भौगोलिक डाटा के साथ काम: Power BI में विश्लेषण की एक मार्गदर्शिका

रिटेल और ई-कॉमर्स से लेकर पर्यावरणीय सततता, सैन्य, और प्राकृतिक आपदाओं तक, भौगोलिक डाटा हमारी डाटा विश्लेषण प्रक्रियाओं को समृद्ध बनाने में अहम भूमिका निभाता है।

इस पोस्ट में, हम चर्चा करेंगे कि भौगोलिक डाटा विश्लेषण क्या है, इसके लाभ क्या हैं, भौगोलिक डाटा के प्रकार कौन-कौन से हैं, और इसका उपयोग कैसे होता है। अंत में, हम Power BI में भौगोलिक डाटा विश्लेषण का एक चरण-दर-चरण उदाहरण देंगे।

भौगोलिक डाटा विश्लेषण क्या है?

भौगोलिक डाटा वस्तुओं का वर्णन पृथ्वी पर उनकी लोकेशन के संदर्भ में करता है। ये लोग, जानवर, वस्तुएँ, प्राकृतिक घटनाएँ, या व्यावसायिक परिणाम हो सकते हैं। 

भौगोलिक डाटा विश्लेषण केवल चीज़ों का वर्णन भर नहीं करता, बल्कि यह भी बताता है कि वे कहाँ और क्यों घटित होती हैं। इस प्रक्रिया में भौगोलिक डाटा का संग्रह, रूपांतरण, और विज़ुअलाइज़ेशन शामिल होता है।

रिटेल और ई-कॉमर्स से लेकर पर्यावरणीय स्थिरता तक, और यहाँ तक कि सरकारें भी संसाधन, मौसम, बीमारियाँ और रक्षा से जुड़ी ट्रैकिंग के लिए भौगोलिक डाटा विश्लेषण का उपयोग कर सकती हैं।

एनालिटिक्स में भौगोलिक डाटा के उपयोग के लाभ

एनालिटिक्स में भौगोलिक डाटा का उपयोग संगठनों को अनेक लाभ देता है। सबसे महत्वपूर्ण, इस प्रकार का लोकेशन-आधारित डाटा आपके डाटा को बहुआयामी संदर्भ प्रदान करता है। हम यहाँ भौगोलिक डाटा विश्लेषण के तीन सबसे महत्वपूर्ण लाभों पर चर्चा करते हैं।

पैटर्न और रुझानों की गहरी समझ

भौगोलिक डाटा की मदद से लोकेशन-आधारित डाटा में पैटर्न की पहचान और रुझानों का विज़ुअलाइज़ेशन अन्य तरीकों (जैसे बार चार्ट या तालिकाएँ) की तुलना में आसान हो जाता है। साथ ही, हम भौगोलिक निकटता के आधार पर इन पैटर्न और रुझानों का सहज अनुमान भी लगा सकते हैं।

इसके बाद, हम इन पैटर्न के आधार पर डाटा का सेगमेंटेशन और फ़िल्टरिंग कर सकते हैं ताकि यह समझ सकें कि ये क्यों घटित होते हैं।

वास्तविक दुनिया का बेहतर प्रतिनिधित्व

भौगोलिक डाटा को विज़ुअलाइज़ करके हम वास्तविक दुनिया का बेहतर प्रतिनिधित्व कर सकते हैं। साथ ही, रियल-टाइम (या लगभग रियल-टाइम) डाटा होने से व्यावसायिक डाटा की समझ में काफी सुधार होता है, जो बेहतर निर्णय लेने में मदद करता है।

उदाहरण के लिए, मान लें कि कोई रिटेल व्यवसायी अपने क्षेत्र में नई दुकान खोलना चाहता है। वह भौगोलिक डाटा का उपयोग उन सवालों के जवाब पाने के लिए कर सकता/सकती है जो दुकान के लिए सबसे उपयुक्त स्थान तय करने में मदद करें। 

इन सवालों के कुछ उदाहरण:

• मेरे प्रतिस्पर्धियों की दुकानें कहाँ स्थित हैं?
• प्रतिस्पर्धियों की दुकानें कैसे वितरित हैं? क्या वे विशिष्ट स्थानों के आसपास समूहित हैं या अधिक फैली हुई हैं?
• लक्षित ग्राहक इस क्षेत्र में कहाँ रहते हैं?

लक्षित उत्पाद और समाधान विकसित करना

भौगोलिक डाटा विश्लेषण संगठनों को दिखाता है कि कौन-सी लोकेशन अन्य की तुलना में अधिक सफल हैं।

यदि कोई व्यवसाय अपने उत्पादों/सेवाओं और जिन स्थानों पर वे उन्हें उपलब्ध कराते हैं, उनके बीच संबंध को समझता है, तो वह उन उत्पादों को उन्हीं स्थानों पर लक्षित कर सकता है, या किसी विशेष स्थान में सफलता के सिद्ध इतिहास वाले नए उत्पाद विकसित कर सकता है।

भौगोलिक डाटा के प्रकार

भौगोलिक डाटा के दो मुख्य प्रकार हैं: वेक्टर और रास्टर डाटा। इसके अतिरिक्त, तीसरा प्रकार आमतौर पर भौगोलिक डाटा के साथ होता है: एट्रिब्यूट्स (विशेषताएँ)। 

हम किस प्रकार के डाटा से काम कर रहे हैं, यह तय करता है कि उसे विश्लेषित और फिर विज़ुअलाइज़ करने के लिए हमें कौन-से टूल्स इस्तेमाल करने चाहिए। हम नीचे इन डाटा प्रकारों में से प्रत्येक पर चर्चा करेंगे। 

एक और महत्वपूर्ण बात यह है कि सभी प्रकार के भौगोलिक डाटा के साथ कोऑर्डिनेट रेफरेंस सिस्टम (CRS) की जानकारी होना आवश्यक है। यह CRS जानकारी उस सॉफ़्टवेयर को बताती है जिसका हम भौगोलिक डाटा विश्लेषण के लिए उपयोग करते हैं, कि डाटा पृथ्वी पर कहाँ स्थित है।

जब आप भौगोलिक डाटा साझा करते हैं, और यदि आप किसी दूसरे व्यक्ति से अलग CRS सिस्टम का उपयोग करते हैं, तो विश्लेषण के समय डाटा किसी भिन्न भौगोलिक स्थान पर दिखाई देगा। दुर्भाग्य से, CRS सिस्टम इस लेख के दायरे से बाहर हैं (और आप आगे देखेंगे कि Power BI के लिए ArcGIS इसे हमारे लिए कैसे सरल बनाता है)। फिर भी, हमारे पास भौगोलिक डाटा के साथ काम करने पर एक कोर्स है, जो अन्य विषयों के साथ CRS सिस्टम का विस्तार से अध्ययन करता है।

वेक्टर डाटा

वेक्टर डाटा पृथ्वी पर भौगोलिक स्थानों की विशेषताओं का वर्णन बिंदुओं, रेखाओं और बहुभुजों के माध्यम से करता है।

• बिंदु व्यक्तिगत स्थानों का वर्णन करते हैं, जैसे कोई इमारत या स्मारक।
• रेखाएँ जुड़े हुए बिंदुओं की श्रृंखला होती हैं, जो सड़कों या जलधाराओं जैसी चीज़ों का वर्णन करती हैं।
• बहुभुज जुड़े हुए बिंदुओं की श्रृंखला होते हैं जो एक बंद आकार बनाते हैं, जैसे किसी देश की सीमाएँ।

रास्टर डाटा

रास्टर डाटा पिक्सेल- या ग्रिड-आधारित डाटा होता है जो भौगोलिक स्थान की विशेषताओं का वर्णन करता है। प्रत्येक पिक्सेल या तो सतत मान (जैसे ऊँचाई) हो सकता है या श्रेणीबद्ध वर्गीकरण (जैसे भूमि आवरण के वर्गीकरण)। आप पहले से ही पिक्सेल-आधारित डाटा प्रकारों से परिचित हो सकते हैं, क्योंकि मशीन लर्निंग मॉडलों—जैसे कंप्यूटर विज़न अनुप्रयोगों—में छवियाँ आमतौर पर इसी तरह प्रदर्शित की जाती हैं।

रास्टर डाटा के लिए प्रयुक्त डिजिटल छवियों का रेज़ोल्यूशन महत्वपूर्ण होता है क्योंकि यह निर्धारित करता है कि प्रत्येक पिक्सेल ज़मीन के कितने क्षेत्र को कवर करता है।

एट्रिब्यूट्स (विशेषताएँ)

एट्रिब्यूट्स वर्णनात्मक (गैर-स्थानिक) डाटा होते हैं जिन्हें अन्य भौगोलिक डाटा के साथ मिलाकर विज़ुअलाइज़ेशन और एनालिटिक्स को सुदृढ़ किया जाता है। उदाहरण के लिए, जब बिक्री और ग्राहक डाटा से काम करते हैं, तो ये एट्रिब्यूट्स ग्राहकों की खरीदारियों या स्वयं ग्राहकों के बारे में जानकारी हो सकती है।

भौगोलिक डाटा का उपयोग कैसे होता है?

भौगोलिक डाटा विश्लेषण का एक हालिया सार्वजनिक उपयोग COVID-19 की विश्वव्यापी ट्रैकिंग और उसके पर्यावरणीय व सामाजिक प्रभावों का निर्धारण रहा है। इसमें जनसंख्या डाटा, रियल-टाइम अपडेट, मानचित्र, पर्यावरणीय कारक (जैसे CO2 उत्सर्जन) आदि का संयोजन शामिल है।

उदाहरण के लिए, अमेरिकी परिवहन विभाग ने अप्रैल 2019 से अप्रैल 2020 तक परिवहन से होने वाले CO2 उत्सर्जन का भौगोलिक डाटा विश्लेषण किया। उनकी विज़ुअलाइज़ेशन समय के साथ CO2 उत्सर्जन में उल्लेखनीय गिरावट दिखाती हैं, जिसे उन्होंने अधिकतम 40% तक आँका। भले ही इस तरह का मान बताया जा सकता है, लेकिन मानचित्र पर बना विज़ुअल उतना ही असरदार होता है।

यहाँ भौगोलिक डाटा के कुछ और उदाहरण हैं:

• बिक्री और ग्राहक अंतर्दृष्टि - ग्राहक व्यवहार के पैटर्न का विज़ुअलाइज़ेशन और विश्लेषण करना तथा उनकी प्राथमिकताओं को समझना, ताकि बेहतर इन्वेंटरी प्रबंधन, स्टोर लोकेशन चयन, और यहाँ तक कि कारखाने, वेयरहाउस, और डिस्ट्रीब्यूशन सेंटरों के लिए इष्टतम स्थान चुन सकें।
• लॉजिस्टिक्स और रूट अनुकूलन - कूरियर कंपनियों के मामले में, रूट का अनुकूलन समय और लागत में भारी बचत करा सकता है, जिससे अंततः ग्राहक संतुष्टि बढ़ती है।
• सैन्य - संसाधन आवंटन का अनुकूलन और मेंटेनेंस आवश्यकताओं का पूर्वानुमान।
• प्राकृतिक आपदाओं और मौसम संबंधी स्थितियों की निगरानी - चरम मौसम की भविष्यवाणी और त्वरित प्रतिक्रिया समय में सुधार तथा समय पर निकासी अलर्ट प्रदान करना।
• मानव जनसंख्या पूर्वानुमान - जनसंख्या वृद्धि दर क़ानून प्रवर्तन, ऊर्जा, आवास, और दूरसंचार जैसे कई उद्योगों के लिए महत्वपूर्ण है। जनसंख्या वृद्धि को समझना प्रभावी योजना और संसाधनों के बेहतर प्रबंधन के लिए अनिवार्य है।

Power BI में भौगोलिक डाटा विश्लेषण

भौगोलिक डाटा का विश्लेषण R और Python जैसी लोकप्रिय प्रोग्रामिंग भाषाओं में किया जा सकता है। साथ ही, भौगोलिक डाटा को संभालने के लिए विशेष रूप से डिज़ाइन किए गए कई पैकेज उपलब्ध हैं। इनके बारे में अधिक जानने के लिए ये DataCamp कोर्स देखें:

• R में भौगोलिक डाटा का विज़ुअलाइज़ेशन
• Python में भौगोलिक डाटा का विज़ुअलाइज़ेशन

Power BI के लिए ArcGIS भौगोलिक डाटा विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन का एक टूल है। ArcGIS भौगोलिक डाटा से मानचित्र बनाने का टूल है, लेकिन जब इसे Power BI के साथ मिलाया जाता है, तो आप तेज़ी से शक्तिशाली रिपोर्ट बना सकते हैं जो अंतर्दृष्टि उत्पन्न करें और निर्णय लेने को आगे बढ़ाएँ।

इस खंड में, हम आपको Power BI के लिए ArcGIS से परिचित कराएँगे और दिखाएँगे कि Power BI में ArcGIS मानचित्र कैसे बनाएँ। यदि आप इस खंड के साथ अनुसरण करना चाहते हैं, तो हम DataLab पर उपलब्ध Airbnb लिस्टिंग डाटा का अन्वेषण करेंगे। आपको अपने पीसी पर Power BI Desktop भी इंस्टॉल करना होगा। Power BI को डाउनलोड और इंस्टॉल करने के बारे में अधिक जानकारी के लिए यह इंस्टॉल गाइड देखें।

अपने डाटा की तैयारी

भौगोलिक डाटा का प्रभावी विज़ुअलाइज़ेशन तभी संभव है जब डाटा में दिए गए स्थान ठीक से जियोकोड किए गए हों। इसका मतलब है किसी स्थान के विवरण को पृथ्वी पर मान्य लोकेशन में बदलना।

Power BI के लिए ArcGIS मानचित्र पर लोकेशन डाटा को मैप करने के लिए दो सेवाएँ प्रदान करता है। पहली है ArcGIS World Geocoding Service, जो बिंदु लोकेशन (जैसे पते और शहर) का पता लगाती है। दूसरी है ArcGIS GeoEnrichment Service, जो सीमा-आधारित लोकेशन (जैसे ZIP कोड और देश) का पता लगाती है।

हालाँकि, कुछ अतिरिक्त डाटा तैयारी चरणों के साथ आप अपने लोकेशन डाटा की सटीकता में और सुधार भी कर सकते हैं।

आप ArcGIS मानचित्र में विस्तृत पते की जानकारी जोड़ सकते हैं, जैसे पता, शहर, राज्य, प्रांत, ZIP कोड, देश इत्यादि। लेकिन ऐसा करने के लिए, Power BI में ArcGIS विज़ुअलाइज़ेशन आपके डाटासेट से केवल एक कॉलम को ही Location फ़ील्ड में जोड़ सकता है। यदि आपके डाटा में इस पते की जानकारी के हर घटक के लिए अलग-अलग कॉलम हैं, तो आपको इन्हें एक एकल कॉलम में संयोजित करना होगा।

आप एक गणना-आधारित कॉलम बनाकर इन घटकों को इस तरह के फ़ॉर्मूला से जोड़ सकते हैं:

Column = [Address] & ", " & [City] & ", " & [Country] & ", " & [Postal Code]

यदि आपके पास विस्तृत पते की जानकारी नहीं है, बल्कि केवल देश या अमेरिकी राज्य जैसे अधिक सामान्य डाटा हैं, तो ArcGIS इस जानकारी को पहचान सकता है और व्यापक सीमा का मानचित्रण कर सकता है (यह ऊपर बताए गए वेक्टर डाटा के बहुभुज प्रकार जैसा है)।

ArcGIS मानचित्र में लोकेशन जानकारी जोड़ने के सबसे आसान और सटीक तरीकों में से एक है अलग-अलग देशांतर (longitude) और अक्षांश (latitude) कॉलम का उपयोग करना, और विज़ुअलाइज़ेशन विकल्पों में उन्हें उनके संबंधित फ़ील्ड में जोड़ना। यदि आपके डाटा में यह जानकारी उपलब्ध है, तो इसका उपयोग करने की सिफारिश की जाती है।

Power BI के लिए ArcGIS का उपयोग करके मानचित्र बनाना

ArcGIS, Power BI में एक बिल्ट-इन विज़ुअल है। आप इसे अन्य सभी विज़ुअलाइज़ेशन विकल्पों के बीच पा सकते हैं। यदि आप Power BI में डाटा का विज़ुअलाइज़ेशन करने और सर्वोत्तम प्रथाओं पर अतिरिक्त मार्गदर्शन चाहते हैं, तो हमारा Power BI में डाटा विज़ुअलाइज़ेशन कोर्स उपलब्ध है।

ArcGIS आइकन पर क्लिक करके उसे Power BI कैनवास पर जोड़ें। दाएँ ओर विकल्पों में, आपको वे फ़ील्ड प्रकार दिखाई देंगे जिन्हें यह विज़ुअल सपोर्ट करता है। हम Location फ़ील्ड में neighborhood कॉलम जोड़ते हैं और latitude तथा longitude कॉलम को उनके संबंधित फ़ील्ड में रखते हैं। हम लॉस एंजेलिस में Airbnb लिस्टिंग के दामों को विज़ुअलाइज़ करना चाहते हैं, इसलिए हम price कॉलम को Size फ़ील्ड में जोड़ते हैं।

इससे निम्न परिणाम प्राप्त होता है:

हमारे डाटासेट की जानकारी के अलावा, हम चार्ट में एक अतिरिक्त इन्फ़ोग्राफ़िक कार्ड जोड़ते हैं। यह ArcGIS की एक सुविधा है और यह उन आइटमों के आधार पर डायनामिक रूप से बदलता है जिन्हें हम देख सकते हैं—इस मामले में, हम लॉस एंजेलिस पर ज़ूम किए हुए हैं। चूँकि हम प्रॉपर्टी डाटा से काम कर रहे हैं, हमने औसत घर के मूल्य को जोड़ा। इससे इस विज़ुअल में दिख रही Airbnb लिस्टिंग के सापेक्ष दामों का संदर्भ मिलता है।

वृत्तों के आकार के आधार पर, हम देख सकते हैं कि मालीबू में कुछ सबसे महंगी Airbnb लिस्टिंग हैं!

निष्कर्ष

भौगोलिक डाटा विश्लेषण गहन अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने का एक शक्तिशाली साधन है और यह हमारे डाटा में संदर्भ की एक अतिरिक्त परत जोड़ता है। इससे अनेक उद्योगों में संगठनों का निर्णय-निर्धारण बेहतर होता है। 

जैसा कि आपने इस पोस्ट में देखा, Power BI के साथ ArcGIS का उपयोग करने से भौगोलिक डाटा की तैयारी काफ़ी सरल हो जाती है और आप तेज़ी से डायनामिक विज़ुअलाइज़ेशन बना सकते हैं।