उचित डेटा विश्लेषण कैसे करें

उचित डेटा विश्लेषण कच्चे डेटा से जानकारी का निर्माण है। डेटा विश्लेषण के लिए सार्थक जानकारी एकत्र करने, मापने, बदलने और बनाने के लिए कौशल की आवश्यकता होती है। जब तक इसे उचित तरीके से वितरित नहीं किया जा सकता है, तब तक स्वयं के डेटा का कोई अर्थ नहीं होगा। यह लेख कुछ सवाल स्थापित करेगा कि किसी भी डेटा विश्लेषक को विचार करना चाहिए।

क्या डेटा सार्थक है? डेटा विश्लेषण विश्लेषण शुरू करने के लिए सही डेटा एकत्र करने से शुरू होता है। डेटा को विश्लेषण के लक्ष्यों और उद्देश्यों से संबंधित होना चाहिए। यदि डेटा विश्लेषक को अर्थ प्रदान नहीं करता है, तो यह दर्शकों के लिए जानकारी में परिवर्तित नहीं किया जा सकता है। सुनिश्चित करें कि उपयोग में डेटा आवश्यक परिणाम प्रदान करेगा।

क्या डेटा औसत दर्जे का है? यह कहा जा सकता है कि सफलता का पहला कदम एक उद्देश्य को परिभाषित करना है। डेटा विश्लेषण के लिए उद्देश्य मापने योग्य तथ्यों की आवश्यकता होती है। ठोस मापन योग्य डेटा के बिना विश्लेषक यह देखने में सक्षम नहीं होगा कि क्या सफलता प्राप्त हो सकती है। सुनिश्चित करें कि डेटा को परिभाषित और परिमाणित किया जा सकता है। यहां तक कि व्यक्तिपरक अवलोकन कुछ हद तक औसत दर्जे का हो सकता है। इस कदम के लिए कुछ रचनात्मकता की आवश्यकता हो सकती है लेकिन यह डेटा विश्लेषण के लिए महत्वपूर्ण है।

क्या डेटा रूपांतरित करने योग्य है? सूचना युग के महत्वपूर्ण साधनों में डेटा विश्लेषक का धाराप्रवाह होना आवश्यक है। उचित उपकरण विश्लेषक को डेटा के माध्यम से जल्दी से निचोड़ने और वांछनीय परिणाम प्राप्त करने की अनुमति देगा। उचित डेटा विश्लेषण टूल में डेटाबेस प्रशासन, डेटा माइनिंग, ऑपरेशंस रिसर्च, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, मशीन लर्निंग, न्यूरल नेटवर्क और बहुत कुछ शामिल हैं। डेटा विश्लेषक को प्रत्येक क्षेत्र में एक विशेषज्ञ होने की आवश्यकता नहीं है, लेकिन एक अच्छी समझ है। उचित डेटा परिवर्तन विश्लेषक के दर्शकों के लिए सार्थक जानकारी को जन्म दे सकता है।

क्या डेटा फायदेमंद है? डेटा विश्लेषण में यह संभवतः सबसे महत्वपूर्ण सवाल है। जैसा कि मेरे पूर्व प्रबंधकों में से एक कहता था "क्या यह गंध परीक्षण पास करता है?" दूसरे शब्दों में, डेटा विश्लेषण अपने इच्छित दर्शकों के लिए एक सार्थक तरीके से प्रस्तुत कर रहा है। याद रखें कि डेटा केवल डेटा है जब तक यह जानकारी नहीं बन जाती। डेटा विश्लेषण की बार-बार जांच करें ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि इसकी बैठक वांछित उद्देश्य है।