ڈیٹا تجزیات کی طاقت میں مہارت حاصل کریں: ڈیٹا کا تجزیہ کرنے کے چار نقطہ نظر

کی طرف سے تصویر لیلو پہلے
 

کیا آپ نے کبھی خواہش کی ہے کہ آپ کے پاس ایک کرسٹل بال ہو جو آپ کو آپ کے کاروبار کا مستقبل بتا سکے؟ اگرچہ ہم آپ کو آنے والی چیزوں کے بارے میں ایک صوفیانہ جھلک کا وعدہ نہیں کر سکتے ہیں، ہمارے پاس اگلی بہترین چیز ہے: ڈیٹا اینالیٹکس۔

آج کی ڈیٹا سے چلنے والی دنیا میں، کاروبار کے لیے بہت زیادہ ڈیٹا اکٹھا کرنا اور پیدا کرنا آسان ہو گیا ہے۔ تاہم، صرف ڈیٹا ہونا کافی نہیں ہے۔ 

ایک کاروبار کے طور پر، آپ کو ڈیٹا کو سمجھنے اور اسے اس طریقے سے استعمال کرنے کے قابل ہونے کی ضرورت ہے جس سے آپ بہتر فیصلے کر سکیں۔ یہ وہ جگہ ہے جہاں ڈیٹا اینالیٹکس آتا ہے۔ ڈیٹا اینالیٹکس سے مراد بصیرت نکالنے اور باخبر فیصلے کرنے کے لیے ڈیٹا کی جانچ کے عمل کو کہتے ہیں۔

اعداد و شمار کے مطابق، ڈیٹا اینالیٹکس مارکیٹ تیزی سے ترقی کر رہی ہے اور اس کے متاثر ہونے کی توقع ہے۔ 650 بلین ڈالر سے زیادہ 2029 تک۔ یہ کاروبار اور عالمی معیشت میں ڈیٹا اینالیٹکس کی بڑھتی ہوئی اہمیت کو ظاہر کرتا ہے۔

مستقبل ڈیٹا پر مبنی ہے۔ کسٹمر کے رویے کی پیشن گوئی سے لے کر اصلاح کے لیے علاقوں کی نشاندہی تک، ڈیٹا اینالیٹکس کاروبار کو اپنے ڈیٹا میں چھپے رازوں کو کھولنے اور بہتر نتائج حاصل کرنے میں مدد کر سکتی ہے۔ لیکن بہت سارے ٹولز اور تکنیک دستیاب ہونے کے ساتھ، یہ جاننا بہت مشکل ہو سکتا ہے کہ کہاں سے آغاز کیا جائے۔

یہ مضمون آپ کو لے جائے گا۔ ڈیٹا تجزیات اور ڈیٹا کا تجزیہ کرنے کے چار طریقوں کو دریافت کریں۔ اسے پڑھنے کے اختتام تک، آپ کو وہ علم حاصل ہو جائے گا جس کی آپ کو ڈیٹا کی طاقت کو بروئے کار لانے اور باخبر فیصلے کرنے کی ضرورت ہے جو آپ کے کاروبار کو نئی بلندیوں تک لے جا سکتے ہیں۔

 

سے تصویر ایچ بی ایس

وضاحتی تجزیات ڈیٹا تجزیہ کی ایک قسم ہے۔ ڈیٹا کو بیان کرنے اور خلاصہ کرنے پر توجہ مرکوز کرتا ہے۔ ماضی میں جو کچھ ہوا اس کے بارے میں بصیرت حاصل کرنے کے لیے۔ یہ عام طور پر سوالوں کے جواب دینے کے لیے استعمال ہوتا ہے جیسے "کیا ہوا؟" اور "کتنے؟" 

وضاحتی تجزیات کاروباری اداروں اور تنظیموں کو ان کے ڈیٹا کو سمجھنے اور ان نمونوں اور رجحانات کی نشاندہی کرنے میں مدد کر سکتے ہیں جو فیصلہ سازی کو مطلع کر سکتے ہیں۔

یہاں وضاحتی تجزیات کی کچھ حقیقی زندگی کی مثالیں ہیں:

• ایک خوردہ اسٹور مقبول مصنوعات اور رجحانات کی شناخت کے لیے تاریخی فروخت کے ڈیٹا کا تجزیہ کر سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، لوگ فروری میں زیادہ کینڈی خریدتے ہیں۔  
• عام صحت کے مسائل کی نشاندہی کرنے کے لیے مریضوں کے ڈیٹا کا خلاصہ کیا جا سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، زیادہ تر لوگوں کو اکتوبر سے جون تک فلو ہوتا ہے۔ 
• طلباء کی کارکردگی کے اعداد و شمار کا تجزیہ کیا جا سکتا ہے تاکہ بہتری کے شعبوں کی نشاندہی کی جا سکے۔ مثال کے طور پر، زیادہ تر طلباء جو کیلکولس میں فیل ہوتے ہیں وہ اکثر کلاس میں دیر سے آتے ہیں۔ 

وضاحتی تجزیات کو مؤثر طریقے سے استعمال کرنے کے لیے، آپ کو ضروری ہے۔ یقینی بنائیں کہ آپ کا ڈیٹا درست ہے۔ اور اعلی معیار کے. بصیرت کو مؤثر طریقے سے بات چیت کرنے کے لیے واضح اور جامع تصورات کا استعمال کرنا بھی بہت ضروری ہے۔ 

پیش گوئی کرنے والے تجزیات تاریخی ڈیٹا کا تجزیہ کرنے اور مستقبل کے واقعات کی پیشین گوئی کرنے کے لیے شماریاتی اور مشین لرننگ تکنیک کا استعمال کرتے ہیں۔ یہ عام طور پر سوالات کا جواب دینے کے لیے استعمال ہوتا ہے جیسے کہ "کیا ہونے کا امکان ہے؟" اور "اگر؟"

پیشن گوئی تجزیات اس کے طور پر مفید ہے آپ کی منصوبہ بندی میں مدد کر سکتے ہیں۔ آگے. یہ کاروباری کارروائیوں کو بہتر بنانے، اخراجات کو کم کرنے اور آمدنی بڑھانے میں مدد کر سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، آپ اندازہ لگا سکتے ہیں کہ سیلز کا رویہ موسمی اور پچھلے سیلز کے اعداد و شمار کی بنیاد پر کیسے ہو گا۔ اگر آپ کا پیش گوئی کرنے والا تجزیہ آپ کو بتاتا ہے کہ موسم سرما میں فروخت میں کمی کا امکان ہے، تو آپ اس معلومات کو اس موسم کے لیے ایک مؤثر مارکیٹنگ مہم ڈیزائن کرنے کے لیے استعمال کر سکتے ہیں۔ 

پیشین گوئی کرنے والے تجزیات کی عملی مثالیں یہ ہیں:

• ایک بینک کریڈٹ رسک کا اندازہ لگانے اور اس بات کا تعین کرنے کے لیے پیشین گوئی کرنے والے تجزیات کا استعمال کر سکتا ہے کہ آیا کسی صارف کو قرض دینا ہے۔ اوپن بینکنگ میں، پیشن گوئی کے تجزیات ہر صارف کے لیے مخصوص انتہائی ذاتی طرز عمل کے ماڈلز بنانے اور نئے طریقوں سے ان کی ساکھ کی شناخت میں مدد کر سکتے ہیں۔ گاہکوں کے لیے، اس کا مطلب بہتر اور سستی رسائی ہو سکتی ہے۔ بینک اکاؤنٹس، کریڈٹ کارڈز، اور رہن میں۔ 
• مارکیٹنگ میں، پیش گوئی کرنے والے تجزیات اس بات کی نشاندہی کرنے میں مدد کر سکتے ہیں کہ کون سے گاہک کسی خاص پیشکش کا جواب دینے کا زیادہ امکان رکھتے ہیں۔ 
• صحت کی دیکھ بھال میں، پیشن گوئی کے تجزیات کا استعمال کسی خاص بیماری کے خطرے میں مبتلا مریضوں کی شناخت کے لیے کیا جا سکتا ہے۔
• مینوفیکچرنگ میں، پیشن گوئی کے تجزیات کو طلب کی پیشن گوئی اور سپلائی چین کے انتظام کو بہتر بنانے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔

تاہم، پیشین گوئی کرنے والے تجزیات کو مؤثر طریقے سے استعمال کرنے میں کچھ چیلنجز بھی ہیں۔ ایک چیلنج درست پیشین گوئیوں کے لیے ضروری اعلیٰ معیار کے ڈیٹا کی دستیابی ہے۔ ایک اور چیلنج ڈیٹا کا تجزیہ کرنے اور درست پیشین گوئیاں کرنے کے لیے موزوں ماڈلنگ تکنیکوں کا انتخاب کرنا ہے۔ آخر میں، فیصلہ سازوں تک پیشین گوئی کے تجزیات کے نتائج کو پہنچانا مشکل ہو سکتا ہے، کیونکہ استعمال شدہ تکنیکیں پیچیدہ اور سمجھنا مشکل ہو سکتی ہیں۔

نسخہ جاتی تجزیات ڈیٹا کے تجزیے کی ایک قسم ہے جو وضاحتی اور پیش گوئی کرنے والے تجزیات سے آگے بڑھ کر ان اقدامات کے لیے سفارشات فراہم کرتی ہے جو آپ کو کرنا چاہیے۔ دوسرے الفاظ میں، اس نقطہ نظر میں اصلاح کی تکنیک کا استعمال شامل ہے۔ عمل کے بہترین طریقہ کی نشاندہی کریں۔، رکاوٹوں اور مقاصد کا ایک مجموعہ دیا گیا ہے۔

یہ عام طور پر سوالات کا جواب دینے کے لیے استعمال ہوتا ہے جیسے کہ "ہمیں کیا کرنا چاہیے؟" اور "ہم کیسے بہتر کر سکتے ہیں؟"

مؤثر ہونے کے لیے، اس کے لیے تجزیہ کیے جانے والے ڈیٹا کی گہرائی سے فہم کی ضرورت ہوتی ہے اور بہترین طریقہ کار کی نشاندہی کرنے کے لیے مختلف منظرناموں کو ماڈل بنانے اور ان کی نقل کرنے کی صلاحیت کی ضرورت ہوتی ہے۔ اس طرح، یہ چار طریقوں میں سے سب سے پیچیدہ طریقہ ہے۔ 

نسخے کے تجزیات آپ کو مختلف مسائل کو حل کرنے میں مدد کر سکتے ہیں، بشمول پروڈکٹ مکس، افرادی قوت کی منصوبہ بندی، مارکیٹنگ مکس، کیپٹل بجٹنگ، اور صلاحیت کا انتظام۔

 

کی طرف سے تصویر Pixabay
 

عمل میں نسخے کے تجزیات کی بہترین مثال چوٹی کے اوقات میں سمتوں کے لیے گوگل میپس کا استعمال ہے۔ یہ سافٹ ویئر ٹرانسپورٹ کے تمام طریقوں اور ٹریفک کے حالات پر غور کرتا ہے تاکہ ممکنہ بہترین راستے کا حساب لگایا جا سکے۔ ایک ٹرانسپورٹیشن کمپنی اس طریقے سے ڈلیوری روٹس کو بہتر بنانے اور ایندھن کے اخراجات کو کم کرنے کے لیے نسخے کے تجزیات کا استعمال کر سکتی ہے۔ یہ خاص طور پر اہم ہے جب آپ ایندھن کی بڑھتی ہوئی قیمت پر غور کریں۔ کینیڈا میں، مثال کے طور پر، اوسط شخص تقریباً $2,000 سالانہ خرچ کرتا ہے۔ فی گاڑی صرف ایندھن پر، جبکہ ریاست ہائے متحدہ امریکہ میں گھرانے خرچ کر رہے ہیں۔ تقریبا 2.24٪ ایندھن پر ان کی کل سالانہ آمدنی کا۔ 

تاہم، پیشین گوئی کرنے والے تجزیات کی طرح، نسخے کے تجزیات کو مؤثر طریقے سے استعمال کرنے میں کچھ چیلنجز ہیں۔ پہلا چیلنج یہ ہے۔ اعلی معیار کے ڈیٹا کی دستیابی درست تجزیہ اور اصلاح کے لیے ضروری ہے۔ ایک اور چیلنج استعمال شدہ اصلاحی الگورتھم کی پیچیدگی ہے، جس کو مؤثر طریقے سے نافذ کرنے کے لیے خصوصی مہارت اور علم کی ضرورت پڑ سکتی ہے۔

تشخیصی تجزیات اعداد و شمار کے تجزیہ کی ایک قسم ہے جو وضاحتی تجزیات سے بالاتر ہے۔ بنیادی وجہ کی شناخت کرنے کے لئے کسی مسئلے یا مسئلے کا۔ یہ سوالات کا جواب دیتا ہے جیسے "یہ کیوں ہوا؟" اور "اس کی وجہ کیا ہے؟" مثال کے طور پر، آپ یہ تعین کرنے کے لیے تشخیصی تجزیہ استعمال کر سکتے ہیں کہ آپ کی جنوری کی فروخت میں 50% کی کمی کیوں ہوئی۔ 

تشخیصی تجزیات میں ایسے تعلقات اور ارتباط کی نشاندہی کرنے کے لیے ڈیٹا کی تلاش اور تجزیہ کرنا شامل ہے جو کسی مسئلے یا مسئلے کی وضاحت میں مدد کر سکتے ہیں۔ یہ تکنیکوں کا استعمال کرتے ہوئے کیا جا سکتا ہے جیسے ریگریشن تجزیہ، مفروضے کی جانچ، اور وجہ تجزیہ۔

حقیقی زندگی کی مثالوں میں شامل ہیں:

• آپ اپنے پروڈکشن کے عمل میں معیار کے مسئلے کی بنیادی وجہ کی نشاندہی کرنے کے لیے تشخیصی تجزیہ استعمال کر سکتے ہیں۔ 
• آپ اسے گاہک کی شکایت کے پیچھے کی وجہ کی نشاندہی کرنے اور ہدفی حل فراہم کرنے کے لیے بھی استعمال کر سکتے ہیں۔ 
• سائبر خطرے کی صورت میں، آپ اسے سیکیورٹی کی خلاف ورزی کے ماخذ کی شناخت اور مستقبل میں ہونے والے حملوں کو روکنے کے لیے بھی استعمال کر سکتے ہیں۔

تشخیصی تجزیات استعمال کرنے کے بہت سے فائدے ہیں، جیسے مسائل اور مسائل کی بنیادی وجوہات کی نشاندہی کرنا اور ٹارگٹڈ حل تیار کرنا۔ لیکن، پچھلے دو ڈیٹا اینالیٹکس طریقوں کی طرح، غور کرنے کے لیے کچھ چیلنجز ہیں۔ ایک کے لیے، اعلیٰ معیار کا ڈیٹا حاصل کرنا اور درست تجزیہ کو یقینی بنانا اور بصیرت مشکل ہو سکتی ہے۔ دوم، تجزیہ کی تکنیک کافی پیچیدہ ہو سکتی ہے اور مؤثر طریقے سے لاگو کرنے کے لیے خصوصی مہارت اور علم کی ضرورت ہو سکتی ہے۔

نقطہ نظر	ڈیفینیشن	سوالوں کے جواب دیتا ہے۔
تشریحی	ماضی میں کیا ہوا ہے اس کی بصیرت حاصل کرنے کے لیے ڈیٹا کو بیان کرتا ہے اور اس کا خلاصہ کرتا ہے۔	کیا ہوا؟ کتنے؟
ڈایگنوسٹک	کسی مسئلے یا مسئلے کی بنیادی وجہ کی نشاندہی کرتا ہے۔	ایسا کیوں ہوا؟ اس کی کیا وجہ ہے؟
پیشن گوئی	تاریخی ڈیٹا کا تجزیہ کرتا ہے اور مستقبل کے واقعات کے بارے میں پیشین گوئیاں کرتا ہے۔	کیا ہونے کا امکان ہے؟ کیا اگر؟
نسخہ انگیز	تجزیے کی بنیاد پر آپ کو جو اقدامات کرنے چاہئیں ان کے لیے سفارشات فراہم کرتا ہے۔	ہمیں کیا کرنا چاہئے؟ ہم کیسے سدھار سکتے ہیں؟

جبکہ چاروں میں سے ہر ایک ڈیٹا کا تجزیہ کرنے کا طریقہ اس کی اپنی خوبیاں اور کمزوریاں ہیں، کسی دیے گئے مسئلے کے لیے موزوں ترین نقطہ نظر کا انتخاب مطلوبہ نتائج کے حصول کے لیے اہم ہو سکتا ہے۔ ایک نقطہ نظر کا انتخاب کرتے وقت غور کرنے کے لئے کچھ عوامل درج ذیل شامل ہو سکتے ہیں:

مسئلہ کی نوعیت جس پر توجہ دی جارہی ہے۔. مختلف مسائل کے لیے مختلف طریقوں کی ضرورت ہوگی۔ مثال کے طور پر، آپ استعمال کر سکتے ہیں:

• وضاحتی تجزیات گاہک کے تاثرات کے ڈیٹا کا خلاصہ کرنے اور گاہک کی طلب کے نمونوں کی نشاندہی کرنے کے لیے
• تشخیصی تجزیات ان عوامل کی نشاندہی کرنے کے لیے جو فروخت کی کارکردگی میں تبدیلیاں لا رہے ہیں۔
• کسی مصنوع کی مستقبل کی طلب کی پیشن گوئی کرنے کے لیے پیش گوئی کرنے والے تجزیات 
• ایک مینوفیکچرنگ سہولت میں پیداوار کے نظام الاوقات کو بہتر بنانے کے لیے نسخہ جاتی تجزیات

دستیاب ڈیٹا کی قسم اور معیار. یہ یقینی بنانا بھی ضروری ہے کہ ڈیٹا درست، مکمل اور متعلقہ ہو۔ اس میں ڈیٹا کو صاف کرنا، تبدیل کرنا، یا دوسری صورت میں تیار کرنا شامل ہو سکتا ہے تاکہ یہ یقینی بنایا جا سکے کہ یہ منتخب کردہ نقطہ نظر کے لیے موزوں ہے۔ بہت سے معاملات میں، ڈیٹا کی تیاری ایک وقت طلب اور تکراری عمل ہو سکتا ہے اور اس کے لیے خصوصی آلات یا مہارت کی ضرورت پڑ سکتی ہے۔

وسائل اور مہارتیں تجزیہ کے لیے دستیاب ہیں۔. مؤثر اعداد و شمار کے تجزیات کو انجام دینے کے لیے، یہ بھی ضروری ہے کہ ہاتھ میں صحیح مہارتیں اور اوزار ہوں۔ اس میں شماریاتی تجزیہ سافٹ ویئر، پروگرامنگ لینگوئجز، اور ویژولائزیشن ٹولز شامل ہو سکتے ہیں۔ کچھ عام مہارتیں جو ڈیٹا تجزیہ کاروں کے لیے مفید ہو سکتا ہے۔ ڈیٹا رینگلنگ، ڈیٹا ویژولائزیشن، مشین لرننگ، اور شماریاتی تخمینہ شامل ہیں۔

اوپر کی بحث سے، یہ واضح ہے کہ ڈیٹا اینالیٹکس ایک طاقتور ٹول ہے جو قیمتی بصیرت فراہم کر سکتا ہے اور کاروبار کی ترقی کو بڑھا سکتا ہے۔ ڈیٹا اینالیٹکس کے چار مختلف طریقوں کو سمجھنے اور استعمال کرنے سے، کاروبار اپنے ڈیٹا کو بہتر طریقے سے سمجھ سکتے ہیں اور مزید باخبر فیصلے کر سکتے ہیں۔ 

تاہم، تجزیاتی نقطہ نظر کا انتخاب کرتے وقت اپنے کاروبار کی مخصوص ضروریات اور اہداف پر احتیاط سے غور کرنا اور ہر ایک کے فوائد اور حدود سے آگاہ ہونا ضروری ہے۔ 

بالآخر، صحیح نقطہ نظر کا انتخاب کرنے اور اسے مؤثر طریقے سے نافذ کرنے سے، کاروبار مسابقتی فائدہ حاصل کر سکتے ہیں اور طویل مدتی کامیابی حاصل کر سکتے ہیں۔ تو آگے بڑھیں اور ڈیٹا اینالیٹکس کی دلچسپ دنیا کو دریافت کریں – امکانات لامتناہی ہیں!
 
 
نالہ ڈیوس ایک سافٹ ویئر ڈویلپر اور ٹیک مصنف ہے۔ اپنے کام کو مکمل وقت تکنیکی تحریر کے لیے وقف کرنے سے پہلے، اس نے - دیگر دلچسپ چیزوں کے علاوہ - ایک Inc. 5,000 تجرباتی برانڈنگ تنظیم میں ایک لیڈ پروگرامر کے طور پر خدمات انجام دینے کا انتظام کیا جس کے کلائنٹس میں Samsung، Time Warner، Netflix، اور Sony شامل ہیں۔
 

• SEO سے چلنے والا مواد اور PR کی تقسیم۔ آج ہی بڑھا دیں۔
• پلیٹو بلاک چین۔ Web3 Metaverse Intelligence. علم میں اضافہ۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• ماخذ: 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