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Data Science vs. Business Analysis. The data analyst serves as a gatekeeper for an organization's data so stakeholders can understand data and use it to make strategic business decisions. It is a technical role that requires an undergraduate degree or master's degree in analytics, computer modeling, science, or math.
Skilled data analysts are some of the most sought-after professionals in the world. Because the demand is so strong, and the supply of people who can truly do this job well is so limited, data analysts command huge salaries and excellent perks, even at the entry level
An advantage that a data analytics bachelor's degree has over most other degrees is that it will give you good job prospects without the need for a master's degree. With that being said, if you want to also get a master's degree in data analytics then that will also open you up to many more job opportunities.
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डेटा विश्लेषक क्षमता हर दिन कई लोगों के लिए बातचीत का विषय है। कुछ लोग मुझसे पूछते हैं, “मैंने केवल एक्सेल का उपयोग करने के बारे में जाना है और जब से मैंने शुरू किया है, तब से विश्लेषणात्मक चार्ट कैसे बनाया जाए। मेरी राय में, डेटा विश्लेषकों को सिर्फ व्यावसायिक डेटा का विश्लेषण करना प्रतीत होता है और मुझे नहीं पता कि मुझे अपने कौशल में सुधार कैसे करना है। "
ऐसा इसलिए है क्योंकि वह बड़े डेटा विश्लेषण के मूल्य को पूरी तरह से नहीं निकालता है। डेटा विश्लेषण का उपयोग प्राप्त आंकड़ों के माध्यम से उत्पादों, विपणन रणनीतियों और परिचालन रणनीतियों को अनुकूलित करने के लिए किया जाता है। अकेले व्यावसायिक ज्ञान पर्याप्त नहीं है, डेटा का विश्लेषण करने के लिए विभिन्न क्षमताओं में महारत हासिल करना अधिक महत्वपूर्ण है। वर्षों से एक डेटा विश्लेषक के रूप में मेरे अनुभव के आधार पर, मैंने दस कौशल को संक्षेप में प्रस्तुत किया है, जिन्हें एक वरिष्ठ डेटा विश्लेषक द्वारा महारत हासिल करने की आवश्यकता है और एक योग्यता है।
सांख्यिकी: बड़ी संख्या में कानून, नंबर रैंकिंग परीक्षण, प्रतिगमन, अनुमान
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन सॉफ़्टवेयर: एक्सेल, अजगर, अन्य पेशेवर सॉफ़्टवेयर
बिग डेटा प्रोसेसिंग फ्रेमवर्क: Hadoop, तूफान, स्पार्क
डेटाबेस: SQL, MySQL, DB
डेटा वेयरहाउस: एसएसआईएस, एसएसएएस
कृत्रिम होशियारी
मशीन लर्निंग
डेटा माइनिंग क्षमताएं: मतलाब, आर, पायथन
प्रोग्रामिंग भाषाएँ: जावा, पायथन
एक रिपोर्ट लिखो
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फेसबुक एक सोशल नेटवर्किंग साइट है, जिसका इस्तेमाल रिमोट मैसेज भेजने, फोटो और वीडियो अपलोड करने, दोस्तों को जोड़ने आदि के लिए किया जाता है। कई लोगों के फेसबुक अकाउंट हैं। लगभग 1 बिलियन से अधिक लोग इस एप्लिकेशन का उपयोग करते हैं। इस सामाजिक नेटवर्क का उपयोग केवल मनोरंजन या सामाजिककरण के लिए नहीं किया जाता है। आप इस सोशल मीडिया के माध्यम से व्यावसायिक अवसर भी प्राप्त कर सकते हैं।
एक विस्तृत और असीमित पहुंच के साथ आप उन्हें अपने व्यवसाय की पेशकश कर सकते हैं। आपके पास इस सामाजिक नेटवर्क के माध्यम से अपने उत्पाद को बढ़ावा देने का अवसर है। सोशल मीडिया के माध्यम से बेचे जाने वाले उत्पाद आमतौर पर अधिक आकर्षक लगते हैं। इसलिए यह सोशल मीडिया के जरिए बेचने का चलन बन गया है। व्यावहारिक होने के अलावा, समुदाय कुछ खरीदने में आसान और अधिक व्यावहारिक है।
सोशल मीडिया के उपयोग से होने वाली लागत सस्ती है। आप अपने व्यवसाय को जल्दी और मुफ्त में बढ़ावा दे सकते हैं। और बड़े व्यवसायों के लिए आप भुगतान किए गए विज्ञापन बना सकते हैं। विज्ञापन आपके पास मौजूद बजट के अनुसार हो सकते हैं। आप बस यह निर्धारित करते हैं कि आप कितना पैसा खर्च करना चाहते हैं।
फेसबुक कई तरह के होते हैं। नियमित रूप से फेसबुक और व्यवसाय फेसबुक हैं। फेसबुक का इस्तेमाल आम तौर पर संवाद करने के लिए किया जाता है, जिसमें स्टेटस अपडेट करना, फ्रेंड स्टेटस पसंद करना, मैसेज भेजना, दोस्तों को जोड़ना और बहुत कुछ शामिल है। नियमित फेसबुक के सीमित मित्र होते हैं। केवल 5000 मित्र ही मित्र बना सकते हैं। ताकि फेसबुक व्यापार करने के लिए उपयुक्त न हो।
बिजनेस फेसबुक के विपरीत, बिजनेस फेसबुक में दोस्तों की संख्या की कोई सीमा नहीं है। इसलिए आप ज्यादा से ज्यादा दोस्त बना सकते हैं। इसके अलावा, फेसबुक व्यवसाय के विभिन्न उपयोग भी हैं, जैसे, आप अपने व्यवसाय में केवल एक ही विज्ञापन प्रबंधक बना सकते हैं, जोड़ सकते हैं और प्रबंधित कर सकते हैं। अपने व्यवसाय को बढ़ावा देने के लिए एक प्रशंसक पृष्ठ बनाकर।
आमतौर पर एक प्रशंसक पृष्ठ का उपयोग करके, आपका व्यवसाय जनता की नज़र में अधिक पेशेवर होगा। हर कोई आपके प्रशंसक पृष्ठ का अनुसरण कर सकता है या उसे देख सकता है। आप अपने फैन पेज को लाइक और फॉलो करने के लिए दूसरों को भी आमंत्रित कर सकते हैं।
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डेटा साइंटिस्ट एक ऐसा पेशा है जो अब बिग डेटा के विकास के साथ-साथ विकसित हो रहा है। भले ही उनका एक नाम है जो लगभग डेटा विश्लेषक के समान है, वास्तव में इन दोनों व्यवसायों में एक दूसरे से मतभेद हैं। पूर्वोत्तर में उल्लेख किया है। दोनों के बीच अंतर्निहित अंतर है कि वे डेटा में क्या करते हैं। डेटा विश्लेषकों या डेटा विश्लेषकों को रुझानों की पहचान करने और उन्हें एक ग्राफिक रूप में विकसित करने के लिए बड़े डेटा का विश्लेषण करने का काम सौंपा जाता है जिसे प्रस्तुति में प्रदर्शित किया जाता है। निर्णय लेने में व्यावसायिक क्षेत्र की मदद करने के लिए यह उपयोगी है। जबकि डेटा साइंटिस्ट या डेटा साइंटिस्ट एक जटिल समस्या का समाधान खोजने के लिए विभिन्न तरीकों और एल्गोरिदम का उपयोग करके डेटा विश्लेषण प्रक्रिया करता है।
डेटा वैज्ञानिक प्रोटोटाइप, एल्गोरिदम, भविष्य कहनेवाला मॉडल और कस्टम विश्लेषण का उपयोग करके डेटा मॉडलिंग और उत्पादन के लिए नई प्रक्रियाओं का डिज़ाइन और निर्माण करेंगे। डेटा वैज्ञानिक एक ही समय में कई उपकरणों का उपयोग करके अपरिभाषित डेटा सेट का प्रबंधन कर सकते हैं और अपने स्वयं के स्वचालन प्रणाली और ढांचे का निर्माण कर सकते हैं। संक्षेप में, एक डेटा साइंटिस्ट डेटा का विश्लेषण, प्रक्रिया और मॉडल करेगा और फिर अन्य कंपनियों और संगठनों के लिए कार्य करने योग्य योजना बनाने के लिए परिणामों की व्याख्या करेगा। डेटा साइंस विशेषज्ञ और अल्लुवियम के संस्थापक ड्रू कॉनवे ने डेटा साइंटिस्ट के रूप में एक वेन आरेख बनाया, जिसमें किसी को गणित और सांख्यिकी, हैकिंग कौशल और महत्वपूर्ण विशेषज्ञता का ज्ञान है। इस बीच, डेटा विश्लेषण के लिए गणित और सांख्यिकी में विशेषज्ञता जैसे विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है। दोनों के लिए यह भी आवश्यक है कि वे संख्याओं के साथ निर्णय लेने के लिए आवश्यक उपकरण सीखें।
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फोर्ब्स पत्रिका में बर्नार्ड मार के लेखन से रिपोर्ट की गई कि बड़ी मात्रा में डेटा (बिग डेटा) का विश्लेषण और व्याख्या करने का कौशल रखने वाले चिकित्सकों की संख्या आज की उद्योग मांग (संस्करण 6 जुलाई 2015) के लिए पर्याप्त नहीं है। फिर उद्योग की जरूरतों के आधार पर यूडेसिटी के अनुसार इसके मामले के अध्ययन (Google, Amazon, और IBM) पर आधारित
उपलब्ध आंकड़ों के प्रबंधन में डेटा विश्लेषकों को अधिक सक्षम होना आवश्यक है। सबसे आम समाधानों में से एक है बड़े डेटा समाधान रणनीति का उपयोग करना।
तो, अपने प्रदर्शन को अधिकतम करने के लिए डेटा विश्लेषक के पास क्या क्षमताएँ होनी चाहिए?
सबसे पहले, जैसा कि नाम से पता चलता है, डेटा विश्लेषक के पास डेटा का विश्लेषण करने की क्षमता होनी चाहिए। इस क्षमता के साथ, एक समस्या को एक व्यवस्थित विधि द्वारा हल किया जा सकता है।
दूसरा, डेटा विश्लेषक के पास उस व्यवसाय की व्यापक जानकारी होनी चाहिए, जिसमें वे लगे हुए हैं। व्यवसाय की प्रगति का न्याय करने में सक्षम होने के कारण डेटा विश्लेषक के लिए एक प्लस है। इस क्षमता के साथ, डेटा विश्लेषक इनपुट प्रदान कर सकता है जो कंपनी की स्थितियों के अनुरूप है।
तीसरा, संचार कौशल अच्छा हो। इन तकनीकी विधियों के माध्यम से प्राप्त डेटा विश्लेषण के परिणाम केवल संबंधित पक्षों को प्रस्तुत किए जाने चाहिए।
चौथा, कंप्यूटर प्रोग्राम का उपयोग करने की क्षमता है, जैसे कि SQL प्रोग्रामिंग भाषा, Microsoft Excel, SharePoint और Microsoft Access।
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डेटा साइंटिस्ट एक ऐसा पेशा है जो अब बिग डेटा के विकास के साथ-साथ विकसित हो रहा है। भले ही उनका एक नाम है जो लगभग डेटा विश्लेषक के समान है, वास्तव में इन दोनों व्यवसायों में एक दूसरे से मतभेद हैं। पूर्वोत्तर में उल्लेख किया है। दोनों के बीच अंतर्निहित अंतर है कि वे डेटा में क्या करते हैं। डेटा विश्लेषकों या डेटा विश्लेषकों को रुझानों की पहचान करने और उन्हें एक ग्राफिक रूप में विकसित करने के लिए बड़े डेटा का विश्लेषण करने का काम सौंपा जाता है जिसे प्रस्तुति में प्रदर्शित किया जाता है। निर्णय लेने में व्यावसायिक क्षेत्र की मदद करने के लिए यह उपयोगी है। जबकि डेटा साइंटिस्ट या डेटा साइंटिस्ट एक जटिल समस्या का समाधान खोजने के लिए विभिन्न तरीकों और एल्गोरिदम का उपयोग करके डेटा विश्लेषण प्रक्रिया करता है।
डेटा वैज्ञानिक प्रोटोटाइप, एल्गोरिदम, भविष्य कहनेवाला मॉडल और कस्टम विश्लेषण का उपयोग करके डेटा मॉडलिंग और उत्पादन के लिए नई प्रक्रियाओं का डिज़ाइन और निर्माण करेंगे। डेटा वैज्ञानिक एक ही समय में कई उपकरणों का उपयोग करके अपरिभाषित डेटा सेट का प्रबंधन कर सकते हैं और अपने स्वयं के स्वचालन प्रणाली और ढांचे का निर्माण कर सकते हैं। संक्षेप में, एक डेटा साइंटिस्ट डेटा का विश्लेषण, प्रक्रिया और मॉडल करेगा और फिर अन्य कंपनियों और संगठनों के लिए कार्य करने योग्य योजना बनाने के लिए परिणामों की व्याख्या करेगा। डेटा साइंस विशेषज्ञ और अल्लुवियम के संस्थापक ड्रू कॉनवे ने डेटा साइंटिस्ट के रूप में एक वेन आरेख बनाया, जिसमें किसी को गणित और सांख्यिकी, हैकिंग कौशल और महत्वपूर्ण विशेषज्ञता का ज्ञान है। इस बीच, डेटा विश्लेषण के लिए गणित और सांख्यिकी में विशेषज्ञता जैसे विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है। दोनों के लिए यह भी आवश्यक है कि वे संख्याओं के साथ निर्णय लेने के लिए आवश्यक उपकरण सीखें।
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ऐसा इसलिए है क्योंकि वह बड़े डेटा विश्लेषण के मूल्य को पूरी तरह से नहीं निकालता है। डेटा विश्लेषण का उपयोग प्राप्त आंकड़ों के माध्यम से उत्पादों, विपणन रणनीतियों और परिचालन रणनीतियों को अनुकूलित करने के लिए किया जाता है। अकेले व्यावसायिक ज्ञान पर्याप्त नहीं है, डेटा का विश्लेषण करने के लिए विभिन्न क्षमताओं में महारत हासिल करना अधिक महत्वपूर्ण है। वर्षों से एक डेटा विश्लेषक के रूप में मेरे अनुभव के आधार पर, मैंने दस कौशल को संक्षेप में प्रस्तुत किया है, जिन्हें एक वरिष्ठ डेटा विश्लेषक द्वारा महारत हासिल करने की आवश्यकता है और एक योग्यता है।
सांख्यिकी: बड़ी संख्या में कानून, नंबर रैंकिंग परीक्षण, प्रतिगमन, अनुमान
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन सॉफ़्टवेयर: एक्सेल, अजगर, अन्य पेशेवर सॉफ़्टवेयर
बिग डेटा प्रोसेसिंग फ्रेमवर्क: Hadoop, तूफान, स्पार्क
डेटाबेस: SQL, MySQL, DB
डेटा वेयरहाउस: एसएसआईएस, एसएसएएस
कृत्रिम होशियारी
मशीन लर्निंग
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एक डेटा विश्लेषक वह होता है जो विशिष्ट विषयों के बारे में जानकारी लेकर अपनी कंपनियों को मूल्य बचाता है और फिर व्यापक रिपोर्टों में व्याख्या, प्रारंभिक रिपोर्ट और निष्कर्ष प्रस्तुत करता है। विशेषज्ञों के रूप में, डेटा विश्लेषकों को अक्सर प्रतिस्पर्धी विश्लेषण प्रदान करने और उद्योगों के भीतर रुझानों की पहचान करने के लिए अपने कौशल और उपकरणों का उपयोग करने के लिए कहा जाता है।
अब, देखते हैं कि उन्हें कौन से कार्य करने होंगे
- छिपे हुए अंतर्दृष्टि को इकट्ठा करें
डेटा से छिपी अंतर्दृष्टि को इकट्ठा किया जाता है और फिर व्यावसायिक आवश्यकताओं के विषय में विश्लेषण किया जाता है
- रिपोर्ट जनरेट करें
रिपोर्ट डेटा से उत्पन्न होती है और व्यापार में उच्च वृद्धि के लिए आगे की कार्रवाई से निपटने के लिए संबंधित टीमों और व्यक्तियों को दी जाती है
- मार्केट एनालिसिस करें
बाजार विश्लेषण प्रतियोगियों की ताकत और कमजोरियों को समझने के लिए किया जा सकता है
- व्यापार आवश्यकताओं में सुधार डेटा का विश्लेषण ग्राहकों की आवश्यकताओं और अनुभव के लिए व्यापार में सुधार की अनुमति देता है
यदि आप विभिन्न स्रोतों से डेटा एकत्र कर सकते हैं, डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं, छिपी हुई अंतर्दृष्टि इकट्ठा कर सकते हैं, और रिपोर्ट उत्पन्न कर सकते हैं, तो आप डेटा विश्लेषक बन सकते हैं!
आपको नीचे उल्लिखित अधिकांश टूल और भाषाओं से अच्छी तरह वाकिफ होना चाहिए:
• आर प्रोग्रामिंग
यह टूल सांख्यिकी और डेटा मॉडलिंग के लिए उपयोग किया जाने वाला प्रमुख एनालिटिक्स टूल है। संकलन और विभिन्न प्लेटफार्मों जैसे यूनिक्स, विंडोज और मैक ओएस पर चलता है। यह उपयोगकर्ता-आवश्यकताओं के अनुसार सभी पैकेजों को स्वचालित रूप से स्थापित करने के लिए उपकरण भी प्रदान करता है
• अजगर
पायथन एक ओपन-सोर्स, ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग भाषा है जो पढ़ने, लिखने और बनाए रखने में आसान है। यह विभिन्न मशीन लर्निंग और विज़ुअलाइज़ेशन लाइब्रेरी प्रदान करता है जैसे कि Scikit-learn, TensorFlow, MatPlotLib, Pandas, Keras, आदि। इसे SQL सर्वर, MongoDB डेटाबेस या JSON जैसे किसी भी प्लेटफ़ॉर्म पर इकट्ठा किया जा सकता है
• झांकी जनता
यह मुफ्त सॉफ्टवेयर है जो किसी भी डेटा स्रोत जैसे एक्सेल, कॉर्पोरेट डेटा वेयरहाउस आदि से जुड़ता है। यह तब वेब पर रियल-टाइम अपडेट के साथ विज़ुअलाइज़ेशन, मैप, डैशबोर्ड आदि बनाता है
• QlikView
यह उपकरण अंत-उपयोगकर्ताओं को शीघ्रता से वितरित परिणामों के साथ इन-मेमोरी डेटा प्रोसेसिंग प्रदान करता है। यह डेटा एसोसिएशन और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन भी प्रदान करता है जिसमें डेटा अपने मूल आकार के लगभग 10% तक संकुचित होता है
• एसएएस
डेटा हेरफेर और एनालिटिक्स के लिए एक प्रोग्रामिंग भाषा और वातावरण, यह उपकरण आसानी से सुलभ है और विभिन्न स्रोतों से डेटा का विश्लेषण कर सकता है
• माइक्रोसॉफ्ट एक्सेल
यह टूल डेटा एनालिटिक्स के लिए सबसे व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले टूल में से एक है। ज्यादातर ग्राहकों के आंतरिक डेटा के लिए उपयोग किया जाता है, यह उपकरण उन कार्यों को मारता है जो डेटा को पिवट टेबल के पूर्वावलोकन के साथ सारांशित करते हैं
• रैपिडमैन
एक शक्तिशाली, एकीकृत प्लेटफ़ॉर्म जो किसी भी डेटा स्रोत प्रकारों जैसे कि एक्सेस, एक्सेल, माइक्रोसॉफ्ट एसक्यूएल, तेरा डेटा, ओरेकल, साइनेज, आदि के साथ एकीकृत कर सकता है। इस टूल का इस्तेमाल ज्यादातर प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स के लिए किया जाता है, जैसे डेटा माइनिंग, टेक्स्ट एनालिटिक्स, ML
• पता है
Konstanz Information Miner (KNIME) एक ओपन-सोर्स डेटा एनालिटिक्स प्लेटफ़ॉर्म है, जो आपको डेटा का विश्लेषण और मॉडल करने की अनुमति देता है। दृश्य प्रोग्रामिंग के लाभ के साथ, KNIME अपनी मॉड्यूलर डेटा पाइपलाइन अवधारणा के माध्यम से रिपोर्टिंग और एकीकरण के लिए एक मंच प्रदान करता है
• ओपनरफाइन
GoogleRefine के रूप में भी जाना जाता है, यह डेटा सफाई सॉफ़्टवेयर आपको विश्लेषण के लिए डेटा को साफ करने में मदद करेगा। इसका उपयोग गंदे डेटा को साफ करने, डेटा के परिवर्तन और वेबसाइटों से डेटा पार्स करने के लिए किया जाता है
• अपाचे स्पार्क
सबसे बड़े बड़े पैमाने पर डेटा प्रोसेसिंग इंजन में से एक, यह टूल हडोप क्लस्टर्स में मेमोरी में 100 गुना तेज और डिस्क से 10 गुना तेजी से एप्लिकेशन निष्पादित करता है। यह उपकरण डेटा पाइपलाइन और मशीन लर्निंग मॉडल विकास के लिए भी लोकप्रिय है
डेटा विश्लेषक के रूप में आपको नीचे दी गई कुछ भूमिकाओं में एक विशेषज्ञ होना चाहिए:
1.Determine संगठनात्मक लक्ष्य:
डेटा विश्लेषक की पहली और सबसे महत्वपूर्ण भूमिका संगठन के लक्ष्य को निर्धारित करना है। इसके साथ काम करना शामिल है:
• आईटी टीमें
• प्रबंधन
• डेटा वैज्ञानिक
2. डाटा माइनिंग
डेटा माइनिंग कच्चे डेटा की संरचना और गणितीय और कम्प्यूटेशनल एल्गोरिदम के माध्यम से डेटा में विभिन्न पैटर्नों को बनाने या पहचानने की एक प्रक्रिया है। यह नई जानकारी उत्पन्न करने और विभिन्न अंतर्दृष्टि को अनलॉक करने में मदद करता है। डेटा विश्लेषकों को अक्सर डेटा प्राप्त करना या एकत्र करना होता है। कंपनी डेटाबेस से डेटा प्राप्त करना या किसी भी प्रकार का अनुसंधान करने के लिए इसे बाहरी स्रोतों से निकालना किसी भी डेटा विश्लेषक की प्रमुख भूमिकाओं में से एक है।
3. डेटा सफाई
डेटा क्लींजिंग समग्र डेटा तैयारी प्रक्रिया का पहला चरण है और यह गन्दे, कच्चे डेटा के विश्लेषण, पहचान और सुधार की प्रक्रिया है। रणनीतिक निर्णय लेने के लिए संगठनात्मक डेटा का विश्लेषण करते समय डेटा विश्लेषकों को पूरी तरह से डेटा सफाई प्रक्रिया के साथ शुरू करना चाहिए। अच्छा विश्लेषण स्वच्छ डेटा पर टिकी हुई है - यह उतना ही सरल है। सफाई में वह डेटा निकालना शामिल है जो आपके विश्लेषण को विकृत कर सकता है या आपके डेटा को एकल प्रारूप में मानकीकृत कर सकता है।
4. डेटा का विश्लेषण
कहने की जरूरत नहीं है, यह भूमिका किसी भी डेटा विश्लेषक के लिए जरूरी है। डेटा एनालिटिक्स एक विशिष्ट प्रश्न का उत्तर देने के लिए विशिष्ट के साथ डेटा से तथ्यों की खोज करने की कला है। यह प्रदान किए गए डेटा के प्रत्येक घटक की जांच करने के लिए विश्लेषणात्मक और तार्किक तर्क का उपयोग करके डेटा का मूल्यांकन करने की प्रक्रिया है। डेटा का विश्लेषण और व्याख्या करने के लिए एक सांख्यिकीय उपकरण का उपयोग करता है। विश्लेषण में उपयोग किए जाने वाले विभिन्न उपकरण और प्रोग्रामिंग भाषाएं हैं।
5. ट्रेंड और पैटर्न को इंगित करना
डेटा विश्लेषक का एक बड़ा समय जटिल डेटासेट में रुझान, सहसंबंध और पैटर्न खोजने पर खर्च किया जाता है। रुझान भी महत्वपूर्ण हैं। डेटा एनालिस्ट्स शॉर्ट-टर्म और लॉन्ग-टर्म दोनों ट्रेंड्स की तलाश करते हैं।
रुझान विश्लेषण आपको यह समझने में मदद करता है कि आपके व्यवसाय ने कैसा प्रदर्शन किया है और भविष्यवाणी करता है कि वर्तमान व्यावसायिक संचालन और अभ्यास आपको कहां ले जाएंगे। अच्छी तरह से किया, यह आपको इस बारे में विचार देगा कि आप अपने व्यवसाय को सही दिशा में ले जाने के लिए चीजों को कैसे बदल सकते हैं।
6. स्पष्ट विज़ुअलाइज़ेशन के साथ रिपोर्ट बनाना
रिपोर्टिंग डेटा में कच्चे डेटा का अनुवाद करती है। रिपोर्टिंग से कंपनियों को अपने ऑनलाइन कारोबार पर नज़र रखने में मदद मिलती है और जब डेटा अपेक्षित सीमा से बाहर हो जाता है तो सतर्क हो जाता है। अच्छी रिपोर्टिंग को अपने अंतिम उपयोगकर्ताओं से व्यवसाय के बारे में सवाल उठाने चाहिए।
डेटा के साथ एक आकर्षक कहानी बताने में सक्षम होने के नाते अपनी बात मनवाना और अपने दर्शकों को जोड़े रखना महत्वपूर्ण है। इस कारण से, जब आपके डेटा के प्रभाव की बात आती है, तो डेटा विज़ुअलाइज़ेशन पर मेक-या-ब्रेक प्रभाव पड़ सकता है। विश्लेषक अपने निष्कर्षों को स्पष्ट और संक्षिप्त रूप से प्रस्तुत करने के लिए आंख को पकड़ने, उच्च-गुणवत्ता वाले चार्ट और ग्राफ़ का उपयोग करते हैं।
7. डेटाबेस और डेटा सिस्टम को बनाए रखना
डेटा विश्लेषकों को यह सुनिश्चित करना है कि इलेक्ट्रॉनिक रूप से संग्रहीत डेटा का भंडारण, उपलब्धता और सुसंगतता एक संगठन की जरूरतों को पूरा करती है। डेटा विश्लेषक को इसका सर्वोत्तम उपयोग करने के लिए डेटा मॉडल, डेटाबेस डिज़ाइन विकास के बारे में तकनीकी विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है।
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डेटा विश्लेषकों को मास्टर करने के लिए 6 प्रमुख कौशल निम्नलिखित हैं।
1. एक्सेल
एक्सेल दैनिक कार्य में एक आम डेटा विश्लेषण उपकरण है। और इस टूल से शुरुआत करना आसान है। यह न केवल सरल दो-आयामी टेबल, जटिल नेस्टेड टेबल कर सकता है, बल्कि लाइन चार्ट, कॉलम चार्ट, बार चार्ट, एरिया चार्ट, पाई चार्ट, रडार चार्ट, कॉम्बो चार्ट, स्कैटर चार्ट आदि भी बना सकता है।
इसके अलावा, एक्सेल अधिक उन्नत सुविधाओं को लागू कर सकता है, जिसमें PivotTables (BI के बहुआयामी विश्लेषण मॉडल क्यूब के समान), और Vlookup जैसे जटिल कार्य शामिल हैं। यह आसानी से डेटा के हजारों-हजारों टुकड़ों को संसाधित कर सकता है।
2. एसक्यूएल
डेटा विश्लेषकों को सामान्य रूप से उपयोग किए जाने वाले डेटाबेस जैसे कि Oracle, SQL Server, DB2, MySQL और MongoDB से परिचित होना चाहिए। इसके अलावा, वे जानते हैं कि एसक्यूएल कैसे लिखना है, जिसमें विभिन्न सांख्यिकीय कार्य शामिल हैं, जैसे, समूह द्वारा, क्रम से, अलग-अलग, योग, गणना, औसत आदि।
SQL कथनों के कुशल उपयोग के अलावा, डेटा विश्लेषकों को डेटाबेस के भंडारण और पढ़ने की प्रक्रिया के बारे में भी जानना चाहिए। बड़े डेटा वॉल्यूम के साथ काम करते समय, प्रोग्राम को गति देने, नेटवर्क ट्रैफ़िक को कम करने और डेटाबेस की सुरक्षा में सुधार करने के तरीके खोजने के लिए बहुत महत्वपूर्ण है।
3. डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
डेटा विश्लेषण के परिणाम अंततः दूसरों को प्रस्तुत किए जाते हैं, और विज़ुअलाइज़ेशन कौशल भी डेटा विश्लेषकों के स्तर का एक उपाय है। हम यह सुनिश्चित करना चाहते हैं कि डेटा के लिए सही चार्ट प्रकार चुना जाए और परिणाम जल्दी और स्पष्ट रूप से प्रदर्शित हों।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल्स जैसे कि डी 3.जेएस, हाईचर्ट्स, झांकी और पावरबीआई सभी के अपने फायदे हैं। आपको कम से कम एक विज़ुअलाइज़ेशन टूल में कुशल होना चाहिए। इस बिंदु पर, यदि आप उपरोक्त कौशल में महारत हासिल करते हैं, तो आपको एक योग्य विश्लेषक माना जा सकता है। इस स्तर पर डेटा विश्लेषकों को डेटा को संसाधित करने, व्यावसायिक परिदृश्यों को समझने और बुनियादी समस्याओं का विश्लेषण करने और हल करने के लिए उपकरणों का उपयोग करने की आवश्यकता है। उसके बाद, यदि आप प्रौद्योगिकी में तल्लीन करना चाहते हैं और यहां तक कि डेटा वैज्ञानिकों की दिशा में विकसित करना चाहते हैं, तो आपको निम्नलिखित कौशल सीखना चाहिए।
4. सांख्यिकी
पहले आपको आंकड़ों को व्यवस्थित रूप से सीखना होगा। शुद्ध मशीन लर्निंग एल्गोरिदम की भविष्य कहनेवाला क्षमता और कार्यान्वयन पर जोर देती है, लेकिन आंकड़ों ने हमेशा व्याख्या पर जोर दिया है। आपको डेटा के पीछे के सिद्धांतों को समझने की आवश्यकता है। निम्नलिखित सांख्यिकीय विधियाँ आप सीख सकते हैं।
डेटा माइनिंग से संबंधित सांख्यिकीय तरीके: मल्टीवीरेट लॉजिस्टिक रिग्रेशन एनालिसिस, नॉनलाइनर रिग्रेशन एनालिसिस, डिस्क्रिमिनेंट एनालिसिस आदि।
5. प्रोग्रामिंग भाषा
कुछ प्रोग्रामिंग भाषाओं में दक्षता डेटा विश्लेषण के काम को अधिक लचीला बना सकती है। प्रोग्रामिंग भाषाएँ सभी प्रकार के डेटा के लिए उपयुक्त हैं। अधिकांश नए और अद्भुत डैशबोर्ड को कोड या ड्राइंग सॉफ़्टवेयर के साथ लागू किया जा सकता है।
6. एआई और मशीन लर्निंग
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस आज के सबसे हॉट टॉपिक्स में से एक है, जो लोगों को मशीन की इंटेलिजेंस देता है। बड़ी संख्या में ऐसे उपकरण हैं जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता को लागू करते हैं, जिसमें खोज और गणितीय अनुकूलन और तार्किक कटौती शामिल है। बायोनिक और संज्ञानात्मक मनोविज्ञान पर आधारित एल्गोरिदम, और संभाव्यता और अर्थशास्त्र पर आधारित एल्गोरिदम का भी पता लगाया जा रहा है।
और मशीन लर्निंग कृत्रिम बुद्धिमत्ता की एक शाखा है। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम एल्गोरिदम का एक वर्ग है जो स्वचालित रूप से डेटा से नियमों का विश्लेषण करता है और प्राप्त करता है और अज्ञात डेटा की भविष्यवाणी करने के लिए नियमों का उपयोग करता है। इसका उपयोग डेटा माइनिंग, कंप्यूटर विज़न, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, खोज इंजन, चिकित्सा निदान, प्रतिभूति बाज़ार विश्लेषण और अन्य क्षेत्रों में व्यापक रूप से किया गया है।
यदि आप एक अच्छे डेटा विश्लेषक बनना चाहते हैं, तो आपको उद्योग के रुझानों को समझने के लिए डेटा विज्ञान में सबसे आगे रहना होगा। आपको कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन सीखने की अवधारणाओं के बारे में पता होना चाहिए। भविष्य में, आप इन तकनीकों को अपने काम में नवीन रूप से पेश करने में सक्षम हो सकते हैं।
अंत में, कृपया अपने आप से फिर से पूछें: क्या आपको वास्तव में डेटा विश्लेषण पसंद है? बहुत सारे डेटा के साथ काम करते समय, क्या आप उबाऊ और नीरस या मजेदार और चुनौतीपूर्ण महसूस करते हैं? यदि आप लंबे समय तक डेटा विश्लेषक के रूप में काम करने का निर्णय लेते हैं, या आप सोच रहे हैं कि डेटा एनालिटिक्स में कैरियर के लिए संक्रमण कैसे किया जाए, तो आप ऊपर वर्णित कौशल में सुधार के साथ शुरू कर सकते हैं।
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यदि आप प्रौद्योगिकी में एक गहरी कवायद करना चाहते हैं, तो आप डेटा वैज्ञानिक की दिशा में अपना करियर विकसित करना जारी रख सकते हैं।
उन्नत सामग्री
1. लर्निंग स्टैटिस्टिक्स की प्रणाली
शुद्ध मशीन लर्निंग एल्गोरिदम की पूर्वानुमानात्मक शक्ति और कार्यान्वयन पर जोर देती है, लेकिन आंकड़ों ने हमेशा "व्याख्यात्मकता" पर जोर दिया है। उदाहरण के लिए, मैं देख सकता हूं कि दो शेयरों के बीच संबंध सहसंबद्ध है या नहीं। मान लीजिए कि एक सहसंबद्ध सहसंबद्ध स्टॉक नीचे चला जाता है, तो, डेटा के अनुसार, हम मान सकते हैं कि अन्य स्टॉक ऊपर जाएगा।
- डेटा माइनिंग (मल्टीवीरेट लॉजिस्टिक रिग्रेशन एनालिसिस, नॉनलाइनर रिग्रेशन एनालिसिस, डिस्क्रिमिनेंट एनालिसिस आदि) से संबंधित सांख्यिकीय तरीके।
- मात्रात्मक तरीके (समय अक्ष विश्लेषण, संभावना मॉडल, अनुकूलन)।
- निर्णय विश्लेषण (बहुउद्देश्यीय निर्णय विश्लेषण, निर्णय वृक्ष, प्रभाव आरेख, संवेदनशीलता विश्लेषण)।
- प्रतिस्पर्धात्मक लाभ (परियोजनाओं और सफलता की कहानियों के माध्यम से बुनियादी विश्लेषणात्मक अवधारणाओं को सीखना) का विश्लेषण स्थापित करें।
- डेटाबेस प्रविष्टि (डेटा मॉडल, डेटाबेस डिजाइन)।
- भविष्य कहनेवाला विश्लेषण (समय अक्ष विश्लेषण, प्रमुख घटक विश्लेषण, गैरपारंपरिक प्रतिगमन, सांख्यिकीय प्रक्रिया नियंत्रण)।
- डेटा प्रबंधन (ETL (एक्स्ट्रेक्ट, ट्रांसफॉर्म, लोड), डेटा गवर्नेंस, मैनेजमेंट रिस्पॉन्सिबिलिटी, मेटाडेटा)।
- अनुकूलन और सांख्यिकी (पूर्णांक प्रोग्रामिंग, nonlinear प्रोग्रामिंग, स्थानीय अन्वेषण, सुपर-प्रेरणा (सिम्युलेटेड एनीलिंग, आनुवंशिक एल्गोरिथम))।
- बिग डेटा विश्लेषण (असंरचित डेटा अवधारणाओं की सीख, मैप कम करने की तकनीक, बड़े डेटा विश्लेषण के तरीके)।
- डाटा माइनिंग (क्लस्टरिंग-के-मेथड, सेगमेंटेशन मेथड), एसोसिएशन रूल्स, फैक्टर एनालिसिस, सर्वाइवल टाइम एनालिसिस)।
- रिस्क एनालिसिस और ऑपरेशनल एनालिसिस का कंप्यूटर सिमुलेशन।
- सॉफ्टवेयर-स्तरीय विश्लेषण (संगठनात्मक स्तर पर विश्लेषणात्मक विषय, आईटी और व्यावसायिक उपयोगकर्ता, परिवर्तन प्रबंधन, डेटा विषय, प्रस्तुति और संचार।
2. एआई मशीन लर्निंग एल्गोरिथम को मास्टर करें और इसे पायथन / आर जैसे टूल के साथ मॉडल करें
क्या पारंपरिक बीआई विश्लेषण जवाब दे सकता है कि अतीत में क्या हुआ था, अब क्या हो रहा है, और भविष्य का क्या होगा? हमें एल्गोरिदम पर भरोसा करना चाहिए। जबकि स्व-सेवा बीआई जैसे कि झांकी और फाइनबीआई ने विश्लेषण मॉडल का अंतर्निहित हिस्सा बनाया है, विश्लेषक अधिक व्यापक और गहन अन्वेषण चाहते हैं जिसके लिए पायथन और आर जैसे डेटा खनन उपकरण की आवश्यकता होती है। इसके अलावा, बड़े डेटा सेटों के बीच छिपे हुए संबंध को प्राप्त नहीं किया जा सकता है। मैनुअल विश्लेषण या पारंपरिक उपकरणों के साथ। इस समय, एल्गोरिथ्म लागू किया गया है, और कोई और अधिक आश्चर्य नहीं होगा।
उनमें से, सांख्यिकीय विश्लेषण और उसके ऑपरेटिंग वातावरण, आर के लिए ओपन सोर्स प्रोग्रामिंग भाषा ने बहुत ध्यान आकर्षित किया है। आर की ताकत न केवल यह है कि इसमें एक समृद्ध सांख्यिकीय विश्लेषण पुस्तकालय शामिल है, बल्कि एक उच्च-गुणवत्ता वाला चार्ट पीढ़ी फ़ंक्शन भी है जो परिणामों की कल्पना करता है और सरल आदेशों के साथ चलाया जा सकता है। इसके अलावा, इसमें CRAN (व्यापक R संग्रह नेटवर्क) नामक एक पैकेज विस्तार तंत्र है, जिसका उपयोग फ़ंक्शन और डेटा सेट को आयात करने के लिए किया जा सकता है जो एक्सटेंशन पैकेज को आयात करके मानक स्थिति में समर्थित नहीं हैं। यद्यपि आर भाषा शक्तिशाली है, सीखने की अवस्था खड़ी है। व्यक्तिगत रूप से, मैं आपको पायथन के साथ शुरू करने की सलाह दूंगा, जिसमें सांख्यिकीय लाइब्रेरी, जैसे कि न्यूपी, साइपी, पायथन डेटा एनालिसिस लाइब्रेरी और मैटलपोटलिब का धन है।
डेटा प्रतिभा का अंतिम विकास डेटा रणनीति के चारों ओर घूमता है। उदाहरण के लिए, डेटा रणनीतिकार व्यावसायिक निर्णय लेने के लिए आईटी ज्ञान और अनुभव का उपयोग कर सकते हैं। डेटा वैज्ञानिक जटिल मॉडल और एल्गोरिदम विकसित करने के लिए आईटी प्रौद्योगिकी का उपयोग कर सकते हैं। विश्लेषणात्मक सलाहकार आपके उद्योग के अगले विस्फोट बिंदु पर ध्यान केंद्रित करने के लिए वास्तविक व्यावसायिक ज्ञान और विश्लेषणात्मक अनुभव को जोड़ सकते हैं।
इसलिए, आपके पास संचार, संगठन, प्रबंधन कौशल और व्यावसायिक सोच होनी चाहिए। यह एक निश्चित स्थिति तक सीमित नहीं है। आपको एक उच्च स्थिति में सोचने और कंपनी के लिए लाभ लेने की आवश्यकता है। साथ ही, हमें यह भी सोचना चाहिए कि कंपनी में भूमिका निभाने के लिए "डेटा एनालिसिस" कार्ड का उपयोग कैसे करना है और ऑपरेशन को चलाने के लिए डेटा का उपयोग करना चाहिए। यह सोचने वाली बात है।