’s about connecting, learning, and having fun conversations. So, put on your friendly hat and start making some data-loving friends! 🤝🌟🗣

     

    Internships and Entry-Level Positions


    Explore Real-World Adventures:


    Imagine internships as exciting journeys into the working world. You get to try out what you’ve learned in school and see how it’s used in real life!

    Learn While Doing:


    Think of internships as hands-on learning. You’re like a superhero trainee, gaining new skills and experience by actually doing tasks.

    Search for Treasure:


    Imagine looking for entry-level jobs as searching for hidden treasures. You’re on a quest to find the perfect job that matches your skills and interests.

    Apply Your Skills:


    Think of your resume as a map showing all the cool things you know. Your skills in data analysis and more can help you stand out to employers.

    Show Your Enthusiasm:


    Imagine interviews as friendly conversations where you get to talk about your favorite hobbies. Show your excitement about data and how you want to learn more.

    Grow Your Skills Garden:


    Think of your first job as a garden where you plant skills and watch them grow. Each task you complete adds a new flower of experience.

    Embrace Learning:


    Imagine your first job as a learning adventure. Even if you don’t know everything, your willingness to learn makes you a valuable team member.


    Make New Work Friends:


    Think of colleagues as friends you get to work with every day. They’re like teammates on your data analysis journey.

    Ask Questions Fearlessly:


    Imagine asking questions at work like asking for help in a game. Don’t be afraid to ask if you’re unsure – it’s how you learn and improve.

    Be Curious:


    Think of your first job as a big puzzle waiting to be solved. Be curious, explore different tasks, and discover new ways to use your skills.

    Take Pride in Progress:


    Imagine looking back at your first day and seeing how far you’ve come. Each day, you’re growing into a skilled data analyst.

    Keep Exploring:


    Think of your first job as a starting point for a grand adventure. You’ll keep learning, improving, and exploring new horizons.

    Internships and entry-level jobs are like the first chapters of your data adventure book. They’re where you get to apply your skills, learn from others, and set off on your professional journey. So, put on your explorer’s hat and dive into the world of work with excitement! 🚀🔍📊

     

    Develop Soft Skills

    let’s break down developing soft skills in a simple and engaging way:

     Communicate Like a Champ:

    Imagine soft skills as the way you talk with friends. Good communication is like speaking clearly so everyone understands your data stories.

    Teamwork Makes Dreamwork:

    Think of teamwork like playing on a sports team. Working well with others helps you tackle big data challenges together.

    Problem-Solving Superpowers:

    Imagine solving problems as being a superhero. Soft skills help you think creatively and find solutions, just like solving puzzles in a game.

    Time Management Magic:

    Think of time management as being your own boss. You decide how to spend your time wisely, making sure you complete tasks on time.

    Stay Curious and Open-Minded:

    Imagine being curious like a detective. Keep learning new things and stay open to different ideas – it helps you become a better data explorer.

     Be Adaptable:

    Think of being adaptable as changing outfits for different occasions. Soft skills help you adjust to new situations, just like choosing the right outfit for the weather.

    Stay Positive and Motivated:

    Imagine having a sunny outlook on a rainy day. Staying positive and motivated helps you overcome challenges and keep moving forward.

    Listen, Learn, and Improve:

    Think of listening as a treasure hunt for information. By really hearing what others say, you learn valuable insights and become even better.

     Be Patient and Persistent:

    Imagine being patient as growing a plant. Soft skills help you be patient and keep trying, even when things get tough.

     Embrace Feedback:

    Think of feedback like a treasure map to improvement. When others give you advice, it’s like a guide to becoming an even better data explorer.

     Empathy Matters:

    Imagine empathy as walking in someone else’s shoes. Understanding others’ perspectives helps you work well with your team and relate to others.

    Believe in Yourself:

    Think of self-belief as wearing your favorite superhero cape. Soft skills help you trust in your abilities and tackle challenges with confidence.

    Developing soft skills is like building a toolkit for your data adventures. They help you work well with others, face challenges, and shine as a skilled data analyst. So, put on your soft skills cape and get ready to conquer the world of data! 🌟🤝🚀

    Continuous Learning


    let’s explore continuous learning in a simple and engaging way:

    Learning Never Stops:


    Imagine learning like a never-ending storybook. You’re the hero, and each new page is a chance to discover exciting data tales.

     Stay Curious:


    Think of curiosity as a treasure map to new knowledge. Stay curious, and you’ll find gems of information everywhere you look.

    Be a Knowledge Explorer:


    Imagine being an explorer in the world of data. There are always new lands to discover, filled with insights and wisdom waiting for you.

    Embrace New Challenges:


    Think of challenges as exciting video game levels. Each new challenge you conquer helps you level up your skills and become even stronger.

    Learn from Everyone:


    Imagine everyone you meet as a teacher. From friends to coworkers, each person has something valuable to share. Learning is like collecting puzzle pieces from everyone.

     Try New Tools:


    Think of new tools like shiny gadgets in a superhero’s belt. Trying new tools and technologies helps you become a versatile data wizard.

    Explore Online Classes:


    Imagine online classes as treasure chests of knowledge. Websites like Coursera and Khan Academy offer you keys to unlock new skills and ideas.

    Read Widely:


    Think of reading like exploring different worlds. Books and articles open doors to new perspectives and make your knowledge universe bigger.

     Listen to Podcasts:


    Imagine podcasts as radio shows full of fascinating stories. Listen to data-related podcasts and learn while you’re on the go.

    Watch Educational Videos:


    Think of educational videos as magical movies that teach you things. Websites like YouTube have a magical library full of educational content.

    Attend Webinars:


    Imagine webinars as virtual classrooms where you learn from experts. Attend these online sessions to discover the latest trends in data analysis.

    Reflect on Your Journey:


    Think of reflection as looking back on your adventures. Reflect on what you’ve learned and how far you’ve come. It’s like appreciating your progress.

    Continuous learning is like exploring a vast playground of knowledge. Every step you take, every new skill you learn, adds to your amazing journey as a data explorer. So, put on your learning goggles and get ready for exciting discoveries! 📚🚀🌟

     

    Tailor Your Resume and Cover Letter

    Personal Details:

    Start with your name, contact information, and location in India. Make sure your email and phone number are accurate.

    Objective:

    Write a short and clear objective. For example, “Aspiring Data Analyst seeking to enhance skills through the Data Analytics course at Vistashika Solutions Pvt Ltd.”

    Education:

    Mention your highest educational qualification, like your degree and university name. Include any relevant certifications or courses you’ve completed.

    Skills:

    List your relevant skills for data analytics, like Python, Excel, SQL, and any others you have. Mention if you’re familiar with tools like Tableau or Power BI.

    Projects:

    Showcase any mini projects or personal data analysis you’ve done. Describe the problem, how you tackled it, and what insights you found. This shows your practical skills.

    Work Experience (if applicable):


    If you have work experience, mention it briefly. Focus on tasks related to data, analysis, or any relevant skills you’ve used.

    Achievements:

    Highlight any academic or personal achievements that demonstrate your commitment and skills.

    Cover Letter:

    Introduction:
    Start by addressing the recipient and briefly introduce yourself. Mention your interest in data analytics and your excitement to learn from Vistashika Solutions.

    Why Vistashika:

    Explain why you’re drawn to Vistashika Solutions Pvt Ltd. Highlight their reputation, quality of education, and any unique features that caught your attention.

    Course Alignment:

    Emphasize how the Data Analytics course aligns with your goals. Mention specific topics you’re eager to learn, like data visualization or statistical analysis.

    Your Passion:

    Express your passion for data analytics and your eagerness to learn and apply new skills. This shows your dedication to the field.

    Relevant Skills:

    Briefly discuss your existing skills that are relevant to data analytics. Mention any programming languages, software, or tools you’re familiar with.

    Projects and Goals:

    Talk about your past projects (if any) and how the course can help you further develop your skills. Share your long-term goals and how the course fits into your career plan.

    Closing:

    End your letter by expressing gratitude for the opportunity to apply. Mention your hope for accepta

    Job Search

    Embarking on Your Data Journey:

    Finding the Perfect Job with Data Analytics Skills

    The Thrilling Quest Begins:

    Imagine stepping into a world where data holds the key to exciting opportunities. Data analytics isn’t just numbers; it’s the magic that unlocks doors to amazing careers.

    Uncover Hidden Treasures:

    Picture your job search as a treasure hunt. With data analytics skills, you become a treasure hunter who can reveal valuable insights that companies are desperately seeking.

    The Power of Learning:

    Envision yourself equipped with skills taught in the Data Analytics course at Vistashikha Solutions Pvt Ltd. You’ll stand out in the job market, ready to dazzle potential employers.

    Navigating the Data Landscape:

    Imagine data analytics as your compass, guiding you through the job search maze. Companies crave data wizards who can navigate through information and uncover solutions.

    Data Heroes Wanted:

    Picture yourself as a hero, armed with data skills that companies are searching for. Joining the course at Vistashikha Solutions Pvt Ltd is your opportunity to become the hero they need.

    The Art of Problem-Solving:

    Imagine employers being impressed by your ability to solve complex puzzles using data. The course hones your problem-solving skills, making you a valuable asset.

    Stand Out from the Crowd:

    Envision yourself standing in a crowd of job seekers. With data analytics skills, you shine brightly, capturing the attention of employers looking for something special.

    Craft Your Success Story:

    Picture yourself as the author of your own success story. Joining the course is the first chapter, leading to a fulfilling career filled with challenges and triumphs.

     Transform Your Future:

    Imagine data analytics as a chrysalis that transforms you. The skills you gain at Vistashikha Solutions Pvt Ltd metamorphose you into a capable data analyst.

    Your Data Odyssey:

    Envision your journey as an odyssey, leading you to exciting job opportunities. The course equips you with skills to tackle challenges and embark on your adventure.

     Seize the Moment:

    Imagine the future you desire, where data analytics opens doors to your dream job. Seize this moment to join the course and set your journey in motion.

     Your Path to Success Starts Here:


    Envision yourself stepping onto the path of success. Join the Data Analytics course at Vistashikha Solutions Pvt Ltd to unlock the door to a world of possibilities.

    Remember, your journey

    THE ROLE OF DATA SCIENCE IN EVERYDAY LIFE
    data cleaning and charting in python with pandas matplotlib and seaborn
    7Aug, 2023
    Python Data Cleaning & Charting with Matplotlib and Seaborn

    Master Python Data Cleaning and Charting with Matplotlib and Seaborn.In t

    his hands-on tutorial, we’ll guide you through the essential data cleaning techniques in Python. Learn how to effectively handle missing data, apply various strategies to fill in the gaps, and optimize your datasets for analysis.

    Next, unleash the power of data visualization using Matplotlib and Seaborn. Discover how to create captivating charts, interactive plots, and stunning visualizations to convey complex insights with ease.

    Whether you’re a beginner or an experienced data scientist, this video will equip you with the skills to clean and visualize your data like a pro. Join us on this exciting journey of Python data cleaning and charting and take your data analysis skills to the next level!”

    Step 1: Import Pandas

    After installing Pandas, you need to import it into your Python script or Jupyter Notebook before using it. Importing it as “pd” is a common convention: 
    import pandas as pd

    Click to download data set

    data set for data cleaning in python

    Step 3: Read Data

    Pandas can read data from various sources like CSV files, Excel files, databases, etc. For this example, let’s assume you have a CSV file named “data.csv” with your data: 
    import pandas as pd


df = pd.read_excel(r'C:\Users\yogesh\Desktop\excel files for practice\messeydataset.xlsx')

# Display the DataFrame.
print(df)

    Step 3: Explore the Data 

    print(df.columns)
    In Python Pandas, the df.columns attribute is used to retrieve the column labels (column names) of a DataFrame. It returns a Pandas Index object containing the column names of the DataFrame. 
    Index(['Name', 'Age', 'Gender', 'City', 'Salary'], dtype='object')

    Step 4 :Fill the missing values in the 'Name

    Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Ut elit tellus, luctus nec ullamcorper mattis, pulvinar dapibus leo. 
    df['Name'].fillna('Unknown', inplace=True)
    The line of code df[‘Name’].fillna(‘Unknown’, inplace=True) is used to fill the missing values in the ‘Name’ column of the DataFrame df with the value ‘Unknown’. 
    print(df.Name)
    Output 
    0        John
1        Alex
2         Bob
3        Mary
4        Alex
5     Unknown
6         Tim
7     Unknown
8       Alice
9         Sam
10       navi
11      Sarah
12       roja
13       Mike
14     Olivia
15    Unknown
16       maya
17        Zoe
18    Unknown
Name: Name, dtype: object

    Step 5: Filling age missing value

    mean_age = df['Age'].mean()
df['Age'].fillna(mean_age, inplace=True) 
print(df.Age)

    The lines of code mean_age = df[‘Age’].mean() and df[‘Age’].fillna(mean_age, inplace=True) are used to calculate the mean of the ‘Age’ column and then fill the missing values in the ‘Age’ column with this mean value, directly modifying the original DataFrame df.

    OUTPUT below

    0     30.000000
1     25.000000
2     29.071429
3     32.000000
4     28.000000
5     29.071429
6     29.000000
7     31.000000
8     27.000000
9     29.071429
10    35.000000
11    33.000000
12    29.071429
13    26.000000
14    24.000000
15    28.000000
16    29.071429
17    30.000000
18    29.000000
Name: Age, dtype: float64

    Step 6: Fill most frequent Gender

    mode_gender = df['Gender'].mode().values[0]

# Fill missing 'Gender' values with the mode (most frequent) gender
df['Gender'].fillna(mode_gender, inplace=True)

# Print the DataFrame to see the updated values
print(df)

    Here’s a step-by-step explanation of the code:

    • mode_gender = df[‘Gender’].mode().values[0]: This line calculates the mode (most frequent value) of the ‘Gender’ column and stores it in the variable mode_gender.
    • df[‘Gender’].fillna(mode_gender, inplace=True): This line fills the missing values in the ‘Gender’ column with the value stored in the mode_gender variable. The fillna method is used to replace the missing values with the specified value. The inplace=True argument ensures that the changes are applied directly to the DataFrame df.
    • print(df): Finally, this line prints the updated DataFrame that now has the missing ‘Gender’ values filled with the mode (most frequent) gender.
    • After executing this code, you should see the DataFrame with the missing ‘Gender’ values replaced by the mode value, and all missing values in the ‘Gender’ column should be filled.

    Output

        0        Male
1      Female
2        Male
3      Female
4      Female
5      Female
6        Male
7      Female
8      Female
9      Female
10       Male
11     Female
12     Female
13       Male
14     Female
15    Seattle
16       Male
17     Female
18     Female
Name: Gender, dtype: object

     

    Step 7: Change 'Seattle' in the 'Gender' column with 'Female'

    It looks like there is a small error in your code. Assuming df is a pandas DataFrame and you want to replace the value ‘Seattle’ with ‘Female’ in the ‘Gender’ column, the correct code would be: 
    df['Gender'].replace({'Seattle': 'Female'}, inplace=True)
print(df.Gender)
    Output 
    0       Male
1     Female
2       Male
3     Female
4     Female
5     Female
6       Male
7     Female
8     Female
9     Female
10      Male
11    Female
12    Female
13      Male
14    Female
15    Female
16      Male
17    Female
18    Female
Name: Gender, dtype: object

    Step 8: Fill missing 'City' values with the mode (most frequent)

    mode_city = df['City'].mode().values[0]

# Fill missing 'City' values with the mode (most frequent) city
df['City'].fillna(mode_city, inplace=True)

# Print the DataFrame to see the updated values
print(df.City)
    In this code snippet, it appears that the DataFrame df contains a column named ‘City’, and there are some missing values in that column. The goal is to fill the missing ‘City’ values with the mode (most frequent) city in the DataFrame.

    Here’s a step-by-step explanation of what the code does:

    1. mode_city = df[‘City’].mode().values[0]: This line calculates the mode (most frequent) value of the ‘City’ column in the DataFrame df using the .mode() function. The result is stored in the variable mode_city.
    2. df[‘City’].fillna(mode_city, inplace=True): This line fills the missing values in the ‘City’ column of the DataFrame with the value stored in mode_city. The fillna() function is used for this purpose, and inplace=True means the changes are made directly to the DataFrame df without creating a copy.
    3. print(df.City): This line prints the ‘City’ column of the DataFrame df after filling the missing values with the mode city. The updated values will be displayed on the screen.
    As a result, the ‘City’ column will have no missing values, as they have been replaced with the mode city. OUTPUT 
    0           LA
1     San Fran
2           LA
3      Chicago
4      Houston
5      Chicago
6           LA
7      Houston
8       Boston
9        Miami
10       Miami
11     Houston
12    new york
13     Houston
14     Houston
15     Houston
16     Houston
17      Dallas
18      Dallas
Name: City, dtype: object
     

    Step 9: Fill missing 'Salary' values with the mean salary

    mean_salary = df['Salary'].mean()

# Fill missing 'Salary' values with the mean salary
df['Salary'].fillna(mean_salary, inplace=True)

# Print the DataFrame to see the updated values
print(df.Salary)
    Output 
    0     50000.0
1     60000.0
2     55000.0
3     50375.0
4     52000.0
5     45000.0
6     50375.0
7     48000.0
8     52000.0
9     42000.0
10    49000.0
11    51000.0
12    54000.0
13    47000.0
14    50375.0
15    52000.0
16    49000.0
17    51000.0
18    49000.0
Name: Salary, dtype: float64

    Step 10: Bar chart of Gender distribution:

    #Bar chart of Gender distribution:
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.countplot(x='Gender', data=df)
plt.title('Gender Distribution')
plt.show()

    Here’s a step-by-step explanation of what the code does:

    1. import matplotlib.pyplot as plt: This line imports the pyplot module from the matplotlib library, which allows you to create visualizations like plots and charts.
    2. import seaborn as sns: This line imports the seaborn library, which is a powerful data visualization library built on top of matplotlib. It provides a high-level interface for drawing attractive and informative statistical graphics.
    3. sns.countplot(x=’Gender’, data=df): This line creates a count plot using seaborn’s countplot function. The x parameter specifies that the ‘Gender’ column should be represented on the x-axis, and the data parameter specifies the DataFrame from which the data will be taken.
    4. plt.title(‘Gender Distribution’): This line sets the title of the plot to ‘Gender Distribution’.
    5. plt.show(): This line displays the plot.

    Make sure that you have the correct data in the ‘Gender’ column of the DataFrame ‘df’ before running this code. If everything is set up correctly, this code will generate a bar chart showing the distribution of genders in your dataset.

    bar chart in distribution

    Step 11:Bar chart of Salary distribution:

    plt.hist(df['Salary'], bins=10, edgecolor='black')
plt.xlabel('Salary')
plt.ylabel('Count')
plt.title('Salary Distribution')
plt.show()

    Here’s a step-by-step explanation of the code:

    1. plt.hist(df[‘Salary’], bins=10, edgecolor=’black’): This line creates the histogram using the ‘Salary’ column from the DataFrame ‘df’. The ‘bins=10’ parameter specifies that the data will be divided into 10 equally spaced bins. The ‘edgecolor=’black” parameter sets the color of the edges of the bars in the histogram to black.
    2. plt.xlabel(‘Salary’): This line sets the label for the x-axis as ‘Salary’.
    3. plt.ylabel(‘Count’): This line sets the label for the y-axis as ‘Count’, representing the number of occurrences in each bin.
    4. plt.title(‘Salary Distribution’): This line sets the title of the plot to ‘Salary Distribution’.
    5. `plt.show:This line displays the histogram plot on the screen.

    Step 12:Bar chart of Age distribution:

    plt.hist(df['Age'], bins=10, edgecolor='black')
plt.xlabel('Age')
plt.ylabel('Count')
plt.title('Age Distribution')
plt.show()

    Here’s a breakdown of the code:

    1. plt.hist(df[‘Age’], bins=10, edgecolor=’black’): This line creates the histogram. It takes the ‘Age’ column from the DataFrame ‘df’ and plots it using the plt.hist function from the matplotlib library. The ‘bins’ parameter is set to 10, which means the histogram will have 10 bars, representing different age ranges. The ‘edgecolor’ parameter sets the color of the edges of the bars to black.
    2. plt.xlabel(‘Age’): This line sets the label for the x-axis to ‘Age’.
    3. plt.ylabel(‘Count’): This line sets the label for the y-axis to ‘Count’, representing the frequency of each age group.
    4. plt.title(‘Age Distribution’): This line sets the title of the histogram to ‘Age Distribution’.
    5. plt.show(): This line displays the histogram plot
    bar chart in python to show age distribution.

    Step 13:Pie chart of City distribution 

    city_counts = df['City'].value_counts()
plt.pie(city_counts, labels=city_counts.index, autopct='%1.1f%%', startangle=90)
plt.title('City Distribution')
plt.axis('equal')
plt.show()
    1. city_counts = df[‘City’].value_counts(): This line calculates the count of occurrences of each unique city in the ‘City’ column of the DataFrame df. The result is stored in the city_counts variable, which is a Pandas Series containing city names as index and their corresponding counts as values.
    2. plt.pie(city_counts, labels=city_counts.index, autopct=’%1.1f%%’, startangle=90): This line creates the pie chart. The plt.pie() function takes several parameters:
    3. city_counts: The data for the pie chart, which is the city_counts Series containing city counts.
    4. labels: The labels for each pie slice, which are the city names (obtained from city_counts.index).
    5. autopct=’%1.1f%%’: This parameter formats the percentage values displayed on each pie slice. ‘%1.1f%%’ formats the percentage with one decimal place.
    6. startangle=90: This parameter sets the starting angle for the first slice in degrees. In this case, it’s set to 90 degrees, which means the first slice will start from the 12 o’clock position.
    7. plt.title(‘City Distribution’): This line sets the title for the pie chart.
    8. plt.axis(‘equal’): This line ensures that the pie chart is displayed as a circle (i.e., an equal aspect ratio).
    9. plt.show(): This line displays the pie chart.

    FAQ

    Data cleaning, also known as data preprocessing, is the process of identifying and correcting errors or inconsistencies in datasets. It is crucial in data analysis because clean data ensures the accuracy and reliability of your analysis results.

    Common data cleaning tasks in Python include handling missing values, removing duplicates, converting data types, and dealing with outliers.

    You can handle missing values by using methods like dropna() to remove rows with missing values, fillna() to fill missing values with specific values, or interpolate() to fill missing values with interpolated values.

    Outliers can significantly affect statistical analysis and visualization. Removing or transforming outliers can help in producing more accurate and meaningful insights from the data.

     

    Some popular Python libraries for data cleaning are Pandas and NumPy. Pandas provides powerful tools for data manipulation, while NumPy is useful for numerical operations.

     

    Matplotlib and Seaborn are Python libraries used for data visualization. Matplotlib is a versatile library for creating various types of plots, while Seaborn is built on top of Matplotlib and provides a high-level interface for creating attractive statistical graphics.

     

    With Matplotlib, you can create line plots, bar plots, scatter plots, histograms, and more. Seaborn specializes in statistical visualization and offers functions for creating heatmaps, pair plots, and distribution plots.

     

    You can customize plots by modifying parameters such as color, style, labels, and titles. Matplotlib and Seaborn provide extensive customization options to tailor the visualizations to your specific needs.

     

    Unlocking the Hidden Mysteries of Data with Seaborn’s Visual Storytelling
    steps to become data analytics hindi
    2Aug, 2023
    what is data analytics and steps to become data analytics hindi

    Table of Contents

    What is Data Analytics ?

    डाटा एनालिटिक्स (Data Analytics) एक प्रक्रिया है जिसमें समझ बूझ के लिए विभिन्न डेटा सेट्स का विश्लेषण किया जाता है ताकि इससे साइंटिस्ट या बिजनेस प्रोफेशनल उपयुक्त निर्णय ले सकें। यह विश्लेषण उपायोगी जानकारी और अनुमानों को प्राप्त करने तथा विभिन्न पैटर्न और रिलेशनशिप्स की पहचान करने में मदद करता है। यह डेटा विज्ञान (Data Science) का एक अहम हिस्सा है जिसमें डेटा को समझने, संगठित करने, विश्लेषण करने और नए ज्ञान के लिए सार्वजनिक और निजी विभिन्न स्रोतों से जुटाएं जाते हैं।

    How is data analytics used in hindi

    डाटा एनालिटिक्स को हिंदी में विभिन्न क्षेत्रों में व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है। नीचे कुछ उदाहरण दिए गए हैं:

    व्यापार और वित्तीय एनालिटिक्स:


    व्यापार और वित्तीय संस्थानों में डाटा एनालिटिक्स का उपयोग डेटा को समझने, विश्लेषण करने, और विभिन्न प्रोसेसेस को समृद्धि प्रदान करने के लिए किया जाता है। इससे वे निर्णय लेने में मदद मिलती है, जैसे कि वित्तीय रिस्क का प्रबंधन, विनिमय दरों की निर्धारण, ग्राहकों के खरीदारी व्यवहार का विश्लेषण, और विपणन अभियांत्रिकी आदि।

    समाजशास्त्र और शिक्षा में डाटा एनालिटिक्स:


    समाजशास्त्रीय और शिक्षा संस्थानों में भी डाटा एनालिटिक्स का उपयोग होता है। यहां डेटा एनालिटिक्स द्वारा छात्रों के शैक्षिक प्रदर्शन, संगठन की उपस्थिति और उपचार कार्यक्रमों का मूल्यांकन किया जाता है।

    स्वास्थ्य सेवा में डाटा एनालिटिक्स:


    डाटा एनालिटिक्स भी स्वास्थ्य सेवा के क्षेत्र में इस्तेमाल होता है, जिससे वैद्यकीय संचालन को सुधारा जा सकता है। यह रोग प्रवृत्तियों को ट्रैक करने, और उन्हें परिवर्तन करने में मदद करता है।

    ई-कॉमर्स और डिजिटल मार्केटिंग:


    डिजिटल मार्केटिंग में भी डाटा एनालिटिक्स का अपना महत्व है। विश्लेषण के माध्यम से उत्पादन और विपणन प्रक्रिया को समझा जा सकता है और इससे बेहतर उत्पादों और सेवाओं को प्रदान किया जा सकता है।

    सरकारी और सार्वजनिक सेवाएं:


    सरकारी संस्थानों और सार्वजनिक सेवा प्रदाताओं में भी डाटा एनालिटिक्स का उपयोग होता है। यह वे सेवाएं समझने और सुधारने में मदद करता है जिन्हें लोग उपयोग करते हैं।

    यहां दिए गए उदाहरण सिर्फ कुछ मात्र हैं, लेकिन वास्तविकता में डाटा एनालिटिक्स कई अन्य क्षेत्रों में भी उपयोग किया ज

    Data analytics: Key concepts in hindi

    डेटा एनालिटिक्स (Data Analytics) में कुछ महत्वपूर्ण अवधारणाएं हैं जो इस क्षेत्र को समझने में मदद करती हैं। निम्नलिखित हैं कुछ मुख्य अवधारणाएं:

    डेटा (Data):

    डेटा एनालिटिक्स का प्रमुख तत्व डेटा होता है। डेटा एनालिटिक्स में डेटा को समझने और विश्लेषण करने के लिए विभिन्न स्रोतों से डेटा को एकत्र किया जाता है। डेटा को तार्किक और योग्यता आधारित प्रश्नों के जवाब ढूंढने के लिए प्रयोग किया जाता है।

    डेटा विश्लेषण (Data Analysis):

    डेटा विश्लेषण डेटा को समझने और इससे पैटर्न, रिश्तें और अनुमानों का पता लगाने की प्रक्रिया है। डेटा विश्लेषण विभिन्न तकनीकों, सांख्यिकी और गणितीय अभिकल्पों का उपयोग करके डेटा को बेहतरीन ढंग से समझने में मदद करता है।

    डेटा प्रबंधन (Data Management):

    डेटा प्रबंधन डेटा को संग्रहीत, संरचित, और सुरक्षित रखने की प्रक्रिया है। डेटा के गुणवत्ता और विश्लेषण के लिए सही संरचना और प्रारूप को सुनिश्चित करने के लिए डेटा प्रबंधन महत्वपूर्ण है।

    मशीन लर्निंग (Machine Learning):

    मशीन लर्निंग एक विशेष प्रकार की डेटा विश्लेषण की तकनीक है जो कंप्यूटर को स्वयं उसे सीखने और अनुमान लगाने की क्षमता प्रदान करती है। यह अधिक ज्ञात प्राथमिक डेटा के आधार पर नए और अप्राकृतिक डेटा के लिए भविष्यवाणी और पूर्वानुमान बनाने का उपयुक्त तरीका है।

    विज़ुअलाइज़ेशन (Visualization):

    विज़ुअलाइज़ेशन डेटा को ग्राफिकल या चित्रांकन रूप में प्रस्तुत करने की प्रक्रिया है। यह विश्लेषण के परिणामों को समझने में मदद करता है और डेटा के पैटर्न और रिश्तों को स्पष्ट रूप से देखने में मदद करता है।

    डेटा विज्ञान (Data Science):

    डेटा एनालिटिक्स और विज्ञान के ज्ञान का उपयोग करके विभिन्न प्रोजेक्ट्स को समझने और समाधान करने की प्रक्रिया है। डेटा विज्ञान उपन्यासित डेटा से नई जानकारी और उपयोगी ज्ञान को निकालने में मदद करता है।

    निर्णय समर्थन (Decision Support): डेटा एनालिटिक्स निर्णय समर्थन प्रदान करता है, जिससे व्यक्तियों और संगठनों को ठोस डेटा के आधार पर सही निर्णय लेने में मदद मिलती है।

    ये थे कुछ महत्वपूर्ण डेटा एनालिटिक्स की अवधारणाएं हिंदी में। यह अवधारणाएं डेटा एनालिटिक्स के मूल तत्व हैं जो इस क्षेत्र में अध्ययन और विश्लेषण का आधार बनाते हैं।

     

    Steps Involved in Data Analytics hindi

    डेटा एनालिटिक्स में विश्लेषण करने के कदम हिंदी में निम्नलिखित हैं:

    उद्देश्य निर्धारित करें:

    सबसे पहले, आपको विश्लेषण के उद्देश्य को स्पष्ट करना होगा। क्या सवालों का उत्तर ढूंढ रहे हैं, क्या पैटर्न खोज रहे हैं, या कोई और उद्देश्य हैं? इससे आपको विश्लेषण के ध्येय की समझ होगी और आप विश्लेषण प्रक्रिया को ध्यान में रखकर डेटा को उपयुक्त रूप से विश्लेषित कर सकेंगे।

    डेटा संग्रह करें:

    विश्लेषण के लिए डेटा को संग्रहित करें। यह डेटा को विभिन्न स्रोतों से एकत्र करने और संरचित करने की प्रक्रिया होती है। यह डेटा इनपुट डेटा, डेटा बेस, फाइल फॉर्मेट आदि के रूप में हो सकता है।

    डेटा को संसोधित करें:

    डेटा को संसोधित करना डेटा क्लींजिंग, फ़िल्टरिंग, और संरचित करने की प्रक्रिया है। यह डेटा में अनियमितताएं और त्रुटियां को सुधारने में मदद करता है और इससे विश्लेषण की गुणवत्ता बढ़ती है।

    डेटा को विश्लेषित करें:

    इस कदम में, आपको डेटा को विश्लेषित करने के लिए उपयुक्त एल्गोरिदम्स और टूल्स का उपयोग करना होगा। यह डेटा के बेहतर अनुमान, पैटर्न खोजने, और संबंधों की पहचान करने में मदद करता है।

    डेटा को विज़ुअलाइज़ करें:

    विश्लेषण के परिणामों को ग्राफिकल रूप में प्रस्तुत करने के लिए विज़ुअलाइज़ेशन का उपयोग करें। यह डेटा के पैटर्न और रिश्तों को समझने में मदद करता है और निर्णय लेने में सहायक होता है।

    निष्कर्ष निकालें:

    विश्लेषण के अंत में, डेटा के आधार पर संक्षेप्त और सार्थक निष्कर्ष निकालें। यह विश्लेषण के ध्येय और उद्देश्य से संबंधित होता है और आपको डेटा के आधार पर निर्णय लेने में मदद करता है।

    निर्णय करें और प्रदर्शन करें:

    विश्लेषण के आधार पर निर्णय लें और उन्हें अपनी टीम या उपभोक्ताओं को प्रदर्शित करें। यह डेटा एनालिटिक्स की प्रक्रिया का अंत होता है और इससे आपके विश

    why to do data analytics training from Vistashikha solutions pvt ltd dehradun in hindi

    Vistashiksha solutions pvt Ltd से डेटा एनालिटिक्स प्रशिक्षण करने के कुछ कारण हो सकते हैं:

    प्रशिक्षण के अनुभवी और विशेषज्ञ टीम:
    Vistashiksha solutions pvt Ltd देहरादून में उन्नत एवं अनुभवी प्रशिक्षक हो सकते हैं, जो विद्यार्थियों को अपने अनुभव से लाभान्वित कर सकते हैं और विभिन्न विषयों पर प्रक्टिकल ज्ञान प्रदान कर सकते हैं।

    अद्यतित पाठ्यक्रम: इस प्रशिक्षण संस्थान में डेटा एनालिटिक्स के अद्यतित पाठ्यक्रम की पेशकश की जा सकती है, जिसमें विभिन्न विषयों और नौकरी से संबंधित कौशलों का प्रत्याशीत संग्रह हो सकता है।

    प्रैक्टिकल ट्रेनिंग : Vistashiksha solutions pvt Ltd देहरादून के द्वारा प्रदान किए जाने वाले प्रशिक्षण में, छात्रों को वास्तविक डेटा और एनालिटिक्स टूल के साथ प्रैक्टिकल ट्रेनिंग करने का अवसर मिल सकता है, जो उन्हें व्यावसायिक योग्यता प्रदान कर सकता है।

    उच्च गुणवत्ता के लैब: प्रशिक्षण संस्थान में उच्च गुणवत्ता वाले लैब और सुविधाएं हो सकती हैं जो छात्रों को व्यावसायिक और व्यावहारिक अनुभव प्रदान कर सकती हैं।

    रोजगार समर्थन: Vistashiksha solutions pvt Ltd शिक्षित छात्रों के लिए रोजगार समर्थन प्रदान कर सकती है, जिससे वे अपने कौशलों के अनुसार नौकरी पाने में मदद मिल सकती है।

    Steps to become Data Analytics in Hindi

    डेटा एनालिटिक्स बनने के लिए कदम:

    शैक्षिक योग्यता:

    सबसे पहले, आपको कंप्यूटर साइंस, सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग, विज्ञान, गणित, या कोई अन्य संबंधित शैक्षिक पाठ्यक्रम से स्नातक डिग्री प्राप्त करनी चाहिए।

    डेटा एनालिटिक्स कोर्सेज:

    आपको कम्प्यूटर प्रोग्रामिंग, डेटा माइनिंग, मशीन लर्निंग, रिपोर्टिंग और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन जैसे क्षेत्रों में प्रशिक्षण लेना चाहिए। यह आपको डेटा एनालिटिक्स नौकरियों के लिए तैयार करेगा।

    अनुभव और प्रोजेक्ट्स:

    अधिक अनुभव के लिए, डेटा एनालिटिक्स के क्षेत्र में स्टाज के रूप में काम करें या फिर खुद के प्रोजेक्ट्स को कार्यान्वित करें।

    टूल्स का अध्ययन: डेटा एनालिटिक्स के लिए उपयोग होने वाले सॉफ़्टवेयर और टूल्स का अध्ययन करें, जैसे कि Python, R, SQL, Excel, Tableau, Power BI आदि।

    सार्टिफिकेशन:

    डेटा एनालिटिक्स से संबंधित प्रमाणिकरण पाने के लिए विभिन्न विशेषज्ञ संस्थान जैसे विस्टा अकादमी से प्रमाणित कोर्सेज करें।

    संगठनों के साथ संपर्क करें:

    अपने रिज्यूमे को डेटा एनालिटिक्स के कंपनियों या उद्योग में भेजें और संबंधित नौकरियों के लिए आवेदन करें।

    नए ट्रेंड का ध्यान रखें:

    डेटा एनालिटिक्स जगत में नए टूल्स, टेक्नोलॉजी और तकनीकों के साथ रहें। समुदाय में बने रहें और नए ट्रेंड्स के साथ अपनी ज्ञान और कौशल को अद्यतित करें।

    निरंतर अभ्यास:

    अंततः, डेटा एनालिटिक्स क्षेत्र में सफल होने के लिए निरंतर अभ्यास करते रहें। समस्याओं का सामना करें, प्रोजेक्ट्स पर काम करें, और नए तकनीकों को अध्ययन करें।

    ध्यान दें कि डेटा एनालिटिक्स क्षेत्र विशाल है और यहां कई उपविभाग हैं, इसलिए आपको अपने रुचियों, नौकरी के लक्ष्यों और कौशल के आधार पर अपने करियर के निर्धारित रूप से चलना चाहिए। यह सुनिश्चित करें कि आप प्रतिदिन अपने लक्ष्य की ओर अग्रसर रहते हैं |

    1Aug, 2023
    Step by Step guide Seaborn for data analytics in Python

    Seaborn is a powerful Python data visualization package based on Matplotlib. It is created specifically for data analytics and is especially beneficial for making attractive and instructive statistical visuals. Seaborn has a high-level interface for constructing several types of plots, making it simple to build visualizations for studying and analyzing your data.

    Key Features of Seaborn in python

    High-level Interface:

    Seaborn provides a concise and expressive API to create complex visualizations with just a few lines of code. It simplifies the process of creating common statistical plots, such as scatter plots, bar plots, histograms, box plots, violin plots, etc.

    Statistical Plotting:

    Seaborn comes with built-in functions for visualizing statistical relationships and distributions in your data. It allows you to create informative plots like regression plots, distribution plots, joint plots, pair plots, and more.


    Attractive Improvements:


    Seaborn enhances the visual appeal of plots by providing attractive default styles and color palettes. This saves you time and effort in fine-tuning the appearance of your visualizations.


    Integration with Pandas:

    Seaborn integrates seamlessly with Pandas DataFrames, allowing you to plot data directly from your datasets without extensive data manipulation.


    Support for Categorical Data:

    Seaborn handles categorical data well and can automatically adjust the plot aesthetics based on the data’s nature.

    simple scatter plot using Seaborn

    import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Sample data
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [5, 4, 3, 2, 1]

# Create a scatter plot
sns.scatterplot(x=x, y=y)

# Show the plot
plt.show()
    scatter plotter in seaborn libray in python

    sns.lineplot()

    import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Sample data
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [5, 4, 3, 2, 1]

# Create a line plot
sns.lineplot(x=x, y=y)

# Show the plot
plt.show()
    line plot chart in python

    sns.relplot():

    • A versatile function that can create various types of relational plots, including scatter plots, line plots, and more.
    • It’s a higher-level function that allows you to easily switch between different plot types based on the data and context.
    import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Sample data
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [5, 4, 3, 2, 1]

# Create a scatter plot using relplot
sns.relplot(x=x, y=y, kind='scatter')

# Show the plot
plt.show()

    Categorical Plots:

    Categorical plots in Seaborn are used to visualize the distribution and relationships between categorical variables. They are particularly useful for comparing data across different categories and identifying patterns or trends. Seaborn provides several functions to create categorical plots. Here are some of the key functions for categorical plots:

    sns.barplot():

    • Creates a bar plot to show the average value of a numerical variable for each category.
    • The height of each bar represents the mean value, and error bars can be included to show confidence intervals or standard deviations.
    • It’s useful for comparing the central tendency of a numerical variable across different categories
      
    import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Sample data
categories = ['A', 'B', 'C', 'D']
values = [10, 15, 8, 12]

# Create a bar plot
sns.barplot(x=categories, y=values)

# Show the plot
plt.show()

    sns.countplot()

    Shows the count of observations in each category. It’s useful for displaying the distribution of categorical data and identifying the most common categories.   
    import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Sample data
categories = ['A', 'B', 'A', 'C', 'A', 'B', 'D']

# Create a count plot
sns.countplot(x=categories)

# Show the plot
plt.show()

    sns.boxplot()

    Creates a box-and-whisker plot to visualize the distribution of a numerical variable for different categories. The box represents the interquartile range, and the whiskers show the range of the data. It’s useful for comparing the distribution of a numerical variable across different categories. 
    import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Sample data
categories = ['A', 'B', 'A', 'C', 'B', 'D']
values = [10, 15, 8, 12, 20, 5]

# Create a box plot
sns.boxplot(x=categories, y=values)

# Show the plot
plt.show()

    sns.pointplot():

    • Creates a point plot to show point estimates and confidence intervals for categorical data.
    • It’s useful for visualizing the relationship between two categorical variables or a categorical variable and a numerical variable.
    import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# Sample
categories = ['A', 'B', 'A', 'C', 'B', 'D']
values = [10, 15, 8, 12, 20, 5]
# Create a point plot
sns.pointplot(x=categories, y=values)
# Show the plot
plt.show()
    seaborn pointplot in python for data analytics

    Welcome to your Seaboarn Library in python

    Thanks, I’m not interested