ডেটা অ্যানালিটিক্স লাইফসাইকেল ব্যাখ্যা করা হলো

শুধু কাঁচা ডেটার (Raw data) খুব একটা মূল্য নেই। বিজনেস ইন্টেলিজেন্স তৈরির জন্য আপনাকে এটি পরিশোধন এবং বিশ্লেষণ করতে হবে। একটি সুশৃঙ্খল প্রক্রিয়া অনুসরণ করলে আপনি সঠিক সমস্যা সমাধান করতে পারবেন।

ডেটা অ্যানালিটিক্স লাইফসাইকেল ছয়টি ধাপ নিয়ে গঠিত:

• বিজনেস আন্ডারস্ট্যান্ডিং (Business Understanding) • ডেটা কালেকশন (Data Collection) • ডেটা প্রিপারেশন (Data Preparation) • ডেটা অ্যানালাইসিস (Data Analysis) • ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন (Data Visualization) • ডিপ্লয়মেন্ট এবং মনিটরিং (Deployment and Monitoring)

ধাপ ১: বিজনেস আন্ডারস্ট্যান্ডিং (Business Understanding) সমস্যা দিয়ে শুরু করুন। আপনি কোন লক্ষ্যে পৌঁছাতে চান তা না জানা পর্যন্ত ডেটা স্পর্শ করবেন না। নিজেকে প্রশ্ন করুন: আমরা কোন সমস্যার সমাধান করছি? আমরা কীভাবে সাফল্য পরিমাপ করব?

ধাপ ২: ডেটা কালেকশন (Data Collection) CRM সিস্টেম, ডেটাবেস এবং ওয়েবসাইট থেকে তথ্য সংগ্রহ করুন। একটি ই-কমার্স স্টোরের জন্য আপনার কাস্টমার আইডি, প্রোডাক্ট ক্যাটাগরি এবং সেশন ডিউরেশন প্রয়োজন।

ধাপ ৩: ডেটা প্রিপারেশন (Data Preparation) ডেটা প্রফেশনালরা তাদের বেশিরভাগ সময় এখানেই ব্যয় করেন। আপনাকে ডেটা ক্লিন, ট্রান্সফর্ম এবং স্ট্যান্ডার্ডাইজ করতে হবে। আপনার ফলাফল যাতে নির্ভরযোগ্য থাকে তা নিশ্চিত করতে ডুপ্লিকেট ডেটা সরিয়ে ফেলুন এবং ভুলগুলো সংশোধন করুন।

ধাপ ৪: ডেটা অ্যানালাইসিস (Data Analysis) এই পর্যায়ে প্যাটার্ন বা ধরন খুঁজে বের করা হয়।

  • ডেসক্রিপটিভ (Descriptive): কী ঘটেছে?
  • ডায়াগনস্টিক (Diagnostic): কেন ঘটেছে?
  • প্রেডিক্টিভ (Predictive): কী ঘটবে?
  • প্রেসক্রিপ্টিভ (Prescriptive): আমাদের কী করা উচিত?

উদাহরণ: যদি ডেস্কটপ ব্যবহারকারীর তুলনায় মোবাইল ব্যবহারকারীরা বেশি কার্ট পরিত্যক্ত (abandon) করে, তবে বিশ্লেষণটি নির্দেশ করে যে মোবাইলে চেকআউট প্রক্রিয়া ধীরগতির।

ধাপ ৫: ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন (Data Visualization) সিদ্ধান্ত গ্রহণকারীদের জন্য স্পষ্ট ভিজ্যুয়াল প্রয়োজন। জটিল সংখ্যাগুলোকে গল্পের মতো উপস্থাপন করতে Power BI, Tableau বা Python-এর মতো টুল ব্যবহার করুন। এটি স্টেকহোল্ডারদের দ্রুত সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করে।

ধাপ ৬: ডিপ্লয়মেন্ট এবং মনিটরিং (Deployment and Monitoring) আপনার প্রাপ্ত অন্তর্দৃষ্টি বা ইনসাইটগুলোকে কাজে লাগান। যদি আপনি একটি ধীরগতির চেকআউট পেজ খুঁজে পান, তবে সেটি ঠিক করুন। পরিবর্তনগুলো আপনার রাজস্ব (revenue) বৃদ্ধি করছে কিনা তা নিশ্চিত করতে ফলাফলগুলো পর্যবেক্ষণ করুন।

আধুনিক টিমগুলো এখন এই লাইফসাইকেলে AI যুক্ত করছে। AI অনুপস্থিত মান (missing values) খুঁজে পেতে, কাস্টমার চর্ন (customer churn) বা গ্রাহক চলে যাওয়া পূর্বাভাস দিতে এবং রিপোর্ট জেনারেশন স্বয়ংক্রিয় করতে সাহায্য করে।

সফল প্রকল্পের জন্য প্রয়োজন পরিষ্কার ডেটা এবং স্পষ্ট ব্যবসায়িক লক্ষ্য। কোনো ধাপ বাদ দেবেন না, অন্যথায় আপনি ভুল সিদ্ধান্তে পৌঁছাতে পারেন।

Source: https://dev.to/raju_ashokit_8ce772fb366a/data-analytics-lifecycle-explained-with-real-examples-3gek

ঐচ্ছিক লার্নিং কমিউনিটি: https://t.me/GyaanSetuAi