वैश्लेषिकी: Difference between revisions

Latest revision as of 11:57, 30 October 2023

वैश्लेषिकी आंकड़ा या सांख्यिकी का व्यवस्थित अभिकलनात्मक विश्लेषण है।^[1] इसका उपयोग आंकड़े में सार्थक प्रतिरुप की खोज, व्याख्या और संचार के लिए किया जाता है। इसमें प्रभावी निर्णय लेने की दिशा में आंकड़ा प्रतिरुप लागू करना भी सम्मलित है। यह दर्ज की गई जानकारी से समृद्ध क्षेत्रों में मूल्यवान हो सकता है; वैश्लेषिकी प्रदर्शन को मापने के लिए सांख्यिकी, अभिकलित्र क्रमादेशन और संचालन अनुसंधान के एक साथ अनुप्रयोग पर निर्भर करता है।

संगठन व्यावसायिक प्रदर्शन का वर्णन, पूर्वानुमान और सुधार करने के लिए व्यावसायिक आंकड़ा पर विश्लेषण लागू कर सकते हैं। विशेष रूप से, वैश्लेषिकी के अंदर के क्षेत्रों में वर्णनात्मक वैश्लेषिकी, निदानकारी वैश्लेषिकी, पूर्वानुमान विश्लेषक, अनुदेशात्मक विश्लेषण और संज्ञानात्मक वैश्लेषिकी सम्मलित हैं।^[2] वैश्लेषिकी विपणन, प्रबंधन, वित्त, ऑनलाइन प्रणाली, सूचना सुरक्षा और सॉफ्टवेयर सेवाओं जैसे विभिन्न क्षेत्रों पर लागू हो सकता है। चूंकि वैश्लेषिकी के लिए व्यापक गणना की आवश्यकता हो सकती है (बड़ा आंकड़ा देखें), वैश्लेषिकी के लिए उपयोग किए जाने वाले कलनविधि और सॉफ़्टवेयर अभिकलित्र विज्ञान, सांख्यिकी और गणित में सबसे सम्मलिता तरीकों का उपयोग करते हैं।^[3] अंतर्राष्ट्रीय आंकड़ा निगम के अनुसार, 2021 में बड़े आंकड़ा और बिजनेस वैश्लेषिकी (बीडीए) समाधानों पर वैश्विक खर्च 215.7 बिलियन डॉलर तक पहुंचने का अनुमान है।^[4]^[5] गार्टनर के अनुसार, 2020 में समग्र विश्लेषणात्मक प्लेटफ़ॉर्म सॉफ़्टवेयर बाज़ार में 25.5 बिलियन डॉलर की वृद्धि हुई।^[6]

विश्लेषिकी बनाम विश्लेषण

आंकड़ा विश्लेषण व्यावसायिक समझ, आंकड़ा समझ, आंकड़ा तैयारी, मॉडलिंग और मूल्यांकन और प्रस्तरण के माध्यम से पिछले आंकड़ा की जांच करने की प्रक्रिया पर केंद्रित है।^[7] यह आंकड़ा वैश्लेषिकी का एक उपसमुच्चय है, जो इस बात पर ध्यान केंद्रित करने के लिए कई आंकड़ा विश्लेषण प्रक्रियाओं को अपनाता है कि कोई घटना क्यों हुई और पिछले आंकड़ा के आधार पर भविष्य में क्या हो सकता है।^[8]^{[unreliable source?]} आंकड़ा वैश्लेषिकी का उपयोग बड़े संगठनात्मक निर्णय लेने के लिए किया जाता है।^{[citation needed]}

आंकड़ा वैश्लेषिकी एक अकादमिक अनुशासन क्षेत्र है। वैश्लेषिकी के माध्यम से आंकड़े से मूल्यवान ज्ञान प्राप्त करने के लिए अभिकलित्र कौशल, गणित, सांख्यिकी, वर्णनात्मक तकनीकों और पूर्वानुमानित मॉडल का व्यापक उपयोग होता है।^[9] अग्रगत वैश्लेषिकी शब्द का उपयोग बढ़ रहा है, सामान्यत: वैश्लेषिकी के तकनीकी पहलुओं का वर्णन करने के लिए उपयोग किया जाता है, विशेष रूप से उभरते क्षेत्रों में जैसे तंत्रिका संजाल, निर्णयावली, संभार तन्त्र परावर्तन, रैखिक से एकाधिक समाश्रयण विश्लेषण जैसी मशीन सीखने की तकनीकों का उपयोग, और पूर्वानुमानित मॉडलिंग करने के लिए वर्गीकरण है।^[10]^[7]इसमें गुच्छ विश्लेषण, प्रमुख घटक विश्लेषण, विभाजन परिच्छेदिका विश्लेषण और साहचर्य विश्लेषण जैसी अपर्यवेक्षित मशीन लर्निंग तकनीकें भी सम्मलित हैं।^[11]^{[unreliable source?]}

अनुप्रयोग

विपणन अनुकूलन

विपणन संगठन अभियानों या प्रयासों के परिणामों को निर्धारित करने और निवेश और उपभोक्ता लक्ष्यीकरण के लिए निर्णयों का मार्गदर्शन करने के लिए विश्लेषण का उपयोग करते हैं। जनसांख्यिकीय अध्ययन, ग्राहक विभाजन, संयुक्त विश्लेषण और अन्य तकनीकें विपणक को विपणन रणनीति को समझने और संचार करने के लिए बड़ी मात्रा में उपभोक्ता खरीद, सर्वेक्षण और पैनल आंकड़ा का उपयोग करने की अनुमति देती हैं।^[12] विपणन वैश्लेषिकी में गुणात्मक और मात्रात्मक, संरचित और असंरचित आंकड़ा दोनों सम्मलित होते हैं जिनका उपयोग ब्रांड और राजस्व परिणामों के बारे में रणनीतिक निर्णय लेने के लिए किया जाता है। इस प्रक्रिया में पूर्वानुमानित मॉडलिंग, विपणन प्रयोग, स्वचालन और वास्तविक समय बिक्री संचार सम्मलित है। आंकड़ा कंपनियों को पूर्वानुमान लगाने और प्रदर्शन परिणामों को अधिकतम करने के लिए रणनीतिक निष्पादन में बदलाव करने में सक्षम बनाता है।^[12]

वेब विश्लेषिकी विपणक को सत्रीकरण नामक एक संक्रिया का उपयोग करके वेबसाइट पर अन्योन्यक्रिया के बारे में सत्र-स्तरीय जानकारी एकत्र करने की अनुमति देता है। गूगल विश्लेषिकी एक लोकप्रिय मुक्त वैश्लेषिकी टूल का एक उदाहरण है जिसका उपयोग विपणक इस उद्देश्य के लिए करते हैं।^[13] वे अन्योन्यक्रिया वेब वैश्लेषिकी सूचना प्रणाली को रेफरर को ट्रैक करने, संकेत शब्द (कीवर्ड) खोजने, आईपी पते की पहचान करने के लिए आवश्यक जानकारी प्रदान करते हैं।^[14] और आगंतुक की गतिविधियों पर नज़र रखें, इस जानकारी के साथ, एक विपणक विपणन अभियान, वेबसाइट रचनात्मक सामग्री और सूचना वास्तुकला में सुधार कर सकता है।^[15] विपणन में अधिकांशत: उपयोग की जाने वाली विश्लेषण तकनीकों में विपणन मिश्रण मॉडलिंग, मूल्य निर्धारण और प्रचार विश्लेषण, बिक्री बल अनुकूलन और ग्राहक विश्लेषण सम्मलित हैं जैसे: विभाजन। वेब वैश्लेषिकी और वेबसाइटों और ऑनलाइन अभियानों का अनुकूलन अब अधिकांशत: अधिक पारंपरिक विपणन विश्लेषण तकनीकों के साथ मिलकर काम करता है। डिजिटल मीडिया पर सकेंद्र ने शब्दावली को थोड़ा बदल दिया है जिससे कि विपणन मिश्रण मॉडलिंग को सामान्यत: डिजिटल या विपणन मिश्रण मॉडलिंग संदर्भ में गुणारोप मॉडलिंग के रूप में जाना जाता है।^{[citation needed]}

ये उपकरण और तकनीकें रणनीतिक विपणन निर्णयों (जैसे कि विपणन पर कुल मिलाकर कितना खर्च करना है, ब्रांडों और विपणन मिश्रण के पोर्टफोलियो में बजट कैसे आवंटित करना है) और सर्वोत्तम संभावित ग्राहक को लक्षित करने के संदर्भ में अधिक सामरिक अभियान समर्थन, दोनों का समर्थन करते हैं। आदर्श समय पर सबसे अधिक लागत प्रभावी माध्यम में इष्टतम संदेश।

मानव विश्लेषण

मानव वैश्लेषिकी यह समझने के लिए व्यवहार संबंधी आंकड़ा का उपयोग करता है कि मानव कैसे काम करते हैं और कंपनियों को प्रबंधित करने के तरीके को बदलते हैं।^[16] मानव वैश्लेषिकी को कार्यबल वैश्लेषिकी, एचआर वैश्लेषिकी, प्रतिभा वैश्लेषिकी, मानव अंतर्दृष्टि, प्रतिभा अंतर्दृष्टि, सहकर्मी अंतर्दृष्टि, मानव पूंजी विश्लेषण और एचआरआईएस वैश्लेषिकी के रूप में भी जाना जाता है। एचआर वैश्लेषिकी कंपनियों को मानव संसाधन का प्रबंधन करने में मदद करने के लिए वैश्लेषिकी का अनुप्रयोग है।^[17] इसके अतिरिक्त, कैरियर वैश्लेषिकी टूल का उपयोग करके बदलते श्रम बाजारों में मानव संबंधी रुझानों का विश्लेषण और पूर्वानुमान करने में एचआर वैश्लेषिकी एक रणनीतिक उपकरण बन गया है।^[18] इसका उद्देश्य यह समझना है कि किन कर्मचारियों को नियुक्त करना है, किसे पुरस्कृत करना है या बढ़ावा देना है, कौन सी जिम्मेदारियां सौंपनी हैं और इसी तरह की मानव संसाधन समस्याएं हैं।^[19] उदाहरण के लिए, मानव विश्लेषण उपकरण का उपयोग करके कर्मचारी पण्यावर्त की रणनीतिक घटना का निरीक्षण व्यवधान के समय एक महत्वपूर्ण विश्लेषण के रूप में काम कर सकता है।

 ^[20] यह सुझाव दिया गया है कि मानव वैश्लेषिकी एचआर वैश्लेषिकी का एक अलग अनुशासन है, जो प्रशासनिक प्रक्रियाओं के अतिरिक्त व्यावसायिक मुद्दों पर अधिक ध्यान केंद्रित करता है।^[21] और यह कि मानव वैश्लेषिकी वास्तव में संगठनों में मानव संसाधनों से संबंधित नहीं हो सकता है।^[22] चूंकि, विशेषज्ञ इस पर असहमत हैं, कई मानवों का तर्क है कि मानव संसाधन को स्वचालन द्वारा लाए गए काम की बदलती दुनिया में अधिक सक्षम और रणनीतिक व्यावसायिक कार्य के एक महत्वपूर्ण भाग के रूप में मानव वैश्लेषिकी विकसित करने की आवश्यकता होगी।^[23] मानव वैश्लेषिकी को एचआर से बाहर ले जाने के अतिरिक्त, कुछ विशेषज्ञों का तर्क है कि यह एचआर में है, चूंकि एचआर पेशेवरों की एक नई नस्ल द्वारा सक्षम किया गया है जो अधिक आंकड़ा-संचालित और व्यवसाय प्रेमी है।^[24]

पोर्टफोलियो विश्लेषण

बिजनेस वैश्लेषिकी का एक सामान्य अनुप्रयोग पोर्टफोलियो विश्लेषण है। इसमें एक किनारा या ऋण देने वाली एजेंसी के पास अलग-अलग मूल्य (अर्थशास्त्र) और जोखिम के खातों का संग्रह होता है। खाते धारक की सामाजिक स्थिति (अमीर, मध्यम वर्ग, गरीब, आदि), भौगोलिक स्थिति, उसके शुद्ध मूल्य और कई अन्य कारकों के आधार पर भिन्न हो सकते हैं। ऋणदाता को प्रत्येक ऋण के लिए व्यतिक्रम के जोखिम के साथ ऋण पर रिटर्न को संतुलित करना होगा। फिर सवाल यह है कि समग्र रूप से विश्लेषण पोर्टफोलियो मूल्यांकन कैसे किया जाए।^[25] सबसे कम जोखिम वाला ऋण बहुत अमीर मानवों के लिए हो सकता है, लेकिन अमीर मानवों की संख्या बहुत सीमित है। दूसरी ओर, ऐसे कई गरीब हैं जिन्हें ऋण दिया जा सकता है, लेकिन जोखिम अधिक है। कुछ संतुलन बनाए रखना चाहिए जिससे रिटर्न अधिकतम हो और जोखिम कम हो। वैश्लेषिकी समाधान कई अन्य मुद्दों के साथ समय श्रृंखला विश्लेषण को जोड़ सकता है जिससे कि इन विभिन्न उधारकर्ता खंडों को पैसा कब उधार दिया जाए, या उस खंड में सदस्यों के बीच किसी भी नुकसान को कवर करने के लिए पोर्टफोलियो खंड के सदस्यों से ली जाने वाली ब्याज दर पर निर्णय लिया जा सके। .^{[citation needed]}

जोखिम विश्लेषण

बैंकिंग उद्योग में पूर्वानुमानित मॉडल व्यक्तिगत ग्राहकों के लिए जोखिम स्कोर में निश्चितता लाने के लिए विकसित किए गए हैं। विश्वस्तता की परख किसी व्यक्ति के अपराध व्यवहार की पूर्वानुमान करने के लिए बनाए जाते हैं और प्रत्येक आवेदक की उधार योग्यता का मूल्यांकन करने के लिए व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है।^[26] इसके अतिरिक्त, वैज्ञानिक दुनिया में जोखिम विश्लेषण किए जाते हैं^[27] और बीमा उद्योग।^[28] इसका उपयोग ऑनलाइन भुगतान गेटवे कंपनियों जैसे वित्तीय संस्थानों में भी बड़े पैमाने पर किया जाता है जिससे कि यह विश्लेषण किया जा सके कि कोई लेनदेन वास्तविक था या धोखाधड़ी।^[29] इस उद्देश्य के लिए, वे ग्राहक के लेनदेन इतिहास का उपयोग करते हैं। इसका उपयोग सामान्यत: उधार कार्ड से खरीदारी में किया जाता है, जब ग्राहक लेनदेन की मात्रा में अचानक वृद्धि होती है तो ग्राहक को पुष्टि के लिए कॉल आती है कि लेनदेन उसके द्वारा शुरू किया गया था या नहीं। इससे ऐसी परिस्थितियों के कारण होने वाले नुकसान को कम करने में मदद मिलती है।^[30]

डिजिटल वैश्लेषिकी

डिजिटल वैश्लेषिकी व्यावसायिक और तकनीकी गतिविधियों का एक समूह है जो डिजिटल आंकड़ा को रिपोर्टिंग, अनुसंधान, विश्लेषण, सिफारिशों, अनुकूलन, पूर्वाकलन और स्वचालन में परिभाषित, निर्माण, एकत्र, सत्यापित या परिवर्तित करता है।^[31] इसमें एसईओ (खोज इंजन अनुकूलन) भी सम्मलित है जहां कीवर्ड खोज को स्वपथी किया जाता है और उस आंकड़ा का उपयोग विपणन उद्देश्यों के लिए किया जाता है।^[32] यहां तक कि प्रदर्श पट्ट विज्ञापन और क्लिक भी डिजिटल वैश्लेषिकी के अंतर्गत आते हैं।^[33] बड़ी संख्या में ब्रांड और विपणन कंपनियां अपने डिजिटल विपणन प्रदत्त कार्य के लिए डिजिटल वैश्लेषिकी पर भरोसा करती हैं, जहां एमआरओआई (विपणन रिटर्न ऑन इन्वेस्टमेंट) एक महत्वपूर्ण प्रदर्शन संकेतक (केपीआई) है।^{[citation needed]}

सुरक्षा विश्लेषण

सुरक्षा विश्लेषण सूचना प्रौद्योगिकी (आईटी) को संदर्भित करता है जिससे कि सुरक्षा घटनाओं को इकट्ठा किया जा सके और उन घटनाओं को समझा और उनका विश्लेषण किया जा सके जो सबसे बड़ा जोखिम पैदा करती हैं।^[34]^[35] इस क्षेत्र के उत्पादों में सुरक्षा जानकारी और कार्यक्रम प्रबंधन और उपयोगकर्ता व्यवहार विश्लेषण सम्मलित हैं।

सॉफ्टवेयर विश्लेषण

सॉफ़्टवेयर वैश्लेषिकी किसी सॉफ़्टवेयर के उपयोग और उत्पादन के तरीके के बारे में जानकारी एकत्र करने की प्रक्रिया है।^[36]

चुनौतियाँ

वाणिज्यिक विश्लेषण सॉफ्टवेयर के उद्योग में, बड़े पैमाने पर, जटिल आंकड़ा सेटों का विश्लेषण करने की चुनौतियों को हल करने पर जोर दिया गया है, अधिकांशत: जब ऐसा आंकड़ा निरंतर परिवर्तन की स्थिति में होता है। ऐसे आंकड़ा सेट को सामान्यत: बड़े आंकड़े के रूप में जाना जाता है।^[37] जबकि एक समय बड़े आंकड़े से उत्पन्न समस्याएं केवल वैज्ञानिक समुदाय में पाई जाती थीं, आज बड़ा आंकड़ा कई व्यवसायों के लिए एक समस्या है जो ऑनलाइन लेनदेन प्रणाली संचालित करते हैं और परिणामस्वरूप, बड़ी मात्रा में आंकड़ा जल्दी से एकत्र कर लेते हैं।^[38]^[37]

असंरचित आंकड़ा प्रकारों का विश्लेषण उद्योग में ध्यान आकर्षित करने वाली एक और चुनौती है। असंरचित आंकड़ा संरचित आंकड़ा से भिन्न होता है क्योंकि इसका प्रारूप व्यापक रूप से भिन्न होता है और आंकड़ा परिवर्तन पर महत्वपूर्ण प्रयास के बिना पारंपरिक संबंधपरक आंकड़ाबेस में संग्रहीत नहीं किया जा सकता है।^[39] असंरचित आंकड़ा के स्रोत, जैसे ईमेल, वर्ड प्रोसेसर दस्तावेजों की सामग्री, पीडीएफ, भू-स्थानिक आंकड़ा इत्यादि, तेजी से व्यवसायों, सरकारों और विश्वविद्यालयों के लिए व्यावसायिक खुफिया जानकारी का एक प्रासंगिक स्रोत बन रहे हैं।^[40]^[41] उदाहरण के लिए, ब्रिटेन में यह पता चला कि एक कंपनी नियोक्ताओं और बीमा कंपनियों को धोखा देने में मानवों की सहायता करने के लिए अवैध रूप से फर्जी डॉक्टर के नोट बेच रही थी।^[42] यह बीमा कंपनियों के लिए अपने असंरचित आंकड़ा विश्लेषण की सतर्कता बढ़ाने का एक अवसर है।^[43]^{[original research?]}

ये चुनौतियाँ आधुनिक वैश्लेषिकी सूचना प्रणालियों में अधिकांश नवाचारों के लिए वर्तमान प्रेरणा हैं, जो जटिल घटना प्रसंस्करण जैसी अपेक्षाकृत नई मशीन विश्लेषण अवधारणाओं को जन्म देती हैं।^[44] पूर्ण पाठ खोज और विश्लेषण, और यहां तक कि प्रस्तुति में नए विचार भी। ऐसा ही एक नवाचार मशीन विश्लेषण में ग्रिड-जैसी वास्तुकला का प्रारंभ है, जो संपूर्ण आंकड़ा सेट तक समान पहुंच के साथ कई अभिकलित्रों पर कार्यभार वितरित करके बड़े पैमाने पर समानांतर प्रसंस्करण की गति में वृद्धि की अनुमति देता है।^[45] शिक्षा में वैश्लेषिकी का उपयोग तेजी से बढ़ रहा है, विशेषकर जिला और सरकारी कार्यालय स्तरों पर, चूंकि, छात्र प्रदर्शन उपायों की जटिलता तब चुनौतियाँ पेश करती है जब शिक्षक छात्र प्रदर्शन में प्रतिरुप को समझने, स्नातक होने की संभावना की पूर्वानुमान करने, छात्र की सफलता की संभावनाओं में सुधार करने आदि के लिए विश्लेषण को समझने और उपयोग करने का प्रयास करते हैं।^[46] उदाहरण के लिए, मजबूत आंकड़ा उपयोग के लिए जाने जाने वाले जिलों से जुड़े एक अध्ययन में, 48% शिक्षकों को आंकड़ा द्वारा पूछे गए प्रश्नों को पूछने में कठिनाई हुई, 36% ने दिए गए आंकड़ा को नहीं समझा, और 52% ने गलत तरीके से आंकड़ा की व्याख्या की^[47] इससे निपटने के लिए, शिक्षकों के लिए कुछ विश्लेषण उपकरण शिक्षकों की समझ और उपयोग को बेहतर बनाने के लिए एक असूचीबद्ध आंकड़ा प्रारूप (अंतः स्थापन लेबल, पूरक दस्तावेज़ीकरण और एक सहायता प्रणाली, और मुख्य पैकेज/प्रदर्शन और सामग्री निर्णय लेना) का पालन करते हैं। विश्लेषण प्रदर्शित किया जा रहा है.^[48]

जोखिम

सामान्य आबादी के लिए जोखिमों में मूल्य भेदभाव या सांख्यिकीय भेदभाव (अर्थशास्त्र) जैसे तंत्रों के माध्यम से लिंग, त्वचा का रंग, जातीय मूल या राजनीतिक राय जैसी विशेषताओं के आधार पर भेदभाव सम्मलित है।^[49]

यह भी देखें

संदर्भ

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बाहरी संबंध

The dictionary definition of वैश्लेषिकी at Wiktionary

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-एनालिटिक्स डेटा या सांख्यिकी का व्यवस्थित कम्प्यूटेशनल विश्लेषण है।<ref>{{Cite web|title=एनालिटिक्स की ऑक्सफोर्ड परिभाषा|url=https://www.lexico.com/en/definition/analytics|archive-url=https://web.archive.org/web/20200810063114/https://www.lexico.com/en/definition/analytics|url-status=dead|archive-date=August 10, 2020}}</ref> इसका उपयोग [[आंकड़े]] में सार्थक पैटर्न की खोज, व्याख्या और संचार के लिए किया जाता है। इसमें प्रभावी निर्णय लेने की दिशा में डेटा पैटर्न लागू करना भी शामिल है। यह दर्ज की गई जानकारी से समृद्ध क्षेत्रों में मूल्यवान हो सकता है; एनालिटिक्स प्रदर्शन को मापने के लिए सांख्यिकी, [[कंप्यूटर प्रोग्रामिंग]] और संचालन अनुसंधान के एक साथ अनुप्रयोग पर निर्भर करता है।
-संगठन व्यावसायिक प्रदर्शन का वर्णन, भविष्यवाणी और सुधार करने के लिए व्यावसायिक डेटा पर विश्लेषण लागू कर सकते हैं। विशेष रूप से, एनालिटिक्स के भीतर के क्षेत्रों में वर्णनात्मक एनालिटिक्स, डायग्नोस्टिक एनालिटिक्स, [[भविष्य बतानेवाला विश्लेषक]], [[ अनुदेशात्मक विश्लेषण ]] और संज्ञानात्मक एनालिटिक्स शामिल हैं।<ref>{{Cite web|title=संज्ञानात्मक विश्लेषिकी - आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) और डेटा एनालिटिक्स का संयोजन|url=https://www.ulster.ac.uk/cognitive-analytics-research/cognitive-analytics|access-date=2022-01-07|website=www.ulster.ac.uk|date=March 8, 2017|language=en-GB|archive-date=January 10, 2022|archive-url=https://web.archive.org/web/20220110151505/https://www.ulster.ac.uk/cognitive-analytics-research/cognitive-analytics|url-status=live}}</ref> एनालिटिक्स [[विपणन]], [[प्रबंध]]न, [[वित्त]], ऑनलाइन सिस्टम, सूचना सुरक्षा और सॉफ्टवेयर सेवाओं जैसे विभिन्न क्षेत्रों पर लागू हो सकता है। चूंकि एनालिटिक्स के लिए व्यापक गणना की आवश्यकता हो सकती है ([[बड़ा डेटा]] देखें), एनालिटिक्स के लिए उपयोग किए जाने वाले एल्गोरिदम और सॉफ़्टवेयर कंप्यूटर विज्ञान, सांख्यिकी और गणित में सबसे मौजूदा तरीकों का उपयोग करते हैं।<ref>{{cite journal|last=Kohavi, Rothleder and Simoudis|year=2002|title=बिजनेस एनालिटिक्स में उभरते रुझान|journal=Communications of the ACM|volume=45|issue=8|pages=45–48|citeseerx=10.1.1.13.3005|doi=10.1145/545151.545177|s2cid=15938729}}</ref> [[अंतर्राष्ट्रीय डेटा निगम]] के अनुसार, 2021 में बिग डेटा और बिजनेस एनालिटिक्स (बीडीए) समाधानों पर वैश्विक खर्च 215.7 बिलियन डॉलर तक पहुंचने का अनुमान है।<ref>{{cite web | url=https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prUS48165721 | title=Global Spending on Big Data and Analytics Solutions Will Reach $215.7 Billion in 2021, According to a New IDC Spending Guide | access-date=July 24, 2022 | archive-date=July 23, 2022 | archive-url=https://web.archive.org/web/20220723034825/https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prUS48165721 | url-status=live }}</ref><ref>{{cite web | url=https://www.statista.com/statistics/551501/worldwide-big-data-business-analytics-revenue/ | title=Big data and business analytics revenue 2022 | access-date=July 24, 2022 | archive-date=July 20, 2022 | archive-url=https://web.archive.org/web/20220720234346/https://www.statista.com/statistics/551501/worldwide-big-data-business-analytics-revenue/ | url-status=live }}</ref> [[गार्टनर]] के अनुसार, 2020 में समग्र विश्लेषणात्मक प्लेटफ़ॉर्म सॉफ़्टवेयर बाज़ार में 25.5 बिलियन डॉलर की वृद्धि हुई।<ref>{{cite web | url=https://www.gartner.com/en/documents/4001844 | title=Market Share: Data and Analytics Software, Worldwide, 2020 | access-date=July 24, 2022 | archive-date=October 3, 2022 | archive-url=https://web.archive.org/web/20221003072519/https://www.gartner.com/en/documents/4001844 | url-status=live }}</ref>
+'''वैश्लेषिकी''' आंकड़ा या सांख्यिकी का व्यवस्थित अभिकलनात्मक विश्लेषण है।<ref>{{Cite web|title=एनालिटिक्स की ऑक्सफोर्ड परिभाषा|url=https://www.lexico.com/en/definition/analytics|archive-url=https://web.archive.org/web/20200810063114/https://www.lexico.com/en/definition/analytics|url-status=dead|archive-date=August 10, 2020}}</ref> इसका उपयोग [[आंकड़े]] में सार्थक प्रतिरुप की खोज, व्याख्या और संचार के लिए किया जाता है। इसमें प्रभावी निर्णय लेने की दिशा में आंकड़ा प्रतिरुप लागू करना भी सम्मलित है। यह दर्ज की गई जानकारी से समृद्ध क्षेत्रों में मूल्यवान हो सकता है; वैश्लेषिकी प्रदर्शन को मापने के लिए सांख्यिकी, [[Index.php?title=अभिकलित्र क्रमादेशन|अभिकलित्र क्रमादेशन]] और संचालन अनुसंधान के एक साथ अनुप्रयोग पर निर्भर करता है।
+संगठन व्यावसायिक प्रदर्शन का वर्णन, पूर्वानुमान और सुधार करने के लिए व्यावसायिक आंकड़ा पर विश्लेषण लागू कर सकते हैं। विशेष रूप से, वैश्लेषिकी के अंदर के क्षेत्रों में वर्णनात्मक वैश्लेषिकी, निदानकारी वैश्लेषिकी, [[Index.php?title=पूर्वानुमान विश्लेषक|पूर्वानुमान विश्लेषक]], [[ अनुदेशात्मक विश्लेषण ]] और संज्ञानात्मक वैश्लेषिकी सम्मलित हैं।<ref>{{Cite web|title=संज्ञानात्मक विश्लेषिकी - आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) और डेटा एनालिटिक्स का संयोजन|url=https://www.ulster.ac.uk/cognitive-analytics-research/cognitive-analytics|access-date=2022-01-07|website=www.ulster.ac.uk|date=March 8, 2017|language=en-GB|archive-date=January 10, 2022|archive-url=https://web.archive.org/web/20220110151505/https://www.ulster.ac.uk/cognitive-analytics-research/cognitive-analytics|url-status=live}}</ref> वैश्लेषिकी [[विपणन]], [[प्रबंध]]न, [[वित्त]], ऑनलाइन प्रणाली, सूचना सुरक्षा और सॉफ्टवेयर सेवाओं जैसे विभिन्न क्षेत्रों पर लागू हो सकता है। चूंकि वैश्लेषिकी के लिए व्यापक गणना की आवश्यकता हो सकती है ([[बड़ा डेटा|बड़ा आंकड़ा]] देखें), वैश्लेषिकी के लिए उपयोग किए जाने वाले कलनविधि और सॉफ़्टवेयर अभिकलित्र विज्ञान, सांख्यिकी और गणित में सबसे सम्मलिता तरीकों का उपयोग करते हैं।<ref>{{cite journal|last=Kohavi, Rothleder and Simoudis|year=2002|title=बिजनेस एनालिटिक्स में उभरते रुझान|journal=Communications of the ACM|volume=45|issue=8|pages=45–48|citeseerx=10.1.1.13.3005|doi=10.1145/545151.545177|s2cid=15938729}}</ref> [[अंतर्राष्ट्रीय डेटा निगम|अंतर्राष्ट्रीय आंकड़ा निगम]] के अनुसार, 2021 में बड़े आंकड़ा और बिजनेस वैश्लेषिकी (बीडीए) समाधानों पर वैश्विक खर्च 215.7 बिलियन डॉलर तक पहुंचने का अनुमान है।<ref>{{cite web | url=https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prUS48165721 | title=Global Spending on Big Data and Analytics Solutions Will Reach $215.7 Billion in 2021, According to a New IDC Spending Guide | access-date=July 24, 2022 | archive-date=July 23, 2022 | archive-url=https://web.archive.org/web/20220723034825/https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prUS48165721 | url-status=live }}</ref><ref>{{cite web | url=https://www.statista.com/statistics/551501/worldwide-big-data-business-analytics-revenue/ | title=Big data and business analytics revenue 2022 | access-date=July 24, 2022 | archive-date=July 20, 2022 | archive-url=https://web.archive.org/web/20220720234346/https://www.statista.com/statistics/551501/worldwide-big-data-business-analytics-revenue/ | url-status=live }}</ref> [[गार्टनर]] के अनुसार, 2020 में समग्र विश्लेषणात्मक प्लेटफ़ॉर्म सॉफ़्टवेयर बाज़ार में 25.5 बिलियन डॉलर की वृद्धि हुई।<ref>{{cite web | url=https://www.gartner.com/en/documents/4001844 | title=Market Share: Data and Analytics Software, Worldwide, 2020 | access-date=July 24, 2022 | archive-date=October 3, 2022 | archive-url=https://web.archive.org/web/20221003072519/https://www.gartner.com/en/documents/4001844 | url-status=live }}</ref>
 == विश्लेषिकी बनाम विश्लेषण ==
-{{Confusing section|reason=it is still not clear what the difference between analytics and analysis is|small=no|date=March 2018}}[[डेटा विश्लेषण]] व्यावसायिक समझ, डेटा समझ, डेटा तैयारी, मॉडलिंग और मूल्यांकन और तैनाती के माध्यम से पिछले डेटा की जांच करने की प्रक्रिया पर केंद्रित है।<ref name=":0">{{Cite book|last=Kelleher|first=John D.|url=https://www.worldcat.org/oclc/1162184998|title=Fundamentals of machine learning for predictive data analytics : algorithms, worked examples, and case studies|date=2020|others=Brian Mac Namee, Aoife D'Arcy|isbn=978-0-262-36110-1|edition=2|location=Cambridge, Massachusetts|pages=16|oclc=1162184998}}</ref> यह डेटा एनालिटिक्स का एक सबसेट है, जो इस बात पर ध्यान केंद्रित करने के लिए कई डेटा विश्लेषण प्रक्रियाओं को अपनाता है कि कोई घटना क्यों हुई और पिछले डेटा के आधार पर भविष्य में क्या हो सकता है।<ref>{{cite web|last1=Park|first1=David|title=Analysis vs. Analytics: Past vs. Future|url=https://www.eetimes.com/analysis-vs-analytics-past-vs-future/|access-date=January 20, 2021|website=EE Times|archive-date=January 29, 2021|archive-url=https://web.archive.org/web/20210129075027/https://www.eetimes.com/analysis-vs-analytics-past-vs-future/|url-status=live}}</ref>{{Unreliable source?|date=January 2022}} डेटा एनालिटिक्स का उपयोग बड़े संगठनात्मक निर्णय लेने के लिए किया जाता है। {{Citation needed|date=January 2022}}
+[[डेटा विश्लेषण|आंकड़ा विश्लेषण]] व्यावसायिक समझ, आंकड़ा समझ, आंकड़ा तैयारी, मॉडलिंग और मूल्यांकन और प्रस्तरण के माध्यम से पिछले आंकड़ा की जांच करने की प्रक्रिया पर केंद्रित है।<ref name=":0">{{Cite book|last=Kelleher|first=John D.|url=https://www.worldcat.org/oclc/1162184998|title=Fundamentals of machine learning for predictive data analytics : algorithms, worked examples, and case studies|date=2020|others=Brian Mac Namee, Aoife D'Arcy|isbn=978-0-262-36110-1|edition=2|location=Cambridge, Massachusetts|pages=16|oclc=1162184998}}</ref> यह आंकड़ा वैश्लेषिकी का एक उपसमुच्चय है, जो इस बात पर ध्यान केंद्रित करने के लिए कई आंकड़ा विश्लेषण प्रक्रियाओं को अपनाता है कि कोई घटना क्यों हुई और पिछले आंकड़ा के आधार पर भविष्य में क्या हो सकता है।<ref>{{cite web|last1=Park|first1=David|title=Analysis vs. Analytics: Past vs. Future|url=https://www.eetimes.com/analysis-vs-analytics-past-vs-future/|access-date=January 20, 2021|website=EE Times|archive-date=January 29, 2021|archive-url=https://web.archive.org/web/20210129075027/https://www.eetimes.com/analysis-vs-analytics-past-vs-future/|url-status=live}}</ref>{{Unreliable source?|date=January 2022}} आंकड़ा वैश्लेषिकी का उपयोग बड़े संगठनात्मक निर्णय लेने के लिए किया जाता है। {{Citation needed|date=January 2022}}
-डेटा एनालिटिक्स एक अकादमिक अनुशासन क्षेत्र है। एनालिटिक्स के माध्यम से डेटा से मूल्यवान ज्ञान प्राप्त करने के लिए कंप्यूटर कौशल, गणित, सांख्यिकी, वर्णनात्मक तकनीकों और पूर्वानुमानित मॉडल का व्यापक उपयोग होता है।<ref>{{Cite web|title=What is Data Analytics?|url=https://www.mastersindatascience.org/learning/what-is-data-analytics/|access-date=2021-07-08|website=Master's in Data Science|language=en-US|archive-date=July 9, 2021|archive-url=https://web.archive.org/web/20210709185445/https://www.mastersindatascience.org/learning/what-is-data-analytics/|url-status=live}}</ref> एडवांस्ड एनालिटिक्स शब्द का उपयोग बढ़ रहा है, आमतौर पर एनालिटिक्स के तकनीकी पहलुओं का वर्णन करने के लिए उपयोग किया जाता है, विशेष रूप से उभरते क्षेत्रों में जैसे तंत्रिका नेटवर्क, निर्णय पेड़, लॉजिस्टिक रिग्रेशन, रैखिक से एकाधिक रिग्रेशन विश्लेषण जैसी मशीन सीखने की तकनीकों का उपयोग, और [[पूर्वानुमानित मॉडलिंग]] करने के लिए वर्गीकरण।<ref name="forbes2">{{cite web|title=आपूर्ति श्रृंखला में एआई, बिग डेटा और उन्नत एनालिटिक्स|url=https://www.forbes.com/sites/yasamankazemi/2019/01/29/ai-big-data-advanced-analytics-in-the-supply-chain/#13da8727244f|access-date=April 16, 2020|work=[[Forbes.com]]|archive-date=June 23, 2022|archive-url=https://web.archive.org/web/20220623114612/https://www.forbes.com/sites/yasamankazemi/2019/01/29/ai-big-data-advanced-analytics-in-the-supply-chain/#13da8727244f|url-status=live}}</ref><ref name=":0" />इसमें [[क्लस्टर विश्लेषण]], प्रमुख घटक विश्लेषण, विभाजन प्रोफ़ाइल विश्लेषण और एसोसिएशन विश्लेषण जैसे [[ बिना पर्यवेक्षण के सीखना ]] भी शामिल है।<ref name="myers2">{{cite book|author=Ronin Myers|url=https://books.google.com/books?id=z-PEDwAAQBAJ&q=%22Unsupervised+Machine+learning%22+techniques+like+%22cluster+analysis%22%2C+%22Principal+Component+Analysis%22%2C+%22segmentation+profile+analysis%22+and+%22association+analysis%22&pg=PA119|title=डेटा प्रबंधन और सांख्यिकीय विश्लेषण तकनीकें|date=May 19, 2019|isbn=9781839473395|access-date=April 16, 2020}}</ref>{{Unreliable source?|date=January 2022}}
+आंकड़ा वैश्लेषिकी एक अकादमिक अनुशासन क्षेत्र है। वैश्लेषिकी के माध्यम से आंकड़े से मूल्यवान ज्ञान प्राप्त करने के लिए अभिकलित्र कौशल, गणित, सांख्यिकी, वर्णनात्मक तकनीकों और पूर्वानुमानित मॉडल का व्यापक उपयोग होता है।<ref>{{Cite web|title=What is Data Analytics?|url=https://www.mastersindatascience.org/learning/what-is-data-analytics/|access-date=2021-07-08|website=Master's in Data Science|language=en-US|archive-date=July 9, 2021|archive-url=https://web.archive.org/web/20210709185445/https://www.mastersindatascience.org/learning/what-is-data-analytics/|url-status=live}}</ref> अग्रगत वैश्लेषिकी शब्द का उपयोग बढ़ रहा है, सामान्यत: वैश्लेषिकी के तकनीकी पहलुओं का वर्णन करने के लिए उपयोग किया जाता है, विशेष रूप से उभरते क्षेत्रों में जैसे तंत्रिका संजाल, निर्णयावली, संभार तन्त्र परावर्तन, रैखिक से एकाधिक समाश्रयण विश्लेषण जैसी मशीन सीखने की तकनीकों का उपयोग, और [[पूर्वानुमानित मॉडलिंग]] करने के लिए वर्गीकरण है।<ref name="forbes2">{{cite web|title=आपूर्ति श्रृंखला में एआई, बिग डेटा और उन्नत एनालिटिक्स|url=https://www.forbes.com/sites/yasamankazemi/2019/01/29/ai-big-data-advanced-analytics-in-the-supply-chain/#13da8727244f|access-date=April 16, 2020|work=[[Forbes.com]]|archive-date=June 23, 2022|archive-url=https://web.archive.org/web/20220623114612/https://www.forbes.com/sites/yasamankazemi/2019/01/29/ai-big-data-advanced-analytics-in-the-supply-chain/#13da8727244f|url-status=live}}</ref><ref name=":0" />इसमें गुच्छ विश्लेषण, प्रमुख घटक विश्लेषण, विभाजन परिच्छेदिका विश्लेषण और साहचर्य विश्लेषण जैसी अपर्यवेक्षित मशीन लर्निंग तकनीकें भी सम्मलित हैं।<ref name="myers2">{{cite book|author=Ronin Myers|url=https://books.google.com/books?id=z-PEDwAAQBAJ&q=%22Unsupervised+Machine+learning%22+techniques+like+%22cluster+analysis%22%2C+%22Principal+Component+Analysis%22%2C+%22segmentation+profile+analysis%22+and+%22association+analysis%22&pg=PA119|title=डेटा प्रबंधन और सांख्यिकीय विश्लेषण तकनीकें|date=May 19, 2019|isbn=9781839473395|access-date=April 16, 2020}}</ref>{{Unreliable source?|date=January 2022}}
 == अनुप्रयोग ==
 === विपणन अनुकूलन ===
-विपणन संगठन अभियानों या प्रयासों के परिणामों को निर्धारित करने और निवेश और उपभोक्ता लक्ष्यीकरण के लिए निर्णयों का मार्गदर्शन करने के लिए विश्लेषण का उपयोग करते हैं। जनसांख्यिकीय अध्ययन, ग्राहक विभाजन, संयुक्त विश्लेषण और अन्य तकनीकें विपणक को विपणन रणनीति को समझने और संचार करने के लिए बड़ी मात्रा में उपभोक्ता खरीद, सर्वेक्षण और पैनल डेटा का उपयोग करने की अनुमति देती हैं।<ref name=":1">{{Cite journal|last1=Wedel|first1=Michel|last2=Kannan|first2=P.K.|date=November 1, 2016|title=डेटा-समृद्ध वातावरण के लिए मार्केटिंग एनालिटिक्स|url=https://journals.sagepub.com/doi/10.1509/jm.15.0413|journal=Journal of Marketing|volume=80|issue=6|pages=97–121|doi=10.1509/jm.15.0413|s2cid=168410284|issn=0022-2429|access-date=January 10, 2022|archive-date=March 31, 2022|archive-url=https://web.archive.org/web/20220331114129/https://journals.sagepub.com/doi/10.1509/jm.15.0413|url-status=live}}</ref>
+विपणन संगठन अभियानों या प्रयासों के परिणामों को निर्धारित करने और निवेश और उपभोक्ता लक्ष्यीकरण के लिए निर्णयों का मार्गदर्शन करने के लिए विश्लेषण का उपयोग करते हैं। जनसांख्यिकीय अध्ययन, ग्राहक विभाजन, संयुक्त विश्लेषण और अन्य तकनीकें विपणक को विपणन रणनीति को समझने और संचार करने के लिए बड़ी मात्रा में उपभोक्ता खरीद, सर्वेक्षण और पैनल आंकड़ा का उपयोग करने की अनुमति देती हैं।<ref name=":1">{{Cite journal|last1=Wedel|first1=Michel|last2=Kannan|first2=P.K.|date=November 1, 2016|title=डेटा-समृद्ध वातावरण के लिए मार्केटिंग एनालिटिक्स|url=https://journals.sagepub.com/doi/10.1509/jm.15.0413|journal=Journal of Marketing|volume=80|issue=6|pages=97–121|doi=10.1509/jm.15.0413|s2cid=168410284|issn=0022-2429|access-date=January 10, 2022|archive-date=March 31, 2022|archive-url=https://web.archive.org/web/20220331114129/https://journals.sagepub.com/doi/10.1509/jm.15.0413|url-status=live}}</ref>
-मार्केटिंग एनालिटिक्स में गुणात्मक और मात्रात्मक, संरचित और असंरचित डेटा दोनों शामिल होते हैं जिनका उपयोग ब्रांड और राजस्व परिणामों के बारे में रणनीतिक निर्णय लेने के लिए किया जाता है। इस प्रक्रिया में पूर्वानुमानित मॉडलिंग, विपणन प्रयोग, स्वचालन और वास्तविक समय बिक्री संचार शामिल है। डेटा कंपनियों को पूर्वानुमान लगाने और प्रदर्शन परिणामों को अधिकतम करने के लिए रणनीतिक निष्पादन में बदलाव करने में सक्षम बनाता है।<ref name=":1" />
+विपणन वैश्लेषिकी में गुणात्मक और मात्रात्मक, संरचित और असंरचित आंकड़ा दोनों सम्मलित होते हैं जिनका उपयोग ब्रांड और राजस्व परिणामों के बारे में रणनीतिक निर्णय लेने के लिए किया जाता है। इस प्रक्रिया में पूर्वानुमानित मॉडलिंग, विपणन प्रयोग, स्वचालन और वास्तविक समय बिक्री संचार सम्मलित है। आंकड़ा कंपनियों को पूर्वानुमान लगाने और प्रदर्शन परिणामों को अधिकतम करने के लिए रणनीतिक निष्पादन में बदलाव करने में सक्षम बनाता है।<ref name=":1" />
-[[ वेब विश्लेषिकी ]] विपणक को [[ सत्रीकरण ]] नामक एक ऑपरेशन का उपयोग करके वेबसाइट पर इंटरैक्शन के बारे में सत्र-स्तरीय जानकारी एकत्र करने की अनुमति देता है। [[Google Analytics]] एक लोकप्रिय मुफ़्त एनालिटिक्स टूल का एक उदाहरण है जिसका उपयोग विपणक इस उद्देश्य के लिए करते हैं।<ref>{{Cite web|title=सत्र - विश्लेषिकी सहायता|url=https://support.google.com/analytics/answer/6086069|access-date=2022-01-09|website=support.google.com|archive-date=January 10, 2022|archive-url=https://web.archive.org/web/20220110161138/https://support.google.com/analytics/answer/6086069|url-status=live}}</ref> वे इंटरैक्शन वेब एनालिटिक्स सूचना प्रणाली को रेफरर को ट्रैक करने, कीवर्ड खोजने, आईपी पते की पहचान करने के लिए आवश्यक जानकारी प्रदान करते हैं।<ref>{{Cite web|title=आईपी पता - विश्लेषिकी सहायता|url=https://support.google.com/analytics/answer/6322282|access-date=2022-01-09|website=support.google.com|archive-date=January 10, 2022|archive-url=https://web.archive.org/web/20220110152845/https://support.google.com/analytics/answer/6322282|url-status=live}}</ref> और आगंतुक की गतिविधियों पर नज़र रखें। इस जानकारी के साथ, एक विपणक विपणन अभियान, वेबसाइट रचनात्मक सामग्री और सूचना वास्तुकला में सुधार कर सकता है।<ref>{{Cite web|title=आपके व्यवसाय के लिए एनालिटिक्स उपकरण और समाधान - Google Analytics|url=https://marketingplatform.google.com/about/analytics/|access-date=2022-01-09|website=Google Marketing Platform|language=en|archive-date=October 2, 2022|archive-url=https://web.archive.org/web/20221002000102/https://marketingplatform.google.com/about/analytics/|url-status=live}}</ref>
+[[ वेब विश्लेषिकी ]] विपणक को [[ सत्रीकरण ]] नामक एक संक्रिया का उपयोग करके वेबसाइट पर अन्योन्यक्रिया के बारे में सत्र-स्तरीय जानकारी एकत्र करने की अनुमति देता है। [[Index.php?title=गूगल विश्लेषिकी|गूगल विश्लेषिकी]] एक लोकप्रिय मुक्त वैश्लेषिकी टूल का एक उदाहरण है जिसका उपयोग विपणक इस उद्देश्य के लिए करते हैं।<ref>{{Cite web|title=सत्र - विश्लेषिकी सहायता|url=https://support.google.com/analytics/answer/6086069|access-date=2022-01-09|website=support.google.com|archive-date=January 10, 2022|archive-url=https://web.archive.org/web/20220110161138/https://support.google.com/analytics/answer/6086069|url-status=live}}</ref> वे अन्योन्यक्रिया वेब वैश्लेषिकी सूचना प्रणाली को रेफरर को ट्रैक करने, संकेत शब्द (कीवर्ड) खोजने, आईपी पते की पहचान करने के लिए आवश्यक जानकारी प्रदान करते हैं।<ref>{{Cite web|title=आईपी पता - विश्लेषिकी सहायता|url=https://support.google.com/analytics/answer/6322282|access-date=2022-01-09|website=support.google.com|archive-date=January 10, 2022|archive-url=https://web.archive.org/web/20220110152845/https://support.google.com/analytics/answer/6322282|url-status=live}}</ref> और आगंतुक की गतिविधियों पर नज़र रखें, इस जानकारी के साथ, एक विपणक विपणन अभियान, वेबसाइट रचनात्मक सामग्री और सूचना वास्तुकला में सुधार कर सकता है।<ref>{{Cite web|title=आपके व्यवसाय के लिए एनालिटिक्स उपकरण और समाधान - Google Analytics|url=https://marketingplatform.google.com/about/analytics/|access-date=2022-01-09|website=Google Marketing Platform|language=en|archive-date=October 2, 2022|archive-url=https://web.archive.org/web/20221002000102/https://marketingplatform.google.com/about/analytics/|url-status=live}}</ref>
-विपणन में अक्सर उपयोग की जाने वाली विश्लेषण तकनीकों में [[विपणन मिश्रण मॉडलिंग]], मूल्य निर्धारण और प्रचार विश्लेषण, बिक्री बल अनुकूलन और ग्राहक विश्लेषण शामिल हैं जैसे: विभाजन। वेब एनालिटिक्स और वेबसाइटों और ऑनलाइन अभियानों का अनुकूलन अब अक्सर अधिक पारंपरिक विपणन विश्लेषण तकनीकों के साथ मिलकर काम करता है। डिजिटल मीडिया पर फोकस ने शब्दावली को थोड़ा बदल दिया है जिससे कि मार्केटिंग मिक्स मॉडलिंग को आमतौर पर डिजिटल या मार्केटिंग मिक्स मॉडलिंग संदर्भ में एट्रिब्यूशन मॉडलिंग के रूप में जाना जाता है।{{Citation needed|date=January 2022}}
+विपणन में अधिकांशत: उपयोग की जाने वाली विश्लेषण तकनीकों में [[विपणन मिश्रण मॉडलिंग]], मूल्य निर्धारण और प्रचार विश्लेषण, बिक्री बल अनुकूलन और ग्राहक विश्लेषण सम्मलित हैं जैसे: विभाजन। वेब वैश्लेषिकी और वेबसाइटों और ऑनलाइन अभियानों का अनुकूलन अब अधिकांशत: अधिक पारंपरिक विपणन विश्लेषण तकनीकों के साथ मिलकर काम करता है। डिजिटल मीडिया पर सकेंद्र ने शब्दावली को थोड़ा बदल दिया है जिससे कि विपणन मिश्रण मॉडलिंग को सामान्यत: डिजिटल या विपणन मिश्रण मॉडलिंग संदर्भ में गुणारोप मॉडलिंग के रूप में जाना जाता है।{{Citation needed|date=January 2022}}
 ये उपकरण और तकनीकें रणनीतिक विपणन निर्णयों (जैसे कि विपणन पर कुल मिलाकर कितना खर्च करना है, ब्रांडों और विपणन मिश्रण के पोर्टफोलियो में बजट कैसे आवंटित करना है) और सर्वोत्तम संभावित ग्राहक को लक्षित करने के संदर्भ में अधिक सामरिक अभियान समर्थन, दोनों का समर्थन करते हैं। आदर्श समय पर सबसे अधिक लागत प्रभावी माध्यम में इष्टतम संदेश।
-=== लोग विश्लेषण ===
+=== मानव विश्लेषण ===
-पीपल एनालिटिक्स यह समझने के लिए व्यवहार संबंधी डेटा का उपयोग करता है कि लोग कैसे काम करते हैं और कंपनियों को प्रबंधित करने के तरीके को बदलते हैं।<ref>{{Cite news|last=lukem|date=November 4, 2016|title=People Analytics: Transforming Management with Behavioral Data|language=en|work=Programs for Professionals {{!}} MIT Professional Education|url=http://professional.mit.edu/programs/short-programs/people-analytics|access-date=April 3, 2018|archive-date=September 8, 2018|archive-url=https://web.archive.org/web/20180908215628/http://professional.mit.edu/programs/short-programs/people-analytics|url-status=live}}</ref>
+मानव वैश्लेषिकी यह समझने के लिए व्यवहार संबंधी आंकड़ा का उपयोग करता है कि मानव कैसे काम करते हैं और कंपनियों को प्रबंधित करने के तरीके को बदलते हैं।<ref>{{Cite news|last=lukem|date=November 4, 2016|title=People Analytics: Transforming Management with Behavioral Data|language=en|work=Programs for Professionals {{!}} MIT Professional Education|url=http://professional.mit.edu/programs/short-programs/people-analytics|access-date=April 3, 2018|archive-date=September 8, 2018|archive-url=https://web.archive.org/web/20180908215628/http://professional.mit.edu/programs/short-programs/people-analytics|url-status=live}}</ref>
-पीपल एनालिटिक्स को वर्कफोर्स एनालिटिक्स, एचआर एनालिटिक्स, टैलेंट एनालिटिक्स, पीपल इनसाइट्स, टैलेंट इनसाइट्स, सहकर्मी इनसाइट्स, ह्यूमन कैपिटल एनालिटिक्स और एचआरआईएस एनालिटिक्स के रूप में भी जाना जाता है। एचआर एनालिटिक्स कंपनियों को [[मानव संसाधन]]ों का प्रबंधन करने में मदद करने के लिए एनालिटिक्स का अनुप्रयोग है।<ref>{{cite web|author=Chalutz Ben-Gal, Hila|year=2019|title=An ROI-based review of HR analytics: practical implementation tools|url=http://www.eng.tau.ac.il/~bengal/Chalutz_ROI.pdf|publisher=Personnel Review, Vol. 48 No. 6, pp. 1429-1448|access-date=February 9, 2020|archive-date=October 30, 2021|archive-url=https://web.archive.org/web/20211030030759/http://www.eng.tau.ac.il/~bengal/Chalutz_ROI.pdf|url-status=dead}}</ref> इसके अतिरिक्त, कैरियर एनालिटिक्स टूल का उपयोग करके बदलते श्रम बाजारों में मानव संबंधी रुझानों का विश्लेषण और पूर्वानुमान करने में एचआर एनालिटिक्स एक रणनीतिक उपकरण बन गया है।<ref>{{cite web|author=Sela, A., Chalutz Ben-Gal, Hila|year=2018|title=Career Analytics: data-driven analysis of turnover and career paths in knowledge-intensive firms: Google, Facebook and others.|url=http://www.eng.tau.ac.il/~bengal/Chalutz_Career_Analytics.pdf|publisher=In 2018 IEEE International Conference on the Science of Electrical Engineering in Israel (ICSEE). IEEE.|access-date=February 9, 2020|archive-date=March 31, 2022|archive-url=https://web.archive.org/web/20220331114136/http://www.eng.tau.ac.il/~bengal/Chalutz_Career_Analytics.pdf|url-status=dead}}</ref> इसका उद्देश्य यह समझना है कि किन कर्मचारियों को नियुक्त करना है, किसे पुरस्कृत करना है या बढ़ावा देना है, कौन सी जिम्मेदारियां सौंपनी हैं और इसी तरह की मानव संसाधन समस्याएं हैं।<ref>{{cite web|title=पीपल एनालिटिक्स - पेंसिल्वेनिया विश्वविद्यालय|url=https://www.coursera.org/learn/wharton-people-analytics|publisher=Coursera|access-date=May 3, 2017|archive-date=April 19, 2019|archive-url=https://web.archive.org/web/20190419050653/https://www.coursera.org/learn/wharton-people-analytics|url-status=live}}</ref>
+मानव वैश्लेषिकी को कार्यबल वैश्लेषिकी, एचआर वैश्लेषिकी, प्रतिभा वैश्लेषिकी, मानव अंतर्दृष्टि, प्रतिभा अंतर्दृष्टि, सहकर्मी अंतर्दृष्टि, मानव पूंजी विश्लेषण और एचआरआईएस वैश्लेषिकी के रूप में भी जाना जाता है। एचआर वैश्लेषिकी कंपनियों को [[मानव संसाधन]] का प्रबंधन करने में मदद करने के लिए वैश्लेषिकी का अनुप्रयोग है।<ref>{{cite web|author=Chalutz Ben-Gal, Hila|year=2019|title=An ROI-based review of HR analytics: practical implementation tools|url=http://www.eng.tau.ac.il/~bengal/Chalutz_ROI.pdf|publisher=Personnel Review, Vol. 48 No. 6, pp. 1429-1448|access-date=February 9, 2020|archive-date=October 30, 2021|archive-url=https://web.archive.org/web/20211030030759/http://www.eng.tau.ac.il/~bengal/Chalutz_ROI.pdf|url-status=dead}}</ref> इसके अतिरिक्त, कैरियर वैश्लेषिकी टूल का उपयोग करके बदलते श्रम बाजारों में मानव संबंधी रुझानों का विश्लेषण और पूर्वानुमान करने में एचआर वैश्लेषिकी एक रणनीतिक उपकरण बन गया है।<ref>{{cite web|author=Sela, A., Chalutz Ben-Gal, Hila|year=2018|title=Career Analytics: data-driven analysis of turnover and career paths in knowledge-intensive firms: Google, Facebook and others.|url=http://www.eng.tau.ac.il/~bengal/Chalutz_Career_Analytics.pdf|publisher=In 2018 IEEE International Conference on the Science of Electrical Engineering in Israel (ICSEE). IEEE.|access-date=February 9, 2020|archive-date=March 31, 2022|archive-url=https://web.archive.org/web/20220331114136/http://www.eng.tau.ac.il/~bengal/Chalutz_Career_Analytics.pdf|url-status=dead}}</ref> इसका उद्देश्य यह समझना है कि किन कर्मचारियों को नियुक्त करना है, किसे पुरस्कृत करना है या बढ़ावा देना है, कौन सी जिम्मेदारियां सौंपनी हैं और इसी तरह की मानव संसाधन समस्याएं हैं।<ref>{{cite web|title=पीपल एनालिटिक्स - पेंसिल्वेनिया विश्वविद्यालय|url=https://www.coursera.org/learn/wharton-people-analytics|publisher=Coursera|access-date=May 3, 2017|archive-date=April 19, 2019|archive-url=https://web.archive.org/web/20190419050653/https://www.coursera.org/learn/wharton-people-analytics|url-status=live}}</ref>
-उदाहरण के लिए, पीपुल एनालिटिक्स टूल्स का उपयोग करके कर्मचारी टर्नओवर की रणनीतिक घटना का निरीक्षण व्यवधान के समय एक महत्वपूर्ण विश्लेषण के रूप में काम कर सकता है।
+उदाहरण के लिए, मानव विश्लेषण उपकरण का उपयोग करके कर्मचारी पण्यावर्त की रणनीतिक घटना का निरीक्षण व्यवधान के समय एक महत्वपूर्ण विश्लेषण के रूप में काम कर सकता है।
-   <ref>{{cite web|author=Avrahami, D., Pessach, D., Singer, G. and Chalutz Ben-Gal, Hila|year=2022|title=A human resources analytics and machine-learning examination of turnover: implications for theory and practice|url=https://english.afeka.ac.il/media/2103973/10-1108_ijm-12-2020-0548.pdf|publisher=International Journal of Manpower, Vol. ahead-of-print No. ahead-of-print.|access-date=July 27, 2022|archive-date=April 2, 2022|archive-url=https://web.archive.org/web/20220402205805/https://english.afeka.ac.il/media/2103973/10-1108_ijm-12-2020-0548.pdf|url-status=live}}</ref> यह सुझाव दिया गया है कि पीपुल एनालिटिक्स एचआर एनालिटिक्स का एक अलग अनुशासन है, जो प्रशासनिक प्रक्रियाओं के बजाय व्यावसायिक मुद्दों पर अधिक ध्यान केंद्रित करता है।<ref>{{Cite news|date=August 2, 2017|title=People Analytics: MIT July 24, 2017|language=en|work=HR Examiner|url=https://www.hrexaminer.com/people-analytics-mit-july-24-2017/|access-date=April 3, 2018|archive-date=April 28, 2019|archive-url=https://web.archive.org/web/20190428144809/https://www.hrexaminer.com/people-analytics-mit-july-24-2017/|url-status=live}}</ref> और यह कि पीपल एनालिटिक्स वास्तव में संगठनों में मानव संसाधनों से संबंधित नहीं हो सकता है।<ref>{{Cite news|last=Bersin|first=Josh|title=The Geeks Arrive In HR: People Analytics Is Here|language=en|work=Forbes|url=https://www.forbes.com/sites/joshbersin/2015/02/01/geeks-arrive-in-hr-people-analytics-is-here/|access-date=April 3, 2018|archive-date=September 20, 2019|archive-url=https://web.archive.org/web/20190920081915/https://www.forbes.com/sites/joshbersin/2015/02/01/geeks-arrive-in-hr-people-analytics-is-here/|url-status=live}}</ref> हालाँकि, विशेषज्ञ इस पर असहमत हैं, कई लोगों का तर्क है कि मानव संसाधन को स्वचालन द्वारा लाए गए काम की बदलती दुनिया में अधिक सक्षम और रणनीतिक व्यावसायिक कार्य के एक महत्वपूर्ण भाग के रूप में पीपल एनालिटिक्स विकसित करने की आवश्यकता होगी।<ref>{{Cite web|title=एचआर के माध्यम से प्रतिस्पर्धा करने के लिए सीईओ की मार्गदर्शिका|url=https://www.mckinsey.com/business-functions/organization/our-insights/the-ceos-guide-to-competing-through-hr|access-date=July 24, 2020|language=en|archive-date=July 24, 2020|archive-url=https://web.archive.org/web/20200724100542/https://www.mckinsey.com/business-functions/organization/our-insights/the-ceos-guide-to-competing-through-hr|url-status=live}}</ref> पीपल एनालिटिक्स को एचआर से बाहर ले जाने के बजाय, कुछ विशेषज्ञों का तर्क है कि यह एचआर में है, हालांकि एचआर पेशेवरों की एक नई नस्ल द्वारा सक्षम किया गया है जो अधिक डेटा-संचालित और व्यवसाय प्रेमी है।<ref>{{Cite news|last=McNulty|first=Keith|title=It's Time for HR 3.0|language=en|work=Talent Economy|url=https://www.chieflearningofficer.com/2018/04/23/its-time-for-hr-3-0/|access-date=July 24, 2020|archive-date=July 3, 2020|archive-url=https://web.archive.org/web/20200703031310/https://www.chieflearningofficer.com/2018/04/23/its-time-for-hr-3-0/|url-status=live}}</ref>
+   <ref>{{cite web|author=Avrahami, D., Pessach, D., Singer, G. and Chalutz Ben-Gal, Hila|year=2022|title=A human resources analytics and machine-learning examination of turnover: implications for theory and practice|url=https://english.afeka.ac.il/media/2103973/10-1108_ijm-12-2020-0548.pdf|publisher=International Journal of Manpower, Vol. ahead-of-print No. ahead-of-print.|access-date=July 27, 2022|archive-date=April 2, 2022|archive-url=https://web.archive.org/web/20220402205805/https://english.afeka.ac.il/media/2103973/10-1108_ijm-12-2020-0548.pdf|url-status=live}}</ref> यह सुझाव दिया गया है कि मानव वैश्लेषिकी एचआर वैश्लेषिकी का एक अलग अनुशासन है, जो प्रशासनिक प्रक्रियाओं के अतिरिक्त व्यावसायिक मुद्दों पर अधिक ध्यान केंद्रित करता है।<ref>{{Cite news|date=August 2, 2017|title=People Analytics: MIT July 24, 2017|language=en|work=HR Examiner|url=https://www.hrexaminer.com/people-analytics-mit-july-24-2017/|access-date=April 3, 2018|archive-date=April 28, 2019|archive-url=https://web.archive.org/web/20190428144809/https://www.hrexaminer.com/people-analytics-mit-july-24-2017/|url-status=live}}</ref> और यह कि मानव वैश्लेषिकी वास्तव में संगठनों में मानव संसाधनों से संबंधित नहीं हो सकता है।<ref>{{Cite news|last=Bersin|first=Josh|title=The Geeks Arrive In HR: People Analytics Is Here|language=en|work=Forbes|url=https://www.forbes.com/sites/joshbersin/2015/02/01/geeks-arrive-in-hr-people-analytics-is-here/|access-date=April 3, 2018|archive-date=September 20, 2019|archive-url=https://web.archive.org/web/20190920081915/https://www.forbes.com/sites/joshbersin/2015/02/01/geeks-arrive-in-hr-people-analytics-is-here/|url-status=live}}</ref> चूंकि, विशेषज्ञ इस पर असहमत हैं, कई मानवों का तर्क है कि मानव संसाधन को स्वचालन द्वारा लाए गए काम की बदलती दुनिया में अधिक सक्षम और रणनीतिक व्यावसायिक कार्य के एक महत्वपूर्ण भाग के रूप में मानव वैश्लेषिकी विकसित करने की आवश्यकता होगी।<ref>{{Cite web|title=एचआर के माध्यम से प्रतिस्पर्धा करने के लिए सीईओ की मार्गदर्शिका|url=https://www.mckinsey.com/business-functions/organization/our-insights/the-ceos-guide-to-competing-through-hr|access-date=July 24, 2020|language=en|archive-date=July 24, 2020|archive-url=https://web.archive.org/web/20200724100542/https://www.mckinsey.com/business-functions/organization/our-insights/the-ceos-guide-to-competing-through-hr|url-status=live}}</ref> मानव वैश्लेषिकी को एचआर से बाहर ले जाने के अतिरिक्त, कुछ विशेषज्ञों का तर्क है कि यह एचआर में है, चूंकि एचआर पेशेवरों की एक नई नस्ल द्वारा सक्षम किया गया है जो अधिक आंकड़ा-संचालित और व्यवसाय प्रेमी है।<ref>{{Cite news|last=McNulty|first=Keith|title=It's Time for HR 3.0|language=en|work=Talent Economy|url=https://www.chieflearningofficer.com/2018/04/23/its-time-for-hr-3-0/|access-date=July 24, 2020|archive-date=July 3, 2020|archive-url=https://web.archive.org/web/20200703031310/https://www.chieflearningofficer.com/2018/04/23/its-time-for-hr-3-0/|url-status=live}}</ref>
 === पोर्टफोलियो विश्लेषण ===
-बिजनेस एनालिटिक्स का एक सामान्य अनुप्रयोग पोर्टफोलियो विश्लेषण है। इसमें एक [[ किनारा ]] या ऋण देने वाली एजेंसी के पास अलग-अलग [[मूल्य (अर्थशास्त्र)]] और [[जोखिम]] के खातों का संग्रह होता है। खाते धारक की सामाजिक स्थिति (अमीर, मध्यम वर्ग, गरीब, आदि), भौगोलिक स्थिति, उसके शुद्ध मूल्य और कई अन्य कारकों के आधार पर भिन्न हो सकते हैं। ऋणदाता को प्रत्येक ऋण के लिए डिफ़ॉल्ट के जोखिम के साथ ऋण पर रिटर्न को संतुलित करना होगा। फिर सवाल यह है कि समग्र रूप से [[विश्लेषण पोर्टफोलियो]] मूल्यांकन कैसे किया जाए।<ref>{{Citation|last=Pilbeam|first=Keith|title=Portfolio Analysis: Risk and Return in Financial Markets|date=2005|url=https://doi.org/10.1007/978-1-349-26273-1_7|work=Finance and Financial Markets|pages=156–187|editor-last=Pilbeam|editor-first=Keith|place=London|publisher=Macmillan Education UK|language=en|doi=10.1007/978-1-349-26273-1_7|isbn=978-1-349-26273-1|access-date=2022-01-09}}</ref>
+बिजनेस वैश्लेषिकी का एक सामान्य अनुप्रयोग पोर्टफोलियो विश्लेषण है। इसमें एक [[ किनारा ]] या ऋण देने वाली एजेंसी के पास अलग-अलग [[मूल्य (अर्थशास्त्र)]] और [[जोखिम]] के खातों का संग्रह होता है। खाते धारक की सामाजिक स्थिति (अमीर, मध्यम वर्ग, गरीब, आदि), भौगोलिक स्थिति, उसके शुद्ध मूल्य और कई अन्य कारकों के आधार पर भिन्न हो सकते हैं। ऋणदाता को प्रत्येक ऋण के लिए व्यतिक्रम के जोखिम के साथ ऋण पर रिटर्न को संतुलित करना होगा। फिर सवाल यह है कि समग्र रूप से [[विश्लेषण पोर्टफोलियो]] मूल्यांकन कैसे किया जाए।<ref>{{Citation|last=Pilbeam|first=Keith|title=Portfolio Analysis: Risk and Return in Financial Markets|date=2005|url=https://doi.org/10.1007/978-1-349-26273-1_7|work=Finance and Financial Markets|pages=156–187|editor-last=Pilbeam|editor-first=Keith|place=London|publisher=Macmillan Education UK|language=en|doi=10.1007/978-1-349-26273-1_7|isbn=978-1-349-26273-1|access-date=2022-01-09}}</ref>
-सबसे कम जोखिम वाला ऋण बहुत अमीर लोगों के लिए हो सकता है, लेकिन अमीर लोगों की संख्या बहुत सीमित है। दूसरी ओर, ऐसे कई गरीब हैं जिन्हें ऋण दिया जा सकता है, लेकिन जोखिम अधिक है। कुछ संतुलन बनाए रखना चाहिए जिससे रिटर्न अधिकतम हो और जोखिम कम हो। एनालिटिक्स समाधान कई अन्य मुद्दों के साथ [[समय श्रृंखला]] विश्लेषण को जोड़ सकता है ताकि इन विभिन्न उधारकर्ता खंडों को पैसा कब उधार दिया जाए, या उस खंड में सदस्यों के बीच किसी भी नुकसान को कवर करने के लिए पोर्टफोलियो खंड के सदस्यों से ली जाने वाली ब्याज दर पर निर्णय लिया जा सके। .{{Citation needed|date=January 2022}}
+सबसे कम जोखिम वाला ऋण बहुत अमीर मानवों के लिए हो सकता है, लेकिन अमीर मानवों की संख्या बहुत सीमित है। दूसरी ओर, ऐसे कई गरीब हैं जिन्हें ऋण दिया जा सकता है, लेकिन जोखिम अधिक है। कुछ संतुलन बनाए रखना चाहिए जिससे रिटर्न अधिकतम हो और जोखिम कम हो। वैश्लेषिकी समाधान कई अन्य मुद्दों के साथ [[समय श्रृंखला]] विश्लेषण को जोड़ सकता है जिससे कि इन विभिन्न उधारकर्ता खंडों को पैसा कब उधार दिया जाए, या उस खंड में सदस्यों के बीच किसी भी नुकसान को कवर करने के लिए पोर्टफोलियो खंड के सदस्यों से ली जाने वाली ब्याज दर पर निर्णय लिया जा सके। .{{Citation needed|date=January 2022}}
 === जोखिम विश्लेषण ===
-बैंकिंग उद्योग में पूर्वानुमानित मॉडल व्यक्तिगत ग्राहकों के लिए जोखिम स्कोर में निश्चितता लाने के लिए विकसित किए गए हैं। [[ विश्वस्तता की परख ]] किसी व्यक्ति के अपराध व्यवहार की भविष्यवाणी करने के लिए बनाए जाते हैं और प्रत्येक आवेदक की क्रेडिट योग्यता का मूल्यांकन करने के लिए व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है।<ref>{{Cite web|title=Credit Reports and Scores {{!}} USAGov|url=https://www.usa.gov/credit-reports|access-date=2022-01-09|website=www.usa.gov|language=en|archive-date=January 8, 2022|archive-url=https://web.archive.org/web/20220108192256/https://www.usa.gov/credit-reports|url-status=live}}</ref> इसके अलावा, वैज्ञानिक दुनिया में जोखिम विश्लेषण किए जाते हैं<ref>{{Cite journal|last1=Mayernik|first1=Matthew S.|last2=Breseman|first2=Kelsey|last3=Downs|first3=Robert R.|last4=Duerr|first4=Ruth|last5=Garretson|first5=Alexis|last6=Hou|first6=Chung-Yi (Sophie)|last7=Committee|first7=Environmental Data Governance Initiative (EDGI) and Earth Science Information Partners (ESIP) Data Stewardship|date=2020-03-12|title=वैज्ञानिक डेटा के लिए जोखिम मूल्यांकन|journal=Data Science Journal|language=en|volume=19|issue=1|pages=10|doi=10.5334/dsj-2020-010|s2cid=215873228|issn=1683-1470|doi-access=free}}</ref> और बीमा उद्योग।<ref>{{Cite web|date=2020-10-28|title=Predictive Analytics in Insurance: Types, Tools, and the Future|url=https://online.maryville.edu/blog/predictive-analytics-in-insurance/|access-date=2022-01-09|website=Maryville Online|language=en-US|archive-date=January 10, 2022|archive-url=https://web.archive.org/web/20220110151505/https://online.maryville.edu/blog/predictive-analytics-in-insurance/|url-status=live}}</ref> इसका उपयोग ऑनलाइन भुगतान गेटवे कंपनियों जैसे वित्तीय संस्थानों में भी बड़े पैमाने पर किया जाता है ताकि यह विश्लेषण किया जा सके कि कोई लेनदेन वास्तविक था या धोखाधड़ी।<ref>{{Cite journal|last1=Liébana-Cabanillas|first1=Francisco|last2=Singh|first2=Nidhi|last3=Kalinic|first3=Zoran|last4=Carvajal-Trujillo|first4=Elena|date=2021-06-01|title=Examining the determinants of continuance intention to use and the moderating effect of the gender and age of users of NFC mobile payments: a multi-analytical approach|url=https://doi.org/10.1007/s10799-021-00328-6|journal=Information Technology and Management|language=en|volume=22|issue=2|pages=133–161|doi=10.1007/s10799-021-00328-6|s2cid=234834347|issn=1573-7667}}</ref> इस उद्देश्य के लिए, वे ग्राहक के लेनदेन इतिहास का उपयोग करते हैं। इसका उपयोग आमतौर पर क्रेडिट कार्ड से खरीदारी में किया जाता है, जब ग्राहक लेनदेन की मात्रा में अचानक वृद्धि होती है तो ग्राहक को पुष्टि के लिए कॉल आती है कि लेनदेन उसके द्वारा शुरू किया गया था या नहीं। इससे ऐसी परिस्थितियों के कारण होने वाले नुकसान को कम करने में मदद मिलती है।<ref>{{Cite web|last=Crail|first=Chauncey|date=2021-03-09|title=खरीदारी और धोखाधड़ी के लिए मोबाइल क्रेडिट कार्ड अलर्ट कैसे सक्षम करें|url=https://www.forbes.com/advisor/credit-cards/how-to-enable-mobile-credit-card-alerts-for-purchases-and-fraud/|access-date=2022-01-09|website=Forbes Advisor|language=en-US|archive-date=January 10, 2022|archive-url=https://web.archive.org/web/20220110153005/https://www.forbes.com/advisor/credit-cards/how-to-enable-mobile-credit-card-alerts-for-purchases-and-fraud/|url-status=live}}</ref>
+बैंकिंग उद्योग में पूर्वानुमानित मॉडल व्यक्तिगत ग्राहकों के लिए जोखिम स्कोर में निश्चितता लाने के लिए विकसित किए गए हैं। [[ विश्वस्तता की परख ]] किसी व्यक्ति के अपराध व्यवहार की पूर्वानुमान करने के लिए बनाए जाते हैं और प्रत्येक आवेदक की उधार योग्यता का मूल्यांकन करने के लिए व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है।<ref>{{Cite web|title=Credit Reports and Scores {{!}} USAGov|url=https://www.usa.gov/credit-reports|access-date=2022-01-09|website=www.usa.gov|language=en|archive-date=January 8, 2022|archive-url=https://web.archive.org/web/20220108192256/https://www.usa.gov/credit-reports|url-status=live}}</ref> इसके अतिरिक्त, वैज्ञानिक दुनिया में जोखिम विश्लेषण किए जाते हैं<ref>{{Cite journal|last1=Mayernik|first1=Matthew S.|last2=Breseman|first2=Kelsey|last3=Downs|first3=Robert R.|last4=Duerr|first4=Ruth|last5=Garretson|first5=Alexis|last6=Hou|first6=Chung-Yi (Sophie)|last7=Committee|first7=Environmental Data Governance Initiative (EDGI) and Earth Science Information Partners (ESIP) Data Stewardship|date=2020-03-12|title=वैज्ञानिक डेटा के लिए जोखिम मूल्यांकन|journal=Data Science Journal|language=en|volume=19|issue=1|pages=10|doi=10.5334/dsj-2020-010|s2cid=215873228|issn=1683-1470|doi-access=free}}</ref> और बीमा उद्योग।<ref>{{Cite web|date=2020-10-28|title=Predictive Analytics in Insurance: Types, Tools, and the Future|url=https://online.maryville.edu/blog/predictive-analytics-in-insurance/|access-date=2022-01-09|website=Maryville Online|language=en-US|archive-date=January 10, 2022|archive-url=https://web.archive.org/web/20220110151505/https://online.maryville.edu/blog/predictive-analytics-in-insurance/|url-status=live}}</ref> इसका उपयोग ऑनलाइन भुगतान गेटवे कंपनियों जैसे वित्तीय संस्थानों में भी बड़े पैमाने पर किया जाता है जिससे कि यह विश्लेषण किया जा सके कि कोई लेनदेन वास्तविक था या धोखाधड़ी।<ref>{{Cite journal|last1=Liébana-Cabanillas|first1=Francisco|last2=Singh|first2=Nidhi|last3=Kalinic|first3=Zoran|last4=Carvajal-Trujillo|first4=Elena|date=2021-06-01|title=Examining the determinants of continuance intention to use and the moderating effect of the gender and age of users of NFC mobile payments: a multi-analytical approach|url=https://doi.org/10.1007/s10799-021-00328-6|journal=Information Technology and Management|language=en|volume=22|issue=2|pages=133–161|doi=10.1007/s10799-021-00328-6|s2cid=234834347|issn=1573-7667}}</ref> इस उद्देश्य के लिए, वे ग्राहक के लेनदेन इतिहास का उपयोग करते हैं। इसका उपयोग सामान्यत: उधार कार्ड से खरीदारी में किया जाता है, जब ग्राहक लेनदेन की मात्रा में अचानक वृद्धि होती है तो ग्राहक को पुष्टि के लिए कॉल आती है कि लेनदेन उसके द्वारा शुरू किया गया था या नहीं। इससे ऐसी परिस्थितियों के कारण होने वाले नुकसान को कम करने में मदद मिलती है।<ref>{{Cite web|last=Crail|first=Chauncey|date=2021-03-09|title=खरीदारी और धोखाधड़ी के लिए मोबाइल क्रेडिट कार्ड अलर्ट कैसे सक्षम करें|url=https://www.forbes.com/advisor/credit-cards/how-to-enable-mobile-credit-card-alerts-for-purchases-and-fraud/|access-date=2022-01-09|website=Forbes Advisor|language=en-US|archive-date=January 10, 2022|archive-url=https://web.archive.org/web/20220110153005/https://www.forbes.com/advisor/credit-cards/how-to-enable-mobile-credit-card-alerts-for-purchases-and-fraud/|url-status=live}}</ref>
-=== डिजिटल एनालिटिक्स ===
+=== डिजिटल वैश्लेषिकी ===
-डिजिटल एनालिटिक्स व्यावसायिक और तकनीकी गतिविधियों का एक समूह है जो डिजिटल डेटा को रिपोर्टिंग, अनुसंधान, विश्लेषण, सिफारिशों, अनुकूलन, भविष्यवाणियों और स्वचालन में परिभाषित, निर्माण, एकत्र, सत्यापित या परिवर्तित करता है।<ref>Phillips, Judah "Building a Digital Analytics Organization" Financial Times Press, 2013, pp 7–8.</ref> इसमें एसईओ (खोज इंजन अनुकूलन) भी शामिल है जहां कीवर्ड खोज को ट्रैक किया जाता है और उस डेटा का उपयोग विपणन उद्देश्यों के लिए किया जाता है।<ref>{{Cite web|title=SEO Starter Guide: The Basics {{!}} Google Search Central|url=https://developers.google.com/search/docs/beginner/seo-starter-guide|access-date=2022-01-09|website=Google Developers|language=en|archive-date=January 12, 2022|archive-url=https://web.archive.org/web/20220112013705/https://developers.google.com/search/docs/beginner/seo-starter-guide|url-status=live}}</ref> यहां तक कि बैनर विज्ञापन और क्लिक भी डिजिटल एनालिटिक्स के अंतर्गत आते हैं।<ref>{{Cite web|title=Clickthrough rate (CTR): Definition - Google Ads Help|url=https://support.google.com/google-ads/answer/2615875|access-date=2022-01-09|website=support.google.com|archive-date=January 10, 2022|archive-url=https://web.archive.org/web/20220110152723/https://support.google.com/google-ads/answer/2615875|url-status=live}}</ref> बड़ी संख्या में ब्रांड और मार्केटिंग कंपनियां अपने [[ डिजिटल विपणन ]] असाइनमेंट के लिए डिजिटल एनालिटिक्स पर भरोसा करती हैं, जहां एमआरओआई (मार्केटिंग रिटर्न ऑन इन्वेस्टमेंट) एक महत्वपूर्ण प्रदर्शन संकेतक (केपीआई) है।{{Citation needed|date=January 2022}}
+डिजिटल वैश्लेषिकी व्यावसायिक और तकनीकी गतिविधियों का एक समूह है जो डिजिटल आंकड़ा को रिपोर्टिंग, अनुसंधान, विश्लेषण, सिफारिशों, अनुकूलन, पूर्वाकलन और स्वचालन में परिभाषित, निर्माण, एकत्र, सत्यापित या परिवर्तित करता है।<ref>Phillips, Judah "Building a Digital Analytics Organization" Financial Times Press, 2013, pp 7–8.</ref> इसमें एसईओ (खोज इंजन अनुकूलन) भी सम्मलित है जहां कीवर्ड खोज को स्वपथी किया जाता है और उस आंकड़ा का उपयोग विपणन उद्देश्यों के लिए किया जाता है।<ref>{{Cite web|title=SEO Starter Guide: The Basics {{!}} Google Search Central|url=https://developers.google.com/search/docs/beginner/seo-starter-guide|access-date=2022-01-09|website=Google Developers|language=en|archive-date=January 12, 2022|archive-url=https://web.archive.org/web/20220112013705/https://developers.google.com/search/docs/beginner/seo-starter-guide|url-status=live}}</ref> यहां तक कि प्रदर्श पट्ट विज्ञापन और क्लिक भी डिजिटल वैश्लेषिकी के अंतर्गत आते हैं।<ref>{{Cite web|title=Clickthrough rate (CTR): Definition - Google Ads Help|url=https://support.google.com/google-ads/answer/2615875|access-date=2022-01-09|website=support.google.com|archive-date=January 10, 2022|archive-url=https://web.archive.org/web/20220110152723/https://support.google.com/google-ads/answer/2615875|url-status=live}}</ref> बड़ी संख्या में ब्रांड और विपणन कंपनियां अपने [[ डिजिटल विपणन ]] प्रदत्त कार्य के लिए डिजिटल वैश्लेषिकी पर भरोसा करती हैं, जहां एमआरओआई (विपणन रिटर्न ऑन इन्वेस्टमेंट) एक महत्वपूर्ण प्रदर्शन संकेतक (केपीआई) है।{{Citation needed|date=January 2022}}
 === सुरक्षा विश्लेषण ===
-सुरक्षा विश्लेषण सूचना प्रौद्योगिकी (आईटी) को संदर्भित करता है ताकि सुरक्षा घटनाओं को इकट्ठा किया जा सके और उन घटनाओं को समझा और उनका विश्लेषण किया जा सके जो सबसे बड़ा जोखिम पैदा करती हैं।<ref>{{cite web|title=सुरक्षा विश्लेषण उल्लंघन का पता लगाने की आशा जगाता है|url=http://enterpriseinnovation.net/article/security-analytics-shores-hope-breach-detection-192448485|url-status=dead|archive-url=https://web.archive.org/web/20190212184120/https://www.enterpriseinnovation.net/article/security-analytics-shores-hope-breach-detection-192448485|archive-date=February 12, 2019|access-date=April 27, 2015|publisher=Enterprise Innovation}}</ref><ref>{{Cite book|last=Talabis|first=Mark Ryan M.|url=https://www.worldcat.org/oclc/910911974|title=Information security analytics : finding security insights, patterns, and anomalies in big data|date=2015|others=Robert McPherson, I Miyamoto, Jason L. Martin|isbn=978-0-12-800506-4|location=Waltham, MA|pages=1|oclc=910911974}}</ref> इस क्षेत्र के उत्पादों में सुरक्षा जानकारी और इवेंट प्रबंधन और उपयोगकर्ता व्यवहार विश्लेषण शामिल हैं।
+सुरक्षा विश्लेषण सूचना प्रौद्योगिकी (आईटी) को संदर्भित करता है जिससे कि सुरक्षा घटनाओं को इकट्ठा किया जा सके और उन घटनाओं को समझा और उनका विश्लेषण किया जा सके जो सबसे बड़ा जोखिम पैदा करती हैं।<ref>{{cite web|title=सुरक्षा विश्लेषण उल्लंघन का पता लगाने की आशा जगाता है|url=http://enterpriseinnovation.net/article/security-analytics-shores-hope-breach-detection-192448485|url-status=dead|archive-url=https://web.archive.org/web/20190212184120/https://www.enterpriseinnovation.net/article/security-analytics-shores-hope-breach-detection-192448485|archive-date=February 12, 2019|access-date=April 27, 2015|publisher=Enterprise Innovation}}</ref><ref>{{Cite book|last=Talabis|first=Mark Ryan M.|url=https://www.worldcat.org/oclc/910911974|title=Information security analytics : finding security insights, patterns, and anomalies in big data|date=2015|others=Robert McPherson, I Miyamoto, Jason L. Martin|isbn=978-0-12-800506-4|location=Waltham, MA|pages=1|oclc=910911974}}</ref> इस क्षेत्र के उत्पादों में सुरक्षा जानकारी और कार्यक्रम प्रबंधन और उपयोगकर्ता व्यवहार विश्लेषण सम्मलित हैं।
 === सॉफ्टवेयर विश्लेषण ===
-{{main|Software analytics}}
+{{main|सॉफ्टवेयर विश्लेषण}}
-[[सॉफ़्टवेयर]] एनालिटिक्स किसी सॉफ़्टवेयर के उपयोग और उत्पादन के तरीके के बारे में जानकारी एकत्र करने की प्रक्रिया है।<ref>{{Cite web|title=Software Analytics - an overview {{!}} ScienceDirect Topics|url=https://www.sciencedirect.com/topics/computer-science/software-analytics|access-date=2022-01-09|website=www.sciencedirect.com|archive-date=January 11, 2022|archive-url=https://web.archive.org/web/20220111091707/https://www.sciencedirect.com/topics/computer-science/software-analytics|url-status=live}}</ref>
+[[सॉफ़्टवेयर]] वैश्लेषिकी किसी सॉफ़्टवेयर के उपयोग और उत्पादन के तरीके के बारे में जानकारी एकत्र करने की प्रक्रिया है।<ref>{{Cite web|title=Software Analytics - an overview {{!}} ScienceDirect Topics|url=https://www.sciencedirect.com/topics/computer-science/software-analytics|access-date=2022-01-09|website=www.sciencedirect.com|archive-date=January 11, 2022|archive-url=https://web.archive.org/web/20220111091707/https://www.sciencedirect.com/topics/computer-science/software-analytics|url-status=live}}</ref>
 == चुनौतियाँ ==
-वाणिज्यिक विश्लेषण सॉफ्टवेयर के उद्योग में, बड़े पैमाने पर, जटिल डेटा सेटों का विश्लेषण करने की चुनौतियों को हल करने पर जोर दिया गया है, अक्सर जब ऐसा डेटा निरंतर परिवर्तन की स्थिति में होता है। ऐसे डेटा सेट को आमतौर पर बड़े डेटा के रूप में जाना जाता है।<ref name=":2">{{Cite web|title=2.3 Ten common characteristics of big data|url=https://www.bitbybitbook.com/en/1st-ed/observing-behavior/characteristics/|access-date=2022-01-10|website=www.bitbybitbook.com|language=en|archive-date=March 31, 2022|archive-url=https://web.archive.org/web/20220331114208/https://www.bitbybitbook.com/en/1st-ed/observing-behavior/characteristics/|url-status=live}}</ref> जबकि एक समय बड़े डेटा से उत्पन्न समस्याएं केवल वैज्ञानिक समुदाय में पाई जाती थीं, आज बड़ा डेटा कई व्यवसायों के लिए एक समस्या है जो ऑनलाइन लेनदेन प्रणाली संचालित करते हैं और परिणामस्वरूप, बड़ी मात्रा में डेटा जल्दी से एकत्र कर लेते हैं।<ref>{{cite web|last=Naone|first=Erica|title=नया बड़ा डेटा|url=https://www.technologyreview.com/2011/08/22/192225/the-new-big-data/|access-date=August 22, 2011|publisher=Technology Review, MIT|archive-date=May 20, 2022|archive-url=https://web.archive.org/web/20220520143457/https://www.technologyreview.com/2011/08/22/192225/the-new-big-data/|url-status=live}}</ref><ref name=":2"/>
+वाणिज्यिक विश्लेषण सॉफ्टवेयर के उद्योग में, बड़े पैमाने पर, जटिल आंकड़ा सेटों का विश्लेषण करने की चुनौतियों को हल करने पर जोर दिया गया है, अधिकांशत: जब ऐसा आंकड़ा निरंतर परिवर्तन की स्थिति में होता है। ऐसे आंकड़ा सेट को सामान्यत: बड़े आंकड़े के रूप में जाना जाता है।<ref name=":2">{{Cite web|title=2.3 Ten common characteristics of big data|url=https://www.bitbybitbook.com/en/1st-ed/observing-behavior/characteristics/|access-date=2022-01-10|website=www.bitbybitbook.com|language=en|archive-date=March 31, 2022|archive-url=https://web.archive.org/web/20220331114208/https://www.bitbybitbook.com/en/1st-ed/observing-behavior/characteristics/|url-status=live}}</ref> जबकि एक समय बड़े आंकड़े से उत्पन्न समस्याएं केवल वैज्ञानिक समुदाय में पाई जाती थीं, आज बड़ा आंकड़ा कई व्यवसायों के लिए एक समस्या है जो ऑनलाइन लेनदेन प्रणाली संचालित करते हैं और परिणामस्वरूप, बड़ी मात्रा में आंकड़ा जल्दी से एकत्र कर लेते हैं।<ref>{{cite web|last=Naone|first=Erica|title=नया बड़ा डेटा|url=https://www.technologyreview.com/2011/08/22/192225/the-new-big-data/|access-date=August 22, 2011|publisher=Technology Review, MIT|archive-date=May 20, 2022|archive-url=https://web.archive.org/web/20220520143457/https://www.technologyreview.com/2011/08/22/192225/the-new-big-data/|url-status=live}}</ref><ref name=":2"/>
-अ[[संरचित डेटा]] प्रकारों का विश्लेषण उद्योग में ध्यान आकर्षित करने वाली एक और चुनौती है। [[असंरचित डेटा]] संरचित डेटा से भिन्न होता है क्योंकि इसका प्रारूप व्यापक रूप से भिन्न होता है और डेटा परिवर्तन पर महत्वपूर्ण प्रयास के बिना पारंपरिक संबंधपरक डेटाबेस में संग्रहीत नहीं किया जा सकता है।<ref>{{cite book|last1=Inmon|first1=Bill|title=असंरचित डेटा में दोहन|last2=Nesavich|first2=Anthony|publisher=Prentice-Hall|year=2007|isbn=978-0-13-236029-6}}</ref> असंरचित डेटा के स्रोत, जैसे ईमेल, वर्ड प्रोसेसर दस्तावेजों की सामग्री, पीडीएफ, भू-स्थानिक डेटा इत्यादि, तेजी से व्यवसायों, सरकारों और विश्वविद्यालयों के लिए व्यावसायिक खुफिया जानकारी का एक प्रासंगिक स्रोत बन रहे हैं।<ref>{{cite web|last=Wise|first=Lyndsay|title=डेटा विश्लेषण और असंरचित डेटा|url=http://www.dashboardinsight.com/articles/business-performance-management/data-analysis-and-unstructured-data.aspx|url-status=dead|archive-url=https://web.archive.org/web/20140105045015/http://www.dashboardinsight.com/articles/business-performance-management/data-analysis-and-unstructured-data.aspx|archive-date=January 5, 2014|access-date=February 14, 2011|publisher=Dashboard Insight}}</ref><ref>{{Cite web|title=असंरचित डेटा की शक्ति का दोहन|url=https://mitsloan.mit.edu/ideas-made-to-matter/tapping-power-unstructured-data|access-date=2022-01-10|website=MIT Sloan|language=en|archive-date=January 10, 2022|archive-url=https://web.archive.org/web/20220110151504/https://mitsloan.mit.edu/ideas-made-to-matter/tapping-power-unstructured-data|url-status=live}}</ref> उदाहरण के लिए, ब्रिटेन में यह पता चला कि एक कंपनी नियोक्ताओं और बीमा कंपनियों को धोखा देने में लोगों की सहायता करने के लिए अवैध रूप से फर्जी डॉक्टर के नोट बेच रही थी।<ref>{{cite news|date=August 26, 2008|title=Fake doctors' sick notes for Sale for £25, NHS fraud squad warns|newspaper=The Telegraph|location=London|url=https://www.telegraph.co.uk/news/uknews/2626120/Fake-doctors-sick-notes-for-sale-on-web-for-25-NHS-fraud-squad-warns.html |archive-url=https://ghostarchive.org/archive/20220112/https://www.telegraph.co.uk/news/uknews/2626120/Fake-doctors-sick-notes-for-sale-on-web-for-25-NHS-fraud-squad-warns.html |archive-date=January 12, 2022 |url-access=subscription |url-status=live|access-date=September 16, 2011}}{{cbignore}}</ref> यह बीमा कंपनियों के लिए अपने असंरचित डेटा विश्लेषण की सतर्कता बढ़ाने का एक अवसर है।<ref>{{cite news|date=May 26, 2011|title=Big Data: The next frontier for innovation, competition and productivity as reported in Building with Big Data|newspaper=The Economist|url=http://www.economist.com/node/18741392|url-status=live|archive-url=https://web.archive.org/web/20110603031738/http://www.economist.com/node/18741392|archive-date=June 3, 2011}}</ref>{{Original research inline|date=January 2022}}
+अ[[संरचित डेटा|संरचित आंकड़ा]] प्रकारों का विश्लेषण उद्योग में ध्यान आकर्षित करने वाली एक और चुनौती है। [[असंरचित डेटा|असंरचित आंकड़ा]] संरचित आंकड़ा से भिन्न होता है क्योंकि इसका प्रारूप व्यापक रूप से भिन्न होता है और आंकड़ा परिवर्तन पर महत्वपूर्ण प्रयास के बिना पारंपरिक संबंधपरक आंकड़ाबेस में संग्रहीत नहीं किया जा सकता है।<ref>{{cite book|last1=Inmon|first1=Bill|title=असंरचित डेटा में दोहन|last2=Nesavich|first2=Anthony|publisher=Prentice-Hall|year=2007|isbn=978-0-13-236029-6}}</ref> असंरचित आंकड़ा के स्रोत, जैसे ईमेल, वर्ड प्रोसेसर दस्तावेजों की सामग्री, पीडीएफ, भू-स्थानिक आंकड़ा इत्यादि, तेजी से व्यवसायों, सरकारों और विश्वविद्यालयों के लिए व्यावसायिक खुफिया जानकारी का एक प्रासंगिक स्रोत बन रहे हैं।<ref>{{cite web|last=Wise|first=Lyndsay|title=डेटा विश्लेषण और असंरचित डेटा|url=http://www.dashboardinsight.com/articles/business-performance-management/data-analysis-and-unstructured-data.aspx|url-status=dead|archive-url=https://web.archive.org/web/20140105045015/http://www.dashboardinsight.com/articles/business-performance-management/data-analysis-and-unstructured-data.aspx|archive-date=January 5, 2014|access-date=February 14, 2011|publisher=Dashboard Insight}}</ref><ref>{{Cite web|title=असंरचित डेटा की शक्ति का दोहन|url=https://mitsloan.mit.edu/ideas-made-to-matter/tapping-power-unstructured-data|access-date=2022-01-10|website=MIT Sloan|language=en|archive-date=January 10, 2022|archive-url=https://web.archive.org/web/20220110151504/https://mitsloan.mit.edu/ideas-made-to-matter/tapping-power-unstructured-data|url-status=live}}</ref> उदाहरण के लिए, ब्रिटेन में यह पता चला कि एक कंपनी नियोक्ताओं और बीमा कंपनियों को धोखा देने में मानवों की सहायता करने के लिए अवैध रूप से फर्जी डॉक्टर के नोट बेच रही थी।<ref>{{cite news|date=August 26, 2008|title=Fake doctors' sick notes for Sale for £25, NHS fraud squad warns|newspaper=The Telegraph|location=London|url=https://www.telegraph.co.uk/news/uknews/2626120/Fake-doctors-sick-notes-for-sale-on-web-for-25-NHS-fraud-squad-warns.html |archive-url=https://ghostarchive.org/archive/20220112/https://www.telegraph.co.uk/news/uknews/2626120/Fake-doctors-sick-notes-for-sale-on-web-for-25-NHS-fraud-squad-warns.html |archive-date=January 12, 2022 |url-access=subscription |url-status=live|access-date=September 16, 2011}}{{cbignore}}</ref> यह बीमा कंपनियों के लिए अपने असंरचित आंकड़ा विश्लेषण की सतर्कता बढ़ाने का एक अवसर है।<ref>{{cite news|date=May 26, 2011|title=Big Data: The next frontier for innovation, competition and productivity as reported in Building with Big Data|newspaper=The Economist|url=http://www.economist.com/node/18741392|url-status=live|archive-url=https://web.archive.org/web/20110603031738/http://www.economist.com/node/18741392|archive-date=June 3, 2011}}</ref>{{Original research inline|date=January 2022}}
-ये चुनौतियाँ आधुनिक एनालिटिक्स सूचना प्रणालियों में अधिकांश नवाचारों के लिए वर्तमान प्रेरणा हैं, जो जटिल इवेंट प्रोसेसिंग जैसी अपेक्षाकृत नई मशीन विश्लेषण अवधारणाओं को जन्म देती हैं।<ref>{{Cite journal|last1=Flouris|first1=Ioannis|last2=Giatrakos|first2=Nikos|last3=Deligiannakis|first3=Antonios|last4=Garofalakis|first4=Minos|last5=Kamp|first5=Michael|last6=Mock|first6=Michael|date=2017-05-01|title=Issues in complex event processing: Status and prospects in the Big Data era|url=https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0164121216300802|journal=Journal of Systems and Software|language=en|volume=127|pages=217–236|doi=10.1016/j.jss.2016.06.011|issn=0164-1212|access-date=January 10, 2022|archive-date=April 14, 2019|archive-url=https://web.archive.org/web/20190414070609/http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0164121216300802|url-status=live}}</ref> पूर्ण पाठ खोज और विश्लेषण, और यहां तक कि प्रस्तुति में नए विचार भी। ऐसा ही एक नवाचार मशीन विश्लेषण में ग्रिड-जैसी वास्तुकला की शुरूआत है, जो संपूर्ण डेटा सेट तक समान पहुंच के साथ कई कंप्यूटरों पर कार्यभार वितरित करके [[बड़े पैमाने पर समानांतर]] प्रसंस्करण की गति में वृद्धि की अनुमति देता है।<ref>{{Cite journal|last1=Yang|first1=Ning|last2=Liu|first2=Diyou|last3=Feng|first3=Quanlong|last4=Xiong|first4=Quan|last5=Zhang|first5=Lin|last6=Ren|first6=Tianwei|last7=Zhao|first7=Yuanyuan|last8=Zhu|first8=Dehai|last9=Huang|first9=Jianxi|date=2019-06-25|title=मशीन लर्निंग और ग्रिड के साथ समानांतर गणना पर आधारित बड़े पैमाने पर फसल मानचित्रण|journal=Remote Sensing|volume=11|issue=12|pages=1500|doi=10.3390/rs11121500|bibcode=2019RemS...11.1500Y |issn=2072-4292|doi-access=free}}</ref>
+ये चुनौतियाँ आधुनिक वैश्लेषिकी सूचना प्रणालियों में अधिकांश नवाचारों के लिए वर्तमान प्रेरणा हैं, जो जटिल घटना प्रसंस्करण जैसी अपेक्षाकृत नई मशीन विश्लेषण अवधारणाओं को जन्म देती हैं।<ref>{{Cite journal|last1=Flouris|first1=Ioannis|last2=Giatrakos|first2=Nikos|last3=Deligiannakis|first3=Antonios|last4=Garofalakis|first4=Minos|last5=Kamp|first5=Michael|last6=Mock|first6=Michael|date=2017-05-01|title=Issues in complex event processing: Status and prospects in the Big Data era|url=https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0164121216300802|journal=Journal of Systems and Software|language=en|volume=127|pages=217–236|doi=10.1016/j.jss.2016.06.011|issn=0164-1212|access-date=January 10, 2022|archive-date=April 14, 2019|archive-url=https://web.archive.org/web/20190414070609/http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0164121216300802|url-status=live}}</ref> पूर्ण पाठ खोज और विश्लेषण, और यहां तक कि प्रस्तुति में नए विचार भी। ऐसा ही एक नवाचार मशीन विश्लेषण में ग्रिड-जैसी वास्तुकला का प्रारंभ है, जो संपूर्ण आंकड़ा सेट तक समान पहुंच के साथ कई अभिकलित्रों पर कार्यभार वितरित करके [[बड़े पैमाने पर समानांतर]] प्रसंस्करण की गति में वृद्धि की अनुमति देता है।<ref>{{Cite journal|last1=Yang|first1=Ning|last2=Liu|first2=Diyou|last3=Feng|first3=Quanlong|last4=Xiong|first4=Quan|last5=Zhang|first5=Lin|last6=Ren|first6=Tianwei|last7=Zhao|first7=Yuanyuan|last8=Zhu|first8=Dehai|last9=Huang|first9=Jianxi|date=2019-06-25|title=मशीन लर्निंग और ग्रिड के साथ समानांतर गणना पर आधारित बड़े पैमाने पर फसल मानचित्रण|journal=Remote Sensing|volume=11|issue=12|pages=1500|doi=10.3390/rs11121500|bibcode=2019RemS...11.1500Y |issn=2072-4292|doi-access=free}}</ref>
-[[शिक्षा]] में एनालिटिक्स का उपयोग तेजी से बढ़ रहा है, विशेषकर जिला और सरकारी कार्यालय स्तरों पर। हालाँकि, छात्र प्रदर्शन उपायों की जटिलता तब चुनौतियाँ पेश करती है जब शिक्षक छात्र प्रदर्शन में पैटर्न को समझने, स्नातक होने की संभावना की भविष्यवाणी करने, छात्र की सफलता की संभावनाओं में सुधार करने आदि के लिए विश्लेषण को समझने और उपयोग करने का प्रयास करते हैं।<ref>{{Cite journal|last1=Prinsloo|first1=Paul|last2=Slade|first2=Sharon|date=2017-03-13|title=An elephant in the learning analytics room: the obligation to act|url=https://doi.org/10.1145/3027385.3027406|journal=Proceedings of the Seventh International Learning Analytics & Knowledge Conference|series=LAK '17|location=New York, NY, USA|publisher=Association for Computing Machinery|pages=46–55|doi=10.1145/3027385.3027406|isbn=978-1-4503-4870-6|s2cid=9490514}}</ref> उदाहरण के लिए, मजबूत डेटा उपयोग के लिए जाने जाने वाले जिलों से जुड़े एक अध्ययन में, 48% शिक्षकों को डेटा द्वारा पूछे गए प्रश्नों को पूछने में कठिनाई हुई, 36% ने दिए गए डेटा को नहीं समझा, और 52% ने गलत तरीके से डेटा की व्याख्या की।<ref>U.S. Department of Education Office of Planning, Evaluation and Policy Development (2009). ''Implementing data-informed decision making in schools: Teacher access, supports and use.'' United States Department of Education (ERIC Document Reproduction Service No. ED504191)</ref> इससे निपटने के लिए, शिक्षकों के लिए कुछ विश्लेषण उपकरण शिक्षकों की समझ और उपयोग को बेहतर बनाने के लिए एक [[ओवर-द-काउंटर डेटा]] प्रारूप (एम्बेडिंग लेबल, पूरक दस्तावेज़ीकरण और एक सहायता प्रणाली, और मुख्य पैकेज/प्रदर्शन और सामग्री निर्णय लेना) का पालन करते हैं। विश्लेषण प्रदर्शित किया जा रहा है.<ref>Rankin, J. (March 28, 2013). [https://sas.elluminate.com/site/external/recording/playback/link/table/dropin?sid=2008350&suid=D.4DF60C7117D5A77FE3AED546909ED2 How data Systems & reports can either fight or propagate the data analysis error epidemic, and how educator leaders can help.] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20190326201414/https://sas.elluminate.com/site/external/recording/playback/link/table/dropin?sid=2008350&suid=D.4DF60C7117D5A77FE3AED546909ED2|date=March 26, 2019}} ''Presentation conducted from Technology Information Center for Administrative Leadership (TICAL) School Leadership Summit.''</ref>
+[[शिक्षा]] में वैश्लेषिकी का उपयोग तेजी से बढ़ रहा है, विशेषकर जिला और सरकारी कार्यालय स्तरों पर, चूंकि, छात्र प्रदर्शन उपायों की जटिलता तब चुनौतियाँ पेश करती है जब शिक्षक छात्र प्रदर्शन में प्रतिरुप को समझने, स्नातक होने की संभावना की पूर्वानुमान करने, छात्र की सफलता की संभावनाओं में सुधार करने आदि के लिए विश्लेषण को समझने और उपयोग करने का प्रयास करते हैं।<ref>{{Cite journal|last1=Prinsloo|first1=Paul|last2=Slade|first2=Sharon|date=2017-03-13|title=An elephant in the learning analytics room: the obligation to act|url=https://doi.org/10.1145/3027385.3027406|journal=Proceedings of the Seventh International Learning Analytics & Knowledge Conference|series=LAK '17|location=New York, NY, USA|publisher=Association for Computing Machinery|pages=46–55|doi=10.1145/3027385.3027406|isbn=978-1-4503-4870-6|s2cid=9490514}}</ref> उदाहरण के लिए, मजबूत आंकड़ा उपयोग के लिए जाने जाने वाले जिलों से जुड़े एक अध्ययन में, 48% शिक्षकों को आंकड़ा द्वारा पूछे गए प्रश्नों को पूछने में कठिनाई हुई, 36% ने दिए गए आंकड़ा को नहीं समझा, और 52% ने गलत तरीके से आंकड़ा की व्याख्या की<ref>U.S. Department of Education Office of Planning, Evaluation and Policy Development (2009). ''Implementing data-informed decision making in schools: Teacher access, supports and use.'' United States Department of Education (ERIC Document Reproduction Service No. ED504191)</ref> इससे निपटने के लिए, शिक्षकों के लिए कुछ विश्लेषण उपकरण शिक्षकों की समझ और उपयोग को बेहतर बनाने के लिए एक [[Index.php?title=असूचीबद्ध आंकड़ा|असूचीबद्ध आंकड़ा]] प्रारूप (अंतः स्थापन लेबल, पूरक दस्तावेज़ीकरण और एक सहायता प्रणाली, और मुख्य पैकेज/प्रदर्शन और सामग्री निर्णय लेना) का पालन करते हैं। विश्लेषण प्रदर्शित किया जा रहा है.<ref>Rankin, J. (March 28, 2013). [https://sas.elluminate.com/site/external/recording/playback/link/table/dropin?sid=2008350&suid=D.4DF60C7117D5A77FE3AED546909ED2 How data Systems & reports can either fight or propagate the data analysis error epidemic, and how educator leaders can help.] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20190326201414/https://sas.elluminate.com/site/external/recording/playback/link/table/dropin?sid=2008350&suid=D.4DF60C7117D5A77FE3AED546909ED2|date=March 26, 2019}} ''Presentation conducted from Technology Information Center for Administrative Leadership (TICAL) School Leadership Summit.''</ref>
 === जोखिम ===
-सामान्य आबादी के लिए जोखिमों में मूल्य [[भेदभाव]] या [[सांख्यिकीय भेदभाव (अर्थशास्त्र)]] जैसे तंत्रों के माध्यम से लिंग, त्वचा का रंग, जातीय मूल या राजनीतिक राय जैसी विशेषताओं के आधार पर भेदभाव शामिल है।<ref>{{Cite journal|last1=Favaretto|first1=Maddalena|last2=De Clercq|first2=Eva|last3=Elger|first3=Bernice Simone|date=2019-02-05|title=Big Data and discrimination: perils, promises and solutions. A systematic review|journal=Journal of Big Data|volume=6|issue=1|pages=12|doi=10.1186/s40537-019-0177-4|s2cid=59603476|issn=2196-1115|doi-access=free}}</ref>
+सामान्य आबादी के लिए जोखिमों में मूल्य [[भेदभाव]] या [[सांख्यिकीय भेदभाव (अर्थशास्त्र)]] जैसे तंत्रों के माध्यम से लिंग, त्वचा का रंग, जातीय मूल या राजनीतिक राय जैसी विशेषताओं के आधार पर भेदभाव सम्मलित है।<ref>{{Cite journal|last1=Favaretto|first1=Maddalena|last2=De Clercq|first2=Eva|last3=Elger|first3=Bernice Simone|date=2019-02-05|title=Big Data and discrimination: perils, promises and solutions. A systematic review|journal=Journal of Big Data|volume=6|issue=1|pages=12|doi=10.1186/s40537-019-0177-4|s2cid=59603476|issn=2196-1115|doi-access=free}}</ref>
 == यह भी देखें ==
-{{columns-list|*[[Analysis]]
+{{columns-list|*[[विश्लेषण]]
-*[[Analytic applications]]
+*[[विश्लेषणात्मक अनुप्रयोग]]
-*[[Architectural analytics]]
+*[[वास्तुकला विश्लेषण]]
-*[[Behavioral analytics]]
+*[[व्यवहार विश्लेषण]]
-*[[Business analytics]]
+*[[व्यापारिक विश्लेषण]]
-*[[Business intelligence]]
+*[[व्यापार बोध]]
-*[[Cloud analytics]]
+*[[क्लाउड विश्लेषण]]
-*[[Complex event processing]]
+*[[जटिल घटना प्रसंस्करण]]
-*[[Continuous analytics]]
+*[[सतत विश्लेषण]]
-*[[Cultural analytics]]
+*[[सांस्कृतिक विश्लेषण]]
-*[[Customer analytics]]
+*[[ग्राहक विश्लेषण]]
-*[[Dashboard (business)]]
+*[[नियंत्रण पट्ट (व्यवसाय)]]
-*[[Data mining]]
+*[[आंकड़ा खनन]]
-*[[Data presentation architecture]]
+*[[आंकड़ा प्रस्तुति वास्तुकला]]
-*[[Embedded analytics]]
+*[[अंतःस्थापित विश्लेषण]]
-*[[Learning analytics]]
+*[[विद्वत्ता विश्लेषण]]
-*[[List of software engineering topics]]
+*[[सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग विषयों की सूची]]
-*[[Mobile Location Analytics]]
+*[[मोबाइल लोकेशन विश्लेषण]]
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+*[[समाचार विश्लेषण]]
-*[[Online analytical processing]]
+*[[ऑनलाइन विश्लेषणात्मक प्रक्रिया]]
-*[[Online video analytics]]
+*[[ऑनलाइन वीडियो विश्लेषण]]
-*[[Operational reporting]]
+*[[परिचालन रिपोर्टिंग]]
-*[[Operations research]]
+*[[गतिविधि अनुसंधान]]
-*[[Prediction]]
+*[[पूर्वानुमान]]
-*[[Predictive analytics]]
+*[[पूर्वानुमानित विश्लेषण]]
-*[[Predictive engineering analytics]]
+*[[पूर्वानुमानित इंजीनियरिंग विश्लेषण]]
-*[[Prescriptive analytics]]
+*[[अनुदेशात्मक विश्लेषण]]
-*[[Semantic analytics]]
+*[[अर्थविज्ञान विश्लेषण]]
-*[[Smart grid]]
+*[[स्मार्ट ग्रिड]]
-*[[Social analytics]]
+*[[सामाजिक विश्लेषण]]
-*[[Software analytics]]
+*[[सॉफ्टवेयर विश्लेषण]]
-*[[Speech analytics]]
+*[[भाषण विश्लेषण]]
-*[[Statistics]]
+*[[सांख्यिकी]]
-*[[User behavior analytics]]
+*[[उपयोगकर्ता व्यवहार विश्लेषण]]
-*[[Visual analytics]]
+*[[दृश्य विश्लेषण]]
-*[[Web analytics]]
+*[[वेब विश्लेषण]]
-*[[Win–loss analytics]]|colwidth=20em}}
+*[[जीत-हार विश्लेषण]]|colwidth=20em}}
 == संदर्भ ==
@@ Line 109: / Line 109: @@
 * {{Wiktionary-inline}}
 *
-[[Category: विश्लेषिकी| विश्लेषिकी]] [[Category: वित्तीय डेटा विश्लेषण]] [[Category: औपचारिक विज्ञान]] [[Category: व्यापार खुफिया शर्तें]] [[Category: बड़ा डेटा]]
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