विश्लेषण के 10 प्रकार के पूरक डेटा खनन

विश्लेषण के 10 प्रकार के पूरक डेटा खनन - Dummies

आपको हर डेटा खनन तकनीक में एक विशेषज्ञ होना जरूरी नहीं है, ज़ाहिर है, लेकिन थोड़ा ज्ञान अन्य उपकरण और दृष्टिकोण नई चुनौतियों के लिए अच्छी तरह से तैयार कर सकते हैं यह सूची आपको दस ऐसे दृष्टिकोणों के बारे में बताती है

व्यापारिक विश्लेषण

व्यापारिक विश्लेषण व्यापार प्रणाली और प्रक्रियाओं का अध्ययन उन्हें सुधारने के उद्देश्य से किया गया है। व्यापारिक विश्लेषण संगठनों को अधिक कुशलतापूर्वक चलाने में मदद कर सकता है, कानूनों और अच्छे अभ्यासों के लिए अन्य मानकों का पालन कर सकता है, और महंगी गलतफहमी से बच सकता है व्यापार विश्लेषकों को हितधारक की जरूरतों को पहचानने और व्यावसायिक समस्याओं के वैकल्पिक समाधान की व्यवहार्यता का मूल्यांकन करके संगठनात्मक परिवर्तन की सुविधा है। कई सूचना प्रौद्योगिकी और संगठनात्मक संरचना में विशेषज्ञ हैं।

डेटा माइनर के रूप में, एक व्यवसाय विश्लेषक के साथ आपका पहला मुठभेड़ आ सकता है जब आपका संगठन डेटा खनन का पता लगाने का निर्णय करता है। व्यापार विश्लेषक आपके संगठन में डेटा खनन लागू कैसे किया जा सकता है, सूचना प्रौद्योगिकी कार्यों के साथ डेटा खनन कैसे एकीकृत किया जा सकता है, और यह सुनिश्चित करने के लिए कि कैसे डेटा खनन रोजमर्रा की परिचालनों में हस्तक्षेप नहीं करता है, ले सकते हैं।

संयुक्त विश्लेषण

शॉपर्स विकल्प चुनते हैं, उपलब्ध विशेषताओं के लिए वांछित उत्पादों की सीमाओं और उनके शॉपिंग बजट के लिए वरीयताओं का संतुलन बनाते हैं। उस प्रक्रिया के दूसरी तरफ के बारे में सोचो अगर आप एक उत्पाद प्रबंधक या मार्केटेटर हैं, तो ग्राहकों को आकर्षित करने के लिए आपको उन सुविधाओं के बारे में जानकारी चाहिए जिनकी उन्हें सबसे अधिक आकर्षक और कीमतें बाजार में भरी होंगी।

यह संयुक्त विश्लेषण की भूमिका है, उपभोक्ता वरीयताओं के बारे में जानकारी प्राप्त करने के लिए एक तकनीक संयुक्त विश्लेषण में, विभिन्न सैद्धांतिक उत्पाद विकल्पों के मूल्यांकन के लिए पूछे गए व्यक्तियों से डेटा एकत्र किया जाता है। ये अध्ययन सरल से भिन्न हो सकते हैं (जैसे कि उत्तरदाताओं को केवल प्रत्येक विकल्प को रेट या रैंक करने के लिए कहते हैं) जटिल (जैसे अध्ययन जो विशिष्ट अनुकूली सॉफ़्टवेयर का उपयोग करता है जो साक्षात्कार के रूप में विकल्प को संशोधित करता है)।

प्रयोगों के डिजाइन

यदि आप डेटा माइनर हैं, तो डेटा की बात करते समय, आप जो भी प्राप्त कर सकते हैं, लेते हैं। आपका डेटा नियमित व्यवसाय के दौरान या किसी अन्य पूर्ववर्ती चैनल के माध्यम से एकत्र किया जा सकता है, लेकिन यह हमेशा पर्याप्त नहीं होता है कभी-कभी आपको विशिष्ट प्रकार के डेटा या डेटा की ज़रूरत होती है जो कुछ शर्तों को पूरा करती है, और यही वह जगह है जहां प्रयोग किया जाता है।

यदि अधिकांश डेटा खनिक की तरह, आप प्रयोगों के डिजाइन में या विश्लेषण के लिए सख्त सांख्यिकीय विधियों में प्रशिक्षित नहीं हैं। परिणाम, यह एक सांख्यिकीविद् लाने में समय हैएक खराब डिज़ाइन आसानी से एक प्रयोग सिंक कर सकता है - उदाहरण के लिए, त्रुटि को शुरू करने या परिणामों के अर्थ को बदलकर, ताकि आपके सिद्धांत के परिणाम के बारे में कुछ भी कहने में विफल हो।

मार्केटिंग मिक्स मॉडलिंग

क्योंकि बहुत सारे विज्ञापन विकल्प उपलब्ध हैं - टीवी, रेडियो, प्रिंट, ऑनलाइन, और अधिक - यह पता लगाने में हमेशा आसान नहीं होता है कि मीडिया का कौन-सा संयोजन आपकी आवश्यकताओं के लिए सर्वोत्तम मूल्य प्रदान करता है इसे ध्यान में रखते हुए, विपणक क्या काम कर रहे हैं इसकी समझ हासिल करने के लिए

मार्केटिंग मिक्स मॉडलिंग का उपयोग करें और अपने खर्च को आवंटित करने के लिए सर्वोत्तम कैसे करें मार्केटिंग मिक्स मॉडलिंग विभिन्न मार्केटिंग दृष्टिकोणों का मूल्यांकन करने के लिए और किसी कंपनी के विज्ञापन विकल्पों को अनुकूलित करने के लिए बिक्री और विपणन डेटा पर सांख्यिकीय विश्लेषण का उपयोग करता है

ऑपरेशंस रिसर्च

गौर करें कि आपके पास 12 गोदामों में 3, 000 उत्पादों और 800 ऑर्डर हैं जो गुरुवार तक अपने खुद के ट्रकों के मिश्रण और 22 पूरक वितरण सेवाओं के उपयोग के 14 राज्यों में ग्राहकों को उन उत्पादों को वितरित करने के लिए हैं। समय पर आपको वह सब कुछ प्राप्त करने के लिए सबसे अधिक लागत प्रभावी तरीका मिलना चाहिए। ऐसी जटिल समस्या के लिए, आपका सबसे अच्छा तरीका है

ऑपरेशन अनुसंधान ऑपरेशंस रिसर्च, उपलब्ध संसाधनों से अधिकतम मूल्य प्राप्त करने के तरीकों की पहचान करने के लिए गणितीय अनुकूलन, अनुकरण, और अन्य तरीकों पर लागू होता है। यह उन उद्योगों में व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है जिनके पास जटिल रसद चुनौतियों, जैसे परिवहन और सैन्य यह डेटा खनन से काफी भिन्न है क्योंकि बहुत कुछ प्रक्रिया में कोई डेटा नहीं है और सिद्धांत पर पूरी तरह आधारित है।

विश्वसनीयता विश्लेषण

यहां एक अल्पज्ञात तथ्य है: एनालिटिक्स के दो पूरी तरह से अलग श्रेणियां मौजूद हैं, प्रत्येक

विश्वसनीयता विश्लेषण उनमें से प्रत्येक पर कहानी है: इंजीनियरिंग:

  • इंजीनियरिंग में, विश्वसनीयता विश्लेषण वास्तव में इसका नाम बताता है: उत्पाद बनाने का अध्ययन और उनके भाग लगातार अपेक्षित रूप से कार्य करते हैं यह गणितीय मॉडलिंग विधियों पर आधारित है जैसे संभाव्य जोखिम विश्लेषण, परिमित तत्व विश्लेषण, और सिमुलेशन कैसे भविष्यवाणी करता है कि सिस्टम विभिन्न परिस्थितियों में कैसे कार्य करेगा। मनोचिकित्सा:

  • मनोचिकित्सा में, विश्वसनीयता विश्लेषण माप में निरंतरता को दर्शाता है। एक माप विश्वसनीय कहा जाता है, यदि वह समय के बाद एक ही परिणाम समय का उत्पादन करता है इस प्रकार की विश्वसनीयता विश्लेषण का उपयोग अक्सर मानकीकृत परीक्षणों के विकास और मूल्यांकन में किया जाता है। सांख्यिकीय प्रक्रिया नियंत्रण यह आमतौर पर समझा जाता है कि बेहतर गुणवत्ता के लिए पहला कदम आपकी प्रक्रियाओं को पूर्वानुमान और सुसंगत बनाना है। यह कुछ नया पकाना सीखने की तरह थोड़ा है सबसे पहले आप ठीक से नुस्खा बनाने के लिए सीखते हैं, और फिर आप छोटे बदलाव करते हैं और देखें कि आप इसे सुधार सकते हैं या नहीं।

सांख्यिकीय प्रक्रिया नियंत्रण

उस दृष्टिकोण को औपचारिक रूप से तैयार करता है, जिसका उपयोग उद्देश्य के लिए विकसित सांख्यिकीय उपायों और

नियंत्रण चार्ट नामक विशेष ग्राफ यह विनिर्माण उद्योगों का दीर्घकालिक स्टेपल है, और स्वास्थ्य सेवा में व्यापक उपयोग में आ रहा है।यद्यपि यह कई सेवा उद्योग अनुप्रयोगों के लिए भी लागू है, लेकिन इसका उपयोग अक्सर वहां नहीं किया जाता है। सोशल नेटवर्क विश्लेषण बहुत से लोग Facebook, Pinterest, और अन्य, इसी तरह के संस्थानों को

सामाजिक नेटवर्क, का संदर्भ देते हैं, लेकिन वास्तव में, यह

प्लेटफ़ॉर्म हैं - ये है संचार लोगों के बीच बातचीत की सुविधा के लिए डिजाइन किए गए उपकरण सोशल नेटवर्क लोग हैं! तो आप, आपका सबसे अच्छा दोस्त, और आपके सभी पुराने स्कूल के लोग सामाजिक नेटवर्क बनाते हैं, जो इंटरेक्शन, परिचितों या अन्य तरीकों से जुड़े लोगों का एक समूह है। सोशल नेटवर्क विश्लेषण, फिर, गणित की शाखा है जिसका उद्देश्य लोगों के इनकनेक्शन वाले समूहों के व्यवहार को समझना है। संरचनात्मक समीकरण मॉडलिंग

मानव व्यवहार जटिल है, इसमें कई तत्व शामिल हैं, जिनमें कुछ ऐसे हैं जिनमें सीधे मापा नहीं जा सकता। ऐसी प्रक्रिया पर विचार करें जो एक स्टोर के साथ उपभोक्ता की संतुष्टि के स्तर को स्थापित करता है। कई कारक खेलते हैं: दुकान के उत्पाद के लिए उपभोक्ता की कथित आवश्यकता, स्टोर के वायुमंडल की ओर ग्राहक के दृष्टिकोण, इस दुकान में पिछली अनुभवों की यादें और अन्य, मौसम, और इसी तरह। यदि आप उस प्रक्रिया का एक मॉडल विकसित कर सकते हैं, तो आप समझ सकते हैं कि उपभोक्ताओं को संतुष्ट या असंतुष्ट होने का कारण क्या होता है और यह देखते हैं कि आप ग्राहक संतुष्टि को बेहतर बनाने के लिए कैसे प्रभावित कर सकते हैं। यह

संरचनात्मक समीकरण मॉडलिंग की भूमिका है (कभी कभी

पथ मॉडलिंग

या उत्प्रेरक मॉडलिंग )। वेब एनालिटिक्स डेटा खनन और अन्य तकनीकों को वेरिएबल्स के बीच संबंधों का पता लगाने के लिए डिज़ाइन किया गया है ताकि आप इंटरनेट गतिविधि डेटा से उपयोगी जानकारी के धन की खोज कर सकें। आपको कुछ बुनियादी रिपोर्टों की आवश्यकता हो सकती है जो गतिविधि को बहुत ही सरल स्तर पर सारांशित करती है, जैसे कि विभिन्न प्रकार की सामग्री के लिए कुल डाउनलोड की सारणी, दिन के समय की गतिविधि के ग्राफ, या शायद थोड़ी सी ए / बी परीक्षण (एक परीक्षा जिसमें आप विपणन सामग्री के विभिन्न संस्करणों की तुलना करने के लिए उपयोग कर सकते हैं और पता लगा सकते हैं कि कौन से काम बेहतर होता है) यह वेब एनालिटिक्स का सामान्य अर्थ है