डेटा साइंस उपयोग मामलों की मार्गदर्शिका

डेटा साइंस के उपयोग मामलों के बारे में जानें और खोजें कि विभिन्न उद्योगों में विकास और निर्णय-निर्माण को बढ़ावा देने के लिए डेटा साइंस को कैसे लागू किया जा सकता है।

अद्यतन 31 अग॰ 2026 · 15 मि॰ पढ़ना

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डेटा साइंस: परिभाषा और व्यावहारिक अनुप्रयोग

डेटा साइंस अपेक्षाकृत नया लेकिन तेज़ी से बढ़ता और बहुआयामी अध्ययन क्षेत्र है, जिसका उपयोग कई क्षेत्रों में किया जाता है। यह विभिन्न उन्नत विश्लेषण तकनीकों और भविष्यवाणी मॉडलिंग एल्गोरिदम का उपयोग करता है ताकि डेटा से अर्थपूर्ण अंतर्दृष्टियाँ निकाली जा सकें, जो रणनीतिक व्यवसायिक या वैज्ञानिक प्रश्नों के उत्तर देने में मदद करती हैं। डेटा साइंस तकनीकी (प्रोग्रामिंग, रैखिक बीजगणित, सांख्यिकी और मॉडलिंग) से लेकर गैर-तकनीकी (परिणामों का प्रभावी प्रस्तुतिकरण और संप्रेषण) तक, कौशलों की एक विस्तृत श्रेणी को समाहित करता है। इसके अलावा, जिस उद्योग में डेटा साइंस लागू होती है, उसके अनुसार, उपलब्ध जानकारी और प्राप्त अंतर्दृष्टियों की सही व्याख्या करने के लिए ठोस डोमेन ज्ञान का होना आवश्यक है।

डेटा साइंस एल्गोरिदम को उन विविध परिदृश्यों में सफलतापूर्वक लागू किया जा सकता है जहाँ बहुत सारा डेटा एकत्र होता है या किया जा सकता है: वित्त, वाणिज्य, मार्केटिंग, परियोजना प्रबंधन, बीमा, चिकित्सा, शिक्षा, विनिर्माण, एचआर, भाषाविज्ञान, समाजशास्त्र आदि। व्यवहार में, कोई भी उद्योग या विज्ञान अपने डेटा को एकत्रित करने, संचित करने, विश्लेषित करने और मॉडलिंग करने से महत्वपूर्ण लाभ उठा सकता है।

डेटा साइंस उपयोग मामला क्या है?

डेटा साइंस उपयोग मामला वह ठोस वास्तविक-जीवन का कार्य है जिसे उपलब्ध डेटा का उपयोग करके हल किया जाना है। किसी विशेष कंपनी के संदर्भ में, कंपनी के उद्योग-विशेष परिवेश में डेटा साइंस तकनीकों से कई चरों का विश्लेषण किया जाता है। डेटा साइंस उपयोग मामले किसी हल किए जाने वाले समस्या, जाँची जाने वाली परिकल्पना, या उत्तर दिए जाने वाले प्रश्न के रूप में हो सकते हैं। मूलतः, डेटा साइंस करना वास्तविक-जीवन के उपयोग मामलों को सुलझाना है।

हालाँकि प्रत्येक उपयोग मामले की सामग्री अलग-अलग होगी, कुछ सामान्य बातें हमेशा ध्यान में रखनी चाहिए:

डेटा साइंस उपयोग मामले की योजना में शामिल है: स्पष्ट लक्ष्य और अपेक्षित परिणाम तय करना, कार्य-क्षेत्र समझना, उपलब्ध संसाधनों का आकलन करना, आवश्यक डेटा प्रदान करना, जोखिमों का मूल्यांकन करना, और सफलता मापने हेतु KPI परिभाषित करना।
डेटा साइंस उपयोग मामलों को हल करने के सबसे आम तरीके हैं: पूर्वानुमान, वर्गीकरण, पैटर्न और विसंगति पहचान, सिफारिशें, और छवि मान्यता।
कुछ डेटा साइंस उपयोग मामले विभिन्न क्षेत्रों में प्रचलित कार्य होते हैं, और आप उन्हें हल करने के लिए समान तरीकों पर भरोसा कर सकते हैं, जैसे ग्राहक चर्न दर का पूर्वानुमान, ग्राहक विभाजन, धोखाधड़ी का पता लगाना, अनुशंसा प्रणालियाँ, और मूल्य अनुकूलन।

मैं डेटा साइंस केस स्टडी कैसे हल करूँ?

इस प्रश्न का उत्तर बहुत हद तक केस-विशेष, कंपनी की व्यावसायिक रणनीति द्वारा प्रेरित, और स्वयं केस स्टडी के मूल पर निर्भर है। फिर भी, किसी भी डेटा साइंस उपयोग मामले के लिए अपनाई जाने वाली एक सामान्य रूपरेखा सहायक हो सकती है:

सही प्रश्न बनाना। यह पहला कदम बहुत महत्वपूर्ण है और इसमें उपलब्ध साहित्य और मौजूदा केस स्टडी की समीक्षा, सर्वोत्तम प्रथाओं का पुनर्परीक्षण, प्रासंगिक सिद्धांतों और कार्य-परिकल्पनाओं का निर्माण, और डोमेन विशेषज्ञता में संभावित अंतरालों को पाटना शामिल है। परिणामस्वरूप, हमें रुचि की केस स्टडी में उत्तर दिए जाने वाला एक स्पष्ट प्रश्न मिलना चाहिए।
डेटा संग्रहण। इस चरण में, हम डेटा की सूची बनाते हैं और उसे जुटाते हैं। वास्तविक जीवन में, अक्सर हमारे पास गैर-प्रतिनिधि, अपूर्ण, त्रुटिपूर्ण और असंरचित डेटा होता है, अर्थात पढ़ने और विश्लेषण के लिए तैयार पूर्ण सारणी से काफी दूर। इसलिए, हमें अपने विषय के लिए उपयोगी संभावित सभी डेटा स्रोतों की खोज और पहचान करनी पड़ती है। आवश्यक डेटा कंपनी के अभिलेखागार में मिल सकता है, वेब से स्क्रैप किया जा सकता है, या प्रायोजक से प्राप्त किया जा सकता है, आदि।
डेटा व्रैंगलिंग। यह आमतौर पर किसी भी डेटा साइंस परियोजना का सबसे समय और संसाधन-खपत करने वाला हिस्सा होता है। एकत्रित डेटा की गुणवत्ता और अभिव्यक्तित्व का अनुमान लगाया जाता है और प्रारंभिक डेटा अन्वेषण किया जाता है। डेटा को साफ किया जाता है, पूर्व-संसाधित, रूपांतरित, हेरफेर किया जाता है, और उसके कच्चे रूप से अधिक उपयुक्त प्रारूप में मैप किया जाता है।
डेटा विश्लेषण और मॉडलिंग। साफ डेटा का उसके वर्तमान परिप्रेक्ष्य से विश्लेषण किया जाता है, फिर चुने हुए पूर्वानुमानित सांख्यिकीय मॉडल में फिट किया जाता है। मॉडल की सटीकता का मूल्यांकन किया जाता है, और यदि संतोषजनक न हो तो अन्य मॉडलिंग तरीकों को आज़माया जाता है। यह तब तक दोहराया जाता है जब तक कि सबसे अधिक परिशुद्धता से भविष्य के परिदृश्यों की भविष्यवाणी करने वाला मॉडल न मिल जाए। इसलिए यह प्रक्रिया, जैसी कि पूर्ववर्तीय भी, काफ़ी पुनरावृत्तिमूलक हो सकती है।
परिणाम संप्रेषण। पिछले चरणों की तुलना में, इसमें प्रोग्रामिंग और तकनीकी विशेषज्ञता से अधिक संचार और सॉफ्ट स्किल्स की आवश्यकता होती है। इसमें सबसे महत्वपूर्ण निष्कर्षों और अंतिम निष्पत्तियों को प्रबंधन, शेयरधारकों, और अन्य संबद्ध पक्षों के साथ साझा करना शामिल है। आम तौर पर ये अंतर्दृष्टियाँ रिपोर्ट, लेख और प्रस्तुति स्लाइड्स के रूप में प्रस्तुत की जाती हैं, जो आगे के संभावित रास्तों की रूपरेखा देती हैं।

उद्योगवार डेटा साइंस उपयोग मामले

डेटा साइंस उपयोग मामले वस्तुतः किसी भी उद्योग से जुड़े हो सकते हैं जहाँ बड़ी मात्रा में डेटा संचित होता है या हो सकता है। इस अध्याय में, हम निम्नलिखित सर्वाधिक मांग वाले क्षेत्रों से कुछ सामान्य डेटा साइंस उपयोग मामलों पर चर्चा करेंगे: लॉजिस्टिक्स, हेल्थकेयर, और दूरसंचार। जिन उपयोग मामलों पर हम विचार करने जा रहे हैं, उनमें से कुछ अंतर्विषयक हैं और कई अन्य क्षेत्रों में भी आसानी से देखे जा सकते हैं। इससे वे अधिक सार्वभौमिक और लागू हो जाते हैं, अतः उन्हें हल करने के समग्र दृष्टिकोण को जानना उपयोगी है। इसके अतिरिक्त, प्रत्येक चयनित उद्योग के लिए, हम कुछ अन्य संभावित विषयों का भी खाका प्रस्तुत करेंगे जिन्हें डेटा साइंस विधियों से मॉडल किया जा सकता है।

हेल्थकेयर में डेटा साइंस

पिछले तीन अध्यायों में, हमने चर्चा की कि कैसे डेटा साइंस विधियाँ विभिन्न उद्योगों की कंपनियों को अपनी आय बढ़ाने में मदद कर सकती हैं। हेल्थकेयर की बात आने पर, उपलब्ध डेटा का सही उपयोग और व्याख्या न केवल इस क्षेत्र के विपणक के लिए लाभकारी हो सकती है, बल्कि गंभीर बीमारियों के समय पर निदान में मदद कर सकती है और लोगों की जान भी बचा सकती है।

चिकित्सा और हेल्थकेयर प्रदाता अनेक स्रोतों से भारी मात्रा में डेटा एकत्र करते हैं: इलेक्ट्रॉनिक हेल्थ रिकॉर्ड (EHR) सिस्टम, पहनने योग्य उपकरणों का डेटा, चिकित्सीय अनुसंधान अध्ययन, और बिलिंग दस्तावेज़। नवोन्मेषी डेटा साइंस और डेटा विश्लेषण तकनीकों का लाभ उठाना धीरे-धीरे पूरे हेल्थकेयर उद्योग को बदल रहा है, इसके भविष्य के विकास के लिए सबसे आशाजनक और प्रभावशाली समाधान पेश कर रहा है। विशेष रूप से, हेल्थकेयर के कुछ अत्यधिक विशिष्ट क्षेत्र जैसे जेनेटिक्स, प्रजनन चिकित्सा, ऑन्कोलॉजी, बायोटेक्नोलॉजी, रेडियोग्राफी, पूर्वानुमानात्मक डायग्नोस्टिक्स, और फ़ार्मास्युटिक्स ने अपने डेटा की पूरी क्षमता को खोलने के कारण एक नए स्तर पर छलांग लगाई है।

यह समझने के लिए कि चिकित्सा में डेटा साइंस कितना मूल्यवान हो सकता है, आइए एक क्लासिक उपयोग मामले पर ध्यान केंद्रित करें।

हेल्थकेयर में डेटा साइंस उपयोग मामला: स्तन कैंसर का पूर्वानुमान

वर्ल्ड कैंसर रिसर्च फंड इंटरनेशनल के अनुसार, स्तन कैंसर महिलाओं में सबसे आम कैंसर प्रकार है और समग्र रूप से दूसरा सबसे आम। समय पर स्तन रोगविज्ञान का निदान करना, चाहे सौम्य हो या घातक, अत्यंत महत्वपूर्ण है क्योंकि इससे सफल उपचार और जीवित रहने की संभावना काफी बढ़ जाती है। यहीं डेटा साइंस मदद के लिए आती है।

डेटा माइनिंग विधियों की प्रगति और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के संयोजन ने स्तन कैंसर के जोखिम का पूर्वानुमान लगाना, शुरुआती चरणों में किसी भी संभावित विसंगति का पता लगाना, उसकी गतिशीलता का अनुमान लगाना, और इस प्रकार रोग से लड़ने के लिए एक इष्टतम योजना विकसित करना संभव बना दिया है। मूलतः, यह मशीन लर्निंग की एक विशिष्ट वर्गीकरण समस्या है। अच्छी खबर यह है कि चूँकि इस प्रकार का ऑन्कोलॉजी विश्वभर में काफ़ी आम है, इस पर दुनिया भर में बहुत से गहन अध्ययन किए गए हैं और परिणामस्वरूप, विश्वभर के रोगियों से भारी मात्रा में डेटा संचित हुआ है।

ऐसे डेटासेट्स को क्लासिफायर में उपयोग करने की मुख्य समस्या यह है कि वे काफ़ी असंतुलित हो सकते हैं। उदाहरण के लिए, जब परिणाम कैंसर/नॉन-कैंसर के रूप में हो, तो रोगविज्ञान होने की संभावना (अल्पसंख्यक वर्ग से संबंधित प्रविष्टियाँ) किसी भी रोगविज्ञान के न होने की संभावना (बहुसंख्यक वर्ग से संबंधित प्रविष्टियाँ) की तुलना में काफी कम होती है। परिणामस्वरूप, एल्गोरिदम नए मामलों को गैर-रोगात्मक के रूप में वर्गीकृत करने की प्रवृत्ति रखता है। इसलिए, ऐसे मॉडलों की शुद्धता का अधिक कुशलतापूर्वक आकलन करने के लिए, F1-स्कोर को मूल्यांकन मीट्रिक के रूप में लागू करना समझदारी है, क्योंकि यह झूठे पॉज़िटिव (प्रकार I त्रुटि) और झूठे नेगेटिव (प्रकार II त्रुटि) का अनुमान लगाता है, न कि केवल उन मामलों का जब एल्गोरिदम ने प्रविष्टियों को सही वर्गीकृत किया।

आइए अमेरिका के एक राज्य के ब्रेस्ट कैंसर पर वास्तविक-विश्व डेटासेट पर नज़र डालें। विशेषताएँ दस्तावेज़ीकरण में विस्तार से वर्णित हैं, संक्षेप में, वे प्रत्येक डिजिटाइज़्ड छवि से निकाले गए गुणों के औसत, मानक त्रुटि और सबसे बड़े मान हैं, जो एक महिला के स्तन द्रव्यमान से कोशिका नाभिक को प्रदर्शित करते हैं। डेटासेट की प्रत्येक प्रविष्टि एक ऐसी महिला से संबंधित है जिसमें या तो घातक या सौम्य ट्यूमर है (अर्थात, सभी महिलाओं में किसी न किसी प्रकार का ट्यूमर है)। विशेषताओं में कोशिका त्रिज्या, बनावट, चिकनाई, कॉम्पैक्टनेस, अवतलता, सममिति आदि शामिल हैं।

import pandas as pd

cancer_data = pd.read_csv('data.csv')
pd.options.display.max_columns = len(cancer_data)
print(f'Number of entries: {cancer_data.shape[0]:,}\n'
      f'Number of features: {cancer_data.shape[1]:,}\n\n'
      f'Number of missing values: {cancer_data.isnull().sum().sum()}\n\n'
      f'{cancer_data.head(2)}')

Number of entries: 569
Number of features: 33

Number of missing values: 569

      id diagnosis  radius_mean  texture_mean  perimeter_mean  area_mean  \
0  842302         M        17.99         10.38           122.8     1001.0  
1  842517         M        20.57         17.77           132.9     1326.0  

  smoothness_mean  compactness_mean  concavity_mean  concave points_mean  \
0          0.11840           0.27760          0.3001              0.14710  
1          0.08474           0.07864          0.0869              0.07017  

  symmetry_mean  fractal_dimension_mean  radius_se  texture_se  perimeter_se  \
0         0.2419                 0.07871     1.0950      0.9053         8.589  
1         0.1812                 0.05667     0.5435      0.7339         3.398  

  area_se  smoothness_se  compactness_se  concavity_se  concave points_se  \
0   153.40       0.006399         0.04904       0.05373            0.01587  
1    74.08       0.005225         0.01308       0.01860            0.01340  

  symmetry_se  fractal_dimension_se  radius_worst  texture_worst  \
0      0.03003              0.006193         25.38          17.33  
1      0.01389              0.003532         24.99          23.41  

  perimeter_worst  area_worst  smoothness_worst  compactness_worst  \
0            184.6      2019.0            0.1622             0.6656  
1            158.8      1956.0            0.1238             0.1866  

  concavity_worst  concave points_worst  symmetry_worst  \
0           0.7119                0.2654          0.4601  
1           0.2416                0.1860          0.2750  

  fractal_dimension_worst  Unnamed: 32 
0                  0.11890          NaN 
1                  0.08902          NaN

आइए अंतिम स्तंभ हटाएँ जिसमें केवल गायब मान हैं:

cancer_data = cancer_data.drop('Unnamed: 32', axis=1)

कितने प्रतिशत महिलाएँ पुष्ट कैंसर (घातक स्तन ट्यूमर) से ग्रस्त हैं?

round(cancer_data['diagnosis'].value_counts()*100/len(cancer_data)).convert_dtypes()

B    63
M    37
Name: diagnosis, dtype: Int64

कुल उत्तरदाताओं में से 37% को स्तन कैंसर है, इसलिए डेटासेट वास्तव में काफ़ी संतुलित है।

चूँकि diagnosis चर के मान श्रेणीबद्ध हैं, हमें मशीन लर्निंग में आगे के उपयोग के लिए उन्हें संख्यात्मक रूप में एन्कोड करना होगा। उससे पहले, डेटा को पूर्वानुमानकर्ता विशेषताओं और लक्ष्य चर diagnosis में विभाजित करें:

X = cancer_data.iloc[:, 2:32].values
y = cancer_data.iloc[:, 1].values

# Encoding categorical data
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

labelencoder_y = LabelEncoder()
y = labelencoder_y.fit_transform(y)

अब, ट्रेन और टेस्ट सेट बनाएँ और फिर विशेषताओं को स्केल करें:

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=1)

sc = StandardScaler()
X_train = sc.fit_transform(X_train)
X_test = sc.transform(X_test)

हमारे डेटा को मॉडल करने के लिए, डिफ़ॉल्ट पैरामीटर्स के साथ निम्न मॉडलिंग एल्गोरिदम लागू करें: k-नज़दीकी पड़ोसी (KNN) और लॉजिस्टिक रिग्रेशन:

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# KNN
knn = KNeighborsClassifier()
knn.fit(X_train, y_train)
knn_predictions = knn.predict(X_test)

# Logistic regression
lr = LogisticRegression()
lr.fit(X_train, y_train)
lr_predictions = lr.predict(X_test)

हमने पहले देखा कि हमारा डेटासेट काफ़ी संतुलित है, इसलिए सबसे सटीक मॉडल की पहचान करने के लिए हम एक्यूरेसी स्कोर मीट्रिक का उपयोग कर सकते हैं:

from sklearn.metrics import accuracy_score

print(f'Accuracy scores:\n'
      f'KNN model:\t\t   {accuracy_score(y_test, knn_predictions):.3f}\n'
      f'Logistic regression model: {accuracy_score(y_test, lr_predictions):.3f}')

Accuracy scores:
KNN model:         0.956
Logistic regression model: 0.974

हमारे डेटा के आधार पर, लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल किसी भी प्रकृति की पहचानी गई स्तन-विकृति वाली महिला के लिए घातक/सौम्य स्तन ट्यूमर की भविष्यवाणी में सर्वश्रेष्ठ प्रदर्शन करता है।

आगे के संभावित कदम के रूप में, यह देखते हुए कि लॉजिस्टिक रिग्रेशन एल्गोरिदम के पास समायोजित करने के लिए कोई महत्वपूर्ण पैरामीटर नहीं होते, हम ट्रेन/टेस्ट विभाजन के अलग-अलग तरीकों और/या विभिन्न भविष्यवाणी मॉडलिंग तकनीकों के साथ प्रयोग कर सकते हैं।

हेल्थकेयर में अन्य सामान्य डेटा साइंस उपयोग मामले:

वियरेबल्स से रीयल-टाइम डेटा की निगरानी
पूर्वानुमानात्मक विश्लेषण
चिकित्सीय छवि विश्लेषण
दवा खोज
आनुवंशिकी अनुसंधान
वर्चुअल सहायक
ग्राहक डेटा प्रबंधन

परिवहन और लॉजिस्टिक्स में डेटा साइंस

लॉजिस्टिक्स वह संगठनात्मक प्रक्रिया है जिसके द्वारा उत्पाद को एक बिंदु से दूसरे बिंदु तक पहुँचाया जाता है, जबकि परिवहन का अर्थ ग्राहकों या वस्तुओं का स्थानांतरण है। कंपनी की गतिविधि के प्रोफ़ाइल (जैसे, लंच डिलीवरी, मेल सेवा, अंतरराष्ट्रीय शिपमेंट, एयरलाइन कंपनियाँ, और टैक्सी या बस सेवाएँ) पर निर्भर करते हुए, डेटा स्रोतों में शेड्यूल, टाइमशीट, मार्ग विवरण, वेयरहाउस स्टॉक सूची, रिपोर्ट, अनुबंध, समझौते, कानूनी दस्तावेज़, और ग्राहक फीडबैक शामिल हो सकते हैं। स्वयं डेटा संरचित या असंरचित हो सकता है और इसमें समय, यात्रा-योजनाएँ, मार्ग, निर्देशांक, ग्राहक डेटा, माल का विवरण, लागत और मूल्य की जानकारी शामिल हो सकती है।

सप्लाई चेन और परिवहन क्षेत्रों में व्यवसाय की दक्षता हमेशा सीधी-सादी नहीं होती और अनेक कारकों पर निर्भर करती है: अप्रत्याशित ट्रैफ़िक समस्याएँ, मार्गों की गुणवत्ता, मौसम की स्थिति, आपातकालीन स्थितियाँ, ईंधन कीमतों में उतार-चढ़ाव, वेयरहाउस स्टॉक की कमी, तकनीकी क्षति, सुरक्षा-संबंधी शिपमेंट देरी, सरकारी नियम और प्रतिबंध, आदि। इसके अलावा, हाल के वर्षों में बाज़ार में कई नई कंपनियाँ उभरी हैं और इस उद्योग में प्रतिस्पर्धा काफ़ी तीव्र हो गई है। अतः प्रतिस्पर्धियों के साथ कदम मिलाने और परिचालन उत्पादकता बढ़ाने के लिए, प्रत्येक लॉजिस्टिक्स/परिवहन कंपनी के लिए बड़े डेटा का विश्लेषण कर उसे अर्थपूर्ण अंतर्दृष्टियों में बदलना अनिवार्य हो गया है।

ठीक-ठीक कैसे डेटा साइंस परिवहन और लॉजिस्टिक्स क्षेत्रों के लिए सहायक हो सकती है? यहाँ इसके संभावित अनुप्रयोगों की एक अपूर्ण सूची है:

पूरा परिवहन प्रक्रिया एंड-टू-एंड ट्रैक करना,
सभी गतिविधियों को पूरी तरह स्वचालित और पारदर्शी बनाना,
समय पर डिलीवरी करना,
मार्ग अनुकूलन,
डायनेमिक प्राइसिंग,
आपूर्ति का स्टॉक बनाए रखना,
नाशवान वस्तुओं की सुरक्षा,
वाहनों की स्थिति की निगरानी,
उत्पादन नेटवर्क में सुधार,
ग्राहक सेवा में सुधार।

परिवहन और लॉजिस्टिक्स में डेटा साइंस उपयोग मामला: टैक्सी वाहनों की इष्टतम पोज़िशनिंग की पहचान

Uber Technologies Inc., या Uber, एक अमेरिकी कंपनी है जो विभिन्न लॉजिस्टिक्स और परिवहन सेवाएँ प्रदान करती है। इस केस स्टडी में, हम टैक्सी वाहनों की इष्टतम पोज़िशनिंग की पहचान करने के लिए Uber राइड-शेयरिंग GPS डेटा को क्लस्टर करेंगे। विशेष रूप से, यह निम्न उद्देश्यों के लिए उपयोगी हो सकता है:

प्रत्येक नई राइड रिक्वेस्ट को सबसे नज़दीकी क्लस्टर को असाइन किया जाता है, ताकि Uber उस क्लस्टर से ग्राहक के स्थान पर सबसे नज़दीकी गाड़ी भेजे।
पहचाने गए क्लस्टरों का उनके वर्कलोड के दृष्टिकोण से विश्लेषण करते हुए, वैकल्पिक रूप से घंटे या सप्ताह के दिन के आधार पर, Uber पहले से ही कारों का पुनर्वितरण कर सकता है और उन्हें अधिक मांग वाले रणनीतिक स्थानों पर भेज सकता है।
विभिन्न क्लस्टरों में मांग/आपूर्ति अनुपात के आधार पर, कंपनी मूल्य-शुल्क को गतिशील रूप से समायोजित कर सकती है।

हम FiveThirtyEight के अप्रैल 2014 में न्यूयॉर्क में Uber यात्राओं के डेटासेट का उपयोग करेंगे:

import pandas as pd

uber_data = pd.read_csv('uber-raw-data-apr14.csv')
print(f'Number of trips: {uber_data.shape[0]:,}\n\n'
      f'{uber_data.head()}')

Number of trips: 564,516

          Date/Time      Lat      Lon    Base
0  4/1/2014 0:11:00  40.7690 -73.9549  B02512
1  4/1/2014 0:17:00  40.7267 -74.0345  B02512
2  4/1/2014 0:21:00  40.7316 -73.9873  B02512
3  4/1/2014 0:28:00  40.7588 -73.9776  B02512
4  4/1/2014 0:33:00  40.7594 -73.9722  B02512

आइए सभी पिकअप बिंदुओं का योजनागत विज़ुअलाइज़ेशन करें, यह ध्यान रखते हुए कि देशांतर x-अक्ष और अक्षांश y-अक्ष के अनुरूप होता है:

import matplotlib.pyplot as plt

plt.scatter(uber_data.iloc[:, 2], uber_data.iloc[:, 1])
plt.show()

इस डेटा को क्लस्टर करने के लिए, आइए k-means क्लस्टरिंग नामक मशीन लर्निंग के एक अनपेक्षित (unsupervised) एल्गोरिदम का उपयोग करें। इस पद्धति के पीछे विचार यह है कि सभी डेटा नमूनों को समान वैरिएंस वाले कई समूहों में विभाजित किया जाए। मूलतः, यह क्लस्टरों की संख्या n_clusters (डिफ़ॉल्ट रूप से 8) लेता है और उसी अनुसार डेटा को अलग करता है। इष्टतम क्लस्टर संख्या का पता लगाने के लिए, ग्राफिकल एल्बो विधि का उपयोग किया जाता है। इसमें निम्न चरण शामिल हैं:

विभिन्न क्लस्टर संख्याओं के साथ कई मॉडलों को प्रशिक्षित करना और प्रत्येक के लिए WCSS (Within Cluster Sum of Squares) मानों को एकत्र करना, जिसका अर्थ है अवलोकनों की अपने निकटतम क्लस्टर सेंटरॉइड से वर्ग दूरी का योग।
क्लस्टर संख्या के संबंधित मानों के विरुद्ध WCSS मानों को प्लॉट करना।
वह न्यूनतम क्लस्टर संख्या चुनना जहाँ WCSS में महत्वपूर्ण कमी दिखाई दे।

from sklearn.cluster import KMeans

wcss = []
for i in range(1, 11):
    kmeans = KMeans(n_clusters=i, random_state=1)
    kmeans.fit(uber_data[['Lat', 'Lon']])
    wcss.append(kmeans.inertia_)

plt.figure(figsize=(12, 5))
plt.plot(range(1, 11), wcss)
plt.title('Elbow Method', fontsize=25)
plt.xlabel('Number of clusters', fontsize=18)
plt.ylabel('WCSS', fontsize=18)
plt.xticks(ticks=list(range(1, 11)),
          labels=['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', '10'])
plt.show()

हमारे मामले में, सबसे उपयुक्त क्लस्टर संख्या 7 प्रतीत होती है। इस मान का उपयोग करते हुए एक मॉडल फिट करें और प्रत्येक पिकअप बिंदु के लिए क्लस्टर संख्या का पूर्वानुमान करें। साथ ही, हम डेटा प्रविष्टियों को फिर से ग्राफिक रूप से चित्रित करेंगे, इस बार सात क्लस्टर सेंटरॉइड के स्थान भी जोड़ते हुए:

kmeans = KMeans(n_clusters=7, random_state=1)
kmeans.fit_predict(df[['Lat', 'Lon']])
plt.scatter(uber_data.iloc[:, 2], uber_data.iloc[:, 1])
plt.scatter(kmeans.cluster_centers_[:, 1], kmeans.cluster_centers_[:, 0], s=100, c='lime')
plt.show()

अब, हम सभी सेंटरॉइड के सटीक निर्देशांक निकालेंगे और उन्हें अलग से, बिना डेटा के, प्रदर्शित करेंगे:

centroids = pd.DataFrame(kmeans.cluster_centers_)
centroids.columns = ['Lat', 'Lon']
print(centroids)
plt.scatter(centroids['Lon'], centroids['Lat'])
plt.show()

  Lat        Lon
0  40.688588 -73.965694
1  40.765423 -73.973165
2  40.788001 -73.879858
3  40.656997 -73.780035
4  40.731074 -73.998644
5  40.700541 -74.201673
6  40.971229 -73.611288

इन सेंटरॉइड को न्यूयॉर्क सिटी के मानचित्र पर दिखाना अधिक सुस्पष्ट होगा:

import folium

centroids_values = centroids.values.tolist()
nyc_map = folium.Map(location=[40.79659011772687, -73.87341741832425], zoom_start=50000)
for point in range(0, len(centroids_values)):
    folium.Marker(centroids_values[point], popup=centroids_values[point]).add_to(nyc_map)
nyc_map

अपने मॉडल का उपयोग करके, हम न्यूयॉर्क में किसी भी भौगोलिक निर्देशांकों वाले स्थान के लिए सबसे नज़दीकी क्लस्टर का पूर्वानुमान लगा सकते हैं। व्यावहारिक रूप से, इसका अर्थ है कि Uber सबसे निकट के स्थान से उपलब्ध टैक्सी भेजेगा और ग्राहक को तेज़ी से सेवा देगा।

मैनहट्टन के बरो में Lincoln Center for the Performing Arts के लिए सबसे नज़दीकी क्लस्टर ढूँढ़ें:

lincoln_center = [(40.7725, -73.9835)]
kmeans.predict(lincoln_center)

array([1])

और क्वींस के बरो में Howard Beach के लिए:

howard_beach = [(40.6571, -73.8430)]
kmeans.predict(howard_beach)

array([3])

आगे के संभावित कदमों में अन्य मशीन लर्निंग क्लस्टरिंग एल्गोरिदम लागू करना, डेटा के भिन्न-भिन्न खंडों (घंटा/सप्ताह का दिन/महीना) का विश्लेषण करना, सबसे अधिक और सबसे कम लोडेड क्लस्टरों का पता लगाना, या पहचाने गए क्लस्टरों और डेटा फ़्रेम के Base चर के बीच संबंध समझना शामिल हो सकते हैं।

परिवहन और लॉजिस्टिक्स में अन्य सामान्य डेटा साइंस उपयोग मामले:

आपूर्ति-मांग के अनुरूप गतिशील मूल्य निर्धारण
मांग का पूर्वानुमान
मैनुअल कार्यों का स्वचालन
स्वचालित वाहन
सप्लाई चेन विज़िबिलिटी
क्षति का पता लगाना
वेयरहाउस प्रबंधन
ग्राहक भावना विश्लेषण
ग्राहक सेवा चैटबॉट्स

दूरसंचार में डेटा साइंस

पिछले कुछ दशकों में, दूरसंचार प्रौद्योगिकियाँ अविश्वसनीय तेज़ी से बढ़ी हैं और अपने विकास के एक नए चरण में प्रवेश किया है। आजकल, हम सभी प्रकार के इलेक्ट्रॉनिक उपकरणों से घिरे हैं, और कई लोग इंटरनेट, विशेषकर सोशल नेटवर्क और मैसेंजर पर सचमुच निर्भर हो गए हैं। कभी-कभी इस डिवाइस निर्भरता की आलोचना आमने-सामने संचार को प्रतिस्थापित करने के लिए की जाती है। हालाँकि, हमें यह मानना होगा कि दूरसंचार ने हमारे जीवन को काफी आसान बना दिया है, जिससे हमें कुछ ही सेकंड में दुनिया भर के लोगों से जुड़ने की सुविधा मिली है।

यह बात COVID-19 महामारी की अवधि में विशेष रूप से सच साबित हुई जब कई कंपनियों और स्कूलों ने रिमोट काम या सीखने की योजनाएँ अपनाईं। ऐसी तेज़ी से बदलती वास्तविकता में, डिजिटल कनेक्टिविटी की गुणवत्ता और सुगमता ने सभी क्षेत्रों में अभूतपूर्व महत्व ग्रहण कर लिया। लॉकडाउन के समय ने लोगों को अपने सहकर्मियों, परिजनों और मित्रों को पहले की तुलना में अधिक बार कॉल और संदेश भेजने की आवश्यकता पैदा कर दी। इन नई प्रवृत्तियों ने दूरसंचार की मात्रा में भारी वृद्धि की, जिसने बदले में इस उद्योग में विशाल मात्रा में डेटा का सृजन किया।

संचित डेटा पर काम करने के लिए डेटा साइंस विधियों का उपयोग दूरसंचार उद्योग की कई तरीकों से मदद कर सकता है:

ऑपरेशनों को सुगठित करना,
नेटवर्क का अनुकूलन,
स्पैम को फ़िल्टर करना,
डेटा ट्रांसमिशन में सुधार,
रीयल-टाइम एनालिटिक्स करना,
प्रभावी व्यावसायिक रणनीतियाँ विकसित करना,
सफल मार्केटिंग अभियानों का सृजन,
राजस्व बढ़ाना।

आइए दूरसंचार में एक सामान्य डेटा साइंस कार्य को विस्तार से देखें, जो अवांछित संदेशों का पता लगाने और उन्हें फ़िल्टर करने से संबंधित है।

दूरसंचार में डेटा साइंस उपयोग मामला: स्पैम फ़िल्टर बनाना

स्पैम फ़िल्टरिंग सभी आधुनिक लिखित संचार चैनलों का एक महत्वपूर्ण कार्य है, क्योंकि यह हमें रोज़ाना आने वाले उन ईमेलों से बचाता है जो हमें धोखा देकर पैसे ऐंठने की कोशिश करते हैं। तकनीकी रूप से, यह एक और वर्गीकरण समस्या है: ऐतिहासिक डेटा के आधार पर, प्रत्येक नए इनपुट संदेश को हैम (अर्थात सामान्य संदेश) के रूप में लेबल किया जाता है और फिर वह सीधे प्राप्तकर्ता के पास पहुँचता है, या स्पैम के रूप में, और तब वह ब्लॉक हो जाता है या स्पैम फ़ोल्डर में चला जाता है।

इस उद्देश्य के लिए एक लोकप्रिय सुपरवाइज़्ड मशीन लर्निंग एल्गोरिदम Naive Bayes क्लासिफायर है। यह प्रायिकता सिद्धांत के समनाम प्रमेय पर आधारित है, जबकि "naive" उस अंतर्निहित धारणा को दर्शाता है कि प्रत्येक संदेश के सभी शब्द परस्पर स्वतंत्र हैं। यह धारणा बिल्कुल सही नहीं है क्योंकि यह प्राकृतिक शब्द एम्बेडिंग्स और संदर्भ के अस्तित्व की अनदेखी करती है। फिर भी, कम-डेटा वाले अधिकांश पाठ वर्गीकरण कार्यों में, यह दृष्टिकोण अच्छा काम करता प्रतीत होता है और सटीक पूर्वानुमान देता है।

Naive Bayes क्लासिफायर के कई संस्करण हैं, प्रत्येक के अपने प्रयोज्यता मामले हैं: मल्टीनोमियल, बर्नौली, गॉसियन, और फ़्लेक्सिबल बेयस। हमारे मामले (स्पैम डिटेक्शन) के लिए सबसे उपयुक्त प्रकार मल्टीनोमियल Naive Bayes क्लासिफायर है। यह श्रेणीबद्ध या सतत विशेषताओं की विविक्त आवृत्ति गणनाओं पर आधारित है, जो प्रत्येक संदेश में शब्द गणना का प्रतिनिधित्व करती हैं।

आइए SMS Spam Collection Data Set पर, जो UCI Machine Learning Repository से है, मल्टीनोमियल Naive Bayes स्पैम फ़िल्टरिंग लागू करें।

import pandas as pd

sms_data = pd.read_csv('SMSSpamCollection', sep='\t', header=None, names=['Label', 'SMS'])
print(f'Number of messages: {sms_data.shape[0]:,}\n\n'
      f'{sms_data.head()}')

Number of messages: 5,572

  Label                                                SMS
0   ham  Go until jurong point, crazy.. Available only ...
1   ham                      Ok lar... Joking wif u oni...
2  spam  Free entry in 2 a wkly comp to win FA Cup fina...
3   ham  U dun say so early hor... U c already then say...
4   ham  Nah I don't think he goes to usf, he lives aro...

कुल 5,572 मानव-वर्गीकृत संदेश हैं। उनमें से कितने (प्रतिशत में) स्पैम हैं?

round(sms_data['Label'].value_counts()*100/len(sms_data)).convert_dtypes()

ham     87
spam    13
Name: Label, dtype: Int64

13% SMS को मैन्युअली स्पैम के रूप में पहचाना गया।

मल्टीनोमियल Naive Bayes वर्गीकरण के लिए डेटा तैयार करने हेतु, हमें पहले निम्न चरण पूरे करने होंगे:

लेबल्स को स्ट्रिंग से न्यूमेरिक फ़ॉर्मेट में एन्कोड करें। हमारे मामले में लेबल बाइनरी हैं, अतः हम उन्हें 0/1 के रूप में एन्कोड करेंगे।
पूर्वानुमानकर्ता और लक्ष्य चरों को निकालें।
डेटा को ट्रेन और टेस्ट सेट्स में विभाजित करें।
पूर्वानुमानकर्ता ट्रेन और टेस्ट सेट्स के SMS कॉलम से स्ट्रिंग्स को वेक्टराइज़ कर CSR (compressed sparse row) मैट्रिक्स प्राप्त करें।

चौथे चरण के लिए थोड़ी और व्याख्या जरूरी है। यहाँ हम एक मैट्रिक्स ऑब्जेक्ट बनाते हैं, उसे शब्दावली शब्दकोश (पूर्वानुमानकर्ता ट्रेन सेट के सभी संदेशों के सभी अद्वितीय शब्द उनके संबंधित आवृत्तियों के साथ) से फिट करते हैं, और फिर पूर्वानुमानकर्ता ट्रेन और टेस्ट सेट्स को मैट्रिक्स में ट्रांसफ़ॉर्म करते हैं। परिणामस्वरूप, पूर्वानुमानकर्ता ट्रेन और टेस्ट सेट्स के लिए दो मैट्रिक्स मिलेंगे, जहाँ कॉलम पूर्वानुमानकर्ता ट्रेन सेट के सभी संदेशों के प्रत्येक अद्वितीय शब्द के अनुरूप होंगे, पंक्तियाँ स्वयं संबंधित संदेशों के अनुरूप होंगी, और कोशिकाओं में मान प्रत्येक संदेश के लिए शब्द आवृत्ति गणना को दर्शाएँगे।

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

# Encoding labels
sms_data = sms_data.replace('ham', 0).replace('spam', 1)

X = sms_data['SMS'].values
y = sms_data['Label'].values

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=1)

# Vectorizing strings from the 'SMS' column
cv = CountVectorizer(max_df=0.95)
cv.fit(X_train)
X_train_csr_matrix = cv.transform(X_train)
X_test_csr_matrix = cv.transform(X_test)

अगले चरण में हम डिफ़ॉल्ट पैरामीटर्स के साथ एक मल्टीनोमियल Naive Bayes क्लासिफायर बनाएँगे और उसकी शुद्धता जाँचेंगे:

from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.metrics import accuracy_score, f1_score

clf = MultinomialNB()
clf.fit(X_train_csr_matrix, y_train)
predictions = clf.predict(X_test_csr_matrix)

print(f'Model accuracy:\n'
      f'Accuracy score: {accuracy_score(y_test, predictions):.3f}\n'
      f'F1-score:       {f1_score(y_test, predictions):.3f}\n')

Model accuracy:
Accuracy score: 0.990
F1-score:       0.962

परिणामस्वरूप, हमें एक अत्यधिक सटीक स्पैम फ़िल्टर प्राप्त हुआ।

यहाँ आगे के संभावित कदमों में ट्रेन/टेस्ट विभाजन के अन्य तरीकों को आज़माना, वेक्टराइज़ेशन प्रक्रिया में उसके कई पैरामीटर्स (उदा., स्पैम और हैम दोनों संदेशों में अत्यधिक आवृत्ति वाले शब्दों के लिए कट-ऑफ़) समायोजित कर सुधार करना, और उन बहुत दुर्लभ मामलों की जाँच करना शामिल है जहाँ क्लासिफायर ने संदेश को ग़लत पहचाना और यह समझने की कोशिश करना कि ऐसा क्यों हुआ। इसके अतिरिक्त, हम स्पैम और हैम संदेशों में सबसे अधिक बार आने वाले शब्दों का विज़ुअलाइज़ेशन वर्ड क्लाउड जैसे तरीके से कर सकते हैं (प्रारंभिक डेटा सफ़ाई और सभी स्टॉपवर्ड्स या कम-सूचनात्मक शब्दों को निकालने के बाद)। अंत में, हम अन्य मशीन या डीप लर्निंग एल्गोरिदम (सपोर्ट वेक्टर मशीन, निर्णय वृक्ष, न्यूरल नेटवर्क) भी लागू कर सकते हैं और उनके परिणामों की Naive Bayes दृष्टिकोण से तुलना कर सकते हैं।

दूरसंचार में अन्य सामान्य डेटा साइंस उपयोग मामले:

ग्राहक विभाजन
उत्पाद विकास
कॉल डिटेल रिकॉर्ड विश्लेषण
अनुशंसा प्रणालियाँ
ग्राहक चर्न दर पूर्वानुमान
लक्षित मार्केटिंग
धोखाधड़ी का पता लगाना
नेटवर्क प्रबंधन और अनुकूलन
बढ़ी हुई नेटवर्क सुरक्षा
मूल्य अनुकूलन
ग्राहक जीवनकाल मूल्य का पूर्वानुमान

डेटा साइंस केस स्टडीज़: पाठ्यक्रम

अब तक हमने लंबी यात्रा की है और विभिन्न क्षेत्रों में डेटा साइंस के अनेक अनुप्रयोगों का विस्तार से अन्वेषण किया है। यदि अब आप वास्तविक-विश्व डेटासेट्स पर आधारित और अधिक डेटा साइंस उपयोग मामले सीखने के लिए प्रेरित महसूस करते हैं और अपनी ही क्षेत्र में व्यावहारिक कार्यों को हल करने के लिए अपना नया ज्ञान और तकनीकी कौशल लागू करना चाहते हैं, तो आप निम्न शुरुआती-मित्रवत, विभिन्न डेटा साइंस केस स्टडीज़ पर आधारित लघु पाठ्यक्रमों को सहायक पाएँगे:

केस स्टडी: Python में मशीन लर्निंग के साथ स्कूल बजटिंग। DrivenData पर एक मशीन लर्निंग प्रतियोगिता की केस स्टडी पर आधारित इस पाठ्यक्रम में, आप स्कूल ज़िला बजटिंग से संबंधित समस्या का अन्वेषण करेंगे और कैसे स्कूलों के लिए अपने खर्च को दूसरों से तुलना करना आसान और तेज़ बनाया जाए। कुछ प्राकृतिक भाषा तकनीकों को लागू करते हुए, आप स्कूल बजट तैयार करेंगे और उनकी मदों को स्वचालित रूप से वर्गीकृत करने के लिए एक मॉडल बनाएँगे, एक सरल संस्करण से शुरू कर धीरे-धीरे अधिक उन्नत संस्करण तक बढ़ते हुए। इसके अतिरिक्त, आप प्रतियोगिता के विजेता का समाधान देख और विश्लेषित कर सकेंगे, साथ ही अन्य प्रतिभागियों की प्रस्तुतियाँ भी देख पाएँगे।
pandas के साथ मार्केटिंग अभियानों का विश्लेषण। Pandas Python की सबसे लोकप्रिय लाइब्रेरी है, और इसके टूलकिट के साथ ठोस कौशल विकसित करना किसी भी डेटा वैज्ञानिक के लिए ज़रूरी है। इस अत्यधिक व्यावहारिक पाठ्यक्रम में, आप Python और pandas की नींव (नए कॉलम जोड़ना, डेटासेट्स मर्ज/स्लाइस करना, दिनांक कॉलम पर काम करना, matplotlib में परिणामों का विज़ुअलाइज़ेशन) पर एक ऑनलाइन सब्सक्रिप्शन व्यवसाय के नकली मार्केटिंग डेटासेट का उपयोग कर निर्माण करेंगे। आप सामान्य मार्केटिंग प्रश्नों को मापनीय मानों में अनुवाद करने का अभ्यास करेंगे। कुछ प्रश्न जिनका आप उत्तर देंगे: "यह अभियान कैसा रहा?", "कोई विशेष चैनल कम-प्रदर्शन क्यों कर रहा है?", "कौन सा चैनल सबसे अधिक सब्सक्राइबर ला रहा है?" आदि।
Python में यूएस जनगणना डेटा का विश्लेषण। इस पाठ्यक्रम में, आप Decennial Census और वार्षिक American Community Survey में आसानी से नेविगेट करना सीखेंगे और उनसे विभिन्न जनसांख्यिकीय और सामाजिक-आर्थिक डेटा, जैसे घरेलू आय, आवागमन, नस्ल, और पारिवारिक संरचना निकालेंगे। आप विभिन्न भौगोलिक क्षेत्रों के लिए Census API से डेटा रिक्वेस्ट करने हेतु Python का उपयोग करेंगे और एकत्रित डेटा को हेरफेर करने और उससे अर्थपूर्ण अंतर्दृष्टियाँ प्राप्त करने के लिए pandas लाइब्रेरी का उपयोग करेंगे। इसके अतिरिक्त, आप geopandas लाइब्रेरी के साथ मैपिंग का अभ्यास करेंगे।
केस स्टडी: R में अन्वेषणात्मक डेटा विश्लेषण। यदि आपको R में डेटा हेरफेर और विज़ुअलाइज़ेशन टूल्स का कुछ बुनियादी ज्ञान है तो यह लघु पाठ्यक्रम आपके लिए आदर्श होगा। इस पाठ्यक्रम की सामग्रियाँ सीखते हुए, आप एक वास्तविक डेटासेट पर अपने कौशल आज़माएँगे ताकि संयुक्त राष्ट्र महासभा के ऐतिहासिक मतदान डेटा का अन्वेषण किया जा सके। विशेष रूप से, आप देशों के बीच, समय के साथ, और अंतरराष्ट्रीय मुद्दों के संदर्भ में मतदान रुझानों का विश्लेषण करेंगे। यह केस स्टडी आपको प्रारंभ-से-समाप्ति अन्वेषणात्मक डेटा विश्लेषण करने, dplyr और ggplot2 पैकेजों के साथ अधिक अभ्यास करने, और कुछ नए कौशल सीखने देगी।
ह्यूमन रिसोर्सेज़ एनालिटिक्स: R में कर्मचारी डेटा का अन्वेषण। R को Python की तुलना में सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए बेहतर अनुकूल माना जाता है। इस पाठ्यक्रम में, आप R के इस लाभ का उपयोग करेंगे ताकि HR एनालिटिक्स केस स्टडीज़ की एक श्रृंखला पर डेटा को हेरफेर, विज़ुअलाइज़ और सांख्यिकीय परीक्षण कर सकें। मानव संसाधन क्षेत्र में डेटा साइंस तकनीकें अपेक्षाकृत हाल में आई हैं। हालाँकि, आजकल वे एक बहुत ही आशाजनक दिशा का प्रतिनिधित्व करती हैं क्योंकि कई कंपनियाँ अपने HR विभागों पर अपने कर्मचारी डेटाबेस का उपयोग कर क्रियान्वयन योग्य अंतर्दृष्टियाँ और सिफारिशें प्रदान करने के लिए अधिक से अधिक निर्भर हो रही हैं।
डेटा-चालित निर्णय-निर्माण SQL में। इस पाठ्यक्रम में, आप सीखेंगे कि निर्णय-निर्माण का समर्थन करने और प्रबंधन को परिणाम रिपोर्ट करने के लिए SQL का उपयोग कैसे करें। रुचि की केस स्टडी एक ऑनलाइन मूवी रेंटल कंपनी पर केंद्रित है, जिसके पास ग्राहक डेटा, मूवी रेटिंग्स, अभिनेताओं की पृष्ठभूमि जानकारी आदि का डेटाबेस है। कुछ कार्य होंगे ग्राहक वरीयताओं, ग्राहक संलग्नता, और बिक्री विकास का अध्ययन करने के लिए SQL क्वेरीज़ लागू करना। आप ऑनलाइन विश्लेषणात्मक प्रोसेसिंग के लिए SQL एक्सटेंशनों के बारे में जानेंगे, जो जटिल बहुआयामी डेटा से मुख्य अंतर्दृष्टियाँ प्राप्त करने में मदद करते हैं।

चाहे आप डेटा साइंस में उच्च-स्तरीय विशेषज्ञ बनना चाहते हों, या आपका उद्देश्य सिर्फ़ अपने ही अध्ययन क्षेत्र में मूल्यवान डेटा-आधारित अंतर्दृष्टियाँ निकालने के लिए उपयोगी कोडिंग कौशल सीखना हो, उपर्युक्त संसाधन एक बेहतरीन शुरुआती बिंदु हैं।

निष्कर्ष

सारांश रूप में, इस लेख में, हमने कई कोणों से देखा कि डेटा साइंस क्या है, यह डेटा एनालिटिक्स से कैसे भिन्न है, किन क्षेत्रों में यह लागू होती है, डेटा साइंस उपयोग मामला क्या है, और उसे सफलतापूर्वक हल करने के लिए एक सामान्य रोडमैप क्या हो सकता है। हमने चर्चा की कि कुछ मांग वाले उद्योगों में वास्तविक-जीवन के कार्यों के लिए डेटा साइंस कैसे उपयोगी हो सकती है। अनेक मौजूदा और संभावित अनुप्रयोगों की रूपरेखा बनाते हुए, हमने उन लोकप्रिय क्षेत्रों में सबसे आम उपयोग मामलों पर ध्यान केंद्रित किया और दिखाया कि डेटा साइंस और डेटा एनालिटिक्स एल्गोरिदम का उपयोग करके प्रत्येक को कैसे हल किया जाए। यदि आप अन्य उद्योगों के उपयोग मामलों के बारे में और सीखना चाहते हैं, तो हमारे बैंकिंग, मार्केटिंग, और सेल्स पर उपयोग मामला लेख देखें। अंत में, हमने कुछ अन्य डेटा साइंस केस स्टडीज़ में और गहराई से जाने के लिए कई उपयोगी ऑनलाइन पाठ्यक्रमों की समीक्षा की।

एक आख़िरी रोचक अवलोकन: जिन क्षेत्रों पर हमने यहाँ विचार किया, उनमें से कोई भी बिल्कुल नया नहीं है। वास्तव में, उनमें से कुछ, जैसे चिकित्सा और सेल्स, सदियों से मौजूद हैं। उनके पूरे इतिहास में, वैश्विक डिजिटलीकरण के इस नये युग से बहुत पहले भी, उन उद्योगों का डेटा किसी-न-किसी रूप में एकत्र किया जाता था; पुस्तकों और दस्तावेज़ों में लिखा जाता था, और अभिलेखागार व पुस्तकालयों में रखा जाता था। जो वास्तव में हाल के वर्षों में नई तकनीकों के आगमन के साथ नाटकीय रूप से बदला है, वह है किसी भी डेटा में छिपी अपार संभावनाओं की मौलिक समझ, और उसे उपयुक्त रूप से दर्ज, एकत्र, और संग्रहित करने का जीवंत महत्व। इन प्रयासों को लागू करने और डेटा प्रबंधन प्रणालियों में लगातार सुधार करने से सभी उद्योगों में आगे के विश्लेषण और पूर्वानुमान के लिए बड़े डेटा का संचय संभव हो गया है।

विषय

डेटा साइंस

डेटा साक्षरता