डेटा साइंस प्रोसेस क्या है, इसमें शामिल कदम और उनका महत्व?

डेटा साइंस डेटा वैज्ञानिकों द्वारा बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण, कल्पना और मॉडल करने के लिए उपयोग की जाने वाली एक व्यवस्थित प्रक्रिया के बारे में है। एक डेटा विज्ञान प्रक्रिया डेटा वैज्ञानिकों को अनदेखी पैटर्न खोजने, डेटा निकालने और जानकारी को कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि में बदलने के लिए टूल का उपयोग करने में मदद करती है जो कंपनी के लिए सार्थक हो सकती है। यह कंपनियों और व्यवसायों को ऐसे निर्णय लेने में सहायता करता है जो ग्राहक को लुभाने और मुनाफे बढ़ाने में मदद कर सकते हैं। इसके अलावा, एक डेटा विज्ञान प्रक्रिया संरचित और असंरचित कच्चे डेटा के छिपे हुए पैटर्न की खोज करने में मदद करती है। यह प्रक्रिया व्यावसायिक समस्या को प्रोजेक्ट मानकर समस्या को समाधान में बदलने में मदद करती है। तो, आइए जानें कि डेटा विज्ञान प्रक्रिया क्या है विस्तार से और डेटा विज्ञान प्रक्रिया में शामिल कदम क्या हैं।

चरण 1: समस्या की  तैय्यरी  करना

किसी समस्या को हल करने से पहले, व्यावहारिक बात यह जानना है कि समस्या वास्तव में क्या है। डेटा प्रश्नों को पहले कार्रवाई योग्य व्यावसायिक प्रश्नों में अनुवादित किया जाना चाहिए। लोग अक्सर अपने मुद्दों पर अस्पष्ट इनपुट देते हैं। और, इस पहले चरण में, आपको उन इनपुट को कार्रवाई योग्य आउटपुट में बदलना सीखना होगा।

इस चरण के माध्यम से जाने का एक शानदार तरीका है जैसे प्रश्न पूछना:

• ग्राहक कौन हैं?
• उनकी पहचान कैसे करें?
• अभी बिक्री की प्रक्रिया क्या है?
• वे आपके उत्पादों में रुचि क्यों रखते हैं?
• वे किन उत्पादों में रुचि रखते हैं?

चरण 2: समस्या के लिए कच्चा डेटा एकत्र करना

समस्या को परिभाषित करने के बाद, आपको अंतर्दृष्टि प्राप्त करने और व्यावसायिक समस्या को संभावित समाधान में बदलने के लिए अपेक्षित डेटा एकत्र करने की आवश्यकता होगी। इस प्रक्रिया में आपके डेटा के बारे में सोचना और आपके लिए आवश्यक डेटा एकत्र करने और प्राप्त करने के तरीके खोजना शामिल है। इसमें आपके आंतरिक डेटाबेस को स्कैन करना या बाहरी स्रोतों से डेटाबेस खरीदना शामिल हो सकता है।

चरण 3: विश्लेषण करने के लिए डेटा को संसाधित करना

पहले और दूसरे चरण के बाद, जब आपके पास अपनी जरूरत का सारा डेटा होगा, तो आपको आगे बढ़ने और उसका विश्लेषण करने से पहले उसे प्रोसेस करना होगा। डेटा गड़बड़ हो सकता है यदि इसे उचित रूप से बनाए नहीं रखा गया है, जिससे ऐसी त्रुटियां हो सकती हैं जो विश्लेषण को आसानी से दूषित कर देती हैं। ये मुद्दे शून्य पर सेट किए गए मान हो सकते हैं जब वे शून्य या इसके ठीक विपरीत होने चाहिए, लापता मान, डुप्लिकेट मान, और बहुत कुछ। अधिक सटीक अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए आपको डेटा के माध्यम से जाना होगा और समस्याओं के लिए इसकी जांच करनी होगी।

सबसे आम त्रुटियां जिनका आप सामना कर सकते हैं और जिन पर ध्यान देना चाहिए वे हैं:

• लापता वैल्यूज 
• कर्रेप्टेड  प्रविष्टियाँ
• समय लोकेशन  अंतर
• बिक्री शुरू होने से पहले रिकॉर्ड की गई बिक्री जैसी दिनांक सीमा गलतिया 

चरण 4: डेटा की खोज
इस चरण में, आपको ऐसे विचार विकसित करने होंगे जो छिपे हुए पैटर्न और अंतर्दृष्टि की पहचान करने में मदद कर सकें। आपको डेटा में और अधिक दिलचस्प पैटर्न खोजने होंगे, जैसे कि किसी विशेष उत्पाद या सेवा की बिक्री क्यों बढ़ी या घटी। आपको इस प्रकार के डेटा का अधिक गहन विश्लेषण या नोटिस करना चाहिए। यह डेटा विज्ञान प्रक्रिया में सबसे महत्वपूर्ण चरणों में से एक है।

चरण 5: गहन विश्लेषण करना
यह चरण आपके गणितीय, सांख्यिकीय और तकनीकी ज्ञान का परीक्षण करेगा। डेटा को सफलतापूर्वक क्रंच करने के लिए आपको सभी डेटा साइंस टूल्स का उपयोग करना चाहिए और हर अंतर्दृष्टि की खोज करनी चाहिए जो आप कर सकते हैं। आपको एक पूर्वानुमान मॉडल तैयार करना पड़ सकता है जो आपके औसत ग्राहक की तुलना उन लोगों से कर सके जो खराब प्रदर्शन कर रहे हैं। आपको अपने विश्लेषण में कई कारण मिल सकते हैं, जैसे उम्र या सोशल मीडिया गतिविधि, किसी सेवा या उत्पाद के उपभोक्ताओं की भविष्यवाणी करने में महत्वपूर्ण कारक के रूप में।

चरण 6: इस विश्लेषण के परिणामों का कम्यूनिकेट करना
इन सभी चरणों के बाद, बिक्री प्रमुख को अपनी अंतर्दृष्टि और निष्कर्षों से अवगत कराना और उन्हें उनके महत्व को समझाना महत्वपूर्ण है। यदि आप उस समस्या को हल करने के लिए उचित रूप से संवाद करते हैं जो आपको दी गई है तो इससे मदद मिलेगी। उचित संचार से कार्रवाई होगी। इसके विपरीत, अनुचित संपर्क से निष्क्रियता हो सकती है।