ডেটা বিশ্লেষণের ক্ষমতা আয়ত্ত করুন: ডেটা বিশ্লেষণের চারটি পদ্ধতি

দ্বারা ফোটো লীলু প্রথম
 

আপনি কি কখনও চান যে আপনার কাছে একটি ক্রিস্টাল বল থাকুক যা আপনাকে আপনার ব্যবসার ভবিষ্যত বলতে পারে? যদিও আমরা আপনাকে কী হতে চলেছে সে সম্পর্কে একটি রহস্যময় আভাস দেওয়ার প্রতিশ্রুতি দিতে পারি না, আমাদের কাছে পরবর্তী সেরা জিনিসটি রয়েছে: ডেটা বিশ্লেষণ।

আজকের ডেটা-চালিত বিশ্বে, ব্যবসার জন্য বিপুল পরিমাণ ডেটা সংগ্রহ করা এবং উৎপন্ন করা সহজ হয়ে উঠেছে। যাইহোক, শুধুমাত্র তথ্য থাকা যথেষ্ট নয়। 

একটি ব্যবসা হিসাবে, আপনাকে ডেটা বোঝাতে সক্ষম হতে হবে এবং এটি এমনভাবে ব্যবহার করতে হবে যা আপনাকে আরও ভাল সিদ্ধান্ত নেওয়ার অনুমতি দেবে। এখানেই ডেটা অ্যানালিটিক্স আসে৷ ডেটা অ্যানালিটিক্স হল অন্তর্দৃষ্টি বের করতে এবং জ্ঞাত সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য ডেটা পরীক্ষা করার প্রক্রিয়াকে বোঝায়৷

পরিসংখ্যান অনুসারে, ডেটা বিশ্লেষণের বাজার দ্রুত বাড়ছে এবং আঘাত হানবে বলে আশা করা হচ্ছে 650 বিলিয়ন ডলারের বেশি 2029 সালের মধ্যে। এটি ব্যবসা এবং বিশ্ব অর্থনীতিতে ডেটা বিশ্লেষণের ক্রমবর্ধমান তাত্পর্য দেখায়।

ভবিষ্যত ডেটা-চালিত। গ্রাহকের আচরণের পূর্বাভাস দেওয়া থেকে শুরু করে অপ্টিমাইজেশানের জন্য ক্ষেত্রগুলি চিহ্নিত করা পর্যন্ত, ডেটা বিশ্লেষণ ব্যবসাগুলিকে তাদের ডেটাতে লুকিয়ে থাকা গোপনীয়তাগুলিকে আনলক করতে এবং আরও ভাল ফলাফল আনতে সহায়তা করতে পারে। কিন্তু এতগুলি সরঞ্জাম এবং কৌশল উপলব্ধ থাকায়, কোথা থেকে শুরু করতে হবে তা জানা অপ্রতিরোধ্য হতে পারে।

এই নিবন্ধটি মাধ্যমে আপনি নিতে হবে তথ্য বিশ্লেষণ এবং ডেটা বিশ্লেষণের চারটি পন্থা অন্বেষণ করুন। এটি পড়ার শেষে, ডেটার শক্তিকে কাজে লাগাতে এবং আপনার ব্যবসাকে নতুন উচ্চতায় নিয়ে যেতে পারে এমন জ্ঞাত সিদ্ধান্ত নিতে আপনার প্রয়োজনীয় জ্ঞান থাকবে।

 

চিত্র থেকে hbs

বর্ণনামূলক বিশ্লেষণ হল এক ধরনের তথ্য বিশ্লেষণ যা ডেটা বর্ণনা এবং সংক্ষিপ্ত করার উপর ফোকাস করে অতীতে যা ঘটেছে তার অন্তর্দৃষ্টি পেতে। এটি সাধারণত প্রশ্নের উত্তর দিতে ব্যবহৃত হয় যেমন "কি হয়েছে?" এবং "কতজন?"। 

বর্ণনামূলক বিশ্লেষণ ব্যবসা এবং সংস্থাগুলিকে তাদের ডেটা বুঝতে এবং নিদর্শন এবং প্রবণতাগুলি সনাক্ত করতে সহায়তা করতে পারে যা সিদ্ধান্ত গ্রহণকে জানাতে পারে।

এখানে বর্ণনামূলক বিশ্লেষণের কিছু বাস্তব-জীবনের উদাহরণ রয়েছে:

• একটি খুচরা দোকান জনপ্রিয় পণ্য এবং প্রবণতা সনাক্ত করতে ঐতিহাসিক বিক্রয় ডেটা বিশ্লেষণ করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, লোকেরা ফেব্রুয়ারিতে আরও ক্যান্ডি কেনার প্রবণতা রাখে।  
• সাধারণ স্বাস্থ্য সমস্যাগুলি সনাক্ত করতে রোগীর ডেটা সংক্ষিপ্ত করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, বেশিরভাগ লোক অক্টোবর থেকে জুন পর্যন্ত ফ্লুতে আক্রান্ত হয়। 
• উন্নতির জন্য ক্ষেত্রগুলি চিহ্নিত করতে শিক্ষার্থীদের কর্মক্ষমতা ডেটা বিশ্লেষণ করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, বেশিরভাগ ছাত্র যারা ক্যালকুলাসে ফেল করে তারা প্রায়শই ক্লাসে দেরি করে। 

বর্ণনামূলক বিশ্লেষণ কার্যকরভাবে ব্যবহার করতে, আপনাকে করতে হবে নিশ্চিত করুন যে আপনার ডেটা সঠিক এবং উচ্চ মানের। অন্তর্দৃষ্টিগুলি কার্যকরভাবে যোগাযোগ করতে স্পষ্ট এবং সংক্ষিপ্ত ভিজ্যুয়ালাইজেশন ব্যবহার করাও গুরুত্বপূর্ণ। 

ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণগুলি ঐতিহাসিক ডেটা বিশ্লেষণ করতে এবং ভবিষ্যতের ঘটনাগুলির পূর্বাভাস দিতে পরিসংখ্যানগত এবং মেশিন লার্নিং কৌশল ব্যবহার করে। এটি সাধারণত "কী ঘটতে পারে?" এর মতো প্রশ্নের উত্তর দিতে ব্যবহৃত হয়। এবং "যদি?"

ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ এটি হিসাবে দরকারী আপনি পরিকল্পনা সাহায্য করতে পারেন এগিয়ে এটি ব্যবসায়িক ক্রিয়াকলাপ উন্নত করতে, খরচ কমাতে এবং আয় বাড়াতে সাহায্য করতে পারে। উদাহরণ স্বরূপ, আপনি ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারেন যে, ঋতু এবং পূর্ববর্তী বিক্রয় পরিসংখ্যানের উপর ভিত্তি করে বিক্রয় কীভাবে আচরণ করবে। যদি আপনার ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ আপনাকে বলে যে শীতকালে বিক্রয় সম্ভবত হ্রাস পাবে, আপনি এই সিজনের জন্য একটি কার্যকর বিপণন প্রচারাভিযান ডিজাইন করতে এই তথ্য ব্যবহার করতে পারেন। 

এখানে কর্মে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণের কিছু বাস্তব উদাহরণ রয়েছে:

• একটি ব্যাংক ক্রেডিট ঝুঁকি মূল্যায়ন করতে এবং গ্রাহককে ঋণ প্রদান করতে হবে কিনা তা নির্ধারণ করতে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ ব্যবহার করতে পারে। ওপেন ব্যাঙ্কিং-এ, ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ প্রতিটি গ্রাহকের জন্য নির্দিষ্ট অত্যন্ত ব্যক্তিগতকৃত আচরণগত মডেল তৈরি করতে এবং নতুন উপায়ে তাদের ঋণযোগ্যতা সনাক্ত করতে সাহায্য করতে পারে। গ্রাহকদের জন্য, এর অর্থ ভাল এবং সস্তা অ্যাক্সেস হতে পারে ব্যাঙ্ক অ্যাকাউন্ট, ক্রেডিট কার্ড এবং বন্ধকগুলিতে। 
• বিপণনে, ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণগুলি সনাক্ত করতে সাহায্য করতে পারে কোন গ্রাহকরা একটি নির্দিষ্ট অফারে সাড়া দেওয়ার সম্ভাবনা সবচেয়ে বেশি। 
• স্বাস্থ্যসেবাতে, একটি নির্দিষ্ট রোগের বিকাশের ঝুঁকিতে রোগীদের সনাক্ত করতে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ ব্যবহার করা যেতে পারে।
• উত্পাদনে, ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণগুলি চাহিদার পূর্বাভাস দিতে এবং সরবরাহ চেইন ব্যবস্থাপনাকে অপ্টিমাইজ করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।

যাইহোক, কার্যকরভাবে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ ব্যবহার করার জন্য কিছু চ্যালেঞ্জও রয়েছে। একটি চ্যালেঞ্জ হল সঠিক ভবিষ্যদ্বাণীর জন্য প্রয়োজনীয় উচ্চ-মানের ডেটার প্রাপ্যতা। আরেকটি চ্যালেঞ্জ হল ডেটা বিশ্লেষণ এবং সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য উপযুক্ত মডেলিং কৌশল নির্বাচন করা। অবশেষে, সিদ্ধান্ত গ্রহণকারীদের কাছে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণের ফলাফলগুলি যোগাযোগ করা চ্যালেঞ্জিং হতে পারে, কারণ ব্যবহৃত কৌশলগুলি জটিল এবং বোঝা কঠিন হতে পারে।

প্রেসক্রিপটিভ অ্যানালিটিক্স হল এক ধরনের ডেটা অ্যানালাইসিস যা বর্ণনামূলক এবং ভবিষ্যদ্বাণীমূলক অ্যানালিটিক্সের বাইরে গিয়ে আপনার করা পদক্ষেপগুলির জন্য সুপারিশ প্রদান করে। অন্য কথায়, এই পদ্ধতির সাথে অপ্টিমাইজেশান কৌশল ব্যবহার করা জড়িত কর্মের সর্বোত্তম পথ চিহ্নিত করুন, সীমাবদ্ধতা এবং উদ্দেশ্য একটি সেট দেওয়া.

এটি সাধারণত "আমাদের কি করা উচিত?" এর মতো প্রশ্নের উত্তর দিতে ব্যবহৃত হয়। এবং "আমরা কিভাবে উন্নতি করতে পারি?"

কার্যকর হওয়ার জন্য, বিশ্লেষণ করা ডেটার গভীর বোঝার প্রয়োজন এবং সর্বোত্তম কর্মপন্থা চিহ্নিত করতে বিভিন্ন পরিস্থিতিতে মডেল এবং অনুকরণ করার ক্ষমতা প্রয়োজন। যেমন, এটি চারটি পদ্ধতির মধ্যে সবচেয়ে জটিল পদ্ধতি। 

প্রেসক্রিপটিভ অ্যানালিটিক্স আপনাকে পণ্যের মিশ্রণ, কর্মশক্তি পরিকল্পনা, বিপণন মিশ্রণ, মূলধন বাজেট এবং ক্ষমতা ব্যবস্থাপনা সহ বিভিন্ন সমস্যার সমাধান করতে সাহায্য করতে পারে।

 

দ্বারা ফোটো pixabay
 

কর্মে নির্দেশমূলক বিশ্লেষণের সর্বোত্তম উদাহরণ হল পিক আওয়ারের সময় দিকনির্দেশের জন্য Google মানচিত্র ব্যবহার করা। সফ্টওয়্যার সম্ভাব্য সর্বোত্তম রুট গণনা করার জন্য পরিবহন এবং ট্রাফিক অবস্থার সমস্ত মোড বিবেচনা করে। একটি পরিবহন সংস্থা এইভাবে প্রিস্ক্রিপটিভ বিশ্লেষণ ব্যবহার করতে পারে ডেলিভারি রুট অপ্টিমাইজ করতে এবং জ্বালানী খরচ কমাতে। এটি গুরুত্বপূর্ণ বিশেষত যখন আপনি জ্বালানির ক্রমবর্ধমান ব্যয় বিবেচনা করেন। কানাডায়, উদাহরণস্বরূপ, গড় ব্যক্তি বছরে প্রায় $2,000 খরচ করে শুধুমাত্র জ্বালানীতে গাড়ি প্রতি, যখন মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে পরিবারগুলি ব্যয় করছে প্রায় 2.24% জ্বালানিতে তাদের মোট বার্ষিক আয়। 

যাইহোক, ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণের মতো, কার্যকরভাবে প্রেসক্রিপটিভ বিশ্লেষণ ব্যবহার করার জন্য কিছু চ্যালেঞ্জ রয়েছে। প্রথম চ্যালেঞ্জ হল উচ্চ মানের তথ্যের প্রাপ্যতা সঠিক বিশ্লেষণ এবং অপ্টিমাইজেশনের জন্য অপরিহার্য। আরেকটি চ্যালেঞ্জ হল ব্যবহার করা অপ্টিমাইজেশান অ্যালগরিদমগুলির জটিলতা, যা কার্যকরভাবে বাস্তবায়নের জন্য বিশেষ দক্ষতা এবং জ্ঞানের প্রয়োজন হতে পারে।

ডায়াগনস্টিক অ্যানালিটিক্স হল এক ধরনের ডেটা বিশ্লেষণ যা বর্ণনামূলক বিশ্লেষণের বাইরে যায় মূল কারণ চিহ্নিত করতে একটি সমস্যা বা সমস্যা। এটি প্রশ্নের উত্তর দেয় যেমন "কেন এটি ঘটেছে?" এবং "কী কারণে?"। উদাহরণস্বরূপ, কেন আপনার জানুয়ারী বিক্রয় 50% কমেছে তা নির্ধারণ করতে আপনি ডায়াগনস্টিক বিশ্লেষণ ব্যবহার করতে পারেন। 

ডায়াগনস্টিক অ্যানালিটিক্সের মধ্যে সম্পর্ক এবং পারস্পরিক সম্পর্ক সনাক্ত করতে ডেটা অন্বেষণ এবং বিশ্লেষণ করা জড়িত যা একটি সমস্যা বা সমস্যা ব্যাখ্যা করতে সাহায্য করতে পারে। রিগ্রেশন বিশ্লেষণ, হাইপোথিসিস টেস্টিং এবং কার্যকারণ বিশ্লেষণের মতো কৌশল ব্যবহার করে এটি করা যেতে পারে।

বাস্তব জীবনের উদাহরণ অন্তর্ভুক্ত:

• আপনি আপনার উত্পাদন প্রক্রিয়ার একটি গুণমান সমস্যার মূল কারণ সনাক্ত করতে ডায়গনিস্টিক বিশ্লেষণ ব্যবহার করতে পারেন। 
• আপনি গ্রাহকের অভিযোগের পিছনে কারণ চিহ্নিত করতে এবং একটি লক্ষ্যযুক্ত সমাধান প্রদান করতে এটি ব্যবহার করতে পারেন। 
• সাইবার হুমকির ক্ষেত্রে, আপনি নিরাপত্তা লঙ্ঘনের উত্স সনাক্ত করতে এবং ভবিষ্যতে আক্রমণ প্রতিরোধ করতে এটি ব্যবহার করতে পারেন।

ডায়গনিস্টিক অ্যানালিটিক্স ব্যবহার করার অনেক সুবিধা রয়েছে, যেমন সমস্যা এবং সমস্যার অন্তর্নিহিত কারণগুলি চিহ্নিত করা এবং লক্ষ্যযুক্ত সমাধানগুলি বিকাশ করা। কিন্তু, আগের দুটি ডেটা বিশ্লেষণ পদ্ধতির মতো, বিবেচনা করার জন্য কিছু চ্যালেঞ্জ রয়েছে। একের জন্য, উচ্চ-মানের ডেটা অর্জন করা এবং সঠিক বিশ্লেষণ নিশ্চিত করা এবং অন্তর্দৃষ্টি কঠিন হতে পারে। দ্বিতীয়ত, বিশ্লেষণ কৌশলগুলি বেশ জটিল হতে পারে এবং কার্যকরভাবে প্রয়োগ করার জন্য বিশেষ দক্ষতা এবং জ্ঞানের প্রয়োজন হতে পারে।

অভিগমন	সংজ্ঞা	প্রশ্নের উত্তর দাও
বর্ণনামূলক	অতীতে যা ঘটেছে তার অন্তর্দৃষ্টি পেতে ডেটা বর্ণনা করে এবং সংক্ষিপ্ত করে।	কি হলো? কতগুলো?
লক্ষণ	একটি সমস্যা বা সমস্যার মূল কারণ চিহ্নিত করে	এটা কেন ঘটেছিল? এটা কি কারণে?
ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ	ঐতিহাসিক তথ্য বিশ্লেষণ করে এবং ভবিষ্যতের ঘটনা সম্পর্কে ভবিষ্যদ্বাণী করে।	কি ঘটতে পারে? কি যদি?
প্রচলিত প্রথামত	বিশ্লেষণের উপর ভিত্তি করে আপনার নেওয়া উচিত এমন পদক্ষেপগুলির জন্য সুপারিশ প্রদান করে।	আমাদের কী করা উচিত? আমরা কিভাবে উন্নত করতে পারি?

যখন প্রত্যেকে চারজন তথ্য বিশ্লেষণ করার পদ্ধতি এর নিজস্ব শক্তি এবং দুর্বলতা রয়েছে, প্রদত্ত সমস্যার জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত পদ্ধতি বেছে নেওয়া কাঙ্ক্ষিত ফলাফল অর্জনের জন্য গুরুত্বপূর্ণ হতে পারে। একটি পদ্ধতি নির্বাচন করার সময় বিবেচনা করার জন্য কিছু কারণের মধ্যে নিম্নলিখিতগুলি অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে:

সমাধান করা হচ্ছে সমস্যার প্রকৃতি. বিভিন্ন সমস্যার জন্য বিভিন্ন পদ্ধতির প্রয়োজন হবে। উদাহরণস্বরূপ, আপনি ব্যবহার করতে পারেন:

• গ্রাহক প্রতিক্রিয়া ডেটা সংক্ষিপ্ত করতে এবং গ্রাহকের চাহিদার ধরণগুলি সনাক্ত করতে বর্ণনামূলক বিশ্লেষণ
• বিক্রয় কর্মক্ষমতা পরিবর্তন ড্রাইভিং কারণগুলি সনাক্ত করতে ডায়গনিস্টিক বিশ্লেষণ
• একটি পণ্যের জন্য ভবিষ্যতের চাহিদা পূর্বাভাস দিতে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ 
• একটি উত্পাদন সুবিধা মধ্যে উত্পাদন সময়সূচী অপ্টিমাইজ করার জন্য প্রেসক্রিপটিভ বিশ্লেষণ

উপলব্ধ ডেটার ধরন এবং গুণমান. ডেটা সঠিক, সম্পূর্ণ এবং প্রাসঙ্গিক তা নিশ্চিত করাও গুরুত্বপূর্ণ। এটি নির্বাচিত পদ্ধতির জন্য উপযুক্ত কিনা তা নিশ্চিত করার জন্য এটি পরিষ্কার করা, রূপান্তর করা বা অন্যথায় ডেটা প্রস্তুত করা জড়িত থাকতে পারে। অনেক ক্ষেত্রে, ডেটা প্রস্তুতি একটি সময়সাপেক্ষ এবং পুনরাবৃত্তিমূলক প্রক্রিয়া হতে পারে এবং বিশেষ সরঞ্জাম বা দক্ষতার প্রয়োজন হতে পারে।

সম্পদ এবং দক্ষতা বিশ্লেষণের জন্য উপলব্ধ. কার্যকর ডেটা বিশ্লেষণ পরিচালনা করার জন্য, হাতে সঠিক দক্ষতা এবং সরঞ্জাম থাকাও গুরুত্বপূর্ণ। এর মধ্যে পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণ সফ্টওয়্যার, প্রোগ্রামিং ভাষা এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশন টুল অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে। কিছু সাধারণ দক্ষতা যে তথ্য বিশ্লেষকদের জন্য দরকারী হতে পারে ডেটা র্যাংলিং, ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন, মেশিন লার্নিং এবং পরিসংখ্যানগত অনুমান অন্তর্ভুক্ত।

উপরের আলোচনা থেকে, এটা স্পষ্ট যে ডেটা অ্যানালিটিক্স হল একটি শক্তিশালী হাতিয়ার যা মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করতে পারে এবং ব্যবসার বৃদ্ধি চালাতে পারে। ডেটা অ্যানালিটিক্সের চারটি ভিন্ন পন্থা বুঝতে এবং ব্যবহার করে, ব্যবসাগুলি তাদের ডেটা আরও ভালভাবে বুঝতে পারে এবং আরও সচেতন সিদ্ধান্ত নিতে পারে। 

যাইহোক, একটি বিশ্লেষণ পদ্ধতি বেছে নেওয়ার সময় আপনার ব্যবসার নির্দিষ্ট চাহিদা এবং লক্ষ্যগুলি সাবধানে বিবেচনা করা এবং প্রতিটির সুবিধা এবং সীমাবদ্ধতা সম্পর্কে সচেতন হওয়া গুরুত্বপূর্ণ। 

পরিশেষে, সঠিক পন্থা বেছে নেওয়ার মাধ্যমে এবং এটি কার্যকরভাবে প্রয়োগ করে, ব্যবসাগুলি একটি প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা অর্জন করতে পারে এবং দীর্ঘমেয়াদী সাফল্য অর্জন করতে পারে। সুতরাং এগিয়ে যান এবং ডেটা বিশ্লেষণের উত্তেজনাপূর্ণ বিশ্ব অন্বেষণ করুন - সম্ভাবনাগুলি অফুরন্ত!
 
 
নাহলা ডেভিস একজন সফটওয়্যার ডেভেলপার এবং প্রযুক্তি লেখক। প্রযুক্তিগত লেখার জন্য তার কাজকে সম্পূর্ণ সময় উৎসর্গ করার আগে, তিনি একটি Inc. 5,000 এক্সপেরিয়েনশিয়াল ব্র্যান্ডিং প্রতিষ্ঠানে লিড প্রোগ্রামার হিসাবে কাজ করার জন্য — অন্যান্য চমকপ্রদ জিনিসগুলির মধ্যে পরিচালনা করেছিলেন যার ক্লায়েন্টদের মধ্যে রয়েছে Samsung, Time Warner, Netflix, এবং Sony।
 

• এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
• প্লেটোব্লকচেন। Web3 মেটাভার্স ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
• উত্স: https://www.kdnuggets.com/2023/03/master-power-data-analytics-four-approaches-analyzing-data.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=master-the-power-of-data-analytics-the-four-approaches-to-analyzing-data