डेटा ॲनालिटिक्स लाइफसायकलचे स्पष्टीकरण

कच्च्या डेटाचे (Raw data) एकट्याने फारसे मूल्य नसते. बिझनेस इंटेलिजन्स तयार करण्यासाठी तुम्हाला तो शुद्ध (refine) आणि त्याचे विश्लेषण करणे आवश्यक आहे. एका संरचित प्रक्रियेचे पालन केल्यामुळे तुम्ही योग्य समस्या सोडवता याची खात्री मिळते.

डेटा ॲनालिटिक्स लाइफसायकलमध्ये सहा टप्पे असतात:

• बिझनेस अंडरस्टँडिंग (Business Understanding) • डेटा कलेक्शन (Data Collection) • डेटा प्रिपरेशन (Data Preparation) • डेटा ॲनालिसिस (Data Analysis) • डेटा व्हिज्युअलायझेशन (Data Visualization) • डिप्लॉयमेंट आणि मॉनिटरिंग (Deployment and Monitoring)

टप्पा १: बिझनेस अंडरस्टँडिंग समस्येपासून सुरुवात करा. तुम्हाला नेमके कोणते ध्येय गाठायचे आहे हे माहित असल्याशिवाय डेटाला स्पर्श करू नका. स्वतःला विचारा: आम्ही कोणती समस्या सोडवत आहोत? आम्ही यशाचे मोजमाप कसे करू?

टप्पा २: डेटा कलेक्शन CRM सिस्टम्स, डेटाबेस आणि वेबसाइट्समधून माहिती गोळा करा. ई-कॉमर्स स्टोअरसाठी, तुम्हाला कस्टमर आयडी (customer IDs), उत्पादन श्रेणी (product categories) आणि सेशनचा कालावधी (session durations) आवश्यक असतो.

टप्पा ३: डेटा प्रिपरेशन डेटा प्रोफेशनल्स आपला जास्तीत जास्त वेळ येथे घालवतात. तुम्हाला डेटा स्वच्छ (clean), रूपांतरित (transform) आणि प्रमाणित (standardize) करणे आवश्यक आहे. तुमचे निकाल विश्वसनीय राहतील याची खात्री करण्यासाठी डुप्लिकेट्स काढून टाका आणि त्रुटी सुधारा.

टप्पा ४: डेटा ॲनालिसिस हा टप्पा पॅटर्न शोधतो.

  • वर्णनात्मक (Descriptive): काय घडले?
  • निदानात्मक (Diagnostic): ते का घडले?
  • वर्तनात्मक (Predictive): काय घडेल?
  • मार्गदर्शक (Prescriptive): आपण काय केले पाहिजे?

उदाहरण: जर डेस्कटॉप वापरकर्त्यांपेक्षा मोबाईल वापरकर्ते कार्टमध्ये वस्तू सोडून जात असतील (abandon carts), तर विश्लेषण असे दर्शवते की मोबाईल चेकआउट प्रक्रिया संथ आहे.

टप्पा ५: डेटा व्हिज्युअलायझेशन निर्णय घेणाऱ्यांना स्पष्ट व्हिज्युअल्सची गरज असते. जटिल आकडेवारीचे कथांमध्ये रूपांतर करण्यासाठी Power BI, Tableau किंवा Python सारखी साधने वापरा. यामुळे स्टेकहोल्डर्सना जलद निर्णय घेण्यास मदत होते.

टप्पा ६: डिप्लॉयमेंट आणि मॉनिटरिंग तुमच्या माहितीचा (insights) प्रत्यक्ष कृतीत वापर करा. जर तुम्हाला चेकआउट पेज संथ आढळले, तर ते सुधारा. बदल तुमच्या महसुलात सुधारणा करत आहेत याची खात्री करण्यासाठी निकालांवर लक्ष ठेवा.

आधुनिक टीम्स आता या लाइफसायकलमध्ये AI समाविष्ट करत आहेत. AI गहाळ मूल्ये (missing values) शोधण्यास, कस्टमर चर्न (customer churn) वर्तवण्यास आणि रिपोर्ट जनरेशन स्वयंचलित करण्यास मदत करते.

यशस्वी प्रकल्पांसाठी स्वच्छ डेटा आणि स्पष्ट व्यावसायिक उद्दिष्टे आवश्यक आहेत. टप्पे वगळू नका, अन्यथा तुम्हाला चुकीच्या निष्कर्षांचा सामना करावा लागेल.

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

पर्यायी लर्निंग कम्युनिटी: https://t.me/GyaanSetuAi