डाटा एनालिसिस (Data Analysis) म्हणजे काय? प्रकार आणि माहिती Full information in Marathi

 डाटा एनालिसिस (Data Analysis) म्हणजे काय?  प्रकार आणि माहिती

डाटा एनालिसिसचा अर्थ - (Data Analysis) - डाटा एनालिसिस  ही  एक  डेटामधून माहिती काढण्याची प्रक्रिया आहे.

यात डेटा सेट करणे, प्रक्रियेसाठी डेटा तयार करणे, मॉडेल्सची अंमलबजावणी करणे, प्रमुख निष्कर्ष ओळखणे आणि अहवाल तयार करणे यासह अनेक चरणांचा समावेश आहे.

डाटा एनालिसिसचे उद्दिष्ट म्हणजे :  कृती करण्यायोग्य अंतर्दृष्टी शोधणे जे निर्णय घेण्यास सूचित करू शकते. डाटा एनालिसिस मध्ये डेटा मायनिंग, वर्णनात्मक आणि भविष्यसूचक विश्लेषण, सांख्यिकीय विश्लेषण, व्यवसाय विश्लेषण आणि मोठे  डाटा एनालिसिस समाविष्ट असू शकते.

  डाटा एनालिसिस  म्हणजे काय  (Definition of Data Analysis) : 

सोप्या भाषेत, “तुम्ही डेटा खंडित करू शकता, कालांतराने ट्रेंड मोजू शकता आणि एका क्षेत्राची तुलना करू शकता किंवा दुसर्‍या क्षेत्राशी मोजू शकता. यात ट्रेंड आणि नातेसंबंध एका दृष्टीक्षेपात सुलभ करण्यासाठी डेटा पाहण्याच्या विविध पद्धतींचा देखील समावेश असू शकतो.

  डाटा एनालिसिसमध्ये काय घडले, काय घडत आहे आणि काय होईल याबद्दल प्रश्न विचारणे देखील समाविष्ट आहे (अंदाजात्मक विश्लेषण). 

डाटा एनालिसिसचे प्रकार ( Type of Dada Analysis) : 

•  वर्णनात्मक विश्लेषण दिलेल्या कालावधीत काय घडले याचे वर्णन करते.

उदाहरण: दृश्यांची संख्या वाढली आहे का? गेल्या महिन्यापेक्षा विक्री मजबूत आहे का?  वगैरे.

• डायग्नोस्टिक विश्लेषणे काहीतरी का घडले यावर लक्ष केंद्रित करते.  हे अधिक विविध डेटा इनपुट आणि काही अंदाज घेते.

 उदाहरण: हवामानाचा बिअर विक्रीवर परिणाम होतो का?  त्या नवीनतम विपणन मोहिमेचा विक्रीवर परिणाम झाला का?  

•  भविष्यसूचक विश्लेषणामुळे नजीकच्या भविष्यात काय घडेल याची शक्यता निर्माण होते.

 उदाहरण: उन्हाळ्यात शेवटच्या उन्हाळी विक्रीचे काय झाले?  या वर्षी किती हवामान मॉडेल्स गरम उन्हाळ्याची भविष्यवाणी करतात?

•  प्रिस्क्रिप्टिव्ह विश्लेषण कृतीचा मार्ग सुचवण्याच्या क्षेत्रात येते.

 उदाहरण: या पाच-सीझन मॉडेल्सची सरासरी म्हणून मोजल्या जाणार्‍या उन्हाळ्याची संभाव्यता 58% पेक्षा जास्त असल्यास, आम्ही संध्याकाळच्या ब्रूइंगकडे जावे आणि उत्पादन वाढवण्यासाठी अतिरिक्त टाक्या भाड्याने घ्याव्यात.

डाटा एनालिसिसचे मॉडेल ( Models of Data Analysis) : 

 उद्दिष्टांवर निर्णय घ्या - व्यवसाय त्याच्या उद्दिष्टांच्या दिशेने प्रगती करत आहे की नाही हे निर्धारित करण्यासाठी डेटा विज्ञान संघांसाठी उद्दिष्टे सेट करा;  मेट्रिक्स किंवा कार्यप्रदर्शन निर्देशक द्रुतपणे ओळखा.

 बिझनेस लीव्हर्स ओळखा -  डाटा एनालिसिसची व्याप्ती आणि फोकस विस्तृत करण्यासाठी  डाटा एनालिसिस  प्रकल्पांमध्ये लक्ष्ये, मेट्रिक्स आणि लीव्हर्स ओळखा;  याचा अर्थ व्यवसायाने त्याचे मुख्य मेट्रिक्स सुधारण्यासाठी आणि त्याचे लक्ष्य गाठण्यासाठी बदल करण्यास तयार असणे आवश्यक आहे.

 डेटा संकलन – चांगले मॉडेल तयार करण्यासाठी आणि अधिक कृती करण्यायोग्य अंतर्दृष्टी मिळविण्यासाठी विविध स्त्रोतांकडून शक्य तितका डेटा गोळा करा.

 डेटा क्लीनिंग - योग्य परिणाम देण्यासाठी आणि चुकीचे निष्कर्ष काढण्यासाठी डेटाची गुणवत्ता सुधारा;  प्रक्रिया स्वयंचलित करा परंतु डेटाच्या स्वच्छतेवर देखरेख करण्यासाठी आणि अचूकता सुनिश्चित करण्यासाठी कर्मचार्‍यांना सामील करा 

डेटा सायन्स टीम वाढवा - डेटा मॉडेलिंग आणि अंदाज यावर लक्ष केंद्रित करणार्‍या आकडेवारीत प्रगत पदवी असलेल्या तुमच्या विज्ञान संघातील व्यक्तींना, तसेच पायाभूत सुविधा अभियंते, सॉफ्टवेअर डेव्हलपर आणि ETL विशेषज्ञ जोडा.  त्यानंतर, डेटा संकलन आणि विश्लेषण स्वयंचलित करण्यासाठी आवश्यक असलेले मोठ्या प्रमाणात  डाटा एनालिसिस  प्लॅटफॉर्म टीमला द्या.

 ऑप्टिमाइझ करा आणि पुनरावृत्ती करा - तुमचे  डाटा एनालिसिस  मॉडेल ऑप्टिमाइझ करा जेणेकरून तुम्ही अचूक अंदाज व्युत्पन्न करण्यासाठी, उद्दिष्टांपर्यंत पोहोचण्यासाठी आणि सातत्याने निरीक्षण आणि अहवाल देण्यासाठी प्रक्रिया पुन्हा करू शकता.

• डेटा सायन्स काय आहे

• क्रिप्टो करेंसी म्हणजे काय 

• जावा प्रोग्रामिंग लँग्वेज

डाटा एनालिसिसचे फायदे आणि आव्हाने (Models of Data Analysis)

  डाटा एनालिसिस  हा संस्था आणि उपक्रमांना चांगले निर्णय घेण्यासाठी, त्यांच्या ग्राहकांना सेवा देण्यासाठी आणि उत्पादकता आणि महसूल वाढवण्यासाठी आवश्यक असलेली माहिती मिळवण्याचा एक सिद्ध मार्ग आहे.

  डाटा एनालिसिसचे फायदे प्रचंड आहेत, आणि काही सर्वात फायद्याचे फायदे म्हणजे तुमच्या व्यवसायासाठी योग्य माहिती मिळवणे, आयटी विभागातून अधिक मूल्य मिळवणे, अधिक प्रभावी विपणन मोहिमा तयार करणे, ग्राहकांची चांगली समज प्राप्त करणे आणि बरेच काही.

 परंतु, आज इतका डेटा उपलब्ध आहे की डेटाचे विश्लेषण करणे हे एक आव्हान आहे.  अर्थात, सर्व डेटा हाताळणे आणि सादर करणे हे  डाटा एनालिसिसचे दोन सर्वात आव्हानात्मक पैलू आहेत.

 पारंपारिक आर्किटेक्चर आणि पायाभूत सुविधा आज मोठ्या प्रमाणात डेटा तयार करण्यात सक्षम नाहीत आणि निर्णय घेणाऱ्यांना डेटामधून कृती करण्यायोग्य अंतर्दृष्टी मिळविण्यासाठी अपेक्षेपेक्षा जास्त वेळ लागतो.

 सुदैवाने, डेटा मॅनेजमेंट सोल्युशन्स आणि ग्राहक अनुभव व्यवस्थापन सोल्युशन्स एंटरप्रायझेसमध्ये ग्राहक संवाद ऐकण्यासाठी, वर्तन आणि संदर्भित माहितीमधून शिकण्यासाठी, अधिक प्रभावी कृती करण्यायोग्य अंतर्दृष्टी तयार करण्यासाठी, उद्दिष्टे ऑप्टिमाइझ करण्यासाठी आणि व्यवसाय पद्धती सुधारण्यासाठी अंतर्दृष्टी अधिक बुद्धिमानपणे वितरित करण्याची क्षमता आहे.

 या लेखाबाबत तुम्हाला काही प्रश्न किंवा सूचना असतील तर तुम्ही खाली कमेंटमध्ये लिहू शकता.