ডাটা এনালাইসিস কি ?
“ডাটা এনালাইসিস” (Data Analysis) একটি গুরুত্বপূর্ণ প্রক্রিয়া যা ডাটা সেট থেকে তথ্য বের করার জন্য ব্যবহার হয়। এটি মূলত নির্দিষ্ট উদ্দেশ্যে ডেটা কোনও সংস্থানে থাকা সব ধরনের তথ্যের অধ্যয়ন, বিশ্লেষণ, এবং ব্যবহারের প্রক্রিয়া তা যা সাধারণভাবে কিছু মূলত কর্মে অন্তর্ভুক্ত করে:
সংগ্রহণ (Data Collection): প্রথমই, ডেটা সংগ্রহ করতে হয়। ডেটা সাধারণভাবে জানতে হয় বা উদ্দেশ্যে এর জন্য তথ্য সংগ্রহ করা হয়।
সাধারণ সংক্ষেপণ (Data Cleaning): ডেটা সাধারণভাবে এমন হোতে পারে যেটি অস্বস্তিকর বা ত্রুটিপূর্ণ। এই ধরণের ডেটাকে সাফ করার প্রক্রিয়া ডেটা স্ট্রাকচার, ভুল, অনুপস্থিত ডেটা ইত্যাদি পরীক্ষা করে সম্পাদন করার প্রক্রিয়া অন্তর্ভুক্ত করে।
ডাটা এনালাইসিস এর ধাপসমূহ
সংগ্রহণ (Data Transformation): ডেটা সংগ্রহ পরীক্ষা, মন্থন, এবং উপযোগ করার জন্য ডেটা ফর্ম্যাট পরিবর্তন করা হতে পারে, যেটি বেশ কিছু সময় ডেটা এনালাইসিসের সুবিধার জন্য প্রয়োজন হতে পারে।
ডেটা বিশ্লেষণ (Data Analysis): ডেটা এনালাইসিসের মৌলিক পর্ব হল ডেটার প্রবৃদ্ধি এবং সবচেয়ে উপযোগী তথ্যের ব্যবহার করা।
ডেটা ভিজুয়ালাইজেশন (Data Visualization): ডেটা এবং তথ্যের গ্রাফিক্যাল প্রদর্শন বা ছবির আকারে করতে ডেটা ভিজুয়ালাইজেশন ব্যবহার হতে পারে, যা তথ্য প্রদর্শন ও সম্ঝানোর সুবিধার জন্য ব্যবহার হতে পারে।
ডাটা এনালাইসিস বিশেষ ক্ষেত্রে একটি ব্যবস্থাপনা, নানা উদ্দেশ্যে ব্যবহৃত হতে পারে, যেমন ব্যবসায়িক নির্ধারণ, গবেষণা, বিজ্ঞান, স্বাস্থ্য যত্ন, ফাইন্যান্স, সামাজিক পরিযোজনা ইত্যাদি ক্ষেত্রে।
ডাটা এনালাইসিসে আরও বিস্তারিত জানতে, নিম্নলিখিত বিষয়গুলি দেখা গুরুত্বপূর্ণ হতে পারে:
স্ট্যাটিস্টিক্স (Statistics): ডাটা এনালাইসিসে পর্যাপ্ত স্ট্যাটিস্টিক্স প্রয়োজন হতে পারে, যাতে ডেটা সেটের মৌলিক লেখা, সম্পর্ক, এবং মৌলিক সংখ্যাগুলি আপেক্ষিকভাবে মূল্যাঙ্কন করা যেতে পারে।
মেশিন লার্নিং (Machine Learning): ডেটা এনালাইসিসের একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ হল মেশিন লার্নিং, যা ডেটা থেকে মডেল তৈরি এবং প্রেডিক্শন বা নির্ণয় করার জন্য ব্যবহার হয়।
ডেটা মাইনিং (Data Mining): ডেটা মাইনিং ডেটাসেট থেকে অদৃষ্ট তথ্য বের করতে ব্যবহৃত হয়, যা প্রাসংগিক সম্পর্ক সমৃদ্ধ হতে পারে।
ডেশবোর্ড ডেভেলপমেন্ট (Dashboard Development): ডেটা এনালাইসিসের সাথে সংজ্ঞা, মূল্যাংকন, এবং নির্ণয়ের জন্য ড্যাশবোর্ড তৈরি করা হতে পারে, যা নির্দিষ্ট উদ্দেশ্যের জন্য কাস্টমাইজ করা হয়।
ডেটা সিকিউরিটি (Data Security): ডেটা এনালাইসিসের সাথে সেরা সেরিয়াল দিতে এবং ডেটার সুরক্ষা নিশ্চিত করার জন্য ডেটা সিকিউরিটি প্রথম গুরুত্বপূর্ণ হতে পারে।
ডাটা এনালাইসিস প্রস্তাবনা, পরীক্ষা, এবং প্রেডিক্শনের জন্য অনেকগুলি প্রক্রিয়া, টুল, এবং তথ্যের সংগ্রহন আছে, যা ব্যক্তি, সংগঠন, বিজ্ঞানী, ব্যবসায়ি, এবং অন্যান্য ক্ষেত্রে ব্যবহৃত হতে পারে। ডেটা এনালাইসিস সবচেয়ে ব্যক্তিগত উদ্দেশ্যের সাথে উপযোগী হতে পারে, এবং প্রাপ্ত তথ্য সমস্যা সমাধানে সাহায্য করতে পারে।
