बिज़नेस निर्णयों को स्केल करने के लिए Python, Excel की जगह ले रहा है
Python और R जैसी अन्य ओपन-सोर्स प्रोग्रामिंग भाषाएँ तेज़ी से Excel की जगह ले रही हैं, जो आधुनिक व्यावसायिक आवश्यकताओं के लिए स्केलेबल नहीं है। वर्षों तक Excel कंपनियों के लिए डिफ़ॉल्ट निर्णय इंजन रहा है। लेकिन इसे उस दुनिया के लिए बनाया गया था जहाँ डेटासेट छोटे थे, रियल-टाइम जानकारी की ज़रूरत नहीं थी, और सहयोग उतना महत्वपूर्ण नहीं था। ओपन-सोर्स प्रोग्रामिंग भाषाएँ कंपनियों को अपने डेटा का बेहतर उपयोग करने में मदद कर सकती हैं, और अब कई भूमिकाओं में डेटा-फ्लुएंसी के लिए कोडिंग ज्ञान आवश्यक होता है।
हमारे एक डेटा साइंटिस्ट, क्रिस कार्डिलो, कहते हैं, “अगर कोई व्यक्ति दिन में चार घंटे से अधिक Excel में बिताता है, तो उसे Python/R सीखने से निश्चित रूप से लाभ होगा।” इस दृष्टिकोण से अपने कार्यबल का मूल्यांकन करना उपयोगी है—यह कार्यस्थल में आसानी से पहचाने जा सकने वाले पैटर्न के साथ प्रोग्रामिंग की आवश्यकता की तुलना करता है। वास्तव में, ओपन-सोर्स कोड से काम के नतीजों में नाटकीय सुधार की क्षमता ही वह कारण है जिसकी वजह से क्रिस डेटा साइंटिस्ट बने।
स्रोत: xkcdबिज़नेस एनालिटिक्स के लिए Python कैसे उपयोगी है?
BI और डैशबोर्ड (वर्णनात्मक एनालिटिक्स)
बिज़नेस एनालिटिक्स के प्राथमिक उद्देश्यों में से एक है जो हुआ है उसका वर्णन करना ताकि समय के साथ रुझानों को समझा जा सके और मेट्रिक्स का मूल्यांकन किया जा सके। इस क्षेत्र को वर्णनात्मक एनालिटिक्स कहा जाता है और इसे आमतौर पर डेटा विश्लेषक करते हैं।
डेटा विश्लेषक अक्सर वर्तमान में मौजूद डेटा का वर्णन और वर्गीकरण करने के लिए Python का उपयोग करते हैं। वे खोजी डेटा विश्लेषण में संलग्न होते हैं, जिसमें डेटा की प्रोफाइलिंग, परिणामों का विज़ुअलाइज़ेशन और विश्लेषण के अगले चरणों को आकार देने के लिए प्रेक्षण बनाना शामिल है। Python का उपयोग डेटा में परिवर्तन करने (pandas जैसी लाइब्रेरी के साथ), वर्कफ़्लो को सुव्यवस्थित करने और विज़ुअलाइज़ेशन बनाने (Matplotlib का उपयोग करके) के लिए किया जा सकता है।
मशीन लर्निंग (पूर्वानुमानात्मक एनालिटिक्स)
बिज़नेस एनालिटिक्स का एक अन्य उद्देश्य भविष्य के लिए तैयारी करना है, यानी यह पूर्वानुमान लगाना कि क्या होने वाला है। इस क्षेत्र को पूर्वानुमानात्मक एनालिटिक्स के रूप में जाना जाता है। मशीन लर्निंग पूर्वानुमानात्मक एनालिटिक्स की वह शाखा है जो मौजूदा जानकारी के आधार पर भविष्यवाणी करने और संबंधों व अंतर्दृष्टियों की पहचान करने के लिए सुव्यवस्थित सांख्यिकीय एल्गोरिदम का उपयोग करती है—जैसे Netflix का रिकमेंडेशन इंजन।
Python तेज़ी से मशीन लर्निंग की पसंदीदा भाषा बन रहा है और इसका उपयोग Bayesian नेटवर्क, निर्णय वृक्ष, और बहुत कुछ के मॉडल बनाने के लिए होता है। Google का TensorFlow एक लोकप्रिय Python लाइब्रेरी है जिसे कई डेटा साइंटिस्ट सुपरवाइज़्ड और अनसुपरवाइज़्ड मशीन लर्निंग एल्गोरिदम तक जल्दी पहुँच के लिए उपयोग करते हैं।
डिसीज़न साइंस (नियामक/प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स)
प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स, जिसे डिसीज़न साइंस भी कहा जाता है, बिज़नेस एनालिटिक्स का अंतिम चरण है जो यह पूर्वानुमान लगाता है कि क्या, कब और क्यों कुछ परिणाम होंगे—और उस जानकारी के साथ क्या करना है, यह निर्धारित करता है। यह निर्णय लेने की प्रक्रिया में डेटा को लागू करता है। हमारे DataFramed पॉडकास्ट पर, Google Cloud की चीफ डेटा साइंटिस्ट, कैसी कोज़ीरकोव, डिसीज़न इंटेलिजेंस और डेटा साइंस के बीच संबंध समझाती हैं।
डिसीज़न साइंटिस्ट अपना डेटा विश्लेषण व्यावसायिक समस्याओं के इर्द-गिर्द गढ़ते हैं और डेटा साइंटिस्ट के कई समान तरीकों और उपकरणों का उपयोग करते हैं। उनका लक्ष्य अंतर्दृष्टियों को उपयोगी बनाना होता है, इसलिए उनके मॉडल और विज़ुअलाइज़ेशन तरीके उन अंतर्दृष्टियों को संप्रेषित करने के लिए बनाए जाने चाहिए। Python का आमतौर पर डीप लर्निंग के माध्यम से प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स टूल बनाने के लिए उपयोग होता है, जो कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क का इस्तेमाल करके परिणामों का अनुकूलन करता है।
बिज़नेस एनालिटिक्स के लिए Python का लोकतंत्रीकरण
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Python इतना महत्वपूर्ण क्यों है?
Python सभी के काम को बेहतर बनाता है
Python व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है और डेटा साइंस, वेब डेवलपमेंट, सिस्टम एडमिनिस्ट्रेशन, ऑटोमेशन स्क्रिप्ट लिखने आदि के लिए शीर्ष प्रोग्रामिंग भाषाओं में से एक है। बॉक्स से बाहर ही, Python उपयोगकर्ताओं को डेटा स्टोर करने, एक्सेस करने और प्रबंधित करने की अनुमति देता है। इसका एक विशाल और बढ़ता हुआ इकोसिस्टम भी है जिसमें तरह-तरह के ओपन-सोर्स पैकेज और लाइब्रेरियाँ शामिल हैं। इसका अर्थ है कि अलग-अलग भूमिकाएँ विभिन्न उद्देश्यों के लिए Python का उपयोग कर सकती हैं।
Python लगभग हर उद्योग के लिए उपयोगी है, जिनमें हेल्थकेयर, फाइनेंस, टेक्नोलॉजी, कंसल्टिंग शामिल हैं। हेल्थकेयर उद्योग Python में मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग बीमारी की रोकथाम और निदान तथा अस्पताल संचालन के अनुकूलन के लिए कर रहा है। किसान IoT तकनीक की मदद से पैदावार का पूर्वानुमान लगाने और फसली रोगों व कीटों के प्रबंधन के लिए Python का उपयोग करते हैं।
आज बिज़नेस एनालिटिक्स के लिए Python सबसे लोकप्रिय भाषाओं में से एक है और आश्चर्यजनक गति से बढ़ रहा है। इसे आमतौर पर पढ़ने और सीखने के लिए आसान प्रोग्रामिंग भाषाओं में से एक माना जाता है—इसका सिंटैक्स सरल है और इसके कमांड अंग्रेज़ी भाषा की तरह लगते हैं। यही कारण है कि कई बिज़नेस एनालिस्ट सर्टिफिकेशन में Python शामिल होता है।