data analysis in hindi

Data Analysis in Hindi

What is Data Analysis in Hindi:- डेटा एनालिसिस शब्द का हिंदी में अर्थ होता है, डेटा का विश्लेषण करना अर्थात जांच या छान-बीन करना। Data Analysis किसी बहुत बड़े डेटा समूह में से उपयोगी जानकारीयों को खोजने की प्रक्रिया है। उपयोगी जानकारीयों को डाटा समूह से ढूंढने के लिए डाटा का inspecting (निरीक्षण), cleaning (सफाई), transforming (रूपांतरण) और modeling (प्रतिरूपण) किया जाता है।

विभिन्न प्रकार के Business Organizations में डाटा एनालिसिस की तकनीक का बहुत अधिक उपयोग किया जाता है क्योंकि Data Analysis की तकनीक की मदद से संगठन के अधिकारियों के लिए निर्णय लेना काफी आसान हो जाता है। किसी भी संगठन में उपलब्ध पिछले record का विश्लेषण करके संगठन से जुड़े फैसले लेना आसान एवं अधिक लाभप्रद होता है।

उदाहरण के लिए मान लीजिए कि अगर किसी संगठन में काम कर रहे 100 कर्मचारियों में से किसी एक को पदोन्नति प्रदान करना है तो इसके लिए उन सभी कर्मचारियों के पिछले 1 साल के Work History को देखकर एवं उनका विश्लेषण करके यह आसानी से पता लगाया जा सकता है की कौन सा कर्मचारी संगठन के हित में अधिक काम करता है।

Definition of Data Analysis in Hindi:- डेटा एनालिसिस किसी बहुत बड़े डेटा समूह का विश्लेषण करके उपयोगी जानकारीयों को खोजने की प्रक्रिया है। डेटा एनालिसिस का उपयोग करके जिन तथ्यों और आंकड़ों का पता चलता है उनका उपयोग करके सही और उचित निर्णय आसानी से लिया जा सकता है।

Application of Data Analysis in Hindi

Real Life Application of Data Analysis in Hindi:- वास्तविक जीवन में डेटा विश्लेषण का उपयोग निम्नलिखित छेत्रों में किया जाता है :-

  • Business organization:- व्यावसायिक संगठनों में बेहतर व्यावसायिक निर्णय लेने के लिए, मार्केट संबंधी अनुसंधान के लिए, उत्पाद संबंधी अनुसंधान के लिए, ग्राहकों के पसंद एवं नपसंद को समझने के लिए, विशेष समय या मौकों पर पैदा होने वाले मांग का पता लगाने के लिए, employees के प्रदर्शन के इतिहास को देखने के लिए इत्यादि कामों में डेटा एनालिसिस किया जाता है।
  • Security:- पुलिस तथा विभिन्न प्रकार के सरकारी संगठनों द्वारा डाटा एनालिसिस के तकनीक का उपयोग विभिन्न प्रकार के अपराधिक प्रवृत्ति के लोगों का पता लगाने एवं अपराधियों को ढूंढने के उद्देश्य से किया जाता है।
  • Transportation:- Data analytics का उपयोग करके परिवहन के छेत्र में क्रांति लाया जा सकता है। आजकल शहरों में ट्राफिक जाम की समस्या बहुत आम हो गई है। लोगों को ट्राफिक जाम के कारण अपना मूल्यवान समय सड़कों पर व्यर्थ ही गवाना पढ़ता है। इससे बचने के लिए डेटा एनालिटिक्स का उपयोग करके एक बेहतर यातायात प्रणाली का उपयोग किया जा सकता है।
  • Fraud and Risk Detection:- क्रेडिट कार्ड तथा ऋण देने वाले संगठन जैसे कि बैंक आदि अपने ग्राहकों द्वारा किए जाने वाले धोखाधड़ी से बचने के लिए डाटा एनालिसिस का उपयोग करते हैं। डाटा एनालिसिस का उपयोग करके यह बहुत आसानी से पता लगाया जा सकता है कि कौन से ग्राहक ऋण लेने के बाद डिफ़ॉल्ट कर सकता है और किस ग्राहक में इतना सामर्थ है कि वह ऋण को चुका देगा।
  • Cities Planning:- शहरों की बढ़ती आबादी के अनुसार आधुनिक ढंग से नए City प्लान करने के लिए भी डाटा एनालिसिस का उपयोग किया जाता है। इसके उपयोग से यातायात की सुविधा, ट्रांसपोर्ट और सुरक्षा संबंधी सुविधाओं को बेहतर तरीके से शहरों में लागू करने में सुविधा होती है।
  • Healthcare:- डाटा एनालिसिस ने हेल्थ केयर के क्षेत्र में क्रांति ला दी है। दवा बनाने वाली कम्पनियाँ एवं डॉक्टरों के लिए अपने मरीजों के स्वास्थ्य को ट्रैक करना काफी आसान हो गया है, जिससे के कारण मरीजों का ध्यान बेहतर तरीके से रखा जा रहा है तथा दवा बनाने वाले संगठन बेहतर दवाइयों का निर्माण कर पा रहे हैं।
  • Searching:- सर्च इंजन जैसे कि Google, Bing, Yahoo आदि उपयोगकर्ता द्वारा खोजे जा रहे जानकारियों के उत्तर में बेहतर से बेहतर वेबसाइटों को प्रदर्शित करने के लिए डाटा एनालिटिक्स की तकनीक का उपयोग करते हैं।
  • Digital advertisement:- डिजिटल एडवर्टाइजमेंट एवं मार्केटिंग के क्षेत्र में डाटा एनालिटिक्स कब बहुत अधिक उपयोग होता है। मार्केटिंग में विभिन्न प्रकार के ऐड कैंपेन के रिजल्ट को मॉनिटर करने के लिए डाटा एनालिटिक्स एक क्रांतिकारी टूल की तरफ मदद करता है।

इन सबके अलावा भी डाटा एनालिटिक्स के कुछ और व्यापारिक अनुप्रयोग हैं जैसे कि Airline Route Planning, Price Comparison, Gaming, Speech Recognition इत्यादि।

Types of Data Analysis in Hindi

Types of Data Analysis in Hindi :- डेटा एनालिसिस के कुछ प्रमुख Techniques और Methods निम्नलिखित रूप से है:-

  1. Descriptive Analysis (डीस्क्रिप्टिव एनालिसिस):- यह डाटा एनालिसिस का सबसे साधारण रूप है, जिसका उपयोग सबसे अधिक होता है। इसमें पिछले डाटा रिकॉर्ड को संक्षिप्त रूप में प्रस्तुत करता है, जिसके कारण डाटा को आसानी से समझा जा सकता है । साधारण शब्दो में कहे तो डीस्क्रिप्टिव एनालिसिस यह बताता है की डेटा में क्या हुआ है (what happened) ? आमतौर पर descriptive analysis का उपयोग Key Performance Indicators (KPI) निकलने के लिए किया जाता है। KPI की मदद से यह पता चलता है की किसी चुने हुए बेंचमार्क के आधार पर कोई व्यवसाय कैसा प्रदर्शन कर रहा है।
  2. Diagnostic Analysis (डायग्नोस्टिक एनालिसिस):- इसका उपयोग यह समझने के लिए किया जाता है की ऐसा क्यों हुआ? अर्थात “Why did it happen” . यहाँ से डेटा का विश्लेषण प्रारंभ होता है। यह डेटा के व्यवहार पैटर्न की पहचान करने में मदद करता है।
  3. Predictive Analysis (प्रिडिक्टिव एनालिसिस):- यह उपलब्ध डेटा के आधार पर यह बताने का प्रयास करता है की “क्या होने की संभावना है?” (what is likely to happen?) साधारण शब्दों में कहे तो इसमें पिछले डेटा के आधार पर भविष्य के परिणामों के बारे में भविष्यवाणियां की जाती है। यह समझना भी महत्वपूर्ण है कि इसके द्वारा किये गए भविष्यवाणियों की सटीकता और गुणवत्ता पूरी तरह से उपलब्ध डेटा पर निर्भर करती है।
  4. Prescriptive Analysis (प्रिस्क्रिप्टिव एनालिसिस):- यह काफी उपयोगी डेटा एनालिसिस तकनीक है लेकिन इसे करने के लिए काफी अच्छे quality के हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर की जरुरत होती है। इसकी मदद से यह पता लगाया जा सकता है की बर्तमान परिस्थितियों में किसी समस्या के समाधान के लिए संगठन को कौन सा निर्णय लेना चाहिए।

Advantages of Data Analysis in Hindi :- डेटा एनालिसिस के प्रमुख लाभ निम्नलिखित रूप से है :-

  • Improved Decision Making:- यह किसी भी संगठन से सम्बंधित बेहतर और कारगर फ़ैसले आसानी से लेने में मदद करता है। आंकड़ों एवं तथ्यों के आधार पर लिए गए निर्णयों के गलत होने की संभना बहुत कम होती है।
  • More Effective Marketing:- यह ग्राहक के रुझान को बेहतर तरीके से समझने में मदद करता है जिससे की कंपनियां बेहतर Ads Campaign बना के अपने ग्राहकों के सामने बेहतर तरीके से जानकारियों को प्रस्तुत कर सकते है।
  • Better Customer Service:- डेटा एनालिटिक्स का उपयोग करके ग्राहकों को उनकी आवश्यकताओं के अनुरूप सेवा प्रदान किया जा सकता है। यह उनके संतुष्टि के स्तर को बढ़ाता है, और संगठन के प्रति उनके रिश्तों में मजबूती प्रदान करता है।

Conclusion on Data Analysis in Hindi :- 21वीं शताब्दी के कंप्यूटर युग में डाटा की तुलना खनिज तेल अर्थात पेट्रोल से की जाती है। इसी तुलनात्मक कथन से आप यह अनुमान लगा सकते हैं कि आज के समय में डाटा कितना अधिक महत्वपूर्ण सामग्री बन गया है, लेकिन किसी भी डाटा को तब ही उपयोगी माना जाता है जब उस डेटा में छुपे हुए महत्वपूर्ण तथ्यों और आंकड़ों को ढूढ़कर निकला जाये। इन तथ्यों और आंकड़ों को Raw Data से ढूढ़ने के लिए डाटा का बेहतर तरीके से विश्लेषण एवं मूल्यांकन किया जाए जिसके लिए Data Analytics बहुत ही आवश्यक चरण है।

इस लेख में हमने डाटा एनालिसिस को सरल हिंदी भाषा में समझाने का प्रयास किया है, उम्मीद है कि Data Analytics in Hindi पर लिखा गया यह लेख आपको पसंद आया होगा। अगर आप डाटा एनालिसिस के इस लेख से संबंधित कोई सुझाव हमें देना चाहते हैं तो नीचे कमेंट बॉक्स में लिखकर जरूर बताएं जिससे कि हम अपने लेख में आवश्यक परिवर्तन करके इसे और अधिक उपयोगी बना सके।

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