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Alteryx परिचय
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ऐसे टूल की कल्पना करें जो आपको डेटा को एक्सेस करने, साफ़ करने, जाँचने, मिलाने, विश्लेषण करने, और आउटपुट देने की सुविधा SQL, Microsoft Excel या समान टूल्स की तुलना में कहीं अधिक आसानी से देता हो…
अब कल्पना करना बंद कीजिए। Alteryx वही टूल है।
संक्षेप में, Alteryx एक शक्तिशाली डेटा एनालिटिक्स और ETL टूल है जो टीमों को दोहराने योग्य, कम त्रुटि-प्रवण और कम जोखिम वाले तरीके से कुशलतापूर्वक डेटा प्रक्रियाएँ बनाने में सक्षम बनाता है।
इस ट्यूटोरियल में, हम देखेंगे कि Alteryx क्या है और फिर इसे उपयोग करने के एक हैंड्स-ऑन तरीके में उतरेंगे।
चलिए Alteryx की सही परिभाषा से शुरुआत करते हैं।
Alteryx क्या है?
हमारे पास Alteryx क्या है पर एक पूर्ण गाइड है। हालाँकि, संक्षेप में, Alteryx एक डेटा एनालिटिक्स और विज़ुअलाइज़ेशन टूल है जिसे उन्नत एनालिटिक्स ऑटोमेशन को सरल बनाने और सभी डेटा प्रोफेशनल्स के लिए सुलभ बनाने हेतु डिज़ाइन किया गया है।
और विशिष्ट रूप से, Alteryx ऐसा टूल है जो उपयोगकर्ताओं को व्यापक कोडिंग ज्ञान के बिना विभिन्न स्रोतों से डेटा तैयार करने, ब्लेंड करने और विश्लेषण करने में सक्षम बनाता है। ड्रैग-एंड-ड्रॉप इंटरफ़ेस का उपयोग करते हुए, उपयोगकर्ता विभिन्न स्रोतों से अपना डेटा इंटीग्रेट करके, उसे साफ़ और ट्रांसफ़ॉर्म कर, उन्नत एनालिटिक्स और विज़ुअलाइज़ेशन करने से पहले जटिल वर्कफ़्लोज़ बना सकते हैं।
अपने वर्कफ़्लोज़ बनाने के लिए Alteryx अपनाने का मुख्य लाभ यह है कि यह आपको डेटा एनालिटिक्स प्रक्रियाओं को ऑटोमेट करके मैनुअल प्रयास घटाने देता है। इन वर्कफ़्लोज़ को सहेजा और बाद में फिर से उपयोग किया जा सकता है, जिससे डेटा प्रोसेसिंग और एनालिटिक्स जैसे कार्यों को दोहराना आसान हो जाता है। यह मैनुअल डेटा मैनिपुलेशन में मानवीय त्रुटि के जोखिम को भी कम करता है।
ट्यूटोरियल के शेष भाग में हम हैंड्स-ऑन रहेंगे; पाठ को पक्का करने के लिए साथ-साथ चलें।
Alteryx इंस्टॉल करना
इंस्टॉलेशन प्रक्रिया बेहद सरल है; Alteryx को अपने डेस्कटॉप पर इंस्टॉल करने के लिए ये चरणों का पालन करें।
चरण 1
Alteryx वेबसाइट पर जाएँ। मेनू में से “Products” चुनें, और “Platform Overview” सेक्शन के अंतर्गत “Alteryx Analytics Cloud Platform” पर जाएँ। अगले स्क्रीन पर जाने के लिए उस पर क्लिक करें।
चरण 2
“Start Free Trial” विकल्प चुनें। इससे एक पेज खुलेगा जहाँ आप “Desktop Trial” या “Cloud Trial” शुरू करने का विकल्प चुन सकते हैं। हमारे ट्यूटोरियल के लिए, हम “Desktop Trial” का उपयोग करेंगे, अतः वही विकल्प चुनें। ध्यान दें कि फ्री ट्रायल 30 दिनों के लिए वैध है।
Alteryx Analytics Cloud Platform के लिए फ्री ट्रायल पेज
चरण 3
अगले पेज पर अपने बारे में विवरण भरें, फिर “Submit” चुनें। इससे डाउनलोड शुरू हो जाएगा।
चरण 4
डाउनलोड पूरा होने पर सेटअप शुरू करने के लिए .exe खोलें। स्क्रीन पर दो विकल्प होंगे: Typical डाउनलोड चुनें और Next पर क्लिक करें। इससे सेटअप पूरा होगा और इंस्टॉलेशन शुरू हो जाएगा। आपसे यूज़र लाइसेंस स्वीकार करने के लिए कहा जाएगा – स्वीकार करने से पहले उसे पढ़ लें – और यह चुनें कि आप अपने सिस्टम पर प्रोग्राम कहाँ सहेजना चाहते हैं। जो आपके लिए उपयुक्त हो, वह चुनें।
Alteryx के लिए सेटअप पेज
चरण 5
Alteryx चलाकर प्लेटफ़ॉर्म खोलें। खोलते ही, आपसे Alteryx Designer Activation का अनुरोध करने वाला प्रॉम्प्ट आएगा। “Start Free Trial” चुनें और अपना ईमेल दर्ज करें।
AlteryX Designer प्लेटफ़ॉर्म और एक्टिवेशन पॉप-अप।
चरण 6
आपसे ट्रायल एक्टिवेशन कोड प्राप्त करने के लिए अपने विवरण मांगे जाएँगे। उन्हें भरें, फिर “activate” चुनें, और लीजिए हो गया!
ट्रायल एक्टिवेशन फ़ॉर्म
अब आप समस्याएँ सुलझाने के लिए तैयार हैं।
वर्कफ़्लो कैनवास
Alteryx वर्कफ़्लो कैनवास लाल रंग में चिह्नित है
वर्कफ़्लोज़ को वर्कफ़्लो कैनवास एरिया में बनाया जाता है। स्पष्टता के लिए, वर्कफ़्लो उन टूल्स की श्रृंखला है जिनका उपयोग डेटा प्रोसेस करने हेतु विभिन्न फ़ंक्शंस को निष्पादित करने के लिए किया जाता है। विभिन्न डेटा स्रोतों के लिए रिलेटिव पाथ्स वर्कफ़्लो के भीतर सहेजे जा सकते हैं, जिससे वर्कफ़्लो को अन्य टीममेट्स के साथ साझा ड्राइव में सहेजकर या अन्य माध्यमों से साझा करना संभव हो जाता है।
नोट: प्रत्येक वर्कफ़्लो YXMD फ़ाइल प्रकार के रूप में सहेजा जाता है।
अपना पहला Alteryx वर्कफ़्लो बनाना
जब आप Alteryx Designer इंटरफ़ेस खोलते हैं, तो डिफ़ॉल्ट रूप से एक वर्कफ़्लो शुरू हो जाएगा, लेकिन मान लीजिए कि आपके साथ ऐसा नहीं होता। नया वर्कफ़्लो बनाने के लिए, बाएँ शीर्ष कोने में “File” पर जाएँ और “New Workflow” चुनें। यह आपके नए वर्कफ़्लो के लिए वर्कफ़्लो कैनवास में एक टैब बनाएगा।
नया वर्कफ़्लो बनाना
जैसा कि ऊपर कहा गया है, वर्कफ़्लो विभिन्न डेटा-प्रोसेसिंग फ़ंक्शंस करने वाले जुड़े हुए टूल्स की श्रृंखला है।
अपना वर्कफ़्लो बनाना शुरू करने के लिए, उस एक्शन को पैलेट से खींचें जिसे आप करना चाहते हैं और उसे कैनवास पर रखें।
Input Data टूल का चयन करना
किसी टूल को अपने मौजूदा वर्कफ़्लो से जोड़ने के लिए, उसे पैलेट से खींचकर कैनवास पर रखें और किसी अन्य टूल के आउटपुट एंकर के पास रखें। आप अपने मौजूदा टूल के आउटपुट एंकर को हाल ही में जोड़े गए टूल तक खींच भी सकते हैं, इसलिए जो भी अधिक स्वाभाविक लगे, उसे अपनाएँ।
किसी टूल को जोड़ना; ध्यान दें कि Input Data टूल के साथ यह एक त्रुटि उत्पन्न करता है क्योंकि कोई इनपुट डेटा परिभाषित नहीं था।
कनेक्शंस डाउनस्ट्रीम दिशा में चलते हैं, जो या तो बाएँ से दाएँ या ऊपर से नीचे हो सकते हैं। यह सब आपके द्वारा वर्कफ़्लो कॉन्फ़िगरेशन विंडो में चुने गए वर्कफ़्लो लेआउट पर आधारित है।
कुछ टूल्स कई इनपुट स्वीकार कर सकते हैं, और यदि किसी टूल में ग्रे इनपुट एंकर है, तो उसमें वैकल्पिक इनपुट होता है। अंत में, सभी टूल्स जिनमें आउटपुट एंकर है, उन्हें कई स्ट्रीम्स में आउटपुट किया जा सकता है।
Alteryx में डेटा तैयारी
डेटा तैयारी, जिसे कभी-कभी प्री-प्रोसेसिंग भी कहा जाता है, कच्चे डेटा को इस रूप में बदलने का कार्य है जिसे आसानी से और सटीक रूप से विश्लेषित किया जा सके या मशीन लर्निंग मॉडल में इनपुट के रूप में उपयोग किया जा सके।
लोग शायद ही कभी डेटा प्रोफेशनल होने के इस पहलू का जश्न मनाते हैं। फिर भी, यह काफी समय लेता है और सफल डेटा एनालिटिक्स और मशीन लर्निंग के प्रमुख घटकों में से एक है।
Alteryx डेटा तैयारी करना बेहद आसान बना देता है। कुछ क्लिकों में, आप अपना डेटा प्राप्त कर सकते हैं, उसे साफ़ कर सकते हैं, जॉइन कर सकते हैं, और ट्रांसफ़ॉर्मेशंस लागू कर सकते हैं।
आइए प्रत्येक चरण की प्रक्रिया से गुजरते हैं।
डेटा अधिग्रहण
हम अपना डेटा तैयार करना शुरू करने से पहले, हमें उसे प्राप्त करना होगा — यह विभिन्न स्रोतों, जैसे क्लाउड डेटा वेयरहाउस या डेटा लेक, से हो सकता है।
हमारे उदाहरण के लिए, हम AlteryX पर उपलब्ध एक सैंपल डेटासेट का उपयोग करेंगे। ऐसा करने के लिए, हमें “Input data” टूल को पैलेट से खींचकर शुरू करना होगा। इससे बाएँ हाथ की ओर एक कॉन्फ़िगरेशन बार खुलेगी।
Select Set Up a Connection > Files > Alteryx Database (.yxdb) > TutorialData.yxdb
Alteryx डेटाबेस से डेटा प्राप्त करना
एक बार डेटा Alteryx में खींच लिया जाए, तो विश्लेषक और डेटा वैज्ञानिक आमतौर पर अपने पास उपलब्ध डेटा को बेहतर ढंग से समझने के लिए उसकी जाँच-पड़ताल और डेटा प्रोफाइलिंग शुरू करते हैं।
हम ऐसा “Browse” टूल को कैनवास में खींचकर, उसे इनपुट डेटा के एंकर से जोड़कर, और फिर वर्कफ़्लो चलाकर कर सकते हैं।
अब, आप प्रीव्यू विंडो से विभिन्न कॉलम चुनकर उस कॉलम में डेटा क्वालिटी देख सकते हैं।
इनपुट डेटा ब्राउज़ करना
ध्यान दें कि हमारे डेटा के “Last” नाम कॉलम में एक मान है जिसके अंत में अतिरिक्त व्हाइटस्पेस है।
हमारे डेटा के “Last” कॉलम की लंबाई संबंधी सांख्यिकी।
हम इसे कुछ डेटा क्लीनसिंग से संभाल सकते हैं।
डेटा क्लीनसिंग
डेटा क्लीनसिंग खराब ढंग से संरचित डेटा को साफ़ करने का कार्य है ताकि उसकी गुणवत्ता में सुधार हो। इसमें निम्न प्रक्रियाएँ शामिल हैं:
- एंट्री त्रुटियों को ठीक करना
- मिसिंग डेटा को संभालना
- संवेदनशील या गोपनीय जानकारी को मास्क करना
- डुप्लिकेट्स या आउट्लायर को संभालना
Alteryx में डेटा क्लीनसिंग करने के लिए, पैलेट से “Data Cleansing” टूल खींचें और उसे अपने इनपुट डेटा के आउटपुट एंकर से जोड़ें।
कॉन्फ़िगरेशन एरिया में, “Remove Unwanted Characters” हेडिंग के अंतर्गत “Last” और “Leading and Trailing Whitespace” को छोड़कर बाकी सभी विकल्पों का चयन हटा दें।
इसके बाद, कमांड निष्पादित करने के लिए वर्कफ़्लो चलाएँ।
Data Cleansing टूल के लिए कॉन्फ़िगरेशन
यह जाँचने के लिए कि क्लीनसिंग सही ढंग से हुई या नहीं, “Browse” टूल पर क्लिक करें और प्रीव्यू विंडो से “Last” कॉलम का चयन करें।
एक्ज़िक्यूशन के बाद ट्रेलिंग व्हाइटस्पेस वाले मानों की जाँच
ध्यान दें कि “Values with Trailing Whitespace” पैरामीटर “0” दिखा रहा है, यानी कार्रवाई सफल रही।
Alteryx में डेटा ट्रांसफ़ॉर्मेशन
डेटा विभिन्न आकार, साइज़ और संरचनाओं में आ सकता है। कभी-कभी यह विश्लेषण के लिए तुरंत तैयार हो सकता है, लेकिन यह आम तौर पर डेटा प्रतियोगिताओं में होता है। वास्तविक दुनिया में डेटा गंदा होता है, और एक डेटा प्रोफेशनल के रूप में आपकी ज़िम्मेदारी है कि आप उसे ऐसे फ़ॉर्मेट में लाएँ जिसे क्वेरी करके सार्थक इनसाइट्स निकाली जा सकें।
सामान्य डेटा ट्रांसफ़ॉर्मेशंस हैं:
- पिवोटिंग
- डेटा टाइप सेट करना
- एग्रीगेशंस
हम जो ट्रांसफ़ॉर्मेशन करने जा रहे हैं वह है उपयोगकर्ताओं की DOB को उनकी वास्तविक आयु में बदलना। इसे Alteryx में करने के लिए, पैलेट से “Formula” टूल खींचें और उसे “Data Cleansing” टूल के आउटपुट एंकर से जोड़ें।
कॉन्फ़िगरेशन पैनल में आपसे “select a column” कहा जाएगा। इस ड्रॉप-डाउन सूची से “Add a column” चुनें और उसका शीर्षक “Age” रखें।
किसी व्यक्ति की आयु की गणना करने के लिए, हमें वर्तमान तिथि में से उनकी जन्म तिथि घटानी होगी। ऐसा करने के लिए, जहाँ “Enter Expression here” लिखा है, वहाँ “DateTimeDiff” दर्ज करें।
“dt1” को “DateTimeToday()” से और “dt2” को “[Birth Date]” से बदलें। एक्सप्रेशन में “u” का अर्थ यूनिट्स है; इस मामले में हमारी यूनिट “Years” है, इसलिए “u” को उससे बदल दें।
अंत में आपको डेटा टाइप को “Int16” में बदलना होगा।
आपका कॉन्फ़िगरेशन बॉक्स कैसा दिखना चाहिए
बहुत बढ़िया! अब आप जानते हैं कि Alteryx में एक बेसिक वर्कफ़्लो कैसे सेटअप करना है।
Alteryx के साथ वर्कफ़्लोज़ ऑटोमेट करना
वर्कफ़्लो ऑटोमेशन सॉफ़्टवेयर का उपयोग करके बिना मानवीय इनपुट के कार्य पूरे करने की प्रक्रिया है। यह व्यवसाय में प्रक्रियाओं को तेज़ करने और मैनुअल काम तथा दोहराए जाने वाले कार्यों की आवश्यकता को कम करने के लिए अक्सर उपयोग किया जाने वाला टूल है।
हम Alteryx में बैच मैक्रोज़ और शेड्यूलिंग से वर्कफ़्लोज़ को ऑटोमेट कर सकते हैं।
बैच मैक्रो
बैच प्रोसेसिंग उन विधियों को संदर्भित करता है जिनका उपयोग कंप्यूटर समय-समय पर उच्च-वॉल्यूम, दोहराए जाने वाले डेटा जॉब्स को पूरा करने के लिए करते हैं – आमतौर पर तब जब कंप्यूट संसाधनों पर कम मांग होती है। हम Alteryx में बैच मैक्रो का उपयोग करके बैच प्रोसेसिंग कर सकते हैं।
विशेष रूप से, बैच मैक्रो एक ऐसा टूल है जो वर्कफ़्लो में कई बार चलता है और प्रत्येक रन के बाद एक आउटपुट बनाता है। मैक्रो डेटा में प्रत्येक रिकॉर्ड (या चुने गए रिकॉर्ड के समूह) के लिए एक बार चलता है, और इनपुट्स को इस प्रकार कॉन्फ़िगर किया जा सकता है कि उन्हें प्रत्येक वर्कफ़्लो एक्ज़िक्यूशन में उपयोग किया जाए या केवल विशिष्ट रनों में।
बैच मैक्रो बनाना सरल है। Workflow Configuration टैब पर जाएँ और हेडिंग्स में से “Workflow” चुनें। Workflow हेडिंग के अंतर्गत आपको “Type” सब-हेडिंग दिखेगी – चयन को Macro में बदलें, और ड्रॉपडाउन सूची से “Batch Macro” चुनें।
बैच मैक्रो सेट करना
एक बार वर्कफ़्लो को बैच मैक्रो के रूप में सहेज लिया जाए, तो वर्कफ़्लो के प्रत्येक टूल को बिजली के चिन्ह वाला एंकर मिलेगा, और केवल इंटरफ़ेस टूल्स ही उनसे कनेक्ट हो सकेंगे।
वर्कफ़्लोज़ को शेड्यूल करना
Alteryx में वर्कफ़्लो, एप्लिकेशन, या पैकेजेज़ को शेड्यूल करना भी संभव है। ध्यान दें कि शेड्यूलिंग संसाधनों को निर्दिष्ट आवृत्ति, तिथि और समय पर स्वतः कार्य करने के लिए असाइन करने का कार्य है।
उपयोगकर्ता तय कर सकते हैं कि वे अपने शेड्यूल किए गए वर्कफ़्लोज़ कहाँ चलाना चाहते हैं, लेकिन यह आमतौर पर उनकी कंपनी की कॉन्फ़िगरेशन पर आधारित होता है। दो विकल्प हैं:
- Alteryx Server: अपनी कंपनी के सर्वर या कंट्रोलर पर शेड्यूल करें।
- Designer plus Desktop Automation (Scheduler): अपने कंप्यूटर पर शेड्यूल करें।
Alteryx में वर्कफ़्लो को शेड्यूल करना काफी सरल है। बस उस वर्कफ़्लो को खोलें जिसे आप शेड्यूल करना चाहते हैं और कैनवास के शीर्ष पर “Run” आइकन के बगल में स्थित “Add Workflow to Schedule” आइकन को चुनें।
“Add Workflow to Schedule” आइकन
आप “Options” में जाकर और “Schedule Workflow” चुनकर भी किसी वर्कफ़्लो को शेड्यूल कर सकते हैं।
Alteryx के लिए सर्वोत्तम प्रथाएँ
किसी भी टूल की तरह, Alteryx में भी सर्वोत्तम परिणाम सुनिश्चित करने के लिए कुछ बेस्ट प्रैक्टिसेज़ हैं। हम पाँच पर नज़र डालेंगे, लेकिन यदि आप और जानना चाहते हैं, तो Aletryx समुदाय में साझा 24 बेस्ट प्रैक्टिसेज़ वाला PDF देख सकते हैं।
1. सभी Browse टूल्स हटाएँ
Browse टूल विकास चरण के दौरान बेहद सहायक है क्योंकि यह उपयोगकर्ताओं को किसी जुड़े टूल से संपूर्ण डेटासेट देखने/समीक्षा करने में सक्षम बनाता है। हालाँकि, वर्कफ़्लो पूरा करने के बाद, वे दो कारणों से उपयोगी नहीं रहते:
- वे वर्कफ़्लो के ओवरव्यू को विकृत करते हैं
- वे अस्थायी yxdb (Alteryx डेटाबेस) बनाते हैं, जिससे प्रोसेसिंग में देरी होती है।
2. सही डेटा टाइप्स और वैरिएबल नाम चुनें
जब आप इस बेस्ट प्रैक्टिस को अपनाते हैं, तो आपको अपने वैरिएबल्स का अच्छा ओवरव्यू मिलता है, और आप समय बचाते हैं क्योंकि आप अवैध ट्रांसफ़ॉर्मेशंस करने का प्रयास नहीं करेंगे; उदाहरण के लिए, आप किसी स्ट्रिंग पर न्यूमेरिक ऑपरेशन करने की कोशिश नहीं करेंगे।
3. वर्णनात्मक शीर्षकों का उपयोग करते हुए डॉक्युमेंटेशन
अपने वर्कफ़्लोज़ को वर्णनात्मक शीर्षकों के साथ डॉक्युमेंट करने में सावधानी बरतें। ऐसा करने के कई कारण हैं; उदाहरण के लिए, इससे किसी क्लाइंट या सहयोगी को हैंडओवर करना और बाद में अपने पिछले कार्य पर लौटना बहुत आसान हो जाता है।
यदि वर्कफ़्लोज़ परस्पर निर्भर हैं, तो उन्हें एन्यूमरेट करना उपयोगी होता है। क्रमांकित शीर्षकों का उपयोग करके, वर्कफ़्लो निर्भरता को डिकोड करना और बिना प्रत्येक वर्कफ़्लो खोले यह स्पष्ट रूप से समझना बहुत आसान होगा कि क्या चल रहा है।
4. त्रुटियों और चेतावनियों से तुरंत निपटें
त्रुटियों और चेतावनियों से जैसे ही वे हों, निपटना Alteryx की एक बेस्ट प्रैक्टिस है। यह इसलिए महत्वपूर्ण है क्योंकि यह आपको अपनी लॉजिक में त्रुटियों को जल्दी पकड़ने देता है, इससे पहले कि वे आपके वर्कफ़्लो को दूषित करें।
ध्यान दें कि Alteryx त्रुटियों को उस टूल के नीचे एक विस्मयादिबोधक चिह्न जोड़कर प्रदर्शित करता है जहाँ त्रुटि हुई। हालाँकि, कन्वर्ज़न त्रुटियाँ और चेतावनियाँ टूल रेफ़रेंस का अवलोकन करके पाई जा सकती हैं, जो परिणाम पैन में टूल नाम के बाद कोष्ठकों में प्रदर्शित होती है।
5. सबसैंपल्स का उपयोग करके डेटा की जाँच करें
जब आप अपना वर्कफ़्लो प्रारंभिक रूप से बना रहे हों, तो उपयोग किए जाने वाले रिकॉर्ड्स की संख्या सीमित रखें। यह महत्वपूर्ण है क्योंकि यह प्रोसेसिंग को तेज़ करता है, इस प्रकार आपका मूल्यवान समय बचाता है – विशेषकर जब आप बड़े डेटासेट के साथ काम कर रहे हों।
रिकॉर्ड लिमिट सेट करने के लिए, “Input Data” टूल में कॉन्फ़िगरेशन विंडो पर जाएँ और एक मान निर्दिष्ट करें।
अपने Input Data टूल में रिकॉर्ड लिमिट निर्दिष्ट करने का स्थान
यह आपको अपने उद्देश्यों तक बहुत तेज़ी से पहुँचने में मदद करेगा।
निष्कर्ष
Alteryx एक डेटा एनालिटिक्स और विज़ुअलाइज़ेशन टूल है जिसे उन्नत एनालिटिक्स ऑटोमेशन को सरल बनाने और डेटा प्रोफेशनल्स के लिए उसकी पहुँच बढ़ाने हेतु बनाया गया है। विशेष रूप से, उपयोगकर्ता Alteryx का लाभ उठाकर विभिन्न स्रोतों से बिना कोडिंग ज्ञान के डेटा तैयार, ब्लेंड और विश्लेषित कर सकते हैं। टूल्स का मुख्य लाभ यह है कि उपयोगकर्ता वर्कफ़्लोज़ बनाकर अपनी एनालिटिक्स प्रक्रियाओं को ऑटोमेट करके मैनुअल प्रयास आसानी से कम कर सकते हैं।
इस हैंड्स-ऑन ट्यूटोरियल में, हमने कवर किया:
- Alteryx कैसे इंस्टॉल करें
- डेटा तैयारी
- अपना पहला वर्कफ़्लो बनाना
- अपने वर्कफ़्लो को ऑटोमेट करना
- सर्वोत्तम प्रथाएँ
अपनी लर्निंग जारी रखने के लिए ये संसाधन देखें:
पढ़ने के लिए धन्यवाद!
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