ডেটা অ্যানালাইসিস কি? গবেষণা | প্রকার | পদ্ধতি | কৌশল

ডেটা অ্যানালাইসিস কি?

তথ্য বিশ্লেষণ ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য দরকারী তথ্য আবিষ্কারের জন্য ডেটা পরিষ্কার, রূপান্তর এবং মডেলিংয়ের প্রক্রিয়া হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়। ডেটা বিশ্লেষণের উদ্দেশ্য হল ডেটা থেকে দরকারী তথ্য বের করা এবং ডেটা বিশ্লেষণের ভিত্তিতে সিদ্ধান্ত নেওয়া।

ডেটা বিশ্লেষণের একটি সহজ উদাহরণ হল যখনই আমরা আমাদের দৈনন্দিন জীবনে কোন সিদ্ধান্ত নিই তখন শেষবার কি ঘটেছিল বা সেই বিশেষ সিদ্ধান্তটি বেছে নিয়ে কি হবে তা ভেবে। এটি আমাদের অতীত বা ভবিষ্যত বিশ্লেষণ করা এবং এর উপর ভিত্তি করে সিদ্ধান্ত নেওয়া ছাড়া আর কিছুই নয়। তার জন্য, আমরা আমাদের অতীতের স্মৃতি বা আমাদের ভবিষ্যতের স্বপ্ন সংগ্রহ করি। সুতরাং এটি তথ্য বিশ্লেষণ ছাড়া আর কিছুই নয়। এখন একই কাজ বিশ্লেষক ব্যবসার উদ্দেশ্যে করেন, তাকে বলা হয় ডেটা অ্যানালাইসিস।

এই টিউটোরিয়ালে, আপনি শিখবেন:

তথ্য বিশ্লেষণ কেন?

এমনকি আপনার জীবনে বাড়ার জন্য আপনার ব্যবসা বাড়ানোর জন্য, কখনও কখনও আপনাকে যা করতে হবে তা হল বিশ্লেষণ!

যদি আপনার ব্যবসা বাড়ছে না, তাহলে আপনাকে পিছনে ফিরে তাকিয়ে নিজের ভুল স্বীকার করতে হবে এবং সেই ভুলগুলোর পুনরাবৃত্তি না করে আবার একটি পরিকল্পনা করতে হবে। এবং এমনকি যদি আপনার ব্যবসা ক্রমবর্ধমান হয়, তাহলে আপনাকে ব্যবসাটি আরও বাড়ানোর জন্য অপেক্ষায় থাকতে হবে। আপনাকে যা করতে হবে তা হল আপনার ব্যবসার ডেটা এবং ব্যবসায়িক প্রক্রিয়া বিশ্লেষণ করা।

তথ্য বিশ্লেষণ সরঞ্জাম

তথ্য বিশ্লেষণ সরঞ্জাম



ডেটা বিশ্লেষণ সরঞ্জামগুলি ব্যবহারকারীদের ডেটা প্রক্রিয়া এবং পরিচালনা করতে সহজ করে তোলে, ডেটা সেটের মধ্যে সম্পর্ক এবং পারস্পরিক সম্পর্ক বিশ্লেষণ করে এবং এটি ব্যাখ্যার প্যাটার্ন এবং প্রবণতা সনাক্ত করতেও সহায়তা করে। এখানে একটি সম্পূর্ণ তালিকা সরঞ্জাম গবেষণায় তথ্য বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহৃত হয়।

ডেটা বিশ্লেষণের ধরন: কৌশল এবং পদ্ধতি

বেশ কয়েকটি আছে ডেটা বিশ্লেষণের ধরন ব্যবসা এবং প্রযুক্তির উপর ভিত্তি করে বিদ্যমান কৌশল। যাইহোক, প্রধান তথ্য বিশ্লেষণ পদ্ধতি হল:

  • পাঠ্য বিশ্লেষণ
  • পরিসংখ্যান সংক্রান্ত বিশ্লেষণ
  • ডায়াগনস্টিক বিশ্লেষণ
  • পূর্বাভাস বিশ্লেষণ
  • নির্দেশমূলক বিশ্লেষণ

পাঠ্য বিশ্লেষণ

পাঠ্য বিশ্লেষণকে ডেটা মাইনিংও বলা হয়। ডাটাবেস ব্যবহার করে বড় ডেটা সেটে একটি প্যাটার্ন আবিষ্কার করা ডেটা বিশ্লেষণের অন্যতম পদ্ধতি ডেটা মাইনিং টুলস । এটি কাঁচা তথ্যকে ব্যবসায়িক তথ্যে রূপান্তরিত করতে ব্যবহৃত হত। বিজনেস ইন্টেলিজেন্স টুলস বাজারে আছে যা কৌশলগত ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত নিতে ব্যবহৃত হয়। সামগ্রিকভাবে এটি ডেটা বের করার এবং পরীক্ষা করার এবং নিদর্শন প্রাপ্ত করার এবং অবশেষে ডেটার ব্যাখ্যা করার একটি উপায় সরবরাহ করে।

পরিসংখ্যান সংক্রান্ত বিশ্লেষণ

পরিসংখ্যান বিশ্লেষণ দেখায় 'কি হবে?' ড্যাশবোর্ড আকারে অতীতের তথ্য ব্যবহার করে। পরিসংখ্যান বিশ্লেষণের মধ্যে রয়েছে তথ্য সংগ্রহ, বিশ্লেষণ, ব্যাখ্যা, উপস্থাপনা এবং মডেলিং। এটি ডেটার একটি সেট বা ডেটার নমুনা বিশ্লেষণ করে। এই ধরণের বিশ্লেষণের দুটি বিভাগ রয়েছে - বর্ণনামূলক বিশ্লেষণ এবং অনুমানমূলক বিশ্লেষণ।

বর্ণনামূলক বিশ্লেষণ

সম্পূর্ণ ডেটা বা সংক্ষিপ্ত সংখ্যাসূচক ডেটার নমুনা বিশ্লেষণ করে। এটি ধারাবাহিক তথ্যের জন্য গড় এবং বিচ্যুতি দেখায় যেখানে শ্রেণীগত তথ্যের শতাংশ এবং ফ্রিকোয়েন্সি।

অনুমানমূলক বিশ্লেষণ

সম্পূর্ণ তথ্য থেকে নমুনা বিশ্লেষণ করে। এই ধরণের বিশ্লেষণে, আপনি বিভিন্ন নমুনা নির্বাচন করে একই তথ্য থেকে বিভিন্ন উপসংহার খুঁজে পেতে পারেন।

ডায়াগনস্টিক বিশ্লেষণ

ডায়াগনস্টিক বিশ্লেষণ দেখায় 'কেন এটা হয়েছে?' পরিসংখ্যান বিশ্লেষণে পাওয়া অন্তর্দৃষ্টি থেকে কারণ খুঁজে বের করে। এই বিশ্লেষণ ডেটার আচরণের ধরণগুলি সনাক্ত করতে দরকারী। যদি আপনার ব্যবসায়িক প্রক্রিয়ায় একটি নতুন সমস্যা আসে, তাহলে আপনি সেই সমস্যাটির অনুরূপ নিদর্শন খুঁজে পেতে এই বিশ্লেষণটি দেখতে পারেন। এবং নতুন সমস্যার জন্য অনুরূপ প্রেসক্রিপশন ব্যবহারের সম্ভাবনা থাকতে পারে।

পূর্বাভাস বিশ্লেষণ

পূর্বাভাস বিশ্লেষণ পূর্ববর্তী তথ্য ব্যবহার করে 'কি ঘটতে পারে' দেখায়। সবচেয়ে সহজ ডাটা বিশ্লেষণের উদাহরণ হল যদি গত বছর আমি আমার সঞ্চয়ের উপর ভিত্তি করে দুটি পোশাক কিনে থাকি এবং যদি এই বছর আমার বেতন দ্বিগুণ বৃদ্ধি পায় তবে আমি চারটি পোশাক কিনতে পারি। কিন্তু অবশ্যই এটি এরকম সহজ নয় কারণ আপনাকে অন্যান্য পরিস্থিতি সম্পর্কে ভাবতে হবে যেমন এই বছর কাপড়ের দাম বাড়ার সম্ভাবনা রয়েছে অথবা হয়তো পোশাকের পরিবর্তে আপনি একটি নতুন বাইক কিনতে চান, অথবা আপনাকে একটি বাড়ি কিনতে হবে!

সুতরাং এখানে, এই বিশ্লেষণ বর্তমান বা অতীতের তথ্যের উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যতের ফলাফল সম্পর্কে ভবিষ্যদ্বাণী করে। পূর্বাভাস একটি অনুমান মাত্র। এর সঠিকতা আপনার উপর কতটা বিস্তারিত তথ্য আছে এবং আপনি এটি কতটা খনন করেন তার উপর ভিত্তি করে।

নির্দেশমূলক বিশ্লেষণ

পূর্ববর্তী সমস্ত বিশ্লেষণ থেকে অন্তর্দৃষ্টিকে একত্রিত করে একটি বর্তমান সমস্যা বা সিদ্ধান্তে কোন পদক্ষেপ নেওয়া হবে তা নির্ধারণ করে। বেশিরভাগ ডেটা-চালিত সংস্থাগুলি প্রেসক্রিপটিভ বিশ্লেষণ ব্যবহার করছে কারণ ভবিষ্যদ্বাণীমূলক এবং বর্ণনামূলক বিশ্লেষণ ডেটা কর্মক্ষমতা উন্নত করতে যথেষ্ট নয়। বর্তমান পরিস্থিতি এবং সমস্যার উপর ভিত্তি করে, তারা তথ্য বিশ্লেষণ করে এবং সিদ্ধান্ত নেয়।

তথ্য বিশ্লেষণ প্রক্রিয়া

দ্য তথ্য বিশ্লেষণ প্রক্রিয়া একটি সঠিক অ্যাপ্লিকেশন বা টুল ব্যবহার করে তথ্য সংগ্রহ করা ছাড়া আর কিছুই নয় যা আপনাকে ডেটা অন্বেষণ করতে এবং এর মধ্যে একটি প্যাটার্ন খুঁজে পেতে দেয়। সেই তথ্য এবং তথ্যের উপর ভিত্তি করে, আপনি সিদ্ধান্ত নিতে পারেন, অথবা আপনি চূড়ান্ত সিদ্ধান্ত নিতে পারেন।

ডেটা বিশ্লেষণ নিম্নলিখিত পর্যায় নিয়ে গঠিত:

  • তথ্য প্রয়োজনীয়তা সংগ্রহ
  • তথ্য সংগ্রহ
  • ডেটা ক্লিনিং
  • তথ্য বিশ্লেষণ
  • উপাত্ত ব্যাখ্যা করা
  • ডেটা ভিজুয়ালাইজেশন

তথ্য প্রয়োজনীয়তা সংগ্রহ

প্রথমত, আপনাকে ভাবতে হবে কেন আপনি এই ডেটা বিশ্লেষণ করতে চান? তথ্য বিশ্লেষণ করার উদ্দেশ্য বা লক্ষ্য খুঁজে বের করার জন্য আপনাকে যা করতে হবে। আপনি কোন ধরনের ডেটা বিশ্লেষণ করতে চান তা সিদ্ধান্ত নিতে হবে! এই পর্যায়ে, আপনাকে সিদ্ধান্ত নিতে হবে কী বিশ্লেষণ করতে হবে এবং কীভাবে এটি পরিমাপ করতে হবে, আপনাকে বুঝতে হবে কেন আপনি তদন্ত করছেন এবং এই বিশ্লেষণটি করার জন্য আপনাকে কোন ব্যবস্থা ব্যবহার করতে হবে।

তথ্য সংগ্রহ

প্রয়োজনীয়তা সংগ্রহের পরে, আপনি কোন জিনিসগুলি পরিমাপ করতে হবে এবং আপনার ফলাফলগুলি কী হওয়া উচিত সে সম্পর্কে আপনি একটি পরিষ্কার ধারণা পাবেন। এখন প্রয়োজনীয়তার উপর ভিত্তি করে আপনার ডেটা সংগ্রহ করার সময়। একবার আপনি আপনার ডেটা সংগ্রহ করলে, মনে রাখবেন যে সংগৃহীত ডেটা বিশ্লেষণের জন্য প্রক্রিয়াজাত বা সংগঠিত হতে হবে। যেহেতু আপনি বিভিন্ন উৎস থেকে তথ্য সংগ্রহ করেছেন, আপনাকে অবশ্যই একটি সংগ্রহের তারিখ এবং তথ্যের উৎস সহ একটি লগ রাখতে হবে।

ডেটা ক্লিনিং

এখন যা কিছু তথ্য সংগৃহীত হয় তা আপনার বিশ্লেষণের লক্ষ্যে কার্যকর বা অপ্রাসঙ্গিক নাও হতে পারে, তাই এটি পরিষ্কার করা উচিত। যে তথ্য সংগ্রহ করা হয় তাতে ডুপ্লিকেট রেকর্ড, সাদা স্থান বা ত্রুটি থাকতে পারে। ডেটা পরিষ্কার এবং ত্রুটি মুক্ত হওয়া উচিত। এই পর্যায়টি বিশ্লেষণের আগে করতে হবে কারণ ডেটা পরিষ্কারের উপর ভিত্তি করে, বিশ্লেষণের আপনার আউটপুট আপনার প্রত্যাশিত ফলাফলের কাছাকাছি হবে।

তথ্য বিশ্লেষণ

একবার তথ্য সংগ্রহ করা, পরিষ্কার করা এবং প্রক্রিয়া করা হলে, এটি বিশ্লেষণের জন্য প্রস্তুত। আপনি ডেটা ম্যানিপুলেট করার সময়, আপনার কাছে আপনার প্রয়োজনীয় সঠিক তথ্য থাকতে পারে, অথবা আপনার আরও ডেটা সংগ্রহ করার প্রয়োজন হতে পারে। এই পর্যায়ে, আপনি ব্যবহার করতে পারেন তথ্য বিশ্লেষণ সরঞ্জাম এবং সফ্টওয়্যার যা আপনাকে প্রয়োজনীয়তার উপর ভিত্তি করে সিদ্ধান্তগুলি বুঝতে, ব্যাখ্যা করতে এবং সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করবে।

উপাত্ত ব্যাখ্যা করা

আপনার ডেটা বিশ্লেষণ করার পরে, অবশেষে আপনার ফলাফলগুলি ব্যাখ্যা করার সময় এসেছে। আপনি আপনার ডেটা বিশ্লেষণ প্রকাশ বা যোগাযোগের উপায় বেছে নিতে পারেন হয় আপনি কেবল শব্দে ব্যবহার করতে পারেন অথবা হয়তো একটি টেবিল বা চার্ট। তারপরে আপনার ডেটা বিশ্লেষণ প্রক্রিয়ার ফলাফলগুলি ব্যবহার করে আপনার সেরা কর্মের সিদ্ধান্ত নিন।

ডেটা ভিজুয়ালাইজেশন

আপনার দৈনন্দিন জীবনে ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন খুবই সাধারণ; তারা প্রায়ই চার্ট এবং গ্রাফ আকারে উপস্থিত হয়। অন্য কথায়, ডেটা গ্রাফিক্যালভাবে দেখানো হয়েছে যাতে মানুষের মস্তিষ্কের জন্য এটি বুঝতে এবং প্রক্রিয়া করা সহজ হবে। ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন প্রায়ই অজানা তথ্য এবং প্রবণতা আবিষ্কার করতে ব্যবহৃত হয়। সম্পর্ক পর্যবেক্ষণ এবং ডেটাসেটের তুলনা করে, আপনি অর্থপূর্ণ তথ্য খুঁজে বের করার একটি উপায় খুঁজে পেতে পারেন।

সারসংক্ষেপ:

  • ডেটা বিশ্লেষণ মানে ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য দরকারী তথ্য আবিষ্কারের জন্য ডেটা পরিষ্কার, রূপান্তর এবং মডেলিংয়ের প্রক্রিয়া
  • ডেটা বিশ্লেষণের প্রকারগুলি হল পাঠ্য, পরিসংখ্যান, ডায়াগনস্টিক, ভবিষ্যদ্বাণীমূলক, নির্দেশমূলক বিশ্লেষণ
  • ডেটা বিশ্লেষণে রয়েছে ডেটা রিকোয়ারমেন্ট গার্ডিং, ডেটা কালেকশন, ডেটা ক্লিনিং, ডেটা অ্যানালাইসিস, ডেটা ইন্টারপ্রিটেশন, ডেটা ভিজুয়ালাইজেশন