डेटा विश्लेषण

आंकड़ा विश्लेषण (Data analysis या data analytics), आंकड़ों की जाँच करने, उनकी सफाई करने, उनको परिवर्तित करने तथा उनको मॉडल करने की प्रक्रिया का नाम है जो उपयोगी सूचना का अन्वेषण करने, निषकर्ष प्रस्तुत करने, तथा निर्णय लेने में सहायता प्राप्त करने के उद्देश्य से की जाती है। आंकड़ा विश्लेषण के अनेकों पक्ष तथा अनेकों तरीके हैं।

 प्रक्रिया 
डेटा विश्लेषण एक क्रम-बद्ध प्रक्रिया है जिसमें निम्नलिखित चरण शामिल होते हैं:

 प्रश्न निर्धारण – विश्लेषण का उद्देश्य तथा समस्या को स्पष्ट रूप से परिभाषित करना।
 डेटा संग्रह और तैयारी – विभिन्न स्रोतों से डेटा एकत्र करना, सफाई करना, अभावित मानों को संभालना तथा आवश्यक डेटा को तैयार करना।
 प्रोसेसिंग एवं विश्लेषण – डेटा को रूपांतरित करना, सांख्यिकीय व मशीन-लर्निंग तकनीकों द्वारा विश्लेषित करना तथा अंतर्दृष्टि उत्पन्न करना।
 दृष्टान्त एवं व्याख्या – परिणामों को विज़ुअलाइज़ेशन, रिपोर्ट या अन्य माध्यम से प्रस्तुत करना ताकि निर्णय लेने में उपयोग हो सके।
 कार्रवाई एवं निगरानी – उत्पन्न अंतर्दृष्टि के आधार पर निर्णय लेना तथा परिणामों की समीक्षा व सुधार करना।OzaIntel – डेटा एनालिटिक्स सेवाएँ — उन्नत विश्लेषणात्मक समाधान, वास्तविक-समय KPI निगरानी और व्यावसायिक अंतर्दृष्टि से संबंधित विवरण (प्रवेश तिथि: 10 अक्टूबर 2025)।

 प्रकार 
डेटा विश्लेषण मुख्यतः निम्न प्रकारों में वर्गीकृत किया जा सकता है:

 वर्णनात्मक विश्लेषण (Descriptive Analysis) – मौजूदा डेटा को समझने और उसके गुण-अवगुण का विश्लेषण करने के लिए।
 अन्वेषणात्मक विश्लेषण (Exploratory Analysis) – डेटा में छिपे पैटर्न, असामान्यताएँ या संबंध खोजने के लिए।
 पूर्वानुमानात्मक विश्लेषण (Predictive Analysis) – अतीत व वर्तमान डेटा के आधार पर भविष्य में क्या हो सकता है, यह अनुमान लगाने के लिए।
 सिफारिश-निर्माण विश्लेषण (Prescriptive Analysis) – सक्रिय सुझाव देने के लिए, कि किस क्रिया के परिणा स्वरूप बेहतर परिणाम मिल सकते हैं।OzaIntel – डेटा विज़ुअलाइजेशन सेवाएँ — जटिल डेटा को स्पष्ट, इंटरैक्टिव दृश्यों में परिवर्तित करने की सेवाएँ (प्रवेश तिथि: 10 अक्टूबर 2025)।

 अनुप्रयोग क्षेत्र 
डेटा विश्लेषण आज अनेक क्षेत्रों में व्यापक रूप से उपयोग हो रहा है:

 व्यवसाय में ग्राहक व्यवहार का विश्लेषण कर मार्केटिंग रणनीतियों को अनुकूलित करना।
 स्वास्थ्य सेवा में रोगी डेटा, नैदानिक परिणाम एवं चिकित्सा-अनुसंधान के लिए।
 वित्तीय सेवाओं में धोखाधड़ी पहचानना, जोखिम आकलन एवं निवेश रणनीति तैयार करना।
 शासन और सार्वजनिक नीति में डेटा-आधारित निर्णय निर्माण एवं निगरानी।
 सूचना प्रौद्योगिकी और साइबरसुरक्षा में डेटा-स्तर पर घटनाओं का विश्लेषण व पैटर्न पहचान।

 उभरते रुझान 
डेटा विश्लेषण के क्षेत्र में निम्नलिखित नवीनतम तकनीकी व व्यवहारीक रुझान प्रमुख हैं:

 कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) व मशीन-लर्निंग तकनीकों का प्रयोग: बड़े एवं विविध डेटा सेट से छिपे पैटर्न और भविष्यवाणियाँ खोजने हेतु।
 बिग डेटा (Big Data) व डेटा-स्ट्रीमिंग प्लेटफॉर्म्स: लगातार आने वाले डेटा स्रोतों का वास्तविक-समय में विश्लेषण।
 डेटा विज़ुअलाइज़ेशन व इंटरैक्टिव डैशबोर्ड: जटिल डेटा को सरल ग्राफ़, चार्ट एवं विज़ुअल रूप से प्रस्तुत करना ताकि उपयोगकर्ता सहज रूप से समझ सकें।
 डेटा-गोपनीयता और सुरक्षा: विश्लेषण प्रक्रिया में प्रयुक्त डेटा की निजता, सुरक्षा और नियामक-अनुपालन सुनिश्चित करना।Exobloc – बिग डेटा विश्लेषण सेवाएँ — बड़े, विविध एवं लगातार बदलते डेटा सेट से व्यावसायिक अंतर्दृष्टि निकालने संबंधी समाधान (प्रवेश तिथि: 10 अक्टूबर 2025)।

 सन्दर्भ 

श्रेणी:आंकड़ा विश्लेषण