डेटा एनालिटिक्स के प्रमुख कांसेप्ट्स
Data Analytics में कुछ महत्वपूर्ण कांसेप्ट्स होते हैं, जो इसे समझने और सही तरीके से इस्तेमाल करने में मदद करते हैं।
डेटा (Data)
Data Analytics का सबसे महत्वपूर्ण हिस्सा data होता है। यह जानकारी होती है जिसे अलग-अलग sources से collect किया जाता है। इसका उपयोग patterns, trends और सवालों के जवाब ढूंढने के लिए किया जाता है।
डेटा विश्लेषण (Data Analysis)
Data Analysis का मतलब है data का analysis करने की process, जिससे patterns, relationships और future predictions का पता लगाया जाता है। इसमें statistical और mathematical methods का use करके data की गहरी understanding प्राप्त की जाती है।
डेटा प्रबंधन (Data Management)
Data को securely store और structure करने की process है। Data Management का मुख्य उद्देश्य data की quality को बनाए रखना और उसे सही format में manage करना है।
मशीन लर्निंग (Machine Learning)
यह एक advanced technique है, जिसमें computers data से खुद learn करते हैं और future predictions generate करते हैं। Machine Learning से बड़े data sets के आधार पर automatically patterns पहचाने जाते हैं।
विज़ुअलाइज़ेशन (Visualization)
Visualization वह process है, जिसमें data को graphical रूप में present किया जाता है, ताकि complex data को आसान तरीके से समझा जा सके। यह graphs, charts, और maps के जरिए insights को visual रूप में clear करता है।
डेटा विज्ञान (Data Science)
Data Science एक broad field है जिसमें data का use करके problems solve की जाती हैं और नए insights प्राप्त किए जाते हैं। इसका उद्देश्य data से नई और useful information निकालना है।
निर्णय समर्थन (Decision Support)
Decision Support से organizations और individuals को solid और accurate data के आधार पर सही decisions लेने में मदद मिलती है। यह data-driven decision-making को easy बनाता है।
