ಸುಧಾರಿತ ಗಣಿತದ ಜ್ಞಾನವಿಲ್ಲದೆ ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ನೀಡುವ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಿ. ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಿ ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ವಿಶ್ವಾದ್ಯಂತದ ವ್ಯವಹಾರಗಳು ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿಯಿರಿ.
ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು: ಸುಧಾರಿತ ಗಣಿತವಿಲ್ಲದೆ ಡೇಟಾದಿಂದ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುವುದು
ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಅನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಂಕೀರ್ಣ ಗಣಿತದ ಸಮೀಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ಜಟಿಲವಾದ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಪ್ರಾಬಲ್ಯ ಹೊಂದಿದ ಕ್ಷೇತ್ರವೆಂದು ಗ್ರಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಬಲವಾದ ಗಣಿತದ ಅಡಿಪಾಯವು ನಿಸ್ಸಂದೇಹವಾಗಿ ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗಿದ್ದರೂ, ಸತ್ಯವೆಂದರೆ ಅನೇಕ ಶಕ್ತಿಯುತ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಸುಧಾರಿತ ಗಣಿತದ ಪರಿಣತಿಯ ಅಗತ್ಯವಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಈ ಲೇಖನವು ಸುಧಾರಿತ ಗಣಿತದ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಆಳವಾದ ತಿಳುವಳಿಕೆ ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೂ ಸಹ, ವ್ಯವಹಾರಗಳು ಮತ್ತು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ವಿಶ್ವಾದ್ಯಂತ ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತದೆ.
ಡೇಟಾ ಸಾಕ್ಷರತೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಜಾಪ್ರಭುತ್ವೀಕರಣದ ಉದಯ
ಬಳಕೆದಾರ-ಸ್ನೇಹಿ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ಸಾಧನಗಳ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಲಭ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಸಾಕ್ಷರತೆಯ ಮೇಲಿನ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಒತ್ತು ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಜಾಪ್ರಭುತ್ವೀಕರಣಗೊಳಿಸಿದೆ. ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಕೇವಲ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ಮತ್ತು ಗಣಿತಜ್ಞರ ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿ ಉಳಿದಿಲ್ಲ. ವ್ಯವಹಾರ ವಿಶ್ಲೇಷಕರು, ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ವೃತ್ತಿಪರರು, ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಮ್ಯಾನೇಜರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಉದ್ಯಮಿಗಳು ಕೂಡ ತಮ್ಮ ಕೆಲಸವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಡೇಟಾದ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಈ ಪ್ರಜಾಪ್ರಭುತ್ವೀಕರಣಕ್ಕೆ ಇವುಗಳು ಕಾರಣವಾಗಿವೆ:
- ಅರ್ಥಗರ್ಭಿತ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್: ಟ್ಯಾಬ್ಲೋ, ಪವರ್ ಬಿಐ, ಮತ್ತು ಗೂಗಲ್ ಡೇಟಾ ಸ್ಟುಡಿಯೋದಂತಹ ಸಾಧನಗಳು ಡ್ರ್ಯಾಗ್-ಅಂಡ್-ಡ್ರಾಪ್ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ, ಇದು ಡೇಟಾ ಅನ್ವೇಷಣೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
- ಆನ್‌ಲೈನ್ ಕೋರ್ಸ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು: ಕೋರ್ಸೆರಾ, ಇಡಿಎಕ್ಸ್, ಮತ್ತು ಯುಡೆಮಿಯಂತಹ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳು ಆರಂಭಿಕರಿಗಾಗಿ ಸುಲಭವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಮತ್ತು ಕೈಗೆಟುಕುವ ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಕೋರ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ, ಇದು ಸಂಕೀರ್ಣ ಗಣಿತದ ಸಿದ್ಧಾಂತಕ್ಕಿಂತ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಕೌಶಲ್ಯಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ.
- ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಲ್ಲಿ ಬದಲಾವಣೆ: ಅನೇಕ ಕಂಪನಿಗಳು ಎಲ್ಲಾ ಹಂತದ ಉದ್ಯೋಗಿಗಳಿಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಅರ್ಥೈಸಲು ಅಧಿಕಾರ ನೀಡಲು ಡೇಟಾ ಸಾಕ್ಷರತಾ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳಿಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುತ್ತಿವೆ.
ಸುಧಾರಿತ ಗಣಿತವಿಲ್ಲದೆ ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್‌ನ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅನ್ವಯಗಳು
ಇಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್‌ನ ಹಲವಾರು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅನ್ವಯಗಳಿವೆ, ಅಲ್ಲಿ ಸುಧಾರಿತ ಗಣಿತದ ಜ್ಞಾನವಿಲ್ಲದೆ ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು:
1. ಡೇಟಾ ವಿಷುಯಲೈಸೇಶನ್ ಮತ್ತು ವರದಿ ಮಾಡುವಿಕೆ
ಡೇಟಾ ವಿಷುಯಲೈಸೇಶನ್ ಎನ್ನುವುದು ಚಾರ್ಟ್‌ಗಳು, ಗ್ರಾಫ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಡ್ಯಾಶ್‌ಬೋರ್ಡ್‌ಗಳಂತಹ ದೃಶ್ಯ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುವ ಕಲೆಯಾಗಿದೆ. ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ದೃಶ್ಯೀಕರಣಗಳು ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾದಿಂದ ಗುರುತಿಸಲು ಕಷ್ಟಕರವಾದ ಮಾದರಿಗಳು, ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ವೈಪರೀತ್ಯಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಬಹುದು. ಆಕರ್ಷಕ ದೃಶ್ಯೀಕರಣಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಯಾವುದೇ ಸುಧಾರಿತ ಗಣಿತದ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ:
- ಮಾರಾಟ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ: ಜಾಗತಿಕ ಚಿಲ್ಲರೆ ಕಂಪನಿಯು ವಿವಿಧ ಪ್ರದೇಶಗಳು, ಉತ್ಪನ್ನ ವರ್ಗಗಳು ಮತ್ತು ಸಮಯಾವಧಿಗಳಾದ್ಯಂತ ಮಾರಾಟ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಹೋಲಿಸಲು ಬಾರ್ ಚಾರ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಕಲರ್-ಕೋಡಿಂಗ್ ಕಳಪೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡಬಹುದು, ಇದರಿಂದಾಗಿ ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕರು ತಮ್ಮ ಗಮನವನ್ನು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಕಡೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
- ವೆಬ್‌ಸೈಟ್ ಟ್ರಾಫಿಕ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ: ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್ ವ್ಯವಹಾರವು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ವೆಬ್‌ಸೈಟ್ ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಅನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲು ಲೈನ್ ಗ್ರಾಫ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು, ಗರಿಷ್ಠ ಗಂಟೆಗಳು ಮತ್ತು ದಿನಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು. ಈ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಪ್ರಚಾರಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಸಾಕಷ್ಟು ಸರ್ವರ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಬಳಸಬಹುದು.
- ಗ್ರಾಹಕರ ವಿಭಜನೆ: ವಯಸ್ಸು, ಆದಾಯ ಮತ್ತು ಖರೀದಿ ಇತಿಹಾಸದಂತಹ ವೇರಿಯಬಲ್‌ಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಗ್ರಾಹಕರ ಡೇಟಾವನ್ನು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸಲು ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ತಂಡವು ಸ್ಕ್ಯಾಟರ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಇದು ವಿಭಿನ್ನ ಗ್ರಾಹಕ ವಿಭಾಗಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಅದಕ್ಕೆ ತಕ್ಕಂತೆ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಒಳನೋಟ: ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ವೈಪರೀತ್ಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ನಿಯಮಿತವಾಗಿ ಡೇಟಾ ದೃಶ್ಯೀಕರಣಗಳನ್ನು ರಚಿಸಿ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ. ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸಲು ಈ ದೃಶ್ಯೀಕರಣಗಳನ್ನು ಸಂಬಂಧಿತ ಪಾಲುದಾರರೊಂದಿಗೆ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಿ.
2. ಡೇಟಾ ಮೈನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಪ್ಯಾಟರ್ನ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್
ಡೇಟಾ ಮೈನಿಂಗ್ ಎಂದರೆ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು. ಕೆಲವು ಡೇಟಾ ಮೈನಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳು ಸುಧಾರಿತ ಗಣಿತದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿದ್ದರೂ, ಅನೇಕವನ್ನು ಬಳಕೆದಾರ-ಸ್ನೇಹಿ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳ ಮೂಲಭೂತ ತಿಳುವಳಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಕೆಲವು ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ:
- ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಬಾಸ್ಕೆಟ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ: ಚಿಲ್ಲರೆ ವ್ಯಾಪಾರಿಗಳು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಒಟ್ಟಿಗೆ ಖರೀದಿಸುವ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಬಾಸ್ಕೆಟ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ. ಈ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ನಿಯೋಜನೆಯನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಲು, ಉದ್ದೇಶಿತ ಪ್ರಚಾರಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಮತ್ತು ಕ್ರಾಸ್-ಸೆಲ್ಲಿಂಗ್ ಅವಕಾಶಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಅರ್ಜೆಂಟೀನಾದ ಒಂದು ಸೂಪರ್‌ಮಾರ್ಕೆಟ್ ಮೇಟ್ (ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ದಕ್ಷಿಣ ಅಮೇರಿಕನ್ ಪಾನೀಯ) ಖರೀದಿಸುವ ಗ್ರಾಹಕರು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಬೊಂಬಿಲ್ಲಾಗಳು (ವಿಶೇಷ ಸ್ಟ್ರಾಗಳು) ಮತ್ತು ಯೆರ್ಬಾ ಮೇಟ್ (ಮೇಟ್ ಮಾಡಲು ಬಳಸುವ ಒಣಗಿದ ಎಲೆಗಳು) ಅನ್ನು ಸಹ ಖರೀದಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂದು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬಹುದು. ಮಾರಾಟವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಅವರು ಈ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಇಡಬಹುದು.
- ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆ: ಬ್ಯಾಂಕುಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಕಾರ್ಡ್ ಕಂಪನಿಗಳು ವಂಚನೆಯ ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಡೇಟಾ ಮೈನಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ವಹಿವಾಟು ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಅವರು ಅನುಮಾನಾಸ್ಪದ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಹಣಕಾಸಿನ ನಷ್ಟವನ್ನು ತಡೆಯಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕಾರ್ಡ್‌ದಾರರು ಎಂದಿಗೂ ಪ್ರಯಾಣಿಸದ ದೇಶದಿಂದ ಹುಟ್ಟಿದ ಅಸಾಮಾನ್ಯ ದೊಡ್ಡ ವಹಿವಾಟನ್ನು ಪರಿಶೀಲನೆಗಾಗಿ ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಬಹುದು.
- ಗ್ರಾಹಕರ ಚರ್ನ್ ಭವಿಷ್ಯ: ದೂರಸಂಪರ್ಕ ಕಂಪನಿಗಳು ಯಾವ ಗ್ರಾಹಕರು ಚರ್ನ್ ಆಗುವ (ತಮ್ಮ ಸೇವೆಯನ್ನು ರದ್ದುಗೊಳಿಸುವ) ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ ಎಂದು ಊಹಿಸಲು ಡೇಟಾ ಮೈನಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಚರ್ನ್ ಆಗುವ ಅಪಾಯದಲ್ಲಿರುವ ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಅವರನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಅವರು ಪೂರ್ವಭಾವಿಯಾಗಿ ಪ್ರೋತ್ಸಾಹಕಗಳನ್ನು ನೀಡಬಹುದು. ಕರೆಗಳ ಆವರ್ತನ ಕಡಿಮೆಯಾಗುವುದು, ತಡವಾದ ಪಾವತಿಗಳು ಮತ್ತು ನಕಾರಾತ್ಮಕ ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವಾ ಸಂವಾದಗಳಂತಹ ಅಂಶಗಳು ಸಂಭಾವ್ಯ ಚರ್ನ್‌ನ ಸೂಚಕಗಳಾಗಿರಬಹುದು.
ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಒಳನೋಟ: ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಗುಪ್ತ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಲು ವಿವಿಧ ಡೇಟಾ ಮೈನಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಿ. ನಿಮ್ಮ ವ್ಯವಹಾರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು, ಉತ್ಪನ್ನಗಳು ಮತ್ತು ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಈ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.
3. A/B ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಯೋಗ
A/B ಪರೀಕ್ಷೆಯು (ಸ್ಪ್ಲಿಟ್ ಟೆಸ್ಟಿಂಗ್ ಎಂದೂ ಕರೆಯಲ್ಪಡುತ್ತದೆ) ವೆಬ್‌ಪುಟ, ಇಮೇಲ್ ಅಥವಾ ಇತರ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಸಾಮಗ್ರಿಗಳ ಎರಡು ಆವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸಿ ಯಾವುದು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೋಡುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಆನ್‌ಲೈನ್ ಉಪಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಪರಿವರ್ತನೆ ದರಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಇದು ಒಂದು ಶಕ್ತಿಯುತ ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ. ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಹತ್ವ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಬಳಸಲಾಗಿದ್ದರೂ, ಮೂಲ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಗ್ರಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಸುಲಭವಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಸೇರಿವೆ:
- ವೆಬ್‌ಸೈಟ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್: ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್ ಕಂಪನಿಯು ತನ್ನ ಉತ್ಪನ್ನ ಪುಟಗಳ ವಿವಿಧ ಆವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ ಯಾವುದು ಹೆಚ್ಚು ಮಾರಾಟವನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೋಡಬಹುದು. ಇದು ಲೇಔಟ್, ಚಿತ್ರಗಳು ಅಥವಾ ಕಾಲ್-ಟು-ಆಕ್ಷನ್ ಬಟನ್‌ಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು.
- ಇಮೇಲ್ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್: ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ತಂಡವು ವಿಭಿನ್ನ ವಿಷಯದ ಸಾಲುಗಳು, ಇಮೇಲ್ ವಿಷಯ ಮತ್ತು ಕಳುಹಿಸುವ ಸಮಯಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ ಯಾವುದು ಅತಿ ಹೆಚ್ಚು ತೆರೆಯುವ ಮತ್ತು ಕ್ಲಿಕ್-ಥ್ರೂ ದರಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೋಡಬಹುದು.
- ಲ್ಯಾಂಡಿಂಗ್ ಪೇಜ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್: ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಕಂಪನಿಯು ತನ್ನ ಲ್ಯಾಂಡಿಂಗ್ ಪುಟಗಳ ವಿವಿಧ ಆವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ ಯಾವುದು ಹೆಚ್ಚು ಲೀಡ್‌ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೋಡಬಹುದು.
ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಒಳನೋಟ: ನಿಮ್ಮ ವೆಬ್‌ಸೈಟ್, ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಸಾಮಗ್ರಿಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಪ್ರಯೋಗಿಸಲು ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿಸಲು A/B ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಬಳಸಿ. ಸಣ್ಣ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದರ ಮೇಲೆ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುವುದರ ಮೇಲೆ ಗಮನಹರಿಸಿ.
4. ಮೂಲಭೂತ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ
ಸುಧಾರಿತ ಗಣಿತದ ಜ್ಞಾನವಿಲ್ಲದಿದ್ದರೂ, ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾದಿಂದ ಮೌಲ್ಯಯುತ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ನೀವು ಇನ್ನೂ ಮೂಲಭೂತ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು. ಇದು ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು (ಸರಾಸರಿ, ಮಧ್ಯಮ, ಮೋಡ್, ಪ್ರಮಾಣಿತ ವಿಚಲನ) ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವುದು, ಆವರ್ತನ ವಿತರಣೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಸೇರಿವೆ:
- ಗ್ರಾಹಕರ ತೃಪ್ತಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ: ರೆಸ್ಟೋರೆಂಟ್ ಸರಣಿಯು ಪ್ರತಿ ಸ್ಥಳದ ಸರಾಸರಿ ಗ್ರಾಹಕರ ತೃಪ್ತಿ ಸ್ಕೋರ್ ಅನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಬಹುದು ಮತ್ತು ಸುಧಾರಣೆಗೆ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು.
- ನೌಕರರ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ: ಮಾನವ ಸಂಪನ್ಮೂಲ ವಿಭಾಗವು ಪ್ರತಿ ಇಲಾಖೆಯ ಸರಾಸರಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ರೇಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಬಹುದು ಮತ್ತು ಉನ್ನತ-ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ-ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ತಂಡಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು.
- ಉತ್ಪನ್ನ ಬಳಕೆಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ: ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಕಂಪನಿಯು ಬಳಕೆದಾರರು ತಮ್ಮ ಉತ್ಪನ್ನದ ವಿವಿಧ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಆವರ್ತನವನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ಬಳಕೆಯಾದ ಅಥವಾ ಸುಧಾರಣೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು. ಭವಿಷ್ಯದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಪ್ರಯತ್ನಗಳಿಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಲು ಅವರು ಇದನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಒಳನೋಟ: ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾದ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಪ್ರಮುಖ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮೂಲಭೂತ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಬಳಸಿ. ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಸರಳ ದೃಶ್ಯೀಕರಣಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದರ ಮೇಲೆ ಗಮನಹರಿಸಿ.
5. ಭೌಗೋಳಿಕ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ
ಭೌಗೋಳಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸುವುದು ಸ್ಥಳ-ಆಧಾರಿತ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಶಕ್ತಿಯುತ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ರೀತಿಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಂಕೀರ್ಣ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ ಉಪಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ಸುಲಭವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಸೇರಿವೆ:
- ಚಿಲ್ಲರೆ ಸೈಟ್ ಆಯ್ಕೆ: ಕಾಫಿ ಶಾಪ್ ಸರಣಿಯು ಹೊಸ ಅಂಗಡಿಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತ ಸ್ಥಳಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಭೌಗೋಳಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಇದು ಜನಸಂಖ್ಯಾ ಸಾಂದ್ರತೆ, ಸಂಚಾರ ಮಾದರಿಗಳು, ಸ್ಪರ್ಧಿಗಳ ಸ್ಥಳಗಳು ಮತ್ತು ಜನಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು.
- ವಿತರಣಾ ಮಾರ್ಗ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್: ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಕಂಪನಿಯು ವಿತರಣಾ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಲು, ಪ್ರಯಾಣದ ಸಮಯ ಮತ್ತು ಇಂಧನ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಭೌಗೋಳಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
- ರೋಗ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್: ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಆರೋಗ್ಯ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ರೋಗಗಳ ಹರಡುವಿಕೆಯನ್ನು ನಕ್ಷೆ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯದಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಭೌಗೋಳಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಇದು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಆರೋಗ್ಯ ಮಧ್ಯಸ್ಥಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಹಂಚಿಕೆಗೆ ಮಾಹಿತಿ ನೀಡಬಹುದು. ಜಾನ್ ಹಾಪ್ಕಿನ್ಸ್ ಕರೋನವೈರಸ್ ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಕೇಂದ್ರವು ಜಾಗತಿಕವಾಗಿ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿದೆ.
ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಒಳನೋಟ: ಸ್ಥಳ-ಆಧಾರಿತ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಭೌಗೋಳಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಿ. ಸೈಟ್ ಆಯ್ಕೆ, ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಹಂಚಿಕೆ ಮತ್ತು ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಪ್ರಚಾರಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಉತ್ತಮ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಈ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬಳಸಿ.
ಸುಧಾರಿತ ಗಣಿತವಿಲ್ಲದೆ ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್‌ಗಾಗಿ ಪರಿಕರಗಳು
ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ವ್ಯವಹಾರಗಳಿಗೆ ಸುಧಾರಿತ ಗಣಿತದ ಕೌಶಲ್ಯಗಳ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೆ ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುವ ಹಲವಾರು ಬಳಕೆದಾರ-ಸ್ನೇಹಿ ಪರಿಕರಗಳು ಲಭ್ಯವಿದೆ. ಇವುಗಳು ಸೇರಿವೆ:
- ಟ್ಯಾಬ್ಲೋ: ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಡ್ಯಾಶ್‌ಬೋರ್ಡ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ವರದಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುವ ಶಕ್ತಿಯುತ ಡೇಟಾ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ ಸಾಧನ.
- ಪವರ್ ಬಿಐ: ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್‌ನ ಡೇಟಾ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ ಮತ್ತು ವ್ಯವಹಾರ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸಾಧನ, ಟ್ಯಾಬ್ಲೋಗೆ ಸಮಾನವಾದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
- ಗೂಗಲ್ ಡೇಟಾ ಸ್ಟುಡಿಯೋ: ಇತರ ಗೂಗಲ್ ಉತ್ಪನ್ನಗಳೊಂದಿಗೆ ಮನಬಂದಂತೆ ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಉಚಿತ ಡೇಟಾ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ ಸಾಧನ.
- ಎಕ್ಸೆಲ್: ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಡೆಗಣಿಸಲ್ಪಟ್ಟರೂ, ಎಕ್ಸೆಲ್ ಪಿವೋಟ್ ಟೇಬಲ್‌ಗಳು, ಚಾರ್ಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಮೂಲಭೂತ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯೀಕರಣ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
- KNIME: ಒಂದು ಮುಕ್ತ-ಮೂಲ ಡೇಟಾ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್, ರಿಪೋರ್ಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಇಂಟಿಗ್ರೇಷನ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್.
- RapidMiner: ಡೇಟಾ ಮೈನಿಂಗ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ದೃಶ್ಯ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹ ವಿನ್ಯಾಸಕವನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್.
ಡೇಟಾ ಸಾಕ್ಷರತೆಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದು: ಜಾಗತಿಕ ಅನಿವಾರ್ಯತೆ
ನಿಮ್ಮ ಪಾತ್ರ ಅಥವಾ ಉದ್ಯಮವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಿಸದೆ, ಡೇಟಾ ಸಾಕ್ಷರತೆಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದು ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತಿದೆ. ಡೇಟಾ ಸಾಕ್ಷರತೆ ಎಂದರೆ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ, ಅರ್ಥೈಸುವ ಮತ್ತು ಸಂವಹನ ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ. ಇದು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಿಗೆ ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ಸಂಸ್ಕೃತಿಗೆ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡಲು ಅಧಿಕಾರ ನೀಡುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಸಾಕ್ಷರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಕೆಲವು ಸಲಹೆಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ:
- ಆನ್‌ಲೈನ್ ಕೋರ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಿ: ಕೋರ್ಸೆರಾ, ಇಡಿಎಕ್ಸ್, ಮತ್ತು ಯುಡೆಮಿಯಂತಹ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳು ಆರಂಭಿಕರಿಗಾಗಿ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಕೋರ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ.
- ಪುಸ್ತಕಗಳು ಮತ್ತು ಲೇಖನಗಳನ್ನು ಓದಿ: ಇತ್ತೀಚಿನ ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳ ಬಗ್ಗೆ ನವೀಕೃತವಾಗಿರಿ.
- ವೆಬಿನಾರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸಮ್ಮೇಳನಗಳಿಗೆ ಹಾಜರಾಗಿ: ತಜ್ಞರಿಂದ ಕಲಿಯಿರಿ ಮತ್ತು ಇತರ ಡೇಟಾ ವೃತ್ತಿಪರರೊಂದಿಗೆ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಮಾಡಿ.
- ನೈಜ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಅಭ್ಯಾಸ ಮಾಡಿ: ನಿಮ್ಮ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಮತ್ತು ಯೋಜನೆಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಿ.
- ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಕೇಳಿ: ನಿಮಗೆ ಏನಾದರೂ ಅರ್ಥವಾಗದಿದ್ದಾಗ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಕೇಳಲು ಮತ್ತು ಸ್ಪಷ್ಟೀಕರಣವನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಹಿಂಜರಿಯಬೇಡಿ.
ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ನಿವಾರಿಸುವುದು: ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಪಕ್ಷಪಾತ
ಸುಧಾರಿತ ಗಣಿತವು ಯಾವಾಗಲೂ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದಿದ್ದರೂ, ಯಾವುದೇ ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಯೋಜನೆಯಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಪಕ್ಷಪಾತವು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪರಿಗಣನೆಗಳಾಗಿವೆ. ಕಳಪೆ ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟವು ತಪ್ಪು ಒಳನೋಟಗಳು ಮತ್ತು ದೋಷಪೂರಿತ ನಿರ್ಧಾರಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಪಕ್ಷಪಾತವು ಅನ್ಯಾಯದ ಅಥವಾ ತಾರತಮ್ಯದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಶಾಶ್ವತಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಆದ್ದರಿಂದ, ಇದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ:
- ಡೇಟಾ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ: ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾದ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಸಂಪೂರ್ಣತೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿ.
- ಕಾಣೆಯಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಿ: ಕಾಣೆಯಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಇಂಪ್ಯುಟೇಶನ್ ಅಥವಾ ಅಳಿಸುವಿಕೆ.
- ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ ಮತ್ತು ತಗ್ಗಿಸಿ: ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಸಂಭಾವ್ಯ ಪಕ್ಷಪಾತದ ಮೂಲಗಳ ಬಗ್ಗೆ ತಿಳಿದಿರಲಿ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ತಗ್ಗಿಸಲು ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಿ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನಿಮ್ಮ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವು ನೀವು ಮಾದರಿ ಮಾಡಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿರುವ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.
- ನಿಯಮಿತವಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಆಡಿಟ್ ಮಾಡಿ: ದೋಷಗಳು ಮತ್ತು ಪಕ್ಷಪಾತಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಸರಿಪಡಿಸಲು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿಯತಕಾಲಿಕವಾಗಿ ಆಡಿಟ್ ಮಾಡಿ.
ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್‌ನ ಭವಿಷ್ಯ: ಪ್ರವೇಶಸಾಧ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ
ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್‌ನ ಭವಿಷ್ಯವು ಹೆಚ್ಚಿದ ಪ್ರವೇಶಸಾಧ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ ಮೂಲಕ ನಿರೂಪಿಸಲ್ಪಡುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ. ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ಸಾಧನಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಬಳಕೆದಾರ-ಸ್ನೇಹಿ ಮತ್ತು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕವಾಗುತ್ತಿದ್ದಂತೆ, ಹೆಚ್ಚು ಜನರು ಉತ್ತಮ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ (AutoML) ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳು ಈಗಾಗಲೇ ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಕೋಡಿಂಗ್ ಅಥವಾ ಗಣಿತದ ಪರಿಣತಿಯ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿಯೋಜಿಸಲು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುತ್ತಿವೆ. ಈ ಪ್ರವೃತ್ತಿಯು ಮುಂದುವರಿಯುತ್ತದೆ, ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಅನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಪ್ರಜಾಪ್ರಭುತ್ವೀಕರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಪಂಚದಾದ್ಯಂತದ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ವ್ಯವಹಾರಗಳಿಗೆ ಅಧಿಕಾರ ನೀಡುತ್ತದೆ.
ತೀರ್ಮಾನ
ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಕೇವಲ ಗಣಿತಜ್ಞರು ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರಿಗಾಗಿ ಅಲ್ಲ. ಡೇಟಾ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ, ಡೇಟಾ ಮೈನಿಂಗ್, A/B ಪರೀಕ್ಷೆ, ಮೂಲಭೂತ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಮತ್ತು ಭೌಗೋಳಿಕ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಂತಹ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅನ್ವಯಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುವ ಮೂಲಕ, ವಿಶ್ವಾದ್ಯಂತದ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ವ್ಯವಹಾರಗಳು ಸುಧಾರಿತ ಗಣಿತದ ಪರಿಣತಿಯ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೆ ಡೇಟಾದಿಂದ ಮೌಲ್ಯಯುತ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು. ಡೇಟಾ ಸಾಕ್ಷರತೆಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರ-ಸ್ನೇಹಿ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಡೇಟಾದ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಅನ್ಲಾಕ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಇಂದಿನ ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯನ್ನು ಚಾಲನೆ ಮಾಡಲು ಪ್ರಮುಖವಾಗಿದೆ. ಚಿಕ್ಕದಾಗಿ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ, ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಮೇಲೆ ಗಮನಹರಿಸಿ, ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಕಲಿಯಿರಿ ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿಸಿ. ನೀವು ಪಡೆಯುವ ಒಳನೋಟಗಳು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಆಶ್ಚರ್ಯಗೊಳಿಸಬಹುದು.