বিশ্লেষণাত্মক এবং যৌক্তিক যুক্তি ব্যবহার করে অসংগঠিত তথ্যের বিশাল সেট থেকে অর্থপূর্ণ ডেটা বের করাকে বলা হয় তথ্য বিশ্লেষণ . আজকের যুগে, ডেটা বিশ্লেষণ ব্যবসা, সামাজিক বিজ্ঞান, বিজ্ঞান ইত্যাদির ক্ষেত্রে সিদ্ধান্ত গ্রহণের প্রক্রিয়াগুলিতে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে৷ সাধারণত, লোকেরা উপলব্ধ অর্থপূর্ণ ডেটার উপর ভিত্তি করে যে কোনও সিদ্ধান্ত নেয়৷ সুতরাং, ডেটা বিশ্লেষণ সাধারণত অনেক ব্যবসা এবং কোম্পানিতে ব্যবহৃত হয় যা অনেক চ্যালেঞ্জের জন্য সেরা সমাধান হিসাবে কাজ করে।
সুচিপত্র
- ডেটা বিশ্লেষণ কি?
- তথ্য বিশ্লেষণের জন্য প্রয়োজন
- তথ্য বিশ্লেষণের নীতি
- ডেটা বিশ্লেষণের পদ্ধতি
- ডেটা বিশ্লেষণের পর্যায়গুলি
- ডেটা বিশ্লেষণ প্রক্রিয়ার সুবিধা:
- উপসংহার
- প্রস্তাবিত প্রবন্ধ
ডেটা বিশ্লেষণ কি?
শুধুমাত্র অসংগঠিত বা অসংগঠিত ডেটাকে বোধগম্য আকারে রূপান্তর করা ডেটা বিশ্লেষণের সংজ্ঞা নয়। তথ্য বিশ্লেষণের প্রকৃত সংজ্ঞা হল তথ্য সংগ্রহ, যাচাই করার প্রক্রিয়া, পরিষ্কার করা এটাকে প্রাসঙ্গিক তথ্যে রূপান্তর করা, এবং মডেলিং এটি একটি নির্দিষ্ট ডেটা মডেলে।
তথ্য বিশ্লেষণের প্রথম ধাপ হল তথ্য বা কাঁচা তথ্য সংগ্রহ করা। পরে, আপনাকে যাচাই করতে হবে যে সংগৃহীত ডেটা একটি নির্দিষ্ট সমাধান তৈরি করতে উপযোগী কিনা। এর পরে, ডেটা পরিষ্কার করার অর্থ ভুল ডেটা অপসারণ করা বা ভুল ডেটা সংশোধন করা। পদ্ধতি তথ্য রূপান্তর মানে ডেটার গঠনকে অন্য ফরম্যাটে রূপান্তর করা। ডেটা বিশ্লেষণের শেষ ধাপ হল ডেটা মডেলিং। ডেটা মডেলিং নির্দিষ্ট কৌশল এবং নিয়ম ব্যবহার করে রূপান্তরিত ডেটার জন্য ডেটা মডেল তৈরি করার একটি পদ্ধতি।
সাধারণত, তথ্য বিশ্লেষণ প্রক্রিয়া দুটি ধরণের মধ্যে শ্রেণীবদ্ধ করা হয়:
- আপনার পদ্ধতির সাথে পরিষ্কার থাকুন: সমালোচনামূলক ডেটা বিশ্লেষণের নীতিগুলির মধ্যে একটি হল আপনি কেন ডেটা সংগ্রহ করছেন সে সম্পর্কে আপনাকে অবশ্যই খুব স্বচ্ছ হতে হবে? সংগৃহীত ডেটা ব্যবহার করে ডেটা বিশ্লেষণ করার উদ্দেশ্য কী? সংগৃহীত তথ্যের সাথে প্রাসঙ্গিক কোন সম্পদ উপলব্ধ আছে কি? ডেটা প্রক্রিয়া করার জন্য কোন টুল ব্যবহার করা হয়? এই উপাদানগুলির উপর ভিত্তি করে, আপনার ডেটা সংগ্রহ করা উচিত।
- ডেটার উত্স: ডেটা বিশ্লেষণ প্রক্রিয়ার আরেকটি গুরুত্বপূর্ণ নীতি হল কাঁচা ডেটার উত্স। আপনার ডেটা কীভাবে তৈরি হয় তা আপনাকে জানতে হবে। আপনি যদি আপনার কোম্পানির জন্য একটি ডেটা বিশ্লেষণ প্রক্রিয়া সম্পাদন করছেন, তবে নিশ্চিত করুন যে আপনি যে ডেটা পুনরুদ্ধার করছেন তার অবস্থান।
- অন্যান্য সম্পর্কিত তথ্য: আপনি যখন ডেটা উত্স পান, তখন অন্যান্য প্রাসঙ্গিক এবং সম্পর্কিত তথ্য খুঁজুন যা আপনাকে সম্পূর্ণ বিশ্লেষণ প্রক্রিয়াটি চালাতে সাহায্য করতে পারে।
- আপনার ডেটার দিক: আপনি ডেটা বিশ্লেষণ প্রক্রিয়া সম্পাদন করার আগে, আপনাকে অবশ্যই নিশ্চিত করতে হবে যে আপনি আপনার ডেটার প্রতিটি দিক অধ্যয়ন করেছেন। প্রতিটি সম্ভাব্য মাত্রায় ডেটা দেখুন।
- ডেটা বিশ্লেষণ প্রক্রিয়া চলাকালীন, আপনাকে অবশ্যই স্টেকহোল্ডাররা জিজ্ঞাসা করতে পারে এমন সমস্ত সম্ভাব্য প্রশ্ন বিবেচনা করতে হবে। এই প্রশ্নগুলি বিবেচনা করে, ডেটা বিশ্লেষণ প্রক্রিয়াটি সঠিকভাবে সম্পাদন করুন।
- আপনি প্রক্রিয়াটি সম্পূর্ণ করার সময়, নির্ভুলতার জন্য ক্লায়েন্ট বা স্টেকহোল্ডারদের সাথে যোগাযোগ করতে ভুলবেন না।
- মানে : এটি সেট মানের গড় গণনা করে।
- মধ্যমা : এটি কোনো ডেটা সেটের মধ্যবিন্দুতে উপস্থিত মানকে বোঝায়।
- মোড : এই পরিমাণগত বিশ্লেষণ পদ্ধতি ডেটা সেটে উচ্চতর ফ্রিকোয়েন্সি রয়েছে এমন উপাদান নির্ধারণ করে।
- ফ্রিকোয়েন্সি : এটি ডেটা সেটে একটি নির্দিষ্ট উপাদান কতবার ঘটবে তা নির্ধারণ করে।
- পরিসর : এই পরিমাণগত বিশ্লেষণ পদ্ধতি ডেটা সেটে উপস্থিত সর্বনিম্ন এবং সর্বোচ্চ মানের মধ্যে পার্থক্য পরীক্ষা করে।
- যেকোন বিশ্লেষণ প্রক্রিয়ায় তথ্য সংগ্রহ একটি খুব প্রাথমিক পরিমাপ। এর পরে, ডেটা যাচাইকরণের ধাপটি চালানো হয়। এই ধাপে, বিশ্লেষকরা শনাক্ত করেন যে কাঁচা ডেটা স্ট্যান্ডার্ড নিয়ম অনুসরণ করে কিনা। সংগৃহীত তথ্য একাধিক উত্তরদাতাদের কাছ থেকে সংগ্রহ করা হয়। বিশ্লেষকরা একটি নির্দিষ্ট পদ্ধতির মাধ্যমে ডেটা সংগ্রহ করা হয়েছে কিনা তা যাচাই করে এবং ডেটার সম্পূর্ণতা নিশ্চিত করে।
- একটি কেস যেখানে বড় ডেটা সেটে অনেক ত্রুটি থাকতে পারে। এই পরিমাপটি ডেটা সম্পাদনা, যা নিশ্চিত করে যে ডেটা সেটে কোনও ত্রুটি নেই। ভুল দূর করার জন্য বিভিন্ন চেক এন ডেটা সঞ্চালিত হয়।
- উপরে উল্লিখিত হিসাবে, তথ্য একাধিক উত্তরদাতাদের কাছ থেকে সংগ্রহ করা হয়; এই ডেটাগুলিকে ডেটা কোডিং বলে একটি মান বরাদ্দ করা হয়।
- গুণগত ডেটা বিশ্লেষণ শুরু করার আগে বিবেচনা করার প্রথম ধাপ হল আপনাকে অবশ্যই কাঁচা ডেটার সাথে পরিচিত হতে হবে। নিশ্চিত করুন যে আপনি তথ্যটি একাধিকবার পড়েছেন। ডেটার প্যাটার্ন খুঁজে বের করার চেষ্টা করুন।
- কোনো তথ্য বিশ্লেষণ করার আগে, এটি স্পষ্ট যে আপনি একটি নির্দিষ্ট সমস্যার সমাধান খুঁজতে বিশ্লেষণ করছেন। আপনি যখন একাধিকবার ডেটা পড়েন, তখন বিশ্লেষণ প্রক্রিয়ার উদ্দেশ্যগুলির দিকে এক নজর দেখুন। প্রশ্নগুলির উত্তর দেওয়ার জন্য প্রয়োজনীয় প্রাসঙ্গিক তথ্য রয়েছে কিনা তা নিশ্চিত করুন।
- পরবর্তী ধাপ হল কোডিং। কোডিং ডেটাতে লেবেল বরাদ্দ করতে কার্যকর। বিশ্লেষকরা ডেটার আচরণ সনাক্ত করে এবং এতে কোড বরাদ্দ করে।
- কোডিং হয়ে গেলে, বিশ্লেষকরা নির্দিষ্ট নিদর্শন এবং থিমগুলি সনাক্ত করে এবং প্রত্যাশিত উত্তরগুলি সন্ধান করে।
- গবেষকরা একটি পাই চার্ট বা অন্য কোনো গ্রাফিকাল ডেটা উপস্থাপনা পদ্ধতিতে সম্পূর্ণ কাঁচা ডেটা উপস্থাপন করে।
- একবার আপনি গ্রাফিকাল আকারে ডেটা উপস্থাপন করলে, গড় বা মধ্যক পদ্ধতি ব্যবহার করে ডেটার অবস্থানগুলি খুঁজুন।
- এরপরে, বিশ্লেষকরা তথ্যটি ছড়িয়ে দেওয়া বা ক্লাস্টার করা কিনা তা খুঁজে বের করতে যান। তারা সবচেয়ে সাধারণ পদ্ধতি ব্যবহার করে আদর্শ বিচ্যুতি যেটি ডেটা সেটের পরিবর্তন বা বিচ্ছুরণকে প্রতিনিধিত্ব করে।
- পরবর্তীতে, গবেষকদের পূর্ববর্তী ডেটা ফলাফলের উপর ভিত্তি করে ফলাফলের পূর্বাভাস দিতে হবে।
- শেষ ধাপ হল প্রস্তাব টেস্টিং . এই পরীক্ষাটি বলে যে ডেটা সম্পূর্ণরূপে গ্রহণ করা হয়েছে কি না।
- বিভিন্ন উপাদানের মিশ্রনের তথ্য: ডেটার সমস্ত সংস্থান, যেমন ফাইল, ডাটাবেস, কিউব ইত্যাদি বিশ্লেষণ প্রক্রিয়ার জন্য একত্রিত করা হয়। এটি করা বিশ্লেষণ প্রক্রিয়ার নির্ভুলতা এবং কর্মক্ষমতা বৃদ্ধি করবে।
- বিশ্লেষকরা ভবিষ্যদ্বাণীমূলক ডেটা বিশ্লেষণ করার আগে, তারা প্রথমে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ সম্পাদনের জন্য প্রকল্পের উদ্দেশ্য নির্ধারণ করে। তারা কিছু দিক বিবেচনা করে, যেমন ফলাফল কী হবে? কি ডেটা সেট ব্যবহার করা উচিত? অধ্যয়নের ফলাফল কি ব্যবসার প্রয়োজনীয়তা পূরণ করে?
- পরবর্তী ধাপ বিশ্লেষকরা অনুসরণ করেন, তারা প্রকল্প বিশ্লেষণের জন্য প্রয়োজনীয় প্রাসঙ্গিক তথ্য সংগ্রহ করেন।
- তৃতীয় পরিমাপে, গবেষকরা সংগৃহীত ডেটা যাচাই, পরিষ্কার এবং রূপান্তর করে প্রকৃত তথ্য বিশ্লেষণের প্রক্রিয়া চালান।
- পরে, বিশ্লেষণকৃত তথ্য পরিসংখ্যানগত আকারে উপস্থাপন করা হয় এবং হাইপোথিসিস টেস্টিং এর মধ্য দিয়ে যায়।
- গবেষকরা তারপরে ভবিষ্যতের ফলাফলের পূর্বাভাস দিতে সংশ্লিষ্ট ডেটা মডেল তৈরি করেন।
- অবশেষে, তারা একটি সিদ্ধান্ত গ্রহণের প্রক্রিয়ায় ডেটা মডেল স্থাপন করে।
- ডেটা প্রয়োজনীয়তার স্পেসিফিকেশন
- তথ্য সংগ্রহ
- ডেটা ক্লিনিং
- তথ্য বিশ্লেষণ
- উপাত্ত ব্যাখ্যা করা
- ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন
গুণগত ডেটা বিশ্লেষণে, সমস্ত অ-সংখ্যাসূচক ডেটা বিশ্লেষণ বা পরিদর্শন করা হয়। অন্যদিকে, পরিমাণগত ডেটা বিশ্লেষণ বলতে ডেটা বিশ্লেষণ বা পরিমাপ বোঝায় এবং ফলাফলগুলি সংখ্যায় প্রকাশ করা হয়।
তথ্য বিশ্লেষণের জন্য প্রয়োজন
প্রাচীনকাল থেকে ডেটা বিশ্লেষণ ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়ে আসছে। এটি ব্যবসা এবং প্রতিষ্ঠানের জন্য খুবই উপকারী। যদি ডেটা বিশ্লেষণ করা না হয়, তবে অসংগঠিত ডেটা একটি স্তূপে থেকে যায়। শিল্পগুলিতে, ডেটা বিশ্লেষণ সংস্থাগুলিকে বাজারে সম্ভাব্য দাঁড়াতে সাহায্য করে। উপরন্তু, এটি ব্যবসায়িক ঝুঁকি খুঁজে পেতে এবং সহজে এড়াতে সক্ষম করে। ডেটা বিশ্লেষণ প্রক্রিয়া প্রতিষ্ঠানগুলিকে গ্রাহকদের চাহিদার উপর আরও ফোকাস করতে এবং সন্তোষজনক পণ্য তৈরি করতে সক্ষম করে।
তথ্য বিশ্লেষণের নীতি
এখানে কিছু প্রয়োজনীয় ডেটা বিশ্লেষণ নীতি রয়েছে যা আপনাকে ডেটা বিশ্লেষণ প্রক্রিয়াটি সম্পাদন করার আগে অবশ্যই বিবেচনা করতে হবে।
পুরো ডেটা বিশ্লেষণ প্রক্রিয়াটি ডেটা বিশ্লেষক এবং স্টেকহোল্ডারদের মধ্যে একটি প্রশ্ন এবং উত্তর দেওয়ার প্রক্রিয়া। একজন ডেটা বিশ্লেষককে স্টেকহোল্ডারদের প্রশ্নের সঠিক উত্তর দিতে হবে।
ডেটা বিশ্লেষণের পদ্ধতি
আমরা ডেটা বিশ্লেষণ প্রক্রিয়ার নীতিগুলি পর্যবেক্ষণ করেছি। এখন, আমরা তথ্য বিশ্লেষণের পদ্ধতিগুলিতে ফোকাস করব। উপরের বিভাগে, আমরা দুটি তথ্য বিশ্লেষণ পদ্ধতি নিয়ে আলোচনা করেছি, পরিমাণগত এবং গুণগত। এই দুটি পদ্ধতি ছাড়াও, অন্যান্য ডেটা বিশ্লেষণ পদ্ধতিও রয়েছে। আসুন এই প্রতিটি ডেটা বিশ্লেষণ কৌশল বিস্তারিতভাবে আলোচনা করি।
এর নাম অনুসারে, সংখ্যাগত তথ্যের পরিপ্রেক্ষিতে পরিমাণগত বিশ্লেষণ করা হয়। পরিমাণগত ডেটা বিশ্লেষণের উল্লেখযোগ্য উদ্দেশ্য হল ভেরিয়েবলের ফ্রিকোয়েন্সি এবং পার্থক্য পরিমাপ করা। এই ধরনের পার্থক্য বিজ্ঞাপন ফ্রিকোয়েন্সি নিম্নলিখিত পদ্ধতি ব্যবহার করে গণনা করা যেতে পারে:
এখন আলোচনা করা যাক কিভাবে পরিমাণগত তথ্য বিশ্লেষণ করা হয়। পরিমাণগত ডেটা বিশ্লেষণ করার জন্য নিম্নলিখিত কয়েকটি পদক্ষেপ রয়েছে:
গুণগত তথ্য বিশ্লেষণ হল পরিমাণগত বিশ্লেষণের বিপরীত। এটা সংখ্যার উপর নির্ভর করে না; পরিবর্তে, এটি অক্ষর, চিত্র, শব্দ, প্রতীক এবং পাঠ্যের উপর ফোকাস করে। গুণগত বিশ্লেষণ নিম্নরূপ পাঁচটি ভিন্ন বিভাগে বিভক্ত:
আপনি গুণগত বিশ্লেষণ চালানোর আগে, আপনাকে কিছু নির্দিষ্ট পয়েন্ট বিবেচনা করতে হবে। এই পয়েন্টগুলি নীচে তালিকাভুক্ত করা হয়েছে:
ডেটা বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহৃত আরেকটি পদ্ধতি হল পরিসংখ্যানগত তথ্য। এই পদ্ধতিতে, আগের তথ্য বা প্রমাণের টুকরো ড্যাশবোর্ডে ম্যাপ করা হয়। পূর্ববর্তী তথ্যের উপর ভিত্তি করে, পরিসংখ্যানগত তথ্য বিশ্লেষণ করা হয়। দ্য পরিসংখ্যানগত তথ্য বিশ্লেষণ বিশ্লেষণ করা তথ্যের পরিমাণের উপর ভিত্তি করে দুটি প্রকারে শ্রেণীবদ্ধ করা হয়েছে। তারা
বিশ্লেষকরা নিম্নলিখিত ক্রিয়াগুলিতে পরিসংখ্যানগত ডেটা বিশ্লেষণ পরিচালনা করে:
ডেটা মাইনিং (টেক্সট অ্যানালাইসিস) তথ্য বিশ্লেষণের অন্যতম গুরুত্বপূর্ণ পদ্ধতি। এটি পাঠ্য বিশ্লেষণ হিসাবেও উল্লেখ করা হয়। সাধারণত, বেশ কিছু ডেটা মাইনিং টুল পাওয়া যায় যা বিশাল ডেটার প্যাটার্ন নির্ধারণ করে। ডেটা মাইনিং বিশ্লেষণটি ক্রমাগত ধাপে করা হয়, যেমন কাঁচা ডেটা সংগ্রহ করা, এটি একটি সার্ভার বা ক্লাউডে সংরক্ষণ করা, সংগঠিত করার জন্য ডেটা অ্যাক্সেস করা, ডেটা বাছাই করা এবং এটি একটি গ্রাফ বা চার্ট আকারে তৈরি করা।
আরো দেখুন উইন্ডোজ এবং ম্যাকে স্পটিফাই না খোলার জন্য 15 সমাধানডেটা মাইনিং প্রক্রিয়ায়, সংগৃহীত বা কাঁচা ডেটা ডেটা গুদামে সংরক্ষণ করা হয়। এই ধরণের ডেটা বিশ্লেষণ পদ্ধতি ব্যবসাগুলিকে তাদের বিপণন কৌশল এবং বিক্রয় উন্নত করতে সক্ষম করে। আরও গুরুত্বপূর্ণ, এটি জালিয়াতি এবং স্প্যাম সনাক্ত করতে সংস্থাগুলিকে সহায়তা করে৷
বিশ্লেষকরা কীভাবে ডেটা মাইনিং বা পাঠ্য বিশ্লেষণ প্রক্রিয়াটি বহন করে তা আমাদের জানা যাক।
ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ ভবিষ্যতে কী ঘটবে সে সম্পর্কে বিদ্যমান ডেটা ব্যবহার করে ভবিষ্যদ্বাণী করা বোঝায়। ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণে, বিশ্লেষকরা বর্তমান বা পূর্ববর্তী ডেটা ফলাফলের উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যতের ডেটা ফলাফল নির্ধারণ বা ভবিষ্যদ্বাণী করে। কিন্তু ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ সম্পাদনের জন্য প্রচুর পরিমাণে ডেটা প্রয়োজন। উপলভ্য ডেটার পরিমাণ যত বেশি, ভবিষ্যদ্বাণীর নির্ভুলতা তত বেশি।
উদাহরণস্বরূপ, বিবেচনা করুন যে প্রতি বছর কোম্পানিটি তার আয় 20% বৃদ্ধি করে। সুতরাং, আমরা ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারি যে কোম্পানিটি এই বছরেও তার আয় 20% বৃদ্ধি করবে। ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ ঝুঁকি মূল্যায়ন, বিক্রয় পূর্বাভাস, বা যোগ্যতা লিড ব্যবহার করা যেতে পারে।
গবেষকরা সাতটি সুনির্দিষ্ট ধাপে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক ডেটা বিশ্লেষণ চালান। আমরা সংক্ষিপ্তভাবে এই ব্যবস্থাগুলির প্রতিটি দেখব:
ডেটা বিশ্লেষণের আরেকটি পদ্ধতি হল ডায়াগনস্টিক বিশ্লেষণ। এই ধরনের তথ্য বিশ্লেষণ পদ্ধতিতে যে কোনো ব্যবসায়িক সমস্যার কারণ চিহ্নিত করা যায়। ডায়গনিস্টিক বিশ্লেষণকে মূল কারণ বিশ্লেষণও বলা হয়। অন্য কথায়, এই বিশ্লেষণ ডেটার আচরণের ধরণকে প্রকাশ করে। বিশ্লেষকরা ডেটা মাইনিং, ড্রিল ডাউন, ড্রিল থ্রু এবং ডেটা আবিষ্কারের কৌশল ব্যবহার করতে পারেন।
উদাহরণস্বরূপ, ধরুন একটি নির্দিষ্ট মাসে কোম্পানির লিড বেড়েছে। বিপণন বিক্রয় লিড বৃদ্ধিতে সবচেয়ে বেশি অবদান রাখার সময় ডায়গনিস্টিক বিশ্লেষণ নির্ধারণ করে।
দৃষ্টিকোণ বিশ্লেষণ ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণের উপর নির্ভরশীল। ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণে, আপনি পূর্ববর্তী ডেটা ফলাফলের উপর ভিত্তি করে একটি ফলাফলের পূর্বাভাস পান। এই ধরনের বিশ্লেষণে উপরে তালিকাভুক্ত সমস্ত বিশ্লেষণের দৃষ্টিকোণ অন্তর্ভুক্ত থাকে। সুতরাং, এটি বর্ণনামূলক এবং ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণের চেয়ে সেরা বিশ্লেষণ পদ্ধতিগুলির মধ্যে একটি বলে মনে করা হয়।
ডেটা বিশ্লেষণের পর্যায়গুলি
উপরের সমস্ত কৌশলগুলি হল নির্দিষ্ট প্রকল্পের নির্ভুলতা এবং দক্ষতা নিশ্চিত করার জন্য ব্যবসায়িক ডোমেনে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত ডেটা বিশ্লেষণের পদ্ধতি। আসুন এখন তথ্য বিশ্লেষণ প্রক্রিয়ার উপর আলোকপাত করা যাক। আপনি হয়তো ভাবছেন কিভাবে তথ্য বিশ্লেষণ করা হয়? তথ্য বিশ্লেষণ প্রক্রিয়া একাধিক পর্যায়ে সঞ্চালিত হয়. এই পর্যায়গুলি নীচে তালিকাভুক্ত করা হয়েছে:
নীচে ডেটা মাইনিং প্রক্রিয়ার সাথে জড়িত প্রতিটি পর্যায়ের একটি বিশদ ব্যাখ্যা রয়েছে।
তথ্য বিশ্লেষণ প্রক্রিয়ায় ইনপুট প্রদানের জন্য প্রাসঙ্গিক তথ্য প্রয়োজন। এই ইনপুট ডেটা সংগ্রহ করা হয় গ্রাহকদের চাহিদার উপর ভিত্তি করে বা বিশ্লেষণ প্রক্রিয়া পরিচালনাকারী ব্যক্তি। সাধারণত, বিশ্লেষকরা উত্তরদাতা বলা লোকদের কাছ থেকে তথ্য সংগ্রহের জন্য একটি সমীক্ষা গ্রহণ করেন। এছাড়াও, তারা গ্রাহকের প্রয়োজনীয়তা অনুসারে অন্যান্য বিভিন্ন সংস্থান থেকে ডেটা আনে। সুতরাং, প্রাপ্ত ডেটা গুণগত বা পরিমাণগত ডেটার মতো যে কোনও ধরণের হতে পারে।
আমরা আলোচনা করেছি যে ডেটা একাধিক সংস্থান থেকে সংগ্রহ করা হয়, যেমন উত্তরদাতা, স্যাটেলাইট, অসংখ্য ডিভাইস, অনলাইন সংস্থান, সাক্ষাত্কার, নথি ইত্যাদি। একবার আপনি ডেটার প্রয়োজনীয়তা সম্পর্কে সঠিক ধারণা পেয়ে গেলে, ডেটা সংগ্রহ করা শুরু করুন। বিভিন্ন উত্স থেকে সংগৃহীত ডেটা ডেটা সংগ্রহের পর্যায়ে একত্রিত হয়। ডেটা সংগ্রহ করার পরে, ডেটা বিশ্লেষণ প্রক্রিয়ার জন্য এটি একটি সুগঠিত পদ্ধতিতে সংগঠিত করুন। ডেটা বিশ্লেষণ প্রক্রিয়ার জন্য সংগঠিত এবং প্রক্রিয়াকৃত ডেটা প্রয়োজন। আপনার সারি এবং কলাম বিন্যাসে ডেটা উপস্থাপন করা উচিত।
একবার আপনি সঠিকভাবে ডেটা সংগঠিত করার পরে, ডেটা সেটের ভিতরে কোনও অবাঞ্ছিত বা অসম্পূর্ণ তথ্য সন্ধান করুন। ডেটা বিশ্লেষণ প্রক্রিয়ার ডেটা পরিষ্কারের পর্যায়ে ডেটাকে একটি বোধগম্য ফর্মে রূপান্তর করা জড়িত। আপনি ডেটা সেট থেকে যেকোনো অবাঞ্ছিত বা অপ্রাসঙ্গিক ডেটা মুছে ফেলতে পারেন। উপরন্তু, আপনি অনুপস্থিত জায়গা কিছু অতিরিক্ত তথ্য যোগ করতে পারেন. অন্য ধরনের পরিচ্ছন্নতার মধ্যে সাদা স্থান, ত্রুটি বা সদৃশ তথ্যগুলি অপসারণ করা জড়িত।
ডেটা সেটের ডেটা পরিষ্কার কিনা তা নিশ্চিত করার জন্য, আপনাকে রেকর্ড ম্যাচিং, ডিডুপ্লিকেশন, বিদ্যমান ডেটার গুণমান এবং ভুল ডেটা নির্ধারণের মতো বিভিন্ন কাজ করতে হবে। বিশ্লেষণ প্রক্রিয়ার জন্য ডেটা সেট ব্যবহার করার আগে, এটি পরিষ্কার হওয়া উচিত।
যখন আপনি গোলমাল এবং ত্রুটি থেকে মুক্ত ডেটা পান, আপনি বিশ্লেষণ প্রক্রিয়ায় এগিয়ে যেতে পারেন। আপনি ডেটা বিশ্লেষণ প্রক্রিয়া চালানোর জন্য উপরোক্ত বিশ্লেষণ পদ্ধতিগুলির যেকোনো একটি ব্যবহার করতে পারেন। এই প্রক্রিয়াটিকে অনুসন্ধানমূলক ডেটা বিশ্লেষণও বলা হয় কারণ এতে অতিরিক্ত ডেটা পরিষ্কার করা এবং ডেটা প্রয়োজনীয়তা জড়িত। এই সমস্ত প্রক্রিয়াগুলি একটি কার্যকর ডেটা বিশ্লেষণ প্রক্রিয়া চালানোর জন্য পুনরাবৃত্তিমূলকভাবে চালিত হয়। এছাড়াও আপনি বিভিন্ন ডেটা বিশ্লেষণ টুল ব্যবহার করতে পারেন যা আপনাকে ফলাফল ব্যাখ্যা করতে এবং বুঝতে স্বাচ্ছন্দ্য বোধ করে।
একবার আপনি ডেটা বিশ্লেষণ প্রক্রিয়াটি শেষ করলে, আপনি ডেটা ব্যাখ্যার পর্যায়ে এগিয়ে যেতে পারেন। এই পর্যায়ে, আপনি পূর্ববর্তী ডেটা ফলাফলের উপর ভিত্তি করে ডেটা দেখতে পারেন এবং ফলাফল সম্পর্কে একটি উপসংহারে আসতে পারেন। আপনি ডাটা ইন্টারপ্রিটেশন ফেজ এর দিকে যাওয়ার আগে, আপনাকে প্রথমে ডাটা অ্যানালাইসিস ফেজ এক্সিকিউট করতে হবে, কারণ এই ফেজে ইনপুট ডাটা অ্যানালাইসিস স্টেজের ফলাফল।
ডেটা বিশ্লেষণ প্রক্রিয়ার শেষ পর্যায় হল ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন। এর অর্থ হল গ্রাফ, টেবিল, চার্ট ইত্যাদিতে বিশ্লেষণ করা তথ্যের ফলাফলের প্রতিনিধিত্ব করা। গ্রাফিক্যাল আকারে এই ধরনের উপস্থাপনা মানুষ সহজেই বোধগম্য। ভিজ্যুয়াল রিপ্রেজেন্টেশনের দিকে তাকানো আমাদেরকে নির্দিষ্ট প্রকল্প বা পণ্য সম্পর্কে একটি পরিষ্কার ধারণা পেতে সক্ষম করে। এটি ডেটার সারাংশ উপস্থাপন করে।
ডেটা বিশ্লেষণ প্রক্রিয়ার সুবিধা:
যে কোনো ব্যবসা বা কোম্পানিতে ডেটা প্রাথমিক ভূমিকা পালন করে। তাদের অবশ্যই তাদের পণ্য সম্পর্কে সর্বোত্তম ডেটা সরবরাহ করতে হবে যা গ্রাহকদের ডেটা পড়ার সাথে সাথেই সেগুলি কেনার জন্য আবেদন করে। সুতরাং, কোম্পানিগুলিকে অবশ্যই জানতে হবে কিভাবে ডেটা বিশ্লেষণ প্রক্রিয়া বাস্তবায়ন করতে হয়। আসুন দেখি কিভাবে তথ্য বিশ্লেষণ প্রক্রিয়া কোম্পানি বা প্রতিষ্ঠানের জন্য উপকারী।
আমরা আলোচনা করেছি যে ডেটা বিশ্লেষণ প্রক্রিয়ার ডেটা ব্যাখ্যার পর্যায়টি ডেটা বিশ্লেষণ পর্বের ফলাফলগুলি ব্যবহার করে। এবং এই ফলাফল পূর্ববর্তী তথ্য ফলাফলের উপর ভিত্তি করে উপসংহার করা হয়. এটি ব্যবসাগুলিকে একটি সঠিক এবং ভাল সিদ্ধান্ত নিতে সক্ষম করে। এছাড়াও, গ্রাহকরা একটি নির্দিষ্ট পণ্যের 360-ডিগ্রি ভিউ পান।
যখন আপনি জানেন যে আপনার গ্রাহকদের নির্দিষ্ট পণ্য সম্পর্কে কী প্রয়োজন, ডেটা বিশ্লেষণ প্রক্রিয়া আপনাকে কার্যকরভাবে আপনার পণ্য বাজারজাত করতে সক্ষম করে। আপনি প্রচারাভিযানের মাধ্যমে ক্লায়েন্টদের সাথে সহযোগিতা করতে পারেন এবং লক্ষ্য ফলাফলের উন্নতির জন্য সেই ডেটা ব্যবহার করতে পারেন।
ডেটা বিশ্লেষণের আরেকটি সুবিধা হল এটি ব্যবসায়িকদের গ্রাহক সম্পর্ক উন্নত করতে, তাদের চাহিদা দেখাশোনা করতে এবং আরও ভাল এবং ব্যক্তিগতকৃত পরিষেবা অফার করতে সক্ষম করে। এটি করার ফলে, ব্যবসার উত্পাদনশীলতা এবং বৃদ্ধি বৃদ্ধি পাবে।
ডেটা বিশ্লেষণ প্রক্রিয়ার একটি উল্লেখযোগ্য সুবিধা হল এটি ব্যবসাগুলিকে তাদের সময় এবং অর্থ বাঁচাতে সাহায্য করে। যখন তারা গ্রাহকদের চাহিদা সম্পর্কে একটি পরিষ্কার ধারণা পাবে, তখন বিপণনে কম অর্থ এবং সময় ব্যয় হবে। বিপণনে কম ব্যয়, পরিবর্তে, রাজস্ব বৃদ্ধি করে।
উপসংহার
ডেটা বিশ্লেষণ প্রক্রিয়া হল ডেটা সংগ্রহ করা, এটি যাচাই করা, এটি পরিষ্কার করা, এটিকে পছন্দসই বিন্যাসে রূপান্তর করা এবং ফিল্টার করা এবং রূপান্তরিত ডেটা উপস্থাপন করার জন্য যেকোন ডেটা মডেল ব্যবহার করা। আমরা ডেটা বিশ্লেষণ, ডেটা বিশ্লেষণের প্রয়োজনীয়তা, বিশ্লেষণের নীতি, বিভিন্ন ডেটা বিশ্লেষণ পদ্ধতি, ডেটা বিশ্লেষণ প্রক্রিয়া এবং ব্যবসায়িক ডোমেনে ডেটা বিশ্লেষণের সুবিধাগুলি কভার করেছি। আমরা আশা করি আমরা এই নিবন্ধে ডেটা বিশ্লেষণের সমস্ত গুরুত্বপূর্ণ বিষয়গুলি ব্যাখ্যা করেছি।