डेटा एनालिटिक्स और डेटा प्रेजेंटेशन की विशेषताएं

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.)

circle

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।