data analytics meaning in hindi
Understanding Data Analytics: Meaning in Hindi
data analytics meaning in hindi
डेटा एनालिटिक्स (Data Analytics) का मतलब है डेटा का विश्लेषण करना ताकि उससे महत्वपूर्ण जानकारी और अंतर्दृष्टि प्राप्त की जा सके। यह एक प्रक्रिया है जिसमें विभिन्न तकनीकों और उपकरणों का उपयोग करके डेटा को इकट्ठा, साफ और व्यवस्थित किया जाता है, जिससे उपयोगकर्ताओं को निर्णय लेने में मदद मिल सके। डेटा एनालिटिक्स का उपयोग विभिन्न क्षेत्रों में किया जाता है, जैसे व्यापार, स्वास्थ्य, शिक्षा और खेल, ताकि पैटर्न, प्रवृत्तियों और अनियमितताओं की पहचान की जा सके और भविष्य के लिए रणनीतियाँ बनाई जा सकें। इस प्रक्रिया में सांख्यिकी, मशीन लर्निंग और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन जैसी तकनीकों का इस्तेमाल किया जाता है।
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1 - डेटा एनालिटिक्स की परिभाषा: डेटा एनालिटिक्स ऐसे उपकरण, तकनीक और प्रक्रियाओं का समूह है जो डेटा को संकलित, व्यवस्थित और विश्लेषित करने में मदद करता है।
2) डेटा संग्रह: डेटा एनालिटिक्स की प्रक्रिया में सबसे पहला चरण डेटा का संग्रह करना है, जिसमें विभिन्न स्रोतों से डेटा जुटाया जाता है।
3) डेटा क्लीनिंग: एक बार डेटा संग्रहित करने के बाद, उसे साफ करना आवश्यक है ताकि किसी भी प्रकार की गलती या अपूर्णता को हटाया जा सके।
4) डेटा प्रोसेसिंग: डेटा क्लीनिंग के बाद, डेटा को फॉर्मेट करना और प्रोसेस करना होता है ताकि वह विश्लेषण के लिए तैयार हो सके।
5) विश्लेषणात्मक उपकरण: डेटा एनालिटिक्स में विभिन्न उपकरणों का इस्तेमाल होता है, जैसे Excel, Python, R, Tableau आदि।
6) विज़ुअलाइज़ेशन: डेटा को बेहतर ढंग से समझाने के लिए उसे ग्राफ, चार्ट और अन्य विज़ुअलाइजेशन तरीकों का उपयोग करके प्रस्तुत किया जाता है।
7) बिग डेटा: डेटा एनालिटिक्स में ‘बिग डेटा’ का महत्व है, जो बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करता है। यह पैटर्न पहचानने और भविष्यवाणियां करने में मदद करता है।
8) डेटा मॉडलिंग: यह प्रक्रिया डेटा के विभिन्न पहलुओं का एक मॉडल तैयार करने में मदद करती है ताकि अधिक गहन विश्लेषण संभव हो सके।
9) प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स: यह तकनीक पूर्वानुमान लगाने में सहायक होती है, जैसे ग्राहक व्यवहार या बाजार के रुझानों की पूर्वकल्पना करना।
10) डेसिजन मेकिंग: डेटा एनालिटिक्स का मुख्य उद्देश्य सूचनाओं के आधार पर निर्णय लेने में सहायता प्रदान करना है।
11) समीक्षा और सुधार: डेटा एनालिटिक्स के परिणामों का उपयोग पिछले कार्यों की समीक्षा करने और उन्हें सुधारने में भी किया जा सकता है।
12) ओरियंटेड अप्रोच: डेटा एनालिटिक्स एक ओरियंटेड अप्रोच को विकसित करने में सहायक होता है, जिससे व्यवसाय और संगठन अपने लक्ष्यों के प्रति अधिक केंद्रित हो सकते हैं।
13) इंडस्ट्रीज का उपयोग: विभिन्न उद्योगों जैसे वित्त, स्वास्थ्य सेवा, मार्केटिंग आदि में डेटा एनालिटिक्स का उपयोग हो रहा है।
14) कैरियर अवसर: डेटा एनालिटिक्स में करियर के लिए उच्च मांग है, जिसमें डेटा एनालिस्ट, डेटा साइंटिस्ट, बिजनेस एनालिस्ट आदि की भूमिकाएं शामिल हैं।
15) समय के साथ संदर्भ: डेटा एनालिटिक्स को समय के संदर्भ में रखना आवश्यक है, ताकि हम बदलते हुए रुझानों और तकनीकों के अनुसार अपने ज्ञान को अपडेट कर सकें।
इन बिंदुओं के माध्यम से, छात्र डेटा एनालिटिक्स की प्रक्रिया और इसके महत्व को समझ सकते हैं, और इसे अपने भविष्य के करियर के लिए एक मूल्यवान कौशल के रूप में अपनाने के लिए प्रेरित हो सकते हैं।
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