தரவு பகுப்பாய்வின் கலை: உலகளாவிய உலகத்திற்கான உள்ளுணர்வுகளை வெளிக்கொணர்தல்

இன்றைய தரவு செறிந்த சூழலில், மூலத் தகவல்களிலிருந்து அர்த்தமுள்ள உள்ளுணர்வுகளைப் பிரித்தெடுக்கும் திறன் உலகெங்கிலும் உள்ள தனிநபர்களுக்கும் நிறுவனங்களுக்கும் ஒரு முக்கியமான திறமையாகும். தரவு பகுப்பாய்வு என்பது இனி புள்ளியியல் வல்லுநர்கள் மற்றும் கணிதவியலாளர்களின் துறைக்கு மட்டும் உரியதல்ல; இது சுகாதாரம் மற்றும் நிதி முதல் சந்தைப்படுத்தல் மற்றும் சுற்றுச்சூழல் அறிவியல் வரை கிட்டத்தட்ட ஒவ்வொரு துறையிலும் முடிவெடுப்பதற்கான ஒரு அத்தியாவசிய கருவியாக மாறியுள்ளது. இந்த விரிவான வழிகாட்டி தரவு பகுப்பாய்வின் பன்முக உலகத்தை ஆராய்கிறது, அதன் சிக்கல்களைக் கடந்து அதன் சக்தியைப் பயன்படுத்துவதற்கான ஒரு வரைபடத்தை வழங்குகிறது.

தரவு பகுப்பாய்வு என்றால் என்ன?

தரவு பகுப்பாய்வு என்பது பயனுள்ள தகவல்களைக் கண்டறிதல், முடிவுகளைத் தெரிவித்தல் மற்றும் முடிவெடுப்பதை ஆதரித்தல் என்ற குறிக்கோளுடன் தரவை ஆய்வு செய்தல், சுத்தம் செய்தல், மாற்றுதல் மற்றும் மாதிரியாக்கம் செய்யும் செயல்முறையாகும். இது தரவுத்தொகுப்புகளுக்குள் உள்ள வடிவங்கள், போக்குகள் மற்றும் உறவுகளை வெளிக்கொணர பல்வேறு நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துவதை உள்ளடக்கியது, இறுதியில் மூலத் தரவை செயல்படுத்தக்கூடிய உள்ளுணர்வுகளாக மாற்றுகிறது. இந்த செயல்முறை மீண்டும் மீண்டும் செய்யக்கூடியது மற்றும் பெரும்பாலும் கேள்விகளைக் கேட்பது, தரவை ஆராய்வது மற்றும் வெளிவரும் கண்டுபிடிப்புகளின் அடிப்படையில் பகுப்பாய்வுகளைச் செம்மைப்படுத்துவது ஆகியவற்றை உள்ளடக்கியது. தரவு பகுப்பாய்வின் சக்தி, இல்லையெனில் தவறவிடப்படக்கூடிய மறைக்கப்பட்ட போக்குகளை அடையாளம் காணும் திறனிலிருந்து வருகிறது, இது சிறந்த தகவலறிந்த மற்றும் மிகவும் பயனுள்ள உத்திகளுக்கு வழிவகுக்கிறது.

தரவு பகுப்பாய்வு செயல்முறை: ஒரு படிப்படியான வழிகாட்டி

தரவு பகுப்பாய்வு செயல்முறை பொதுவாக பின்வரும் முக்கிய படிகளை உள்ளடக்கியது:

1. சிக்கலை வரையறுத்தல் மற்றும் நோக்கங்களை அமைத்தல்

முதல், மற்றும் ஒருவேளை மிக முக்கியமான, படி நீங்கள் தீர்க்க முயற்சிக்கும் சிக்கலை அல்லது நீங்கள் பதிலளிக்க முயற்சிக்கும் கேள்வியைத் தெளிவாக வரையறுப்பதாகும். இது பகுப்பாய்வின் குறிப்பிட்ட இலக்குகள் மற்றும் நோக்கங்களை அடையாளம் காண்பதை உள்ளடக்கியது. நீங்கள் என்ன உள்ளுணர்வுகளைப் பெற விரும்புகிறீர்கள்? முடிவுகளால் என்ன முடிவுகள் தெரிவிக்கப்படும்? உதாரணமாக, ஒரு சந்தைப்படுத்தல் குழு வலைத்தள மாற்று விகிதங்கள் ஏன் குறைகின்றன என்பதைப் புரிந்து கொள்ள விரும்பலாம், அல்லது ஒரு சுகாதார வழங்குநர் நோயாளிகளின் மறுஅனுமதி விகிதங்கள் அதிகரிப்பதற்கு பங்களிக்கும் காரணிகளை அடையாளம் காண விரும்பலாம்.

உதாரணம்: ஒரு உலகளாவிய இ-காமர்ஸ் நிறுவனம் வாடிக்கையாளர் வெளியேற்றத்தைப் (customer churn) புரிந்து கொள்ள விரும்புகிறது. வாடிக்கையாளர்கள் தளத்தை விட்டு வெளியேறுவதற்குக் காரணமான முக்கிய காரணிகளை அடையாளம் கண்டு அவர்களைத் தக்கவைத்துக் கொள்ளும் உத்திகளை உருவாக்குவதே அவர்களின் நோக்கம்.

2. தரவு சேகரிப்பு

நீங்கள் சிக்கலை வரையறுத்தவுடன், அடுத்த படி தொடர்புடைய தரவை சேகரிப்பதாகும். இது தரவுத்தளங்கள், விரிதாள்கள், வலை பகுப்பாய்வு தளங்கள், சமூக ஊடக ஊட்டங்கள் மற்றும் வெளிப்புற தரவுத்தொகுப்புகள் உள்ளிட்ட பல்வேறு மூலங்களிலிருந்து தரவை சேகரிப்பதை உள்ளடக்கியிருக்கலாம். நீங்கள் சேகரிக்கும் தரவின் வகை நீங்கள் தீர்க்க முயற்சிக்கும் சிக்கலின் தன்மையைப் பொறுத்தது. தரவு துல்லியமானது, நம்பகமானது மற்றும் நீங்கள் ஆய்வு செய்யும் மக்கள்தொகையைப் பிரதிநிதித்துவப்படுத்துகிறது என்பதை உறுதிப்படுத்துவது முக்கியம். தரவு சேகரிப்பு என்பது வலைத்தளங்களிலிருந்து தரவை ஸ்கிராப்பிங் செய்வது, கணக்கெடுப்புகளை நடத்துவது அல்லது புகழ்பெற்ற விற்பனையாளர்களிடமிருந்து தரவை வாங்குவது ஆகியவற்றை உள்ளடக்கியிருக்கலாம். நெறிமுறை சார்ந்த கருத்தாய்வுகளும் மிக முக்கியமானவை; தரவு தனியுரிமை மற்றும் பாதுகாப்பு ஆகியவை தரவு சேகரிப்பு செயல்முறை முழுவதும் கவனமாக கருத்தில் கொள்ளப்பட வேண்டும்.

உதாரணம்: வாடிக்கையாளர் வெளியேற்றத்தைப் புரிந்து கொள்ள, இ-காமர்ஸ் நிறுவனம் அதன் CRM அமைப்பிலிருந்து (வாடிக்கையாளர் புள்ளிவிவரங்கள், கொள்முதல் வரலாறு, வாடிக்கையாளர் சேவை தொடர்புகள்), வலைத்தள பகுப்பாய்வுகளிலிருந்து (வலைத்தள செயல்பாடு, உலாவல் நடத்தை), மற்றும் சந்தைப்படுத்தல் தன்னியக்க தளத்திலிருந்து (மின்னஞ்சல் ஈடுபாடு, பிரச்சார பதில்கள்) தரவை சேகரிக்கிறது.

3. தரவு சுத்தம் மற்றும் முன்செயலாக்கம்

மூலத் தரவு பெரும்பாலும் ஒழுங்கற்றதாகவும், முழுமையற்றதாகவும், பிழைகள், விடுபட்ட மதிப்புகள் மற்றும் முரண்பாடுகளைக் கொண்டதாகவும் இருக்கும். தரவு சுத்தம் மற்றும் முன்செயலாக்கம் என்பது தரவை பகுப்பாய்விற்கு ஏற்ற வடிவமாக மாற்றுவதை உள்ளடக்கியது. இது விடுபட்ட மதிப்புகளைக் கையாளுதல் (எ.கா., இட்டு நிரப்புதல் அல்லது நீக்குதல்), பிழைகளை சரிசெய்தல், நகல்களை அகற்றுதல் மற்றும் தரவு வடிவங்களை தரப்படுத்துதல் ஆகியவற்றை உள்ளடக்கியிருக்கலாம். இயல்பாக்கம் மற்றும் அளவிடுதல் போன்ற தரவு மாற்ற நுட்பங்களும், பகுப்பாய்வு மாதிரிகளின் செயல்திறனை மேம்படுத்தப் பயன்படுத்தப்படலாம். இந்த படி பெரும்பாலும் தரவு பகுப்பாய்வு செயல்முறையின் மிகவும் நேரத்தைச் செலவழிக்கும் பகுதியாகும், ஆனால் முடிவுகளின் துல்லியம் மற்றும் நம்பகத்தன்மையை உறுதி செய்வதற்கு இது அவசியம்.

உதாரணம்: இ-காமர்ஸ் நிறுவனம் வாடிக்கையாளர் சுயவிவரங்களில் விடுபட்ட தரவை (எ.கா., முழுமையற்ற முகவரித் தகவல்) கண்டறிகிறது. சாத்தியமான இடங்களில் விடுபட்ட மதிப்புகளை இட்டு நிரப்புகிறது (எ.கா., அஞ்சல் குறியீட்டைப் பயன்படுத்தி நகரத்தை ஊகித்தல்) மற்றும் குறிப்பிடத்தக்க விடுபட்ட தரவு உள்ள பதிவுகளை மேலதிக விசாரணைக்குக் குறிக்கிறது. அவர்கள் தேதி வடிவங்களைத் தரப்படுத்துகிறார்கள் மற்றும் நாணயங்களை ஒரு பொதுவான நாணயமாக (எ.கா., USD) மாற்றுகிறார்கள்.

4. தரவு ஆய்வு மற்றும் காட்சிப்படுத்தல்

தரவு ஆய்வு என்பது தரவை அதன் பண்புகளைப் பற்றி நன்கு புரிந்து கொள்வதற்கும், சாத்தியமான வடிவங்கள் மற்றும் உறவுகளை அடையாளம் காண்பதற்கும் ஆய்வு செய்வதை உள்ளடக்கியது. இது சுருக்கப் புள்ளிவிவரங்களைக் கணக்கிடுதல் (எ.கா., சராசரி, இடைநிலை, திட்ட விலக்கம்), ஹிஸ்டோகிராம்கள் மற்றும் சிதறல் வரைபடங்களை உருவாக்குதல் மற்றும் பிற ஆய்வுத் தரவு பகுப்பாய்வு நுட்பங்களைச் செய்தல் ஆகியவற்றை உள்ளடக்கியிருக்கலாம். தரவு காட்சிப்படுத்தல் என்பது உள்ளுணர்வுகளைத் தெரிவிப்பதற்கும், மூலத் தரவைப் பார்ப்பதன் மூலம் வெளிப்படையாகத் தெரியாத போக்குகளை அடையாளம் காண்பதற்கும் ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவியாகும். டேப்லோ, பவர் பிஐ அல்லது பைத்தான் நூலகங்களான மேட்ப்ளாட்லிப் மற்றும் சீபார்ன் போன்ற கருவிகளைப் பயன்படுத்தி, தரவை பகுப்பாய்விற்காக பார்வைக்குரியதாக அளிக்க முடியும்.

உதாரணம்: இ-காமர்ஸ் நிறுவனம் வாடிக்கையாளர் புள்ளிவிவரங்கள், கொள்முதல் வடிவங்கள் (எ.கா., அதிர்வெண், மதிப்பு, தயாரிப்பு வகைகள்), மற்றும் ஈடுபாட்டு அளவீடுகளை ஆராய காட்சிப்படுத்தல்களை உருவாக்குகிறது. கடந்த 6 மாதங்களில் கொள்முதல் செய்யாத வாடிக்கையாளர்கள் வெளியேற அதிக வாய்ப்புள்ளது என்பதையும், வாடிக்கையாளர் சேவையுடன் அடிக்கடி தொடர்பு கொள்ளும் வாடிக்கையாளர்களும் அதிக ஆபத்தில் உள்ளனர் என்பதையும் அவர்கள் அடையாளம் காண்கிறார்கள்.

5. தரவு மாதிரியாக்கம் மற்றும் பகுப்பாய்வு

தரவு மாதிரியாக்கம் என்பது புள்ளிவிவர அல்லது இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்குவதை உள்ளடக்கியது, இது வடிவங்களை அடையாளம் காணவும், எதிர்கால விளைவுகளைக் கணிக்கவும் அல்லது கருதுகோள்களைச் சோதிக்கவும் பயன்படுகிறது. மாதிரியின் தேர்வு சிக்கலின் தன்மை மற்றும் தரவின் பண்புகளைப் பொறுத்தது. பொதுவான தரவு மாதிரியாக்க நுட்பங்களில் பின்னடைவு பகுப்பாய்வு, வகைப்படுத்தல், கொத்தாக்கம் மற்றும் நேரத் தொடர் பகுப்பாய்வு ஆகியவை அடங்கும். இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்தி முன்கணிப்பு மாதிரிகளை உருவாக்கலாம், அவை எதிர்காலப் போக்குகளை முன்னறிவிக்கலாம் அல்லது குறிப்பிட்ட நடத்தைகளைக் காட்டக்கூடிய நபர்களை அடையாளம் காணலாம். புள்ளிவிவர சோதனைகளைப் பயன்படுத்தி காணப்பட்ட உறவுகளின் முக்கியத்துவத்தை மதிப்பிடலாம் மற்றும் தரவு மாதிரி எடுக்கப்பட்ட மக்கள்தொகை பற்றிய முடிவுகளை எடுக்கலாம். ஒவ்வொரு மாதிரிக்குப் பின்னாலும் உள்ள அனுமானங்கள் மற்றும் சார்புகளுக்கான சாத்தியக்கூறுகளைப் பற்றி சரியான புரிதலை உறுதி செய்யுங்கள். துல்லியம், நுட்பம், நினைவுகூர்தல் மற்றும் F1-மதிப்பெண் போன்ற பொருத்தமான அளவீடுகளைப் பயன்படுத்தி மாதிரியின் செயல்திறனைச் சரிபார்க்கவும்.

உதாரணம்: இ-காமர்ஸ் நிறுவனம் லாஜிஸ்டிக் பின்னடைவு அல்லது ரேண்டம் ஃபாரஸ்ட் வழிமுறையைப் பயன்படுத்தி ஒரு வெளியேற்ற முன்கணிப்பு மாதிரியை உருவாக்குகிறது. அவர்கள் கொள்முதல் அதிர்வெண், சமீபத்திய தன்மை, சராசரி ஆர்டர் மதிப்பு, வலைத்தள செயல்பாடு மற்றும் வாடிக்கையாளர் சேவை தொடர்புகள் போன்ற அம்சங்களை முன்கணிப்பாளர்களாகப் பயன்படுத்துகின்றனர். அடுத்த மாதத்தில் எந்த வாடிக்கையாளர்கள் வெளியேற அதிக வாய்ப்புள்ளது என்பதை இந்த மாதிரி கணிக்கிறது.

6. விளக்கம் மற்றும் தொடர்பு

இறுதிப் படி பகுப்பாய்வின் முடிவுகளை விளக்குவதும், அவற்றை பங்குதாரர்களுக்கு திறம்பட தெரிவிப்பதும் ஆகும். இது சிக்கலான கண்டுபிடிப்புகளை தொழில்நுட்பம் அல்லாத பார்வையாளர்களால் எளிதில் புரிந்து கொள்ளக்கூடிய தெளிவான மற்றும் சுருக்கமான மொழியில் மொழிபெயர்ப்பதை உள்ளடக்கியது. முக்கிய உள்ளுணர்வுகளை முன்னிலைப்படுத்தவும், பரிந்துரைகளை ஆதரிக்கவும் கட்டாய விளக்கக்காட்சிகளை உருவாக்க தரவு காட்சிப்படுத்தலைப் பயன்படுத்தலாம். பகுப்பாய்வின் வரம்புகளையும், கண்டுபிடிப்புகளின் சாத்தியமான தாக்கங்களையும் தெளிவாக விளக்குவது முக்கியம். தரவு பகுப்பாய்விலிருந்து பெறப்பட்ட உள்ளுணர்வுகள் முடிவெடுப்பதைத் தெரிவிக்கவும், செயலைத் தூண்டவும் பயன்படுத்தப்பட வேண்டும்.

உதாரணம்: இ-காமர்ஸ் நிறுவனம் சந்தைப்படுத்தல் மற்றும் வாடிக்கையாளர் சேவை அணிகளுக்கு வெளியேற்ற பகுப்பாய்வின் முடிவுகளை வழங்குகிறது. அவர்கள் வெளியேற்றத்திற்கு பங்களிக்கும் முக்கிய காரணிகளை முன்னிலைப்படுத்தி, ஆபத்தில் உள்ள வாடிக்கையாளர்களை மீண்டும் ஈடுபடுத்துவதற்கான இலக்கு மின்னஞ்சல் பிரச்சாரங்கள் மற்றும் பொதுவான புகார்களை நிவர்த்தி செய்வதற்கான மேம்பட்ட வாடிக்கையாளர் சேவை பயிற்சி போன்ற குறிப்பிட்ட நடவடிக்கைகளைப் பரிந்துரைக்கின்றனர்.

தரவு பகுப்பாய்வில் முக்கிய நுட்பங்கள் மற்றும் கருவிகள்

தரவு பகுப்பாய்வுத் துறை பரந்த அளவிலான நுட்பங்கள் மற்றும் கருவிகளை உள்ளடக்கியது, அவற்றுள்:

புள்ளிவிவர பகுப்பாய்வு

புள்ளிவிவர பகுப்பாய்வு என்பது தரவை சுருக்கமாகக் கூறுவதற்கும், பகுப்பாய்வு செய்வதற்கும், விளக்குவதற்கும் புள்ளிவிவர முறைகளைப் பயன்படுத்துவதை உள்ளடக்கியது. இதில் விளக்கப் புள்ளிவிவரங்கள் (எ.கா., சராசரி, இடைநிலை, திட்ட விலக்கம்), அனுமானப் புள்ளிவிவரங்கள் (எ.கா., கருதுகோள் சோதனை, நம்பிக்கை இடைவெளிகள்), மற்றும் பின்னடைவு பகுப்பாய்வு ஆகியவை அடங்கும். புள்ளிவிவர பகுப்பாய்வு மாறிகளுக்கு இடையிலான உறவுகளை அடையாளம் காணவும், கருதுகோள்களைச் சோதிக்கவும், தரவுகளின் அடிப்படையில் கணிப்புகளைச் செய்யவும் பயன்படுத்தப்படுகிறது. பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படும் கருவிகளில் R, SPSS, மற்றும் SAS ஆகியவை அடங்கும்.

உதாரணம்: ஒரு மருந்து நிறுவனம் ஒரு மருத்துவ பரிசோதனையில் ஒரு புதிய மருந்தின் செயல்திறனைத் தீர்மானிக்க புள்ளிவிவர பகுப்பாய்வைப் பயன்படுத்துகிறது. அவர்கள் மருந்து பெற்ற நோயாளிகளின் விளைவுகளை மருந்துப்போலி பெற்றவர்களுடன் ஒப்பிட்டு, வேறுபாடு புள்ளிவிவர ரீதியாக குறிப்பிடத்தக்கதா என்பதைத் தீர்மானிக்க கருதுகோள் சோதனையைப் பயன்படுத்துகின்றனர்.

தரவு சுரங்கம்

தரவு சுரங்கம் என்பது பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளில் வடிவங்கள் மற்றும் உறவுகளைக் கண்டறிய வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்துவதை உள்ளடக்கியது. இதில் அசோசியேஷன் ரூல் மைனிங், கொத்தாக்கம் மற்றும் வகைப்படுத்தல் போன்ற நுட்பங்கள் அடங்கும். தரவு சுரங்கம் பெரும்பாலும் வாடிக்கையாளர் பிரிவுகளை அடையாளம் காணவும், மோசடியான பரிவர்த்தனைகளைக் கண்டறியவும் அல்லது வாடிக்கையாளர் நடத்தையைக் கணிக்கவும் பயன்படுத்தப்படுகிறது. RapidMiner, KNIME, மற்றும் Weka போன்ற கருவிகள் தரவு சுரங்கப் பணிகளுக்குப் பிரபலமாக உள்ளன.

உதாரணம்: ஒரு சில்லறை வர்த்தகச் சங்கிலி அடிக்கடி ஒன்றாக வாங்கப்படும் தயாரிப்புகளை அடையாளம் காண தரவு சுரங்கத்தைப் பயன்படுத்துகிறது. இந்தத் தகவல் கடைகளில் தயாரிப்பு வைப்பதை மேம்படுத்தவும், இலக்கு சந்தைப்படுத்தல் பிரச்சாரங்களை உருவாக்கவும் பயன்படுத்தப்படுகிறது.

இயந்திர கற்றல்

இயந்திர கற்றல் என்பது வழிமுறைகளைத் தரவிலிருந்து கற்றுக்கொள்ளவும், வெளிப்படையாக நிரல்படுத்தப்படாமல் கணிப்புகள் அல்லது முடிவுகளை எடுக்கவும் பயிற்றுவிப்பதை உள்ளடக்கியது. இதில் மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றல் (எ.கா., வகைப்படுத்தல், பின்னடைவு), மேற்பார்வையிடப்படாத கற்றல் (எ.கா., கொத்தாக்கம், பரிமாணக் குறைப்பு), மற்றும் வலுவூட்டல் கற்றல் போன்ற நுட்பங்கள் அடங்கும். இயந்திர கற்றல் முன்கணிப்பு மாதிரிகளை உருவாக்கவும், பணிகளைத் தானியக்கமாக்கவும், முடிவெடுப்பதை மேம்படுத்தவும் பயன்படுத்தப்படுகிறது. பிரபலமான இயந்திர கற்றல் நூலகங்களில் scikit-learn, TensorFlow, மற்றும் PyTorch ஆகியவை அடங்கும்.

உதாரணம்: ஒரு நிதி நிறுவனம் மோசடியான கிரெடிட் கார்டு பரிவர்த்தனைகளைக் கண்டறிய இயந்திர கற்றலைப் பயன்படுத்துகிறது. அவர்கள் வரலாற்றுப் பரிவர்த்தனைத் தரவில் ஒரு மாதிரியைப் பயிற்றுவிக்கிறார்கள், பரிவர்த்தனைத் தொகை, இடம் மற்றும் நேரம் போன்ற அம்சங்களைப் பயன்படுத்தி சந்தேகத்திற்கிடமான வடிவங்களை அடையாளம் காண்கிறார்கள்.

தரவு காட்சிப்படுத்தல்

தரவு காட்சிப்படுத்தல் என்பது உள்ளுணர்வுகளைத் தெரிவிக்கவும், புரிதலை எளிதாக்கவும் தரவின் காட்சிப் பிரதிநிதித்துவங்களை உருவாக்குவதை உள்ளடக்கியது. இதில் விளக்கப்படங்கள், வரைபடங்கள், வரைபடங்கள் மற்றும் பிற காட்சி கூறுகள் அடங்கும். தரவு காட்சிப்படுத்தல் என்பது தரவை ஆராய்வதற்கும், போக்குகளை அடையாளம் காண்பதற்கும், பங்குதாரர்களுக்கு கண்டுபிடிப்புகளைத் தெரிவிப்பதற்கும் ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவியாகும். டேப்லோ, பவர் பிஐ மற்றும் பைத்தான் நூலகங்களான மேட்ப்ளாட்லிப் மற்றும் சீபார்ன் போன்ற கருவிகள் தரவு காட்சிப்படுத்தலுக்கு பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன.

உதாரணம்: ஒரு அரசாங்க நிறுவனம் ஒரு நோய் பரவலின் பரவலைக் கண்காணிக்க தரவு காட்சிப்படுத்தலைப் பயன்படுத்துகிறது. அவர்கள் வெவ்வேறு பிராந்தியங்களில் உள்ள வழக்குகளின் எண்ணிக்கையைக் காட்டும் ஊடாடும் வரைபடங்களை உருவாக்குகிறார்கள், இது ஹாட்ஸ்பாட்களை அடையாளம் காணவும், வளங்களை திறம்பட ஒதுக்கவும் அனுமதிக்கிறது.

பெருந்தரவு பகுப்பாய்வு

பெருந்தரவு பகுப்பாய்வு (Big data analytics) என்பது பாரம்பரிய தரவு மேலாண்மைக் கருவிகளைப் பயன்படுத்தி செயலாக்க முடியாத மிக பெரிய மற்றும் சிக்கலான தரவுத்தொகுப்புகளை பகுப்பாய்வு செய்வதை உள்ளடக்கியது. இதற்கு Hadoop, Spark, மற்றும் NoSQL தரவுத்தளங்கள் போன்ற சிறப்புத் தொழில்நுட்பங்கள் தேவை. பெருந்தரவு பகுப்பாய்வு மிகப்பெரிய அளவிலான தரவுகளிலிருந்து உள்ளுணர்வுகளைப் பெறவும், போக்குகளை அடையாளம் காணவும், தரவு சார்ந்த முடிவுகளை எடுக்கவும் பயன்படுத்தப்படுகிறது. அத்தகைய தரவுகளுடன் பணிபுரிவதன் அளவு மற்றும் நுணுக்கங்களைப் புரிந்துகொள்வது மிக முக்கியம்.

உதாரணம்: ஒரு சமூக ஊடக நிறுவனம் பயனர் நடத்தையை பகுப்பாய்வு செய்யவும், வளர்ந்து வரும் போக்குகளை அடையாளம் காணவும் பெருந்தரவு பகுப்பாய்வைப் பயன்படுத்துகிறது. அவர்கள் இந்தத் தகவலை உள்ளடக்கப் பரிந்துரைகளைத் தனிப்பயனாக்கவும், பயனர் அனுபவத்தை மேம்படுத்தவும் பயன்படுத்துகிறார்கள்.

தரவுத் தரத்தின் முக்கியத்துவம்

பகுப்பாய்வில் பயன்படுத்தப்படும் தரவின் தரம் முடிவுகளின் துல்லியம் மற்றும் நம்பகத்தன்மைக்கு முக்கியமானது. மோசமான தரவுத் தரம் தவறான உள்ளுணர்வுகள், குறைபாடுள்ள முடிவுகள், மற்றும் இறுதியில் எதிர்மறையான வணிக விளைவுகளுக்கு வழிவகுக்கும். தரவு உள்ளீட்டுப் பிழைகள், தரவு வடிவங்களில் உள்ள முரண்பாடுகள் மற்றும் விடுபட்ட மதிப்புகள் உள்ளிட்ட பல்வேறு மூலங்களிலிருந்து தரவுத் தரப் சிக்கல்கள் எழலாம். தரவு துல்லியமானது, முழுமையானது, சீரானது மற்றும் சரியான நேரத்தில் உள்ளது என்பதை உறுதிப்படுத்த தரவுத் தரக் கட்டுப்பாடுகளைச் செயல்படுத்துவது முக்கியம். இது தரவு சரிபார்ப்பு விதிகள், தரவு சுத்திகரிப்பு நடைமுறைகள் மற்றும் தரவு ஆளுமைக் கொள்கைகளை உள்ளடக்கியிருக்கலாம்.

உதாரணம்: ஒரு மருத்துவமனை நோயாளி பதிவுகளில் மருந்து அளவுகளில் பிழைகள் இருப்பதைக் கண்டறிகிறது. இது கடுமையான மருத்துவப் பிழைகள் மற்றும் பாதகமான நோயாளி விளைவுகளுக்கு வழிவகுக்கும். அவர்கள் தரவு உள்ளீட்டில் பிழைகளைத் தடுக்க தரவு சரிபார்ப்பு விதிகளைச் செயல்படுத்துகிறார்கள் மற்றும் சரியான தரவு சேகரிப்பு நடைமுறைகள் குறித்து ஊழியர்களுக்குப் பயிற்சி அளிக்கிறார்கள்.

தரவு பகுப்பாய்வில் நெறிமுறை சார்ந்த கருத்தாய்வுகள்

தரவு பகுப்பாய்வு குறிப்பாக தனியுரிமை, பாதுகாப்பு மற்றும் சார்பு தொடர்பாக பல நெறிமுறை சார்ந்த கருத்தாய்வுகளை எழுப்புகிறது. தனிநபர்கள் மற்றும் சமூகத்தின் மீது தரவு பகுப்பாய்வின் சாத்தியமான தாக்கத்தைப் பற்றி கவனமாக இருப்பதும், தரவு பொறுப்புடனும் நெறிமுறைப்படியும் பயன்படுத்தப்படுவதை உறுதி செய்வதும் முக்கியம். GDPR மற்றும் CCPA போன்ற தரவு தனியுரிமைச் சட்டங்கள், தனிப்பட்ட தரவைச் சேகரித்தல், சேமித்தல் மற்றும் பயன்படுத்துவதில் கடுமையான தேவைகளை விதிக்கின்றன. தரவுகளில் உள்ள சாத்தியமான சார்புகளைப் பற்றி அறிந்திருப்பதும், அவற்றின் தாக்கத்தைக் குறைப்பதற்கான நடவடிக்கைகளை எடுப்பதும் முக்கியம். உதாரணமாக, ஒரு முன்கணிப்பு மாதிரியை உருவாக்கப் பயன்படுத்தப்படும் பயிற்சித் தரவு ஒருதலைப்பட்சமாக இருந்தால், அந்த மாதிரி அந்தச் சார்புகளை நிலைநிறுத்திப் பெருக்கக்கூடும், இது நியாயமற்ற அல்லது பாரபட்சமான விளைவுகளுக்கு வழிவகுக்கும்.

உதாரணம்: ஒரு கடன் விண்ணப்ப வழிமுறை சில மக்கள்தொகைக் குழுக்களுக்கு எதிராகப் பாரபட்சம் காட்டுவது கண்டறியப்படுகிறது. இது வழிமுறையைப் பயிற்றுவிக்கப் பயன்படுத்தப்பட்ட வரலாற்றுத் தரவுகளில் உள்ள சார்புகளால் ஏற்படுகிறது. நியாயமான மற்றும் சமமான கடன் வழங்கும் நடைமுறைகளை உறுதி செய்வதற்காக இந்தச் சார்புகளை அகற்ற அல்லது தணிக்க வழிமுறை மாற்றியமைக்கப்படுகிறது.

பல்வேறு தொழில்களில் தரவு பகுப்பாய்வு

தரவு பகுப்பாய்வு சிக்கலான சிக்கல்களைத் தீர்க்கவும், முடிவெடுப்பதை மேம்படுத்தவும் பல்வேறு தொழில்களில் பயன்படுத்தப்படுகிறது. இதோ சில உதாரணங்கள்:

• சுகாதாரம்: நோயாளி விளைவுகளை மேம்படுத்தவும், சுகாதார செலவுகளைக் குறைக்கவும், நோய் பரவல்களைக் கண்டறியவும் தரவு பகுப்பாய்வு பயன்படுத்தப்படுகிறது.
• நிதி: மோசடியைக் கண்டறியவும், இடர் மேலாண்மை செய்யவும், முதலீட்டு உத்திகளை மேம்படுத்தவும் தரவு பகுப்பாய்வு பயன்படுத்தப்படுகிறது.
• சந்தைப்படுத்தல்: வாடிக்கையாளர் நடத்தையைப் புரிந்து கொள்ளவும், சந்தைப்படுத்தல் பிரச்சாரங்களைத் தனிப்பயனாக்கவும், வாடிக்கையாளர் தக்கவைப்பை மேம்படுத்தவும் தரவு பகுப்பாய்வு பயன்படுத்தப்படுகிறது.
• சில்லறை வர்த்தகம்: சரக்கு நிர்வாகத்தை மேம்படுத்தவும், தேவையைக் கணிக்கவும், வாடிக்கையாளர் சேவையை மேம்படுத்தவும் தரவு பகுப்பாய்வு பயன்படுத்தப்படுகிறது.
• உற்பத்தி: உற்பத்தித் திறனை மேம்படுத்தவும், கழிவுகளைக் குறைக்கவும், உபகரணங்களின் தோல்விகளைக் கணிக்கவும் தரவு பகுப்பாய்வு பயன்படுத்தப்படுகிறது.
• போக்குவரத்து: போக்குவரத்து நெரிசலை மேம்படுத்தவும், பாதுகாப்பை மேம்படுத்தவும், எரிபொருள் நுகர்வைக் குறைக்கவும் தரவு பகுப்பாய்வு பயன்படுத்தப்படுகிறது.

தரவு பகுப்பாய்வின் எதிர்காலம்

தொழில்நுட்பத்தில் ஏற்படும் முன்னேற்றங்கள் மற்றும் தரவுகளின் அதிகரித்து வரும் ലഭ്യത ஆகியவற்றால் இயக்கப்படும் தரவு பகுப்பாய்வுத் துறை தொடர்ந்து வளர்ந்து வருகிறது. தரவு பகுப்பாய்வின் எதிர்காலத்தை வடிவமைக்கும் சில முக்கியப் போக்குகள் பின்வருமாறு:

• செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) மற்றும் தன்னியக்கமாக்கல்: AI மற்றும் இயந்திர கற்றல் ஆகியவை தரவு சுத்தம் மற்றும் முன்செயலாக்கம் முதல் மாதிரி உருவாக்கம் மற்றும் வரிசைப்படுத்தல் வரை தரவு பகுப்பாய்வு செயல்முறையின் பல அம்சங்களைத் தானியக்கமாக்கப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன.
• கிளவுட் கம்ப்யூட்டிங்: கிளவுட் கம்ப்யூட்டிங் தளங்கள் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளை சேமிப்பதற்கும் செயலாக்குவதற்கும் அளவிடக்கூடிய மற்றும் செலவு குறைந்த தீர்வுகளை வழங்குகின்றன.
• நிகழ்நேர பகுப்பாய்வு: நிகழ்நேர பகுப்பாய்வு நிறுவனங்கள் தரவு உருவாக்கப்படும்போதே அதிலிருந்து உள்ளுணர்வுகளைப் பெற அனுமதிக்கிறது, இது மாறும் நிலைமைகளுக்கு விரைவாக பதிலளிக்க உதவுகிறது.
• விளக்கக்கூடிய AI (XAI): XAI ஆனது AI மாதிரிகளை மிகவும் வெளிப்படையானதாகவும், விளக்கக்கூடியதாகவும் மாற்றுவதில் கவனம் செலுத்துகிறது, பயனர்கள் அவை எவ்வாறு தங்கள் கணிப்புகளுக்கு வருகின்றன என்பதைப் புரிந்து கொள்ள அனுமதிக்கிறது.
• எட்ஜ் கம்ப்யூட்டிங்: எட்ஜ் கம்ப்யூட்டிங் என்பது தரவை மூலத்திற்கு அருகில் செயலாக்குவதை உள்ளடக்கியது, தாமதத்தைக் குறைத்து செயல்திறனை மேம்படுத்துகிறது.

உங்கள் தரவு பகுப்பாய்வு திறன்களை வளர்த்துக் கொள்ளுதல்

உங்கள் தரவு பகுப்பாய்வு திறன்களை வளர்த்துக் கொள்ள நீங்கள் ஆர்வமாக இருந்தால், பல வளங்கள் உள்ளன, அவற்றுள்:

• ஆன்லைன் படிப்புகள்: Coursera, edX, மற்றும் Udacity போன்ற தளங்கள் தரவு பகுப்பாய்வு, புள்ளியியல் மற்றும் இயந்திர கற்றலில் பரந்த அளவிலான ஆன்லைன் படிப்புகளை வழங்குகின்றன.
• பயிற்சி முகாம்கள்: தரவு அறிவியல் பயிற்சி முகாம்கள் (bootcamps) தரவு பகுப்பாய்வு நுட்பங்களில் தீவிரமான, செய்முறைப் பயிற்சியை வழங்குகின்றன.
• பல்கலைக்கழகத் திட்டங்கள்: பல பல்கலைக்கழகங்கள் தரவு அறிவியல், புள்ளியியல் மற்றும் தொடர்புடைய துறைகளில் இளங்கலை மற்றும் பட்டதாரி திட்டங்களை வழங்குகின்றன.
• புத்தகங்கள்: தரவு பகுப்பாய்வு பற்றி பல புத்தகங்கள் உள்ளன, அவை பரந்த அளவிலான தலைப்புகளை உள்ளடக்கியுள்ளன.
• ஆன்லைன் சமூகங்கள்: Stack Overflow மற்றும் Kaggle போன்ற ஆன்லைன் சமூகங்கள் தரவு ஆய்வாளர்கள் கேள்விகளைக் கேட்கவும், அறிவைப் பகிரவும், திட்டங்களில் ஒத்துழைக்கவும் ஒரு மன்றத்தை வழங்குகின்றன.

செயல்படுத்தக்கூடிய உள்ளுணர்வு: டேப்லோ அல்லது பவர் பிஐ போன்ற கருவிகளைப் பயன்படுத்தி தரவு காட்சிப்படுத்தலில் கவனம் செலுத்தும் ஆன்லைன் பாடத்திட்டத்துடன் தொடங்கவும். தரவைக் காட்சிப்படுத்துவது கருத்துக்களை விரைவாகப் புரிந்துகொள்வதற்கும் உள்ளுணர்வுகளை உருவாக்குவதற்கும் ஒரு சிறந்த வழியாகும்.

முடிவுரை

தரவு பகுப்பாய்வு என்பது சிக்கலான சிக்கல்களைத் தீர்க்கவும், முடிவெடுப்பதை மேம்படுத்தவும், போட்டி நன்மைகளைப் பெறவும் பயன்படுத்தக்கூடிய ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவியாகும். தரவு பகுப்பாய்வு செயல்முறையைப் புரிந்துகொள்வதன் மூலமும், முக்கிய நுட்பங்கள் மற்றும் கருவிகளில் தேர்ச்சி பெறுவதன் மூலமும், நெறிமுறைக் கோட்பாடுகளைப் பின்பற்றுவதன் மூலமும், நீங்கள் தரவின் திறனைத் திறந்து உங்கள் நிறுவனத்திலும் அதற்கு அப்பாலும் அர்த்தமுள்ள தாக்கத்தை ஏற்படுத்தலாம். உலகம் பெருகிய முறையில் தரவு சார்ந்ததாக மாறும்போது, திறமையான தரவு ஆய்வாளர்களுக்கான தேவை தொடர்ந்து வளரும், இது தனிநபர்களுக்கும் நிறுவனங்களுக்கும் ஒரு மதிப்புமிக்க திறமையாக அமைகிறது. தொடர்ச்சியான கற்றலைத் தழுவி, தரவு பகுப்பாய்வின் எப்போதும் மாறிவரும் நிலப்பரப்பில் போட்டித்தன்மையுடன் இருக்க, துறையில் சமீபத்திய போக்குகளுடன் புதுப்பித்த நிலையில் இருங்கள்.