अपने व्यवसाय के लिए डेटा का विश्लेषण करें: 5 चरणों में

डेटा का विश्लेषण करने और उससे मूल्य निकालने के अलग‑अलग चरणों के साथ‑साथ, प्रक्रिया में शामिल तरीकों और तकनीकों के बारे में जानें।

अपडेट किया गया 25 सित॰ 2026 · 14 मि॰ पढ़ें

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बिग डेटा, बड़ा कारोबार है। हमारे समाज के तीव्र डिजिटल रूपांतरण ने अभूतपूर्व डेटा वृद्धि को जन्म दिया है। और वर्चुअल रिएलिटी, मेटावर्स, Internet of Things (IoT) और 5G जैसी नई तकनीकों और अवसंरचनाओं के आगमन के साथ, यह प्रवृत्ति भविष्य में भी जारी रहने की संभावना है। इसलिए, डेटा का विश्लेषण करना समझना बेहद जरूरी है।

डेटा 21वीं सदी की अर्थव्यवस्था में सबसे बहुमूल्य परिसंपत्तियों में से एक बन गया है। सरकारें, कंपनियां, और व्यक्ति अपने निर्णय‑निर्माण प्रक्रियाओं में सुधार के लिए डेटा का उपयोग करते हैं। इसका नतीजा है कि कुशल पेशेवरों की भारी मांग पैदा हुई है जो बड़े पैमाने पर डेटा को संसाधित और विश्लेषित कर सकें।

फिर भी, कई कंपनियां अब भी डेटा को संभालने और उसका अर्थ निकालने में जूझती हैं। Splunk के एक सर्वेक्षण के अनुसार, कंपनियों द्वारा एकत्र किए गए कुल डेटा का 55% “डार्क डेटा” माना जाता है—अर्थात, वह डेटा जिसे कंपनियां अपनी नियमित कारोबारी गतिविधियों के दौरान इकट्ठा तो करती हैं पर उपयोग नहीं कर पातीं। कभी‑कभी कंपनियों को डेटा के अस्तित्व का ही पता नहीं होता, लेकिन अधिकतर मामलों में डेटा का विश्लेषण न करने की वजह उपयुक्त प्रतिभा की कमी होती है।

कर्मचारियों को आंतरिक डेटा साइंस प्रोग्राम्स के ज़रिए प्रशिक्षित करना डेटा वैज्ञानिकों की कमी दूर करने की बेहतरीन रणनीतियों में से एक है। आम धारणा के विपरीत, डेटा का विश्लेषण शुरू करने के लिए आपको सांख्यिकी में उच्च डिग्री या कंप्यूटर साइंस में पीएचडी की जरूरत नहीं है। बाज़ार में हर तरह के लोगों और परिस्थितियों के लिए पर्याप्त विकल्प मौजूद हैं। उदाहरण के लिए, DataCamp में हम व्यक्तियों और संगठनों के लिए व्यापक डेटा प्रशिक्षण प्रदान करते हैं।

इस लेख में, हम डेटा विश्लेषण प्रक्रिया का परिचय देंगे। हम एक आसान ढांचा—डेटा साइंस वर्कफ़्लो—पेश करेंगे, जिसमें सरल चरण शामिल हैं जिन्हें अपनाकर आप कच्चे डेटा से मूल्यवान अंतर्दृष्टियों तक पहुंच सकते हैं।

डेटा साइंस वर्कफ़्लो के साथ डेटा का विश्लेषण कैसे करें

जब डेटा प्रोफेशनल्स कोई नया डेटा विश्लेषण प्रोजेक्ट शुरू करते हैं, तो वे आमतौर पर पाँच‑कदम की प्रक्रिया अपनाते हैं। इसे ही हम डेटा साइंस वर्कफ़्लो कहते हैं, जिसके भाग आप नीचे देख सकते हैं:

व्यावसायिक प्रश्नों की पहचान करें
डेटा एकत्र करें और संग्रहित करें
डेटा साफ करें और तैयार करें
डेटा का विश्लेषण करें
परिणामों का विज़ुअलाइज़ करें और संप्रेषित करें

डेटा साइंस वर्कफ़्लो

अगले भागों में, हम प्रत्येक चरण को विस्तार से देखेंगे।

हालांकि कार्य के अनुसार डेटा साइंस वर्कफ़्लो में बदलाव हो सकते हैं, लेकिन हर नए डेटा प्रोजेक्ट की शुरुआत में एक सुसंगत और स्पष्ट रूप से परिभाषित ढांचे का पालन करना महत्वपूर्ण है। यह आपको अपने काम की योजना बनाने, लागू करने और अनुकूलित करने में मदद करेगा।

1. व्यावसायिक प्रश्नों की पहचान करें

आपके प्रश्न जितने बेहतर होंगे, डेटा उतना ही उपयोगी होगा। कई संगठन विभिन्न स्रोतों से तरह‑तरह का डेटा एकत्र करने में करोड़ों खर्च करते हैं, पर उससे मूल्य उत्पन्न करने में असफल रहते हैं। सच्चाई यह है कि आपकी कंपनी के पास कितना भी डेटा क्यों न हो या विभाग में कितने भी डेटा वैज्ञानिक क्यों न हों, जब तक आप सही व्यावसायिक प्रश्नों की पहचान नहीं करते, डेटा गेम‑चेंजर नहीं बनता।

डेटा को अंतर्दृष्टियों में बदलने का पहला कदम है स्पष्ट लक्ष्यों और प्रश्नों का निर्धारण करना। नीचे कुछ उदाहरण दिए गए हैं:

कंपनी को क्या चाहिए?
हम किस तरह की समस्या हल करने की कोशिश कर रहे हैं?
समस्या या व्यावसायिक प्रश्न हल करने में डेटा कैसे मदद कर सकता है?
किस प्रकार के डेटा की आवश्यकता है?
हम कौन सी प्रोग्रामिंग भाषाएँ और तकनीकें उपयोग करेंगे?
डेटा विश्लेषण प्रक्रिया में हम कौन सी कार्यप्रणाली या तकनीक अपनाएँगे?
हम परिणामों को कैसे मापेंगे?
टीम में डेटा से जुड़े कार्य कैसे बाँटे जाएँगे?

डेटा साइंस वर्कफ़्लो के इस पहले चरण के अंत तक, आपके पास आगे बढ़ने की एक स्पष्ट और सुव्यवस्थित रूपरेखा होनी चाहिए। यह रूपरेखा आपको डेटा की जटिलता में दिशा देगी और आपके लक्ष्यों को साधने में मदद करेगी।

इस चरण पर थोड़ा अतिरिक्त समय लगने की चिंता न करें। सही व्यावसायिक प्रश्नों की पहचान करना दक्षता बढ़ाने के लिए निर्णायक है और अंततः आपकी कंपनी का समय और अन्य संसाधन बचाता है।

2. डेटा एकत्र करें और संग्रहित करें

अब जब आपके पास स्पष्ट प्रश्न हैं, तो काम शुरू करने का समय है। सबसे पहले, आपको अपना डेटा एकत्र करना होगा और विश्लेषण के लिए सुरक्षित जगह पर संग्रहित करना होगा।

हमारे डेटा‑संचालित समाज में, हर सेकंड भारी मात्रा में डेटा उत्पन्न होता है। डेटा के तीन मुख्य स्रोत हैं:

कंपनी डेटा। यह कंपनियों की रोज़मर्रा की गतिविधियों से बनता है। इसमें वेब इवेंट्स, ग्राहक डेटा, वित्तीय लेनदेन, या सर्वे डेटा शामिल हो सकते हैं। यह डेटा सामान्यतः रिलेशनल डेटाबेस में संग्रहीत होता है।
मशीन डेटा। सेंसर तकनीक और IoT में हालिया प्रगति के साथ, बढ़ती संख्या में इलेक्ट्रॉनिक डिवाइस डेटा जनरेट कर रहे हैं। इनमें कैमरे और स्मार्टवॉच से लेकर स्मार्ट घर और उपग्रह तक शामिल हैं।
ओपन डेटा। अर्थव्यवस्थाओं के लिए डेटा की संभावित उपयोगिता को देखते हुए, सरकारें और कंपनियाँ ऐसा डेटा जारी कर रही हैं जिसका स्वतंत्र रूप से उपयोग किया जा सकता है। यह ओपन डेटा पोर्टल्स और APIs (Application Programming Interface) के माध्यम से किया जा सकता है।

इसके बाद हम डेटा को दो प्रकारों में वर्गीकृत कर सकते हैं:

मात्रात्मक डेटा। यह वह जानकारी है जिसे संख्यात्मक मानों के साथ गिना या मापा जा सकता है। यह आमतौर पर स्प्रेडशीट्स या SQL डेटाबेस में संरचित होता है।
गुणात्मक डेटा। आज उत्पन्न होने वाले डेटा का बड़ा हिस्सा गुणात्मक है। कुछ सामान्य उदाहरण हैं टेक्स्ट, ऑडियो, वीडियो, छवियाँ, या सोशल मीडिया डेटा। गुणात्मक डेटा अक्सर असंरचित होता है, जिससे इसे मानक स्प्रेडशीट्स या रिलेशनल डेटाबेस में संग्रहित और संसाधित करना मुश्किल हो जाता है।

आप जिन व्यावसायिक प्रश्नों का उत्तर देना चाहते हैं, उनके अनुसार अलग‑अलग प्रकार के डेटा और तकनीकों का उपयोग होगा। सामान्यतः, गुणात्मक डेटा को एकत्र करना, संग्रहित करना और विश्लेषित करना, मात्रात्मक डेटा की तुलना में अधिक उन्नत तरीकों की मांग करता है।

3. डेटा साफ करें और तैयार करें

एक बार जब आपने अपना डेटा एकत्र और संग्रहित कर लिया, अगला कदम है उसकी गुणवत्ता का मूल्यांकन करना। यह याद रखना महत्वपूर्ण है कि आपके डेटा विश्लेषण की सफलता काफी हद तक आपके डेटा की गुणवत्ता पर निर्भर करती है। यदि आपकी जानकारी गलत, अधूरी या असंगत है, तो आपकी अंतर्दृष्टियाँ गलत या भ्रामक होंगी। इसलिए डेटा को साफ करने और तैयार करने में समय लगाना अनिवार्य है। अधिक जानकारी के लिए हमारे खराब डेटा के संकेत पर लेख को देखें।

कच्चा डेटा शायद ही कभी विश्लेषण के लिए तैयार आता है। डेटा गुणवत्ता का आकलन करना, आपके डेटा में त्रुटियाँ ढूँढने और उन्हें सुधारने के लिए आवश्यक है। इस प्रक्रिया में निम्न त्रुटियों को ठीक करना शामिल है:

डुप्लिकेट पंक्तियों, स्तंभों या कोशिकाओं को हटाना।
विश्लेषण के दौरान आवश्यक न होने वाली पंक्तियों और स्तंभों को हटाना। यदि आप बड़े डेटासेट्स के साथ काम कर रहे हैं जो बहुत मेमोरी लेते हैं, तो यह विशेष रूप से महत्वपूर्ण है।
डेटासेट्स में व्हाइट स्पेसेज़, जिन्हें नल वैल्यूज़ भी कहा जाता है, को संभालना
असामान्य और अत्यधिक मानों, जिन्हें आउटलायर्स कहा जाता है, का प्रबंधन करना
डेटा की संरचना और प्रकारों का मानकीकरण करना ताकि सारा डेटा एक ही तरीके से अभिव्यक्त हो।

डेटा में त्रुटियाँ और विसंगतियाँ पकड़ना अपने आप में एक डेटा विश्लेषण है, जिसे आमतौर पर एक्सप्लोरेटरी डेटा एनालिसिस कहा जाता है।

एक्सप्लोरेटरी डेटा एनालिसिस

एक्सप्लोरेटरी डेटा एनालिसिस का उद्देश्य डेटा की विशेषताओं का अध्ययन और सारांश प्रस्तुत करना है। इसे करने के मुख्य तरीके हैं सांख्यिकी और डेटा विज़ुअलाइजेशन:

सांख्यिकी संक्षिप्त सूचनात्मक गुणांक प्रदान करती है जो डेटा का सार प्रस्तुत करते हैं। कुछ सामान्य सांख्यिकीय माप हैं औसत, माध्यिका, मानक विचलन, और सहसंबंध गुणांक।
डेटा विज़ुअलाइजेशन डेटा का ग्राफ़िकल निरूपण है। डेटा के प्रकार के अनुसार, कुछ ग्राफ़ दूसरों की तुलना में अधिक उपयोगी होंगे। उदाहरण के लिए, बॉक्सप्लॉट डेटा के वितरण को दर्शाने और चरम मानों को अलग करने के लिए बेहतरीन ग्राफ़ है।

इस चरण में लगने वाला समय डेटा की मात्रा और जिस गुणवत्ता के डेटा का आप विश्लेषण करना चाहते हैं, उस पर काफी निर्भर करेगा। फिर भी, डेटा की सफाई आम तौर पर डेटा साइंस वर्कफ़्लो का सबसे समय‑साध्य चरण है। वास्तव में, डेटा वैज्ञानिक अपना 80% समय इसी चरण में बिताते हैं।

यदि आप ऐसी कंपनी में काम करते हैं जहाँ डेटा विश्लेषण रोज़मर्रा की कारोबारी गतिविधियों का हिस्सा है, तो इस चरण में दक्षता बढ़ाने की एक बढ़िया रणनीति है डेटा गवर्नेंस रणनीति लागू करना। डेटा को साफ करने और संसाधित करने के स्पष्ट नियम और नीतियाँ होने से आपकी कंपनी डेटा संभालने के लिए बेहतर तरीके से तैयार होगी और डेटा सफाई में लगने वाले समय को कम कर सकेगी।

यदि आप जानना चाहते हैं कि डेटा सफाई प्रक्रिया कैसे काम करती है और डेटा समस्याओं के मुख्य प्रकार क्या हैं, तो हमारे Cleaning Data in Python कोर्स और Cleaning Data in R कोर्स देखें। साथ ही, यदि आप सीखना चाहते हैं कि व्यवहार में एक्सप्लोरेटरी विश्लेषण कैसे काम करता है, तो हमारा Exploratory Data Analysis in SQL कोर्स आपको शुरुआत करने में मदद करेगा।

4. डेटा का विश्लेषण करें

अब जब आपका डेटा साफ दिख रहा है, तो आप विश्लेषण के लिए तैयार हैं। पैटर्न, संबंध, अंतर्दृष्टियाँ और पूर्वानुमान खोजना अक्सर डेटा वैज्ञानिक के काम का सबसे संतोषजनक हिस्सा होता है।

विश्लेषण के लक्ष्यों और डेटा के प्रकार के अनुसार विभिन्न तकनीकें उपलब्ध हैं। वर्षों में, हर तरह के डेटा से निपटने के लिए नई तकनीकें और कार्यप्रणालियाँ विकसित हुई हैं। ये सरल रैखिक प्रतिगमन से लेकर अत्याधुनिक क्षेत्रों—जैसे मशीन लर्निंग, नैचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (NLP) और कंप्यूटर विज़न—की उन्नत तकनीकों तक फैली हैं।

नीचे कुछ लोकप्रिय डेटा विश्लेषण विधियों की सूची दी गई है जो आपके विश्लेषण को और गहरा करने में मदद करेंगी:

मशीन लर्निंग

कृत्रिम बुद्धिमत्ता की यह शाखा ऐसे एल्गोरिद्मों का सेट प्रदान करती है जो मशीनों को उपलब्ध ऐतिहासिक डेटा से पैटर्न और रुझान सीखने में सक्षम बनाती है। एक बार एल्गोरिद्म प्रशिक्षित हो जाने पर, वे बढ़ती शुद्धता के साथ सामान्यीकृत पूर्वानुमान कर पाते हैं। हल की जाने वाली समस्या के प्रकार के आधार पर मशीन लर्निंग के तीन प्रकार होते हैं:

सुपरवाइज्ड लर्निंग में किसी मॉडल को लेबल्ड प्रशिक्षण डेटा सेट पर सिखाया जाता है, जिससे वह इनपुट और आउटपुट डेटा के बीच संबंध सीखता है। इसके बाद वह एक टेस्ट सेट पर, जिसका आउटपुट पहले से ज्ञात होता है, पूर्वानुमानों की सटीकता का आकलन करता है ताकि बाद में मॉडल को अज्ञात डेटा पर पूर्वानुमान के लिए उपयोग किया जा सके। सुपरवाइज्ड लर्निंग के बारे में अधिक जानने के लिए Datacamp का Supervised Learning with scikit-learn कोर्स करें।
अनसुपरवाइज्ड लर्निंग में आश्रित चर दिए बिना डेटा की अंतर्निहित संरचना की पहचान की जाती है, उसमें सामान्य पैटर्न खोजे जाते हैं, उसके गुणों के आधार पर डेटा पॉइंट्स का वर्गीकरण किया जाता है, और फिर इस जानकारी के आधार पर नए डेटा पर पूर्वानुमान किए जाते हैं। यदि आप अनसुपरवाइज्ड लर्निंग का ज्ञान बढ़ाना चाहते हैं, तो हमारा Unsupervised Learning in Python कोर्स देखें।
रीइन्फोर्समेंट लर्निंग में कोई एल्गोरिद्म किसी वातावरण के साथ परस्पर क्रिया कर धीरे‑धीरे सीखता है, यह तय करता है कि कौन‑से कार्य समाधान के करीब ले जाते हैं, पिछले अनुभव के आधार पर किन कार्यों से वह दूर जाता है, और फिर उस कदम के लिए सर्वोत्तम कार्रवाई करता है। सिद्धांत यह है कि गलत कार्यों के लिए एल्गोरिद्म को दंड और सही कार्यों के लिए पुरस्कार मिलते हैं ताकि वह अपने प्रदर्शन के लिए इष्टतम रणनीति खोज सके। और सीखने के लिए तैयार हैं? यह Introduction to Reinforcement Learning ट्यूटोरियल देखें।

डीप लर्निंग:

मशीन लर्निंग का एक उपक्षेत्र जो कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क नामक एल्गोरिद्मों से संबंधित है, जो मानव मस्तिष्क की संरचना से प्रेरित हैं। पारंपरिक मशीन लर्निंग एल्गोरिद्मों के विपरीत, डीप लर्निंग एल्गोरिद्म कम रैखिक, अधिक जटिल और पदानुक्रमिक होते हैं, भारी मात्रा में डेटा से सीखने में सक्षम होते हैं, और विशेषकर असंरचित डेटा—जैसे ऑडियो और छवियाँ—से निपटते समय अत्यधिक सटीक परिणाम दे पाते हैं।

नैचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग

मशीन लर्निंग का वह क्षेत्र जो कंप्यूटरों को मानव भाषा—लिखित और बोली—समझने की क्षमता देने का अध्ययन करता है। NLP डेटा साइंस के सबसे तेज़ी से बढ़ते क्षेत्रों में से एक है। शुरुआत करने के लिए, आप हमारे Natural Language Processing in Python स्किल ट्रैक में नामांकित हो सकते हैं। कुछ लोकप्रिय NLP तकनीकें हैं:

टेक्स्ट क्लासिफिकेशन। यह टेक्स्ट माइनिंग के महत्वपूर्ण कार्यों में से एक है। यह एक सुपरवाइज्ड पद्धति है। यह दिए गए टेक्स्ट—जैसे ब्लॉग, किताबें, वेब पेज, समाचार लेख और ट्वीट्स—की श्रेणी या वर्ग की पहचान करने में मदद करती है।
सेंटिमेंट एनालिसिस। एक तकनीक जो उपयोगकर्ताओं की सामग्री, विचार, मान्यता या राय को परिमाणित करती है। सेंटिमेंट एनालिसिस लोगों को बेहतर और अधिक सटीक तरीके से समझने में मदद करती है।

कंप्यूटर विज़न

कंप्यूटर विज़न का लक्ष्य कंप्यूटरों को डिजिटल छवियों की सामग्री देखने और समझने में मदद करना है। उदाहरण के लिए, स्वचालित वाहन सक्षम करने के लिए कंप्यूटर विज़न आवश्यक है। इस क्षेत्र में शुरुआत करने का एक बढ़िया तरीका है हमारा Image Processing with Python स्किल ट्रैक।

कुछ लोकप्रिय कंप्यूटर विज़न तकनीकें हैं:

इमेज क्लासिफिकेशन। यह कंप्यूटर विज़न की सबसे सरल तकनीक है। मुख्य उद्देश्य छवि को एक या एकाधिक श्रेणियों में वर्गीकृत करना है।
ऑब्जेक्ट डिटेक्शन। यह तकनीक हमें यह पहचानने देती है कि छवि में कौन‑सी श्रेणियाँ मौजूद हैं और वे छवि में कहाँ स्थित हैं। आम तौर पर तरीका यह है कि छवि में उस क्लास को ढूँढा जाए और बाउंडिंग बॉक्स के साथ उस ऑब्जेक्ट को स्थानीयकृत किया जाए।

5. परिणामों का विज़ुअलाइज़ करें और संप्रेषित करें

डेटा साइंस वर्कफ़्लो का अंतिम चरण है आपके डेटा विश्लेषण के परिणामों का विज़ुअलाइज़ और संप्रेषण। अपनी अंतर्दृष्टियों को निर्णय‑निर्माण में बदलने के लिए, आपको सुनिश्चित करना होगा कि आपका श्रोता‑वर्ग और प्रमुख हितधारक आपके काम को समझें।

इस अंतिम चरण में, डेटा विज़ुअलाइजेशन प्रमुख भूमिका निभाता है। जैसा कि पहले कहा गया, डेटा विज़ुअलाइजेशन डेटा को दृश्य संदर्भ में अनुवाद करने का कार्य है। यह चार्ट्स, प्लॉट्स, एनिमेशन, इन्फोग्राफिक्स आदि के माध्यम से किया जा सकता है। इसके पीछे विचार यह है कि मनुष्यों के लिए डेटा में रुझान, अपवाद और पैटर्न पहचानना आसान बनाया जाए।

चाहे स्थिर चार्ट और ग्राफ़ हों या इंटरएक्टिव डैशबोर्ड, डेटा विज़ुअलाइजेशन आपका काम समझने योग्य बनाने और अपनी अंतर्दृष्टियों का प्रभावी संप्रेषण करने के लिए बेहद महत्वपूर्ण है। यहाँ सबसे लोकप्रिय डेटा विज़ुअलाइजेशन टूल्स की सूची है:

Python पैकेजेज़

Python एक उच्च‑स्तरीय, इंटरप्रेटेड, जनरल‑परपज़ प्रोग्रामिंग भाषा है। यह डेटा विज़ुअलाइजेशन के लिए कई बेहतरीन ग्राफ़िंग पैकेज प्रदान करती है, जैसे:

Matplotlib
Seaborn
Plotly
Bokeh
Geoplotlib

Data Visualization with Python स्किल ट्रैक, Python की सबसे लोकप्रिय और मज़बूत डेटा विज़ुअलाइजेशन लाइब्रेरीज़ का उपयोग करके आपकी डेटा साइंस कौशल को तेज़ करने के लिए एक बढ़िया पाठ्यक्रम शृंखला है।

R पैकेजेज़

R सांख्यिकीय कंप्यूटिंग और ग्राफ़िक्स के लिए एक प्रोग्रामिंग भाषा है। यह डेटा विश्लेषण के लिए बेहतरीन टूल है, क्योंकि इसकी विभिन्न पैकेजों की मदद से आप लगभग किसी भी प्रकार का ग्राफ़ बना सकते हैं। लोकप्रिय R डेटा विज़ुअलाइजेशन पैकेजों में शामिल हैं:

ggplot2
Lattice
highcharter
Leaflet
Plotly

R प्रोग्रामिंग भाषा के साथ अपनी विज़ुअलाइजेशन कौशल बढ़ाने के लिए Data Visualization with R कोर्स और Interactive Data Visualization स्किल ट्रैक देखें।

कोड‑फ्री ओपन‑सोर्स टूल्स

कोड‑फ्री टूल्स उन लोगों के लिए सुलभ समाधान हैं जिनके पास प्रोग्रामिंग का ज्ञान नहीं है—हालाँकि प्रोग्रामिंग कौशल वाले लोग भी इन्हें चुन सकते हैं। औपचारिक रूप से कहें तो: कोड‑फ्री टूल्स ग्राफ़िकल यूज़र इंटरफ़ेस होते हैं जिनमें डेटा को प्रोसेस और संवर्धित करने के लिए नेटिव स्क्रिप्ट चलाने की क्षमता होती है। कुछ लोकप्रिय टूल्स हैं:

RAWGraphs
DataWrapper
Google Charts

बिज़नेस इंटेलिजेंस टूल्स

ये ऑल‑इन‑वन टूल्स डेटा‑संचालित कंपनियों द्वारा व्यापक रूप से उपयोग किए जाते हैं। इनका उपयोग बड़े पैमाने के कच्चे डेटा के संकलन, प्रसंस्करण, एकीकरण, विज़ुअलाइजेशन और विश्लेषण के लिए किया जाता है, ताकि व्यापारिक निर्णय‑निर्माण में सहायता मिल सके। कुछ सामान्य बिज़नेस इंटेलिजेंस टूल्स हैं:

Tableau
PowerBI
Qlik

इन टूल्स के बारे में और जानने के लिए, हम अपना Introduction to Tableau कोर्स और Introduction to Power BI कोर्स देखने की दृढ़ता से सलाह देते हैं।

हाल के वर्षों में, डेटा संप्रेषण को बेहतर बनाने के लिए नवाचारी दृष्टिकोण प्रस्तावित किए गए हैं। इनमें से एक है डेटा स्टोरीटेलिंग—एक ऐसा दृष्टिकोण जो विज़ुअल्स, नैरेटिव और डेटा का उपयोग कर डेटा अंतर्दृष्टियों को क्रिया में बदलने की वकालत करता है। इस दृष्टिकोण के बारे में अधिक जानने के लिए Brent Dykes के साथ हमारे DataFramed पॉडकास्ट के एपिसोड को देखें, जो Effective Data Storytelling: How to Drive Change with Data, Narrative, and Visuals के लेखक हैं।

निष्कर्ष

हमें उम्मीद है कि आपको यह लेख पसंद आया होगा और आप अपना खुद का डेटा विश्लेषण शुरू करने के लिए तैयार हैं। शुरुआत करने का एक बेहतरीन तरीका है हमारा Data Science for Everyone कोर्स जॉइन करना। हैंड्स‑ऑन अभ्यासों के माध्यम से, प्रतिभागी अलग‑अलग डेटा साइंटिस्ट भूमिकाओं, A/B परीक्षण, टाइम सीरीज़ विश्लेषण और मशीन लर्निंग जैसे बुनियादी विषयों, और यह कि डेटा वैज्ञानिक वास्तविक‑दुनिया के डेटा से अंतर्दृष्टियाँ कैसे निकालते हैं, के बारे में सीखेंगे।

परिचयात्मक कोर्स के बाद, हम शिक्षार्थियों के लिए आगे की सीख की यात्रा जारी रखने हेतु व्यापक ट्रैक्स पेश करते हैं। छात्र अपने पसंदीदा भाषा ट्रैक का चयन कर सकते हैं (Data Scientist with Python, R, या SQL) जहाँ आवश्यक डेटा कौशल वास्तविक‑दुनिया के डेटासेट्स पर व्यवस्थित, इंटरैक्टिव अभ्यासों के माध्यम से सिखाए जाते हैं।

इनमें से किसी एक करियर ट्रैक को पूरा करने के बाद, आप अपनी नई तकनीकी कौशलों का विशेषज्ञों द्वारा प्रमाणीकरण कराने के लिए डेटा साइंस प्रमाणन कार्यक्रम में आगे बढ़ सकते हैं।

डेटा विश्लेषण क्या है?

डेटा साइंस वर्कफ़्लो क्या है?

यह डेटा का विश्लेषण करने के लिए पाँच‑कदम का ढांचा है। पाँच चरण हैं: 1) व्यावसायिक प्रश्नों की पहचान, 2) डेटा एकत्र और संग्रहित करना, 3) डेटा साफ करना और तैयार करना, 4) डेटा का विश्लेषण करना, और 5) डेटा का विज़ुअलाइज़ेशन और संप्रेषण।