Top Job Duties and Qualifications for a Data Analyst in Hindi
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डेटा एनालिटिक्स व्यक्तियों और संगठनों को डेटा की समझ बनाने में मदद करता है। डेटा विश्लेषक आमतौर पर अंतर्दृष्टि और रुझानों के लिए कच्चे डेटा का विश्लेषण करते हैं। वे विभिन्न टेक्नोलॉजी का उपयोग करते हैं
व्यक्तियों और व्यवसायों को डेटा विश्लेषण से लाभ हो सकता है। डेटा विश्लेषक कच्चे डेटा में पैटर्न और अंतर्दृष्टि की तलाश करते हैं। वे तरह-तरह के टूल्स का इस्तेमाल करते हैं।
The future of data analytics in Hindi
स्वास्थ्य सेवा उद्योग पर केंद्रित मैकिन्से की एक रिपोर्ट के अनुसार, “अगले पांच वर्षों में डेटा विश्लेषण और सूचना सेवाओं की विकास दर सबसे तेज 16% से 18% होगी, जबकि मुख्य प्रशासनिक सेवाओं में ऑटोमेशन automation के कारण बहुत अधिक वृद्धि देखने की संभावना नहीं है।” अपनी कंपनी की भविष्य की पहल की योजना बनाते समय आपको यह जानने की आवश्यकता है।
डेटा विशेषज्ञों की कमी समस्या ।
Shortages of data specialists will pose problems.
आज के उद्योग में योग्य डेटा विश्लेषकों और डेटा वैज्ञानिकों की कमी दिखाई दे रही है, जो निकट भविष्य में बिगड़ने का अनुमान है। इसे हल करने के लिए अभी से योजनाएँ बनाना शुरू करें, चाहे वह आपकी कंपनी की बाज़ार प्रतिस्पर्धात्मकता को बढ़ावा देने के लिए अद्वितीय प्रोत्साहन की पेशकश करके हो या आंतरिक संभावनाओं की पहचान करने और उनके प्रशिक्षण का भुगतान करने के लिए एक कार्यक्रम स्थापित करके। अभी से शुरू करो।
Wider use by business
व्यवसाय द्वारा व्यापक रूप से अपनाना
बीआई और एनालिटिक्स टूल उपयोगिता और बढ़ती नेचुरल भाषा पर ध्यान केंद्रित करना जारी रखेंगे जो व्यापार उपयोगकर्ताओं को डेटा निकालने और एल्गोरिदम को समझने की आवश्यकता के बिना रिपोर्ट बनाने में सक्षम बनाता है। यह न केवल दक्षता में वृद्धि करेगा और कंपनियों में और अधिक अपनाने का निर्माण करेगा, बल्कि यह डेटा वैज्ञानिक की कमी से उत्पन्न कुछ समस्याओं को कम करने में भी मदद करेगा।
बड़े डेटा नेटवर्क अधिक महत्वपूर्ण होते जा रहे हैं।
Large Data Networks are becoming more important.
बड़े डेटा रिपॉजिटरी तक पहुंच, जिसे उन्नत डेटा नेटवर्क के रूप में भी जाना जाता है, व्यवसायों के लिए तेजी से मूल्यवान हो जाएगा। इसमें निहित उपभोक्ता डेटा की विशाल मात्रा का उपयोग कंपनी के मौजूदा ग्राहक डेटा को बढ़ाने के लिए किया जा सकता है, जिससे वे अधिक अनुरूप सेवाएं प्रदान कर सकते हैं और संभावित रूप से अधूरी इच्छाओं और आकांक्षाओं को पूरा करने के लिए नई सेवाएं स्थापित कर सकते हैं।
मशीन लर्निंग तेजी से बढ़ेगी।
Machine learning will grow as faster rate
मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) असीमित संभावनाएं प्रदान करते हैं, और व्यवसाय अपनी शक्ति का उपयोग करने और नई सेवाओं को विकसित करने के लिए प्रतिस्पर्धा करेंगे जो नए तरीकों से मूल्य प्रदान करते हैं। कई उद्योग विशेषज्ञों के अनुसार, मशीन लर्निंग जल्द ही अधिकांश ग्राहक सेवा व्यवसायों को अपने कब्जे में ले लेगा।
सफलता के लिए इंटरकनेक्टिविटी तेजी से महत्वपूर्ण होती जा रही है।
डेटा विश्लेषण और बीआई के लिए नए आंतरिक उपकरणों पर बढ़ती निर्भरता के साथ-साथ बाहरी डेटा रिपॉजिटरी, नेटवर्क और IoT उपकरणों तक पहुंचने की बढ़ती आवश्यकता को देखते हुए, इंटरकनेक्टिविटी आपके व्यवसाय के लिए एक सुसंगत डेटा एनालिटिक्स मशीन विकसित करने की कुंजी होगी।
अगले वर्षों में प्रतिस्पर्धी बने रहने के लिए, एक प्रतिभा अधिग्रहण विकसित करना और रणनीतिक निवेश के लिए पहले से बजट बनाना आवश्यक होगा। सभी प्लेटफार्मों पर स्वच्छ डेटा को सिक्योर करने के लिए प्रक्रिया तकनीक विकसित करने की आवश्यकता भी महत्वपूर्ण होगी।
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Job Description for a Data Analyst: Roles and Responsibilities
डेटा विश्लेषक के लिए नौकरी का विवरण: भूमिकाएं और जिम्मेदारियां
- स्वचालित तकनीकों का उपयोग करके प्राइमरी और सेकेंडरी स्रोतों से डेटा निष्कर्षण
क्षतिग्रस्त डेटा से छुटकारा पाना और कोडिंग दोषों और अन्य प्रॉब्लम्स की मरम्मत करना। - डेटाबेस और डेटा सिस्टम बनाना और मैनेज करना, साथ ही डेटा को एक प्रयोग योग्य प्रारूप में पुनर्व्यवस्थित करना
इसकी गुणवत्ता और अर्थ निर्धारित करने के लिए डेटा का विश्लेषण करना - कोड गलतियों को खोजने और सुधारने के लिए, रिपोर्ट और प्रदर्शन मीट्रिक का मूल्यांकन करके डेटा फ़िल्टर करना ।
- बड़े डेटा सेट में पैटर्न और रुझानों को खोजने, विश्लेषण करने और व्याख्या करने के लिए सांख्यिकीय टूल्स का उपयोग करना जो निदान और भविष्यवाणी में सहायता कर सकते हैं
- महत्वपूर्ण व्यावसायिक कार्यों को एक संख्यात्मक मान देना ताकि व्यवसाय के प्रदर्शन को मापा जा सके और समय के साथ तुलना की जा सके।
- कंपनी और उद्योग को प्रभावित करने वाले स्थानीय, राष्ट्रीय और अंतर्राष्ट्रीय रुझानों का विश्लेषण करना
- प्रबंधन रिपोर्ट बनाना जिसमें प्रवृत्तियों, पैटर्नों और पूर्वानुमानों का उपयोग करना शामिल है
Essential Skills for Data Analysts
SQL
उद्योग-मानक डेटाबेस भाषा है और डेटा विश्लेषकों के पास सबसे महत्वपूर्ण क्षमता हो सकती है। भाषा को अक्सर एक्सेल के “स्नातक” संस्करण के रूप में संदर्भित किया जाता है क्योंकि यह विशाल डेटासेट को संभाल सकता है जो एक्सेल नहीं कर सकता।
लगभग हर कंपनी को किसी ऐसे व्यक्ति की आवश्यकता होती है जो SQL को जानता हो, चाहे वह डेटा को प्रबंधित और संग्रहीत करना हो, विभिन्न डेटाबेस कनेक्ट करना हो (जैसे कि अमेज़ॅन आपके द्वारा पसंद की जाने वाली चीज़ों की अनुशंसा करने के लिए उपयोग करता है), या डेटाबेस आर्किटेक्चर को पूरी तरह से बनाएं या अपडेट करें। SQL योग्यताओं की आवश्यकता वाले हज़ारों जॉब पोस्ट हर महीने बनाए जाते हैं।
Excel एक्सेल (माइक्रोसॉफ्ट)
जब आप स्प्रेडशीट के बारे में सोचते हैं तो एक्सेल शायद पहली चीज है जो दिमाग में आती है, लेकिन इसमें हुड के पीछे बहुत अधिक विश्लेषण क्षमता है। जबकि आर या पायथन जैसी प्रोग्रामिंग भाषा विशाल डेटा सेट से निपटने के लिए बेहतर अनुकूल है, उन्नत एक्सेल दृष्टिकोण जैसे मैक्रोज़ बनाना और वीबीए लुकअप को नियोजित करना अभी भी छोटे लिफ्टों और त्वरित विश्लेषण के लिए बड़े पैमाने पर उपयोग किया जाता है। यदि आप किसी छोटे व्यवसाय या स्टार्टअप के लिए काम करते हैं, तो आपके डेटाबेस का पहला संस्करण एक्सेल हो सकता है। यह उपकरण पिछले कुछ वर्षों में हर उद्योग में फर्मों के लिए एक मुख्य आधार रहा है, इसलिए इसमें महारत हासिल करना आवश्यक है।
गंभीर रूप से सोचना critical thinking
अपने प्रश्नों के उत्तर खोजने के लिए डेटा का उपयोग करने के लिए पहले यह निर्धारित करना आवश्यक है कि कौन से प्रश्न पूछने हैं, जो कठिन हो सकते हैं। एक विश्लेषक के रूप में सफल होने के लिए, आपको एक जैसा सोचना चाहिए। एक डेटा विश्लेषक का काम उन रिश्तों को खोजना और संश्लेषित करना है जो हमेशा स्पष्ट नहीं होते हैं। हालांकि यह प्रतिभा आंशिक रूप से जन्मजात है, लेकिन कुछ रणनीतियाँ हैं जिनका उपयोग आप अपनी महत्वपूर्ण सोच क्षमताओं को बढ़ाने के लिए कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, आवश्यकता से अधिक परिष्कृत स्पष्टीकरण के साथ बह जाने के बजाय, अपने आप से समस्या के बारे में मौलिक प्रश्न पूछने से आपको समाधान की तलाश में जमीन पर बने रहने में मदद मिल सकती है।
R or Pythonमें सांख्यिकीय प्रोग्रामिंग
R या Python वह कर सकता है जो Excel कर सकता है—और 10 गुना तेज। R और Python, SQL की तरह, वह प्रबंधित कर सकते हैं जो Excel नहीं कर सकता। वे बड़े डेटा सेट पर उन्नत विश्लेषण और भविष्य कहनेवाला विश्लेषण करने के लिए उन्नत सांख्यिकीय प्रोग्रामिंग भाषाएं हैं। वे दोनों उद्योग मानक भी हैं। डेटा विश्लेषक के रूप में प्रभावी ढंग से काम करने के लिए, आपको SQL के अलावा इनमें से कम से कम एक भाषा जानने की आवश्यकता होगी।
डेटा का विज़ुअलाइज़ेशन data visualization
अपने संदेश को प्रसारित करने और अपने दर्शकों को जोड़े रखने के लिए, आपको तथ्यों के साथ एक मनोरम कहानी बनाने में सक्षम होने की आवश्यकता है। यदि आपके निष्कर्षों को सरलता से और तुरंत पहचाना नहीं जा सकता है, तो आपको अपना संदेश दूसरों तक पहुँचाने में कठिनाई होगी। परिणामस्वरूप, जब आपके डेटा के प्रभाव की बात आती है, तो डेटा विज़ुअलाइज़ेशन इसे बना या बिगाड़ सकता है। विश्लेषक आकर्षक, उच्च-गुणवत्ता वाले चार्ट और ग्राफ़ का उपयोग करके अपने निष्कर्षों को स्पष्ट और संक्षिप्त तरीके से संप्रेषित करते हैं।
डेटा एनालिटिक्स में शीर्ष 5 सॉफ्ट स्किल्स
डेटा एनालिटिक्स में शीर्ष 5 सॉफ्ट स्किल्स को हिंदी में निम्नलिखित रूप में प्रस्तुत किया गया है:
समस्या समाधान कौशल Problem Solving skills:
डेटा एनालिटिक्स में अच्छे प्रोफेशनल्स को समस्याओं को समझने और उन्हें समाधान करने की क्षमता होनी चाहिए। वे डेटा को विश्लेषण करके समस्याओं के साथ संबंधित नए तरीके खोजने में सक्षम होते हैं।
टीम वर्क Team work:
एक अच्छा डेटा एनालिटिक्स पेशेवर किसी भी टीम के साथ सहयोग करने का योग्य होता है। वे अन्य सदस्यों के साथ मिलकर काम करते हैं, जानकारी साझा करते हैं और एक साथ समस्याओं का समाधान करते हैं।
टाइम मैनेजमेंट Time Management:
डेटा एनालिटिक्स में काम करते समय, प्रोफेशनल्स को अपने कार्य को समय पर पूरा करने के लिए कुशल होना चाहिए। वे काम को प्राथमिकता देने और समय के प्रबंधन में सक्षम होते हैं।
संवेदनशीलता: डेटा एनालिटिक्स में काम करते समय, पेशेवर्षिता को दूसरों के विचारों को समझने और मानने की क्षमता होनी चाहिए। वे अन्य लोगों की बातों को सुनते हैं और उनके दृष्टिकोण को समझते हैं।
संवेदनशीलता: एक अच्छा डेटा एनालिटिक्स पेशेवर किसी भी स्थिति में धैर्य और संवेदनशीलता बनाए रखने की क्षमता होती है। जब वे नई समस्याओं का सामना करते हैं, तो वे सक्रिय रूप से खोज करते हैं और सही समाधान प्रस्तावित करते हैं।
Skill Development
यह जानना कि आपको एनालिटिक्स में किस कौशल की आवश्यकता होगी और डेटा के साथ काम करना शुरू करना आपके डेटा एनालिटिक्स करियर की उन्नति के लिए महत्वपूर्ण है। बिग डेटा व्यवसाय में एक गर्म विषय है, और कंपनियां ऐसे लोगों की तलाश कर रही हैं जिनके पास इन-डिमांड, हार्ड-टू-फाइंड क्षमताएं हैं। अपने डेटा विश्लेषिकी ज्ञान में सुधार करने से आपको भविष्य में अतिरिक्त अवसर—और अधिक धन— प्रदान होंगे।
यदि आप एनालिटिक्स पर स्विच करने के बारे में गंभीर हैं, तो इन सात प्रतिभाओं को निखारने के कई तरीके हैं। इन कौशलों को कैसे सुधारें इस पर आपका अंतिम निर्णय आपके पूर्व अनुभव, आपके पास उपलब्ध समय और संसाधनों और आपके अपने उद्देश्यों पर आधारित होगा।
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डेटा एनालिटिक्स कच्चे डेटा को इकट्ठा करने, संसाधित करने, विश्लेषण करने और उससे सार्थक जानकारी निकालने की प्रक्रिया है। इस जानकारी का उपयोग व्यवसाय बेहतर निर्णय लेने, रुझानों की पहचान करने और भविष्यवाणियां करने के लिए कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, कोई रिटेल कंपनी यह पता लगाने के लिए डेटा एनालिटिक्स का उपयोग कर सकती है कि कौन से उत्पाद सबसे अधिक बिकते हैं, ग्राहक किन समय खरीदारी करते हैं, और कौन से विपणन अभियान सबसे प्रभावी हैं। इससे कंपनी को अपने उत्पादों और सेवाओं को बेहतर बनाने और बिक्री बढ़ाने में मदद मिलती है।
डेटा एनालिस्ट विभिन्न प्रकार के डेटा के साथ काम करते हैं, जिन्हें मुख्य रूप से दो श्रेणियों में विभाजित किया जा सकता है:
संरचित डेटा (Structured Data): यह डेटा किसी पूर्वनिर्धारित संरचना में संग्रहीत होता है, जैसे कि तालिकाओं (tables) में। उदाहरण के लिए, किसी कंपनी की ग्राहक जानकारी का डेटाबेस संरचित डेटा का एक उदाहरण है।
असंरचित डेटा (Unstructured Data): यह डेटा किसी पूर्वनिर्धारित संरचना में संग्रहीत नहीं होता है, जैसे कि पाठ (text), चित्र (images), वीडियो (videos), और सोशल मीडिया पोस्ट।
डेटा सफाई कच्चे डेटा को विश्लेषण के लिए तैयार करने की प्रक्रिया है। इसमें त्रुटियों, असंगतताओं और लापता डेटा को पहचानना और ठीक करना शामिल है।
डाटा विश्लेषण में सफाई महत्वपूर्ण है क्योंकि अशुद्ध या अधूरा डेटा गलत निष्कर्ष निकालने का कारण बन सकता है। उदाहरण के लिए, यदि किसी ग्राहक के डेटासेट में गलत फ़ोन नंबर शामिल हैं, तो यह किसी मार्केटिंग अभियान की सफलता को प्रभावित कर सकता है।
डाटा सफाई की प्रक्रिया में कई चरण शामिल हो सकते हैं, जैसे:
डाटा का निरीक्षण करना (Data Inspection): डेटा में त्रुटियों और असंगतताओं की पहचान करने के लिए डेटा का अवलोकन करना।
डाटा का मान्यकरण करना (Data Validation): यह सुनिश्चित करना कि डेटा किसी पूर्वनिर्धारित नियमों का पालन करता है। उदाहरण के लिए, यह जांचना कि उम्र का डेटा 0 से अधिक है।
डाटा का सुधार करना (Data Correction): त्रुटियों को ठीक करना या लापता डेटा को भरना।
डाटा का ट्रांसफ़ॉर्म करना (Data Transformation): डेटा को विश्लेषण के लिए उपयुक्त प्रारूप में बदलना।
These three terms represent different ways to calculate the “central tendency” of a dataset, which tells you where most of the data points lie. Here’s how they differ:
माध्य (Mean): यह सभी डेटा बिंदुओं का योग विभाजित कुल डेटा बिंदुओं की संख्या से प्राप्त होता है। (This is the sum of all data points divided by the total number of data points.) It’s a good overall measure, but outliers can skew the mean.
मध्यिका (Median): डेटा को आरोही क्रम में व्यवस्थित करने पर, मध्यिका वह संख्या होती है जो ठीक बीच में होती है। यदि डेटा बिंदुओं की संख्या सम है, तो मध्यिका उन दोनों मध्य बिंदुओं का औसत होती है। (When the data is arranged in ascending order, the median is the number that falls exactly in the middle. If the number of data points is even, the median is the average of those two middle points.) Median is less affected by outliers.
बहुళ (Mode): यह डेटासेट में सबसे बार आने वाला मान होता है। (This is the value that appears most frequently in the dataset.) There can be multiple modes in a dataset.
उपयोग (Use in data analysis):
निम्नलिखित परिस्थितियों में इनका उपयोग किया जाता है:
माध्य: जब डेटा अपेक्षाकृत सममित रूप से वितरित होता है और कोई महत्वपूर्ण आउटलियर नहीं होते हैं, तो माध्य का उपयोग किया जा सकता है। (Mean can be used when the data is relatively symmetrically distributed and there are no significant outliers.)
मध्यिका: जब डेटा में आउटलियर होते हैं या वह विषम (skewed) होता है, तो मध्यिका का उपयोग करना बेहतर होता है। (Median is preferred when the data has outliers or is skewed.)
बहुళ: जब आप यह जानना चाहते हैं कि डेटासेट में कौन सा मान सबसे अधिक बार दोहराया जाता है, तो बहुళ का उपयोग किया जाता है। (Mode is used when you want to know which value is repeated most often in the dataset.)
आपकी विश्लेषण आवश्यकताओं के आधार पर, आप इनमें से एक या एक से अधिक का उपयोग कर सकते हैं। (Depending on your analysis needs, you can use one or more of these.)
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SQL (Structured Query Language) एक विशेष प्रोग्रामिंग भाषा है जिसका उपयोग डेटाबेस से डेटा को पूछने, जोड़ने, अद्यतन करने और हटाने के लिए किया जाता है। डेटा विश्लेषण में, SQL डेटा तक पहुँचने और उसे हेरफेर करने का एक शक्तिशाली उपकरण है।
यहाँ बताया गया है कि डेटा विश्लेषण में SQL का उपयोग कैसे किया जाता है:
- डाटा प्राप्त करना (Data Retrieval): आप SQL का उपयोग करके विशिष्ट डेटा को डेटाबेस से प्राप्त कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, आप किसी कंपनी के पिछले वर्ष की बिक्री डेटा को प्राप्त करना चाह सकते हैं।
डाटा फ़िल्टर करना - (Data Filtering): आप SQL का उपयोग करके डेटा को फ़िल्टर कर सकते हैं ताकि केवल वही डेटा प्राप्त हो जो आपकी आवश्यकताओं के लिए प्रासंगिक हो। उदाहरण के लिए, आप केवल उन ग्राहकों का डेटा प्राप्त करना चाह सकते हैं जिन्होंने पिछले महीने में $100 से अधिक की खरीदारी की है।
डाटा का जोड़ना - (Joining Data): आप SQL का उपयोग करके विभिन्न डेटा स्रोतों से डेटा को जोड़ सकते हैं। उदाहरण के लिए, आप ग्राहक डेटा को बिक्री डेटा के साथ जोड़ सकते हैं ताकि यह देख सकें कि कौन से ग्राहक सबसे अधिक खरीदते हैं।
डाटा का समूह बनाना - (Grouping Data): आप SQL का उपयोग करके डेटा को समूहों में विभाजित कर सकते हैं और फिर उन समूहों पर सारांश गणना कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, आप शहर के अनुसार बिक्री डेटा को समूहित कर सकते हैं और फिर यह देखने के लिए कुल बिक्री की गणना कर सकते हैं कि कौन से शहर सबसे अधिक बिक्री करते हैं।
एसक्यूएल सीखना डेटा विश्लेषक के लिए एक मूल्यवान कौशल है क्योंकि यह आपको डेटा के साथ सीधे काम करने और जटिल विश्लेषण करने की अनुमति देता है
Microsoft Excel डेटा विश्लेषण के लिए एक बहुमुखी उपकरण है। इसमें कई कार्य हैं जिनका उपयोग आप डेटा को सारांशित करने, विश्लेषण करने और कल्पना करने के लिए कर सकते हैं। आइए कुछ सामान्य कार्यों को देखें:
- सारांश कार्य (Summary Functions): ये कार्य आपको डेटा के बारे में बुनियादी आँकड़े प्रदान करते हैं, जैसे कि माध्य (mean), मध्यिका (median), बहुళ (mode), योग (sum), गिनती (count), अधिकतम (max) और न्यूनतम (min) मान।
- लुकअप कार्य (Lookup Functions): ये कार्य आपको किसी तालिका में विशिष्ट डेटा ढूंढने में मदद करते हैं। उदाहरण के लिए, VLOOKUP फ़ंक्शन का उपयोग किसी ग्राहक आईडी के आधार पर उस ग्राहक का नाम प्राप्त करने के लिए किया जा सकता है।
- टेक्स्ट कार्य (Text Functions): ये कार्य टेक्स्ट डेटा को साफ करने और हेरफेर करने में आपकी सहायता करते हैं। उदाहरण के लिए, TRIM फ़ंक्शन अतिरिक्त रिक्त स्थानों को हटा सकता है और LEFT फ़ंक्शन टेक्स्ट स्ट्रिंग के बाएं से कुछ वर्ण निकाल सकता है।
- डेट और टाइम कार्य (Date and Time Functions): ये कार्य दिनांक और समय डेटा के साथ काम करने में आपकी सहायता करते हैं। उदाहरण के लिए, TODAY फ़ंक्शन वर्तमान दिनांक देता है और DATEDIF फ़ंक्शन आपको दो तिथियों के बीच के अंतर को दिनों, महीनों या वर्षों में बता सकता है।
- डेटा विश्लेषण टूल्स (Data Analysis Tools): एक्सेल में डेटा विश्लेषण के लिए समर्पित एक उपकरण भी शामिल है। इस टूल में विभिन्न सांख्यिकीय विश्लेषण करने के लिए कार्य होते हैं, जैसे कि सहसंबंध विश्लेषण (correlation analysis) और रैखिक प्रतिगमन (linear regression)।
- यह इन कार्यों की एक संक्षिप्त सूची है, और एक्सेल में डेटा विश्लेषण के लिए और भी बहुत कुछ उपलब्ध है। जितना अधिक आप एक्सेल का उपयोग करेंगे, उतने ही अधिक कार्यों को आप सीख पाएंगे।
डाटा विज़ुअलाइज़ेशन डेटा को दृश्य प्रारूपों, जैसे कि चार्ट, ग्राफ़ और मानचित्रों में प्रस्तुत करने की प्रक्रिया है। यह जटिल डेटा को समझने और उससे सार्थक जानकारी निकालने का एक शक्तिशाली तरीका है।
कच्चा डेटा अक्सर जटिल और व्याख्या करने में मुश्किल होता है। डेटा विज़ुअलाइज़ेशन इसे सरल और अधिक सुपाच्य बनाता है। मानव मस्तिष्क दृश्य जानकारी को तेजी से संसाधित कर सकता है, इसलिए चार्ट और ग्राफ़ रुझानों, पैटर्न और अंतर्दृष्टि को जल्दी से पहचानने में हमारी मदद करते हैं।
डाटा विज़ुअलाइज़ेशन डेटा से कहानी कहने का एक शानदार तरीका है। आप दृश्यों का उपयोग करके जटिल जानकारी को सरल तरीके से संप्रेषित कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, आप किसी उत्पाद की बिक्री में वृद्धि को दिखाने के लिए एक लाइन चार्ट का उपयोग कर सकते हैं।
प्रभावी डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए, यह महत्वपूर्ण है कि चार्ट स्पष्ट, सटीक और दर्शकों के लिए समझने में आसान हों।
डाटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए कई उपकरण उपलब्ध हैं, जिनमें से कुछ मुफ्त और कुछ पेड हैं। डेटा विश्लेषक अपने बजट और आवश्यकताओं के आधार पर उपकरण चुनते हैं। आइए कुछ सामान्य टूल्स को देखें:
माइक्रोसॉफ्ट एक्सेल (Microsoft Excel): एक्सेल में अंतर्निहित चार्टिंग टूल होते हैं जिनका उपयोग बुनियादी डेटा विज़ुअलाइज़ेशन बनाने के लिए किया जा सकता है। यह शुरुआती लोगों के लिए सीखने के लिए एक अच्छा उपकरण है।
गूगल शीट्स (Google Sheets): गूगल शीट्स में भी एक्सेल के समान चार्टिंग टूल होते हैं। यह सहयोग के लिए भी उपयुक्त है क्योंकि कई लोग एक साथ स्प्रेडशीट और चार्ट पर काम कर सकते हैं।
पावर बीआई (Power BI): यह माइक्रोसॉफ्ट का एक व्यापक बिजनेस इंटेलिजेंस (BI) टूल है जिसमें शक्तिशाली डेटा विज़ुअलाइज़ेशन क्षमताएं हैं। इसका उपयोग जटिल डैशबोर्ड और इंटरेक्टिव रिपोर्ट बनाने के लिए किया जा सकता है।
टेब्लू (Tableau): यह एक लोकप्रिय डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल है जो डेटा को आकर्षक और इंटरेक्टिव विज़ुअलाइज़ेशन में बदलने में सक्षम है। इसका उपयोग विभिन्न प्रकार के चार्ट, ग्राफ़ और मानचित्र बनाने के लिए किया जा सकता है।
क्विकसाइट (QlikView): यह एक और व्यापारिक बुद्धिमत्ता और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल है जो उपयोगकर्ताओं को डेटा का विश्लेषण करने और अंतर्दृष्टि प्राप्त करने में सक्षम बनाता है।
यह कुछ ही उदाहरण हैं, और बाजार में कई अन्य डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल उपलब्ध हैं। सबसे अच्छा उपकरण वह है जो आपकी विशिष्ट आवश्यकताओं के लिए उपयुक्त है।