डेटा एनालिटिक्स लाइफसाइकिल की व्याख्या

अकेले कच्चे डेटा (raw data) का बहुत कम मूल्य होता है। बिजनेस इंटेलिजेंस बनाने के लिए आपको इसे परिष्कृत और विश्लेषण करना होगा। एक संरचित प्रक्रिया का पालन करने से यह सुनिश्चित होता है कि आप सही समस्याओं का समाधान कर रहे हैं।

डेटा एनालिटिक्स लाइफसाइकिल में छह चरण शामिल हैं:

• बिजनेस अंडरस्टैंडिंग (Business Understanding) • डेटा कलेक्शन (Data Collection) • डेटा प्रिपरेशन (Data Preparation) • डेटा एनालिसिस (Data Analysis) • डेटा विज़ुअलाइज़ेशन (Data Visualization) • डिप्लॉयमेंट और मॉनिटरिंग (Deployment and Monitoring)

चरण 1: बिजनेस अंडरस्टैंडिंग समस्या से शुरुआत करें। जब तक आप यह न जान लें कि आप किस लक्ष्य तक पहुँचना चाहते हैं, तब तक डेटा को न छुएं। पूछें: हम किस समस्या का समाधान कर रहे हैं? हम सफलता को कैसे मापते हैं?

चरण 2: डेटा कलेक्शन CRM सिस्टम, डेटाबेस और वेबसाइटों से जानकारी एकत्र करें। एक ई-कॉमर्स स्टोर के लिए, आपको कस्टमर आईडी, प्रोडक्ट कैटेगरी और सेशन ड्यूरेशन की आवश्यकता होगी।

चरण 3: डेटा प्रिपरेशन डेटा प्रोफेशनल्स अपना अधिकांश समय यहीं बिताते हैं। आपको डेटा को क्लीन, ट्रांसफॉर्म और स्टैंडर्डाइज करना होगा। अपने परिणामों को विश्वसनीय बनाए रखने के लिए डुप्लिकेट्स को हटाएं और त्रुटियों को ठीक करें।

चरण 4: डेटा एनालिसिस यह चरण पैटर्न खोजता है।

  • डिस्क्रिप्टिव (Descriptive): क्या हुआ?
  • डायग्नोस्टिक (Diagnostic): यह क्यों हुआ?
  • प्रेडिक्टिव (Predictive): क्या होगा?
  • प्रिसक्रिप्टिव (Prescriptive): हमें क्या करना चाहिए?

उदाहरण: यदि मोबाइल उपयोगकर्ता डेस्कटॉप उपयोगकर्ताओं की तुलना में कार्ट को अधिक छोड़ देते हैं, तो विश्लेषण एक धीमे मोबाइल चेकआउट को दर्शाता है।

चरण 5: डेटा विज़ुअलाइज़ेशन निर्णय लेने वालों को स्पष्ट विजुअल्स की आवश्यकता होती है। जटिल नंबरों को कहानियों में बदलने के लिए Power BI, Tableau, या Python जैसे टूल का उपयोग करें। यह स्टेकहोल्डर्स को तेजी से निर्णय लेने में मदद करता है।

चरण 6: डिप्लॉयमेंट और मॉनिटरिंग अपने इनसाइट्स को क्रियान्वित करें। यदि आपको कोई धीमा चेकआउट पेज मिलता है, तो उसे ठीक करें। यह सुनिश्चित करने के लिए परिणामों की निगरानी करें कि बदलाव आपके राजस्व में सुधार करें।

आधुनिक टीमें अब इस लाइफसाइकिल में AI को एकीकृत करती हैं। AI मिसिंग वैल्यूज खोजने, कस्टमर चर्न (customer churn) का अनुमान लगाने और रिपोर्ट जनरेशन को ऑटोमेट करने में मदद करता है।

सफल परियोजनाओं के लिए स्वच्छ डेटा और स्पष्ट व्यावसायिक लक्ष्यों की आवश्यकता होती है। चरणों को न छोड़ें अन्यथा आपको गलत निष्कर्षों का सामना करना पड़ेगा।

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

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