ADCA में डेटा विश्लेषण

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Questions and Answers

एडीसीए में डेटा एनालिटिक्स क्या है?

डेटा एनालिटिक्स टूल्स का उपयोग

डेटा माइनिंग और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन का उपयोग

डेटा का संग्रहण और संग्रहण

डेटा से इनसाइट निकालने के लिए तकनीकों का उपयोग (correct)

डेटा एनालिटिक्स के कौन से प्रकार में डेटा का विश्लेषण किया जाता है?

विवरणात्मक एनालिटिक्स (correct)

नैदानिक एनालिटिक्स

पूर्वानुमान एनालिटिक्स

सभी ऊपर

डेटा माइनिंग क्या है?

डेटा का दृश्य प्रतिनिधित्व

डेटा का संग्रहण और संग्रहण

डेटा से पैटर्न और संबंधों की पहचान (correct)

डेटा का सांख्यिकीय विश्लेषण

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन क्या है?

डेटा का दृश्य प्रतिनिधित्व Signup and view all the answers

क्लाउड-आधारित एनालिटिक्स क्या है?

क्लाउड-आधारित सेवाएं जैसे AWS और Google Cloud Signup and view all the answers

पूर्वानुमान एनालिटिक्स क्या है?

भविष्य की घटनाओं की भविष्यवाणी करने के लिए सांख्यिकीय मॉडल का उपयोग Signup and view all the answers

मशीन लerning क्या है?

मशीनों को डेटा से सीखने में सक्षम करने के लिए एल्गोरिदम का उपयोग Signup and view all the answers

सांख्यिकीय मॉडलिंग क्या है?

सांख्यिकीय सिद्धांतों और विधियों का उपयोग डेटा का विश्लेषण करने के लिए Signup and view all the answers

डेटा वेयरहाउसिंग क्या है?

एक स्थान पर डेटा का संग्रहण और प्रश्न करने के लिए Signup and view all the answers

एडीसीए में डेटा संग्रहण किसके लिए उपयोग किया जाता है?

निर्णय लेने के लिए Signup and view all the answers

सर्वेक्षण डेटा संग्रहण का एक प्रकार है?

आत्म-प्रतिवेदित डेटा Signup and view all the answers

एडीसीए में डेटा संग्रहण के लिए कौन सा तरीका इस्तेमाल किया जाता है?

सभी ऊपर Signup and view all the answers

डेटा संग्रहण के लिए क्या आवश्यक है?

इनफॉर्म्ड डिसीजन मेकिंग Signup and view all the answers

कंटेंट एनालिटिक्स डेटा संग्रहण का एक प्रकार है?

सिस्टमेटिक टेक्स्ट एनालिटिक्स Signup and view all the answers

एडीसीए में डेटा संग्रहण के लाभ क्या है?

सभी ऊपर Signup and view all the answers

सर्वेक्षण से क्या प्राप्त किया जाता है?

आत्म-प्रतिवेदित डेटा Signup and view all the answers

एडीसीए में डेटा संग्रहण का उद्देश्य क्या है?

इनफॉर्म्ड डिसीजन मेकिंग के लिए Signup and view all the answers

कौन सा डेटा संग्रहण का प्रकार नहीं है?

प्रयोगात्मक शोध Signup and view all the answers

Study Notes

ADCA: Data Analysis

Overview of Data Analysis in ADCA

ADCA (Analytics, Data Science, and Artificial Intelligence) involves using various techniques to extract insights from data
Data analysis is a crucial step in the ADCA process, enabling organizations to make informed decisions

Types of Data Analysis in ADCA

Descriptive Analytics: involves summarizing and describing historical data to understand patterns and trends
Diagnostic Analytics: focuses on identifying the causes of specific problems or events
Predictive Analytics: uses statistical models and machine learning to forecast future events or behavior
Prescriptive Analytics: provides recommendations on possible courses of action based on analysis of data

Data Analysis Techniques in ADCA

Data Mining: discovers patterns and relationships in large datasets using statistical and mathematical techniques
Data Visualization: represents data in a graphical format to facilitate understanding and communication
Machine Learning: uses algorithms to enable machines to learn from data and make predictions or decisions
Statistical Modeling: applies statistical theories and methods to analyze and interpret data

Data Analysis Tools and Technologies in ADCA

Spreadsheets: software applications like Microsoft Excel for data manipulation and analysis
Data Warehousing: repositories that store data in a single location for query and analysis
Big Data Analytics: frameworks like Hadoop and Spark for processing large datasets
Cloud-Based Analytics: cloud-based services like AWS and Google Cloud for scalable analytics capabilities

ADCA: डेटा एनालिसिस

ADCA में डेटा एनालिसिस का अवलोकन

ADCA (एनालिटिक्स, डेटा साइंस, और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस) में विभिन्न तकनीकों का उपयोग डेटा से इन्साइट निकालने के लिए किया जाता है
डेटा एनालिसिस ADCA प्रक्रिया में एक महत्वपूर्ण कदम है, जिससे संगठन सूचित निर्णय ले सकते हैं

ADCA में डेटा एनालिसिस के प्रकार

वर्णनात्मक एनालिटिक्स: ऐतिहासिक डेटा का सारांश और विवरण प्रदान करता है ताकि पैटर्न और ट्रेंड को समझा जा सके
निदानात्मक एनालिटिक्स: विशिष्ट समस्याओं या घटनाओं के कारणों की पहचान करता है
पूर्वानुमान एनालिटिक्स: सांख्यिकी मॉडल और मशीन लर्निंग का उपयोग भविष्य की घटनाओं या व्यवहार का पूर्वानुमान लगाने के लिए करता है
निर्देशात्मक एनालिटिक्स: डेटा के विश्लेषण के आधार पर संभावित कार्यवाही के लिए सिफारिशें प्रदान करता है

ADCA में डेटा एनालिसिस तकनीकें

डेटा माइनिंग: बड़े डेटासेट में पैटर्न और संबंधों की पहचान करने के लिए सांख्यिकी और गणितीय तकनीकों का उपयोग करता है
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन: डेटा का ग्राफिकल प्रारूप में प्रतिनिधित्व करना ताकि समझ और संचार सुविधाजनक हो
मशीन लर्निंग: एल्गोरिदम का उपयोग डेटा से सीखने और भविष्य की घटनाओं या निर्णय लेने के लिए करता है
सांख्यिकी मॉडलिंग: सांख्यिकी सिद्धांतों और विधियों का उपयोग डेटा का विश्लेषण और व्याख्या करने के लिए करता है

ADCA में डेटा एनालिसिस टूल्स और टेक्नोलॉजीज

स्प्रेडशीट्स: माइक्रोसॉफ्ट एक्सेल जैसे सॉफ्टवेयर एप्लिकेशन डेटा मैनिपुलेशन और एनालिसिस के लिए
डेटा वेयरहाउसिंग: एक ही स्थान पर डेटा का भंडारण जिसका उपयोग प्रश्न और विश्लेषण के लिए किया जाता है
बिग डेटा एनालिटिक्स: हेडुप और स्पार्क जैसे फ्रेमवर्क बड़े डेटासेट के प्रसंस्करण के लिए
क्लाउड-आधारित एनालिटिक्स: अमेज़न वेब सर्विसेज और गूगल क्लाउड जैसे क्लाउड-आधारित सेवाएं स्केलेबल एनालिटिक्स क्षमताओं के लिए

डेटा संग्रहण ADCA में

डेटा संग्रहण की परिभाषा: विभिन्न स्रोतों से डेटा एकत्र करना और मापना, किसी विशेष विषय या घटना के बारे में जानकारी प्राप्त करने के लिए।

ADCA में डेटा संग्रहण के प्रकार

सर्वे- प्रश्नावली, साक्षात्कार, या ऑनलाइन फॉर्म के माध्यम से स्व-रिपोर्ट किया गया डेटा।
अवलोकन- प्रत्यक्ष या अप्रत्यक्ष अवलोकन के माध्यम से व्यवहार, घटनाओं, या प्रक्रियाओं के बारे में डेटा एकत्र करना।
प्रयोग- नियंत्रित अध्ययन जहां變iables को एक विशेष परिणाम के प्रभाव को मापने के लिए बदला जाता है।
सामग्री विश्लेषण- पाठ, छवियों, या वीडियो का व्यवस्थित विश्लेषण, पैटर्न, थीम, या प्रवृत्तियों की पहचान करने के लिए।
माध्यमिक डेटा- बाहरी स्रोतों, जैसे डेटाबेस, रिपोर्ट, या साहित्य समीक्षा से एकत्र किया गया डेटा।

ADCA में डेटा संग्रहण विधियां

नमूना चयन- एक बड़े जनसंख्या से प्रतिभागियों या डेटा पॉइंट का चयन, पूरे का प्रतिनिधित्व करने के लिए।
डेटा माइनिंग- बड़े डेटा सेट से स्वचालित रूप से पैटर्न या संबंध निकालना।
भीड़ स्रोत- एक बड़े समूह से डेटा एकत्र करना, अक्सर ऑनलाइन प्लेटफॉर्म के माध्यम से।
सेंसर डेटा- सेंसर, जैसे IoT डिवाइस,_GPS, या सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म से डेटा एकत्र करना।

ADCA में डेटा संग्रहण का महत्व

सूचित निर्णय लेना- सटीक डेटा संग्रहण विभिन्न क्षेत्रों, जैसे व्यवसाय, स्वास्थ्य, या शिक्षा में सूचित निर्णय लेने में सक्षम बनाता है।
अनुसंधान और विकास- डेटा संग्रहण ADCA में अनुसंधान और विकास के लिए आवश्यक है, क्योंकि यह उपयोगकर्ता व्यवहार, पREFERENCE, और आवश्यकताओं के बारे में अंतर्दृष्टि प्रदान करता है।
वैयक्तिकरण- एकत्र किया गया डेटा सेवाओं, उत्पादों, और अनुभवों के वैयक्तिकरण में सक्षम बनाता है, जिससे उपयोगकर्ता संतुष्टि में सुधार होता है।
मूल्यांकन और सुधार- डेटा संग्रहण ADCA सिस्टम के प्रभाव का मूल्यांकन करने और सुधार के लिए क्षेत्रों की पहचान करने में मदद करता है।