डेटा विज्ञान व्यवसाय के लिए सार्थक अंतर्दृष्टि निकालने के लिए डेटा का अध्ययन है। यह एक बहु-विषयक दृष्टिकोण है जो बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करने के लिए गणित, सांख्यिकी, कृत्रिम बुद्धिमत्ता और कंप्यूटर इंजीनियरिंग के क्षेत्रों के सिद्धांतों और प्रथाओं को जोड़ता है। यह विश्लेषण डेटा वैज्ञानिकों को यह पूछने और उत्तर देने में मदद करता है कि क्या हुआ, क्यों हुआ, क्या होगा और परिणामों के साथ क्या किया जा सकता है।
डेटा विज्ञान क्यों महत्वपूर्ण है?
डाटा विज्ञान महत्वपूर्ण है क्योंकि यह डेटा से अर्थ उत्पन्न करने के लिए उपकरण, विधियों और प्रौद्योगिकी को जोड़ता है। आधुनिक संगठनों में डेटा की भरमार है; ऐसे उपकरणों का प्रसार हो रहा है जो स्वचालित रूप से जानकारी एकत्र और संग्रहीत कर सकते हैं। ऑनलाइन सिस्टम और भुगतान पोर्टल ई-कॉमर्स, चिकित्सा, वित्त और मानव जीवन के हर दूसरे पहलू के क्षेत्र में अधिक डेटा एकत्र करते हैं। हमारे पास टेक्स्ट, ऑडियो, वीडियो और छवि डेटा बड़ी मात्रा में उपलब्ध है।
डेटा विज्ञान का इतिहास
हालाँकि डेटा साइंस शब्द नया नहीं है, लेकिन समय के साथ इसके अर्थ और अर्थ बदल गए हैं। यह शब्द पहली बार 60 के दशक में सांख्यिकी के वैकल्पिक नाम के रूप में सामने आया। 90 के दशक के उत्तरार्ध में, कंप्यूटर विज्ञान पेशेवरों ने इस शब्द को औपचारिक रूप दिया। डेटा विज्ञान के लिए एक प्रस्तावित परिभाषा में इसे तीन पहलुओं के साथ एक अलग क्षेत्र के रूप में देखा गया: डेटा डिज़ाइन, संग्रह और विश्लेषण। शिक्षा क्षेत्र के बाहर इस शब्द का प्रयोग होने में अभी भी एक दशक और लग गया।
डेटा विज्ञान का भविष्य
कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग नवाचारों ने डेटा प्रोसेसिंग को तेज़ और अधिक कुशल बना दिया है। उद्योग की मांग ने डेटा विज्ञान के क्षेत्र में पाठ्यक्रमों, डिग्री और नौकरी की स्थिति का एक पारिस्थितिकी तंत्र बनाया है। आवश्यक क्रॉस-फ़ंक्शनल कौशल और विशेषज्ञता के कारण, डेटा विज्ञान आने वाले दशकों में मजबूत अनुमानित वृद्धि दर्शाता है।
डेटा विज्ञान का उपयोग किस लिए किया जाता है?
डाटा विज्ञान का उपयोग चार मुख्य तरीकों से डेटा का अध्ययन करने के लिए किया जाता है:
- वर्णनात्मक विश्लेषण
वर्णनात्मक विश्लेषण डेटा वातावरण में क्या हुआ या क्या हो रहा है, इसकी जानकारी प्राप्त करने के लिए डेटा की जांच करता है। इसकी विशेषता डेटा विज़ुअलाइज़ेशन जैसे पाई चार्ट, बार चार्ट, लाइन ग्राफ़, टेबल या जेनरेटेड नैरेटिव हैं। उदाहरण के लिए, एक उड़ान बुकिंग सेवा प्रत्येक दिन बुक किए गए टिकटों की संख्या जैसे डेटा को रिकॉर्ड कर सकती है। वर्णनात्मक विश्लेषण से इस सेवा के लिए बुकिंग में बढ़ोतरी, बुकिंग में गिरावट और उच्च प्रदर्शन वाले महीनों का पता चलेगा। - नैदानिक विश्लेषण
डायग्नोस्टिक विश्लेषण यह समझने के लिए गहनता से या विस्तृत डेटा परीक्षण है कि कुछ क्यों हुआ। इसकी विशेषता ड्रिल-डाउन, डेटा डिस्कवरी, डेटा माइनिंग और सहसंबंध जैसी तकनीकें हैं। इनमें से प्रत्येक तकनीक में अद्वितीय पैटर्न खोजने के लिए दिए गए डेटा सेट पर एकाधिक डेटा संचालन और परिवर्तन किए जा सकते हैं। उदाहरण के लिए, बुकिंग स्पाइक को बेहतर ढंग से समझने के लिए उड़ान सेवा विशेष रूप से उच्च प्रदर्शन वाले महीने में ड्रिल-डाउन कर सकती है। इससे यह पता चल सकता है कि कई ग्राहक मासिक खेल आयोजन में भाग लेने के लिए किसी विशेष शहर में जाते हैं। - पूर्वानुमानित विश्लेषण
भविष्य कहनेवाला विश्लेषण भविष्य में घटित होने वाले डेटा पैटर्न के बारे में सटीक पूर्वानुमान लगाने के लिए ऐतिहासिक डेटा का उपयोग करता है। इसकी विशेषता मशीन लर्निंग, पूर्वानुमान, पैटर्न मिलान और पूर्वानुमानित मॉडलिंग जैसी तकनीकें हैं। इनमें से प्रत्येक तकनीक में, कंप्यूटर को डेटा में इंजीनियर कारणता कनेक्शन को उलटने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है। उदाहरण के लिए, उड़ान सेवा टीम प्रत्येक वर्ष की शुरुआत में आने वाले वर्ष के लिए उड़ान बुकिंग पैटर्न की भविष्यवाणी करने के लिए डेटा विज्ञान का उपयोग कर सकती है।
व्यवसाय के लिए डेटा विज्ञान के क्या लाभ हैं?
डेटा विज्ञान कंपनियों के संचालन के तरीके में क्रांतिकारी बदलाव ला रहा है। कई व्यवसायों को, आकार की परवाह किए बिना, विकास को बढ़ावा देने और प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त बनाए रखने के लिए एक मजबूत डेटा विज्ञान रणनीति की आवश्यकता होती है। कुछ प्रमुख लाभों में शामिल हैं:
- अज्ञात परिवर्तनकारी पैटर्न की खोज करें
डेटा विज्ञान व्यवसायों को नए पैटर्न और रिश्तों को उजागर करने की अनुमति देता है जिनमें संगठन को बदलने की क्षमता होती है। यह लाभ मार्जिन पर अधिकतम प्रभाव के लिए संसाधन प्रबंधन में कम लागत वाले बदलावों को प्रकट कर सकता है। उदाहरण के लिए, एक ई-कॉमर्स कंपनी यह पता लगाने के लिए डेटा विज्ञान का उपयोग करती है कि व्यावसायिक घंटों के बाद बहुत अधिक ग्राहक प्रश्न उत्पन्न हो रहे हैं। जांच से पता चला है कि अगर ग्राहकों को अगले कारोबारी दिन उत्तर के बजाय त्वरित प्रतिक्रिया मिलती है तो खरीदारी करने की संभावना अधिक होती है। 24/7 ग्राहक सेवा लागू करने से, व्यवसाय का राजस्व 30% बढ़ जाता है। - नए उत्पादों और समाधानों का आविष्कार करें
डाटा विज्ञान उन कमियों और समस्याओं को उजागर कर सकता है जिन पर अन्यथा किसी का ध्यान नहीं जाता। खरीद निर्णयों, ग्राहकों की प्रतिक्रिया और व्यावसायिक प्रक्रियाओं के बारे में बेहतर जानकारी आंतरिक संचालन और बाहरी समाधानों में नवीनता ला सकती है। उदाहरण के लिए, एक ऑनलाइन भुगतान समाधान सोशल मीडिया पर कंपनी के बारे में ग्राहकों की टिप्पणियों को एकत्र करने और उनका विश्लेषण करने के लिए डेटा विज्ञान का उपयोग करता है। विश्लेषण से पता चलता है कि ग्राहक चरम खरीद अवधि के दौरान पासवर्ड भूल जाते हैं और वर्तमान पासवर्ड पुनर्प्राप्ति प्रणाली से नाखुश हैं। कंपनी बेहतर समाधान खोज सकती है और ग्राहक संतुष्टि में उल्लेखनीय वृद्धि देख सकती है।
डेटा विज्ञान तकनीकें क्या हैं?
डाटा विज्ञान पेशेवर डेटा विज्ञान प्रक्रिया का पालन करने के लिए कंप्यूटिंग सिस्टम का उपयोग करते हैं। डेटा वैज्ञानिकों द्वारा उपयोग की जाने वाली शीर्ष तकनीकें हैं:
वर्गीकरण
वर्गीकरण डेटा को विशिष्ट समूहों या श्रेणियों में क्रमबद्ध करना है।
- कंप्यूटर को डेटा को पहचानने और क्रमबद्ध करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है।
- ज्ञात डेटा सेट का उपयोग कंप्यूटर में निर्णय एल्गोरिदम बनाने के लिए किया जाता है
- जो डेटा को तुरंत संसाधित और वर्गीकृत करता है।
उत्पादों को लोकप्रिय या गैर-लोकप्रिय के रूप में क्रमबद्ध करें·
- बीमा आवेदनों को उच्च जोखिम या कम जोखिम के रूप में क्रमबद्ध करें·
- सोशल मीडिया टिप्पणियों को सकारात्मक, नकारात्मक या तटस्थ में क्रमबद्ध करें।
- डेटा विज्ञान पेशेवर डेटा विज्ञान प्रक्रिया का पालन करने के लिए कंप्यूटिंग सिस्टम का उपयोग करते हैं।
वापसी
प्रतिगमन दो असंबद्ध प्रतीत होने वाले डेटा बिंदुओं के बीच संबंध खोजने की विधि है।
- कनेक्शन को आमतौर पर गणितीय सूत्र के आधार पर तैयार किया जाता है
- ग्राफ़ या वक्र के रूप में दर्शाया जाता है। जब एक डेटा बिंदु का मूल्य ज्ञात होता है
- दूसरे डेटा बिंदु की भविष्यवाणी करने के लिए प्रतिगमन का उपयोग किया जाता है।
वायु-जनित रोगों के फैलने की दर
ग्राहकों की संतुष्टि और कर्मचारियों की संख्या के बीच संबंध
- किसी विशेष स्थान पर आग लगने के कारण अग्निशमन केंद्रों की संख्या और चोटों की संख्या के बीच संबंध।
क्लस्टरिंग - क्लस्टरिंग पैटर्न और विसंगतियों को देखने के लिए निकट से संबंधित डेटा को एक साथ समूहीकृत करने की विधि है।
- क्लस्टरिंग सॉर्टिंग से अलग है क्योंकि डेटा को निश्चित श्रेणियों में सटीक रूप से वर्गीकृत नहीं किया जा सकता है।
- बेहतर ग्राहक सेवा के लिए समान खरीदारी व्यवहार वाले ग्राहकों का समूह बनाएं।·
- दैनिक उपयोग पैटर्न की पहचान करने और नेटवर्क हमले की तेजी से पहचान करने के लिए समूह नेटवर्क ट्रैफ़िक।
डेटा विज्ञान तकनीकों के पीछे मूल सिद्धांत
हालाँकि विवरण अलग-अलग हैं, इन तकनीकों के पीछे अंतर्निहित सिद्धांत हैं:
- किसी मशीन को ज्ञात डेटा सेट के आधार पर डेटा को सॉर्ट करना सिखाएं।
- मशीन को अज्ञात डेटा दें और डिवाइस को डेटासेट को स्वतंत्र रूप से सॉर्ट करने की अनुमति दें।
- परिणाम की अशुद्धियों की अनुमति दें और परिणाम की संभाव्यता कारक को संभालें।
विभिन्न डेटा विज्ञान प्रौद्योगिकियाँ क्या हैं?
डेटा विज्ञान व्यवसायी जटिल प्रौद्योगिकियों के साथ काम करते हैं जैसे:
- कृत्रिम बुद्धिमत्ता: मशीन लर्निंग मॉडल और संबंधित सॉफ़्टवेयर का उपयोग पूर्वानुमानित और निर्देशात्मक विश्लेषण के लिए किया जाता है।
- क्लाउड कंप्यूटिंग: क्लाउड प्रौद्योगिकियों ने डेटा वैज्ञानिकों को उन्नत डेटा एनालिटिक्स के लिए आवश्यक लचीलापन और प्रसंस्करण शक्ति प्रदान की है।
- इंटरनेट ऑफ थिंग्स: IoT विभिन्न उपकरणों को संदर्भित करता है जो स्वचालित रूप से इंटरनेट से जुड़ सकते हैं। ये उपकरण डेटा विज्ञान पहल के लिए डेटा एकत्र करते हैं। वे बड़े पैमाने पर डेटा उत्पन्न करते हैं जिसका उपयोग डेटा खनन और डेटा निष्कर्षण के लिए किया जा सकता है।
- क्वांटम कंप्यूटिंग: क्वांटम कंप्यूटर उच्च गति से जटिल गणनाएं कर सकते हैं। कुशल डेटा वैज्ञानिक जटिल मात्रात्मक एल्गोरिदम के निर्माण के लिए उनका उपयोग करते हैं।
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