जैसा कि आप जानते हैं, XXI सदी को सूचना प्रौद्योगिकी की सदी कहा जाता है। दरअसल, आधुनिक मनुष्य सूचना प्राप्त करने और संसाधित करने के विभिन्न तरीकों से काम करता है। सूचना का उपयोग करने की प्रक्रिया में एनालिटिक्स एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। विश्लेषण क्या है? जानकारी के मूल्यांकन के कौन से तरीके मौजूद हैं? इन और अन्य सवालों के जवाब के लिए पढ़ें।
एनालिटिक्स क्या है?
इस शब्द की जड़ें ग्रीक हैं और इसका शाब्दिक अर्थ है "विश्लेषण की कला"। इस शब्द का इस्तेमाल अरस्तू ने तार्किक डेटा माइनिंग की तकनीक को संदर्भित करने के लिए किया था।
आज वैज्ञानिक इस अवधारणा की व्यापक व्याख्या करते हैं। आधुनिक दुनिया में एनालिटिक्स को तर्क (तर्क की कला) का एक हिस्सा माना जाता है, जिसके भीतर डेटा विश्लेषण के सिद्धांत पर विचार किया जाता है। घटक तत्वों में संपूर्ण (प्रक्रिया, प्रतिनिधित्व, वस्तुओं के बीच संबंध, आदि) के वास्तविक या मानसिक विभाजन के संचालन की जांच की जाती है।
डेटा विश्लेषण क्या है? यह अवधारणा "एनालिटिक्स" शब्द से संकरी है। वैज्ञानिक रूप से डेटा विश्लेषण को कंप्यूटर विज्ञान और गणित की वह शाखा कहा जाता है, जिसके अंतर्गत सबसे अधिक का निर्माण और अध्ययन किया जाता हैप्रयोगात्मक रूप से प्राप्त जानकारी से ज्ञान निकालने के लिए सामान्य कम्प्यूटेशनल एल्गोरिदम और तरीके। दूसरे शब्दों में, हम सूचना प्रसंस्करण एल्गोरिदम से संबंधित तकनीकों के एक सेट के बारे में बात कर रहे हैं। संक्षिप्त अर्थ में सूचना विश्लेषण उपयोगी डेटा निकालने और निर्णय लेने के लिए अध्ययन, फ़िल्टरिंग, रूपांतरण (मॉडलिंग) की प्रक्रिया है।
मशीन लर्निंग
आज इसे सूचना विश्लेषण का सबसे शक्तिशाली और सबसे सामान्य तरीका माना जाता है। आज, दुर्भाग्य से, कोई मशीन लर्निंग एल्गोरिदम नहीं हैं जो कम या ज्यादा मनमानी प्रकृति की जानकारी का अच्छा प्रसंस्करण प्रदान करते हैं। इस संबंध में, विशेषज्ञों को एल्गोरिथम का उपयोग करने के लिए उपयुक्त रूप में लाने के लिए डेटा का प्रारंभिक संग्रह और प्रसंस्करण करने के लिए मजबूर किया जाता है। एक नियम के रूप में, इस तरह के प्रसंस्करण को फीचरसेलेक्ट या रीप्रोसेसिंग कहा जाता है। अधिकांश एल्गोरिदम निश्चित लंबाई संख्याओं का उपयोग कर सकते हैं।
साथ ही, तंत्रिका नेटवर्क पर आधारित एल्गोरिदम में रुचि बढ़ी है। लाभ यह है कि उनका उपयोग न केवल संख्याओं के लिए किया जा सकता है, बल्कि उन वस्तुओं के लिए भी किया जा सकता है जिनमें अतिरिक्त (ज्यादातर ज्यामितीय) गुण होते हैं। उदाहरण के लिए, आप एक छवि का विश्लेषण कर सकते हैं: एल्गोरिथ्म पिक्सेल के मूल्य के साथ-साथ उनकी सापेक्ष स्थिति को भी ध्यान में रखता है। इसी तरह, ऑडियो ट्रैक या वीडियो अनुक्रम के प्रारंभिक डेटा का मूल्यांकन किया जाता है।
एक विज्ञान के रूप में आर्थिक विश्लेषण
डेटा का आर्थिक मूल्यांकन आर्थिक परिसर के विकास और कामकाज के पैटर्न पर आधारित विशेष ज्ञान की एक प्रणाली है, जिसका उद्देश्य हैउद्यम में वित्तीय और आर्थिक संचालन के विश्लेषण, निदान, योजना और पूर्वानुमान की कार्यप्रणाली का अध्ययन।
आर्थिक विश्लेषण का विषय संगठन की आर्थिक गतिविधि, उसकी सामाजिक-आर्थिक दक्षता और अंतिम वित्तीय प्रदर्शन है। उत्तरार्द्ध का मूल्य व्यक्तिपरक और वस्तुनिष्ठ कारकों के प्रभाव में बनता है। वित्तीय और आर्थिक गतिविधि के संकेतक उद्यम की रिपोर्टिंग प्रणाली में परिलक्षित होते हैं।
सूचना अनुसंधान का उद्देश्य
अर्थव्यवस्था में डेटा का मूल्यांकन आवश्यक संख्या में पैरामीटर प्रदान करता है जिसके माध्यम से आप संगठन की वित्तीय स्थिति, उसके लाभ, हानि, देनदारियों और परिसंपत्तियों की संरचना में परिवर्तन का एक उद्देश्य विचार बना सकते हैं। विश्लेषण की मदद से, आप काम के सबसे तर्कसंगत और लाभहीन क्षेत्रों, वित्तीय, सामग्री और श्रम संसाधनों के वितरण का निर्धारण कर सकते हैं।
द्वंद्वात्मक विधि
डेटा मूल्यांकन की इस पद्धति में उनकी गतिशीलता में घटनाओं और प्रक्रियाओं का अध्ययन शामिल है, अर्थात निरंतर परिवर्तन में। इससे विधि की मुख्य विशेषता इस प्रकार है - कुछ संकेतकों की तुलना करने की आवश्यकता। आप विभिन्न स्रोतों से मूल्यों की तुलना कर सकते हैं: पिछले वर्षों के परिणाम, नियोजित संकेतक, प्रतिस्पर्धियों की उपलब्धियां आदि।
भौतिकवादी द्वंद्ववाद के सिद्धांत के अनुसार, प्रत्येक घटना को एकता के रूप में देखा जाता है और साथ ही साथ विरोधों के संघर्ष के रूप में देखा जाता है। इससे आंतरिक अंतर्विरोधों, नकारात्मक और सकारात्मक पहलुओं का अध्ययन करने की आवश्यकता हैप्रत्येक प्रक्रिया।
डेटा मूल्यांकन की द्वंद्वात्मक पद्धति का उपयोग करते समय, सभी अन्योन्याश्रितताओं और संबंधों को ध्यान में रखा जाता है। अन्य घटनाओं और घटनाओं से अलगाव में प्रक्रिया का निष्पक्ष विश्लेषण करना असंभव है। आर्थिक गतिविधियों की अन्योन्याश्रयता और अंतर्संबंध आर्थिक गतिविधि के विश्लेषण के लिए जटिल तरीकों के उपयोग की आवश्यकता होती है। केवल जानकारी का एक व्यापक अध्ययन आपको कार्य के परिणामों का सही आकलन करने, भंडार प्रकट करने की अनुमति देता है।
डिडक्शन और इंडक्शन
कई प्रक्रियाओं और घटनाओं के बीच एक कारण संबंध है। इसका मतलब है कि एक चीज दूसरे का अनुसरण करती है। डेटा के आर्थिक मूल्यांकन में एक कारण संबंध स्थापित करना सबसे महत्वपूर्ण कार्य है। नतीजतन, विश्लेषण अधिक सटीक और उद्देश्यपूर्ण है। यह बदले में, हमें उद्यम के काम पर कुछ कारकों के प्रभाव की डिग्री निर्धारित करने के लिए, डेटा की मात्रा निर्धारित करने की अनुमति देता है।
प्रेरण में विशेष से सामान्य तक की प्रक्रियाओं का अध्ययन शामिल है: कारकों से निष्कर्ष तक, कारणों से परिणामों तक। कटौती एक उलटा तरीका है जिसमें सामान्य से विशेष तक का शोध शामिल है। इस मामले में, तत्वों में घटना का एक प्रकार का "विघटन" होता है।
व्यवस्था
डेटा मूल्यांकन के लिए द्वंद्वात्मक दृष्टिकोण का उपयोग करते समय, प्रत्येक घटना, प्रक्रिया, घटना को कई घटकों के एक समूह के रूप में माना जाना चाहिए जो एक दूसरे से निकटता से संबंधित हैं। एक व्यवस्थित दृष्टिकोण के कार्यान्वयन के दौरान अधिकतम विवरण दिया जाता है। डेटा प्रकारों का वर्णन करते समय,उनकी विशेषताओं, उन पर कारकों के प्रभाव की डिग्री का निर्धारण, आदि, अध्ययन के तहत वस्तु में सबसे महत्वपूर्ण, महत्वपूर्ण बात सामने आती है। एक व्यवस्थित दृष्टिकोण आपको प्रक्रिया की एक अनुमानित योजना बनाने, इसके प्रमुख घटकों, उनकी अधीनता, कार्यों को स्थापित करने और, परिणामस्वरूप, विश्लेषण के तार्किक और पद्धतिगत मॉडल को प्रकट करने की अनुमति देता है।
आर्थिक आकलन में संगठन की गतिविधियों के कुछ पहलुओं, उनकी अन्योन्याश्रयता, अधीनता की जांच के बाद एकत्रित आंकड़ों को संक्षेप में प्रस्तुत किया जाता है। उसी समय, कुंजी और निर्धारण करने वालों को संपूर्ण डेटा और कारकों से अलग किया जाता है। आर्थिक गतिविधियों के परिणाम मुख्य रूप से उन पर निर्भर करते हैं।
आर्थिक मॉडल
डेटा के व्यवस्थित वर्गीकरण, उनके मूल्यांकन और प्रसंस्करण के लिए, अध्ययन के कार्यों और अंतिम लक्ष्यों के अनुरूप एक योजना बनाना आवश्यक है। अध्ययन के तहत वस्तु के आधार पर, अनुकूलन और संतुलन मॉडल प्रतिष्ठित हैं। पूर्व का उपयोग आर्थिक संस्थाओं के व्यवहार का वर्णन करने के लिए किया जाता है जो उपलब्ध अवसरों के साथ अपने लक्ष्यों को प्राप्त करते हैं। विषयों के एक समूह की बातचीत के परिणाम को निर्धारित करने के लिए, उनके कार्यों और लक्ष्यों की अनुकूलता के लिए शर्तों की पहचान करने के लिए संतुलन मॉडल का उपयोग किया जाता है।
विश्लेषण के तरीके
आर्थिक संस्थाओं के परस्पर क्रिया के परिणाम उस समय की अवधि पर निर्भर करेंगे जिसके भीतर उनके व्यवहार का अध्ययन किया जा रहा है। तदनुसार, तुलनात्मक आँकड़ों, सांख्यिकीय और गतिशील विश्लेषण के तरीकों को प्रतिष्ठित किया जाता है।
पहला अलग-अलग समय अवधि में गतिविधियों के सांख्यिकीय मूल्यांकन के परिणामों की तुलना करना है। प्रकृति का निर्धारण करने के लिए गतिशील विश्लेषण का उपयोग किया जाता हैसमय में दिए गए बिंदुओं के बीच आर्थिक संकेतकों में परिवर्तन और इन परिवर्तनों को निर्धारित करने वाले कारकों का निर्धारण। सांख्यिकीय मूल्यांकन में एक निश्चित समय पर क्रियाओं का अध्ययन शामिल होता है। उदाहरण के लिए, आप यह निर्धारित कर सकते हैं कि आपूर्ति और मांग को देखते हुए, उत्पाद की लागत कैसे बनती है।
समष्टि आर्थिक मूल्यांकन की पद्धति ज्ञान के तीन क्षेत्रों के प्रतिच्छेदन पर आधारित है: गणित, सांख्यिकी और अर्थशास्त्र। आर्थिक तरीके हैं: तुलना, समूहीकरण, चित्रमय और संतुलन विश्लेषण।
गणितीय तकनीकों को 3 समूहों में बांटा गया है:
- आर्थिक। इनमें मैट्रिक्स विधियाँ, इनपुट-आउटपुट संतुलन के सिद्धांत, उत्पादन कार्य शामिल हैं।
- इष्टतम प्रोग्रामिंग तकनीक (नॉनलाइनियर, लीनियर, डायनेमिक) और आर्थिक साइबरनेटिक्स।
- निर्णय लेने की प्रक्रिया और लेनदेन का अध्ययन करने के तरीके। इस समूह में कतार, खेल, रेखांकन के सिद्धांत शामिल हैं।
तुलनात्मक विश्लेषण
तुलना शोधित आंकड़ों और तथ्यों की तुलना है। व्यवहार में उपयोग किया जाता है:
- क्षैतिज विश्लेषण। आधार रेखा से संकेतकों के वास्तविक मूल्य के सापेक्ष और निरपेक्ष विचलन की पहचान करना आवश्यक है।
- ऊर्ध्वाधर विश्लेषण। इसका उपयोग परिघटनाओं की संरचना का अध्ययन करने के लिए किया जाता है।
- रुझान विश्लेषण। इसका उपयोग आधार वर्ष के स्तर की तुलना में कई वर्षों में संकेतकों की सापेक्ष वृद्धि दर का अध्ययन करने के लिए किया जाता है।
संतुलन विश्लेषण
इसमें निहित हैसंतुलन की ओर प्रवृत्त संकेतकों के दो सेटों का तुलनात्मक मापन। नतीजतन, शोधकर्ता एक नया - संतुलन - संकेतक निर्धारित करता है।
उदाहरण के लिए, कच्चे माल के साथ एक उद्यम के प्रावधान की डिग्री का आकलन करते समय, वे इसकी जरूरतों, इन जरूरतों को पूरा करने के स्रोतों की तुलना करते हैं और एक संतुलन संकेतक निर्धारित करते हैं - सामग्री की अधिकता या कमी।
एक सहायक संतुलन विधि के रूप में, इसका उपयोग कुल प्रदर्शन संकेतक पर कारकों के प्रभाव की गणना के परिणाम की जांच करते समय किया जाता है। यदि प्रभाव का योग आधार मान से विचलन के बराबर है, तो गणना सही है।
अतिरिक्त
ग्राफ़ का उपयोग संकेतकों को मापने के लिए किया जाता है। ज्यामितीय आकृतियों का निर्माण करके मूल्यों और उनकी निर्भरता का वर्णन किया गया है। यह कहा जाना चाहिए कि स्वतंत्र महत्व के विश्लेषण में चित्रमय पद्धति कोई मायने नहीं रखती है। इसका उपयोग केवल परिवर्तनों को दर्शाने के लिए किया जाता है।
सूचकांक मूल्यांकन सापेक्ष मूल्यों पर आधारित होता है, जो विचाराधीन घटना के स्तर और आधार स्तर के अनुपात को व्यक्त करता है। आँकड़ों में कई प्रकार के सूचकांकों का उपयोग किया जाता है: हार्मोनिक, अंकगणित, कुल, आदि।
यदि आप सूचकांक पुनर्गणना का उपयोग करते हैं और एक समय श्रृंखला बनाते हैं जो दर्शाती है, उदाहरण के लिए, मूल्य के संदर्भ में माल की रिहाई, तो आप गतिशीलता का निष्पक्ष मूल्यांकन कर सकते हैं।
प्रतिगमन (स्टोकेस्टिक) और सहसंबंध विधियों का उपयोग उन मापदंडों के बीच संबंध के स्तर को निर्धारित करने के लिए किया जाता है जो कार्यात्मक रूप से एक दूसरे से स्वतंत्र होते हैं। सहसंबंध के माध्यम सेआप कर सकते हैं:
- मौजूदा कारकों का एक मॉडल बनाएं।
- कनेक्शन की ताकत की मात्रा निर्धारित करें।
समाजशास्त्र में विश्लेषण
किसी भी घटना का वर्णन विभिन्न तरीकों से किया जा सकता है। समाजशास्त्र में विश्लेषण के सबसे सामान्य तरीकों में से एक अवलोकन है। इस दौरान, आप आँकड़ों की मात्रा निर्धारित कर सकते हैं:
- मनोवैज्ञानिक स्केलिंग। आमतौर पर, स्कोर का उपयोग टिप्पणियों को सारांशित करने के लिए किया जाता है।
- मापने का समय (टाइमकीपिंग)।
एक और तरीका है टाइम सैंपलिंग का तरीका। इसका उपयोग करते समय, जानकारी को समेकित करने के लिए अध्ययन के तहत एकल प्रक्रिया से कुछ निश्चित समय अवधियों का चयन किया जाता है। उन्हें लंबी अवधि का प्रतिनिधि माना जाता है। वास्तविक शोध में, घटना के मात्रात्मक और गुणात्मक विवरण आमतौर पर संयोजन में किए जाते हैं।
मात्रात्मक संकेतकों को अवलोकन के दौरान दर्ज किया जा सकता है या इसके पूरा होने के बाद सामान्यीकृत किया जा सकता है, एक पूर्वव्यापी रिपोर्ट में शामिल किया गया है। शोधकर्ता के सामान्य प्रभाव पूर्वव्यापी मूल्यांकन के आधार के रूप में कार्य करते हैं। लंबी अवधि के अनुवर्ती के लिए, उदाहरण के लिए, वे अध्ययन किए जा रहे किसी भी एपिसोड की आवृत्ति शामिल कर सकते हैं। इस प्रकार मात्रात्मक संकेतकों को मूल्य निर्णयों में शामिल किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, "वह शायद ही कभी स्कूल जाता है", "वह हमेशा अपनी पाठ्यपुस्तक भूल जाती है", आदि।
घटनाओं के मूल्यांकनात्मक विवरण के अलावा, शोधकर्ता अपने छापों के एक बिंदु मूल्यांकन का उपयोग कर सकता है। ये आंकड़े दर्शाते हैंरोजमर्रा की जिंदगी में लंबे समय तक अनियंत्रित टिप्पणियों की विशेषता। जैसा कि कुछ अध्ययनों से पता चलता है, उनका उपयोग मनोवैज्ञानिक परीक्षणों या किसी व्यक्ति की विशेषताओं की पर्याप्तता के लिए मुख्य या एकमात्र मानदंडों में से एक के रूप में किया जा सकता है।
