Data क्या है - What is Data in Hindi

Data क्या है और इसके प्रकार - Digital Marketing

Using data to understand audiences
वर्षों पहले, What is Data in Hindi अपने ग्राहकों को जानने का एकमात्र तरीका था कि आप उनसे आमने-सामने सवाल पूछें। आज, इंटरनेट आपकी उंगलियों पर सही जानकारी प्रदान करता है।
इस Article में हम यह पता लगाएंगे कि आपके Business को विकसित करने के लिए Online Data का उपयोग कैसे किया जा सकता है और साथ ही परिणामों को अधिकतम करने के लिए ऑनलाइन और Offline Data को कैसे संयोजित किया जाए।
डेटा एकत्र करना और उसका Analysis करना आपकी Professional Strategy का एक महत्वपूर्ण हिस्सा होना चाहिए, और नियमित रूप से आपके समग्र दृष्टिकोण में कारक होना चाहिए। जितना बेहतर आप अपने ग्राहकों और Business को समझेंगे, उतना ही अधिक लक्षित और कुशल आपके Marketing प्रयास हो सकते हैं।

डाटा क्या है (What is Data in Hindi)

क्योंकि हम इतनी अधिक जानकारी से घिरे हुए हैं, इसलिए आपके द्वारा खोजे जा रहे उत्तरों को प्राप्त करने के लिए एक लक्षित रणनीति बनाना महत्वपूर्ण है। इसका एक अच्छा तरीका यह है कि आप अपने Digital Data को दो समूहों में विभाजित करें: मात्रात्मक और गुणात्मक।

What Is Data In Hindi

Digital Data

1. Quantitative
Quantitative कुछ भी है जो संख्यात्मक रूप से मापा जा सकता है, जैसे कि एक वेबसाइट पर जाने वाले लोगों की संख्या या एक महीने में साइट की बिक्री की मात्रा।
2. Qualitative
Qualitative Data अनिवार्य रूप से कोई भी वर्णनात्मक जानकारी है जिसे आप एक नंबर नहीं डाल सकते हैं। किसी नए उत्पाद के बारे में लोगों की राय हो सकती है, या किसी ब्रांड के बारे में बात करते समय भावनाएं और भाषा लोग Social Media पर उपयोग कर सकते हैं।
आपके Business के परिदृश्य के लिए कौन सी जानकारी सबसे अधिक प्रासंगिक है, इसके आधार पर सही दृष्टिकोण अलग-अलग होगा। यदि आप जानना चाहते हैं कि लोग आपके उत्पादों या सेवा के बारे में कैसा महसूस करते हैं, तो गुणात्मक दृष्टिकोण अपनाएं और उनसे सीधे पूछें। यदि आप कुछ मात्रात्मक जानना चाहते हैं, जैसे कि आपके ब्लॉग पोस्ट में से किसी पर खर्च करने की मात्रा, तो उस विशिष्ट मीट्रिक की समीक्षा करने के लिए एक Analytics Tool का उपयोग करें। अक्सर, मात्रात्मक और गुणात्मक डेटा का संयोजन आपको एक समृद्ध समग्र चित्र प्रदान करेगा।

आप यह सब डेटा कहां पा सकते हैं?

क्वांटिटेटिव डेटा को अक्सर Google Analytics जैसे टूल से या अधिकांश सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म द्वारा पेश किए जाने वाले एनालिटिक्स फीचर्स से खींचा जा सकता है। यह जनसांख्यिकी, खोज की आदतों, और ग्राहक द्वारा आपकी Digital परिसंपत्तियों के लिए की गई यात्रा के बारे में जानकारी प्राप्त करने के लिए बहुत अच्छा हो सकता है।
वैकल्पिक रूप से, गुणात्मक डेटा को अक्सर लोगों से सीधे जुड़ने के माध्यम से इकट्ठा किया जाता है, जैसे कि आपकी Website पर एक समीक्षा अनुभाग रखना या ग्राहकों से ऑनलाइन सर्वेक्षण भरना।
Data के विभिन्न रूपों को संयोजित करना यह पहचानने का एक शानदार तरीका है कि क्या काम कर रहा है और क्या नहीं है, और यह आपके व्यापार के साथ बातचीत करने वालों के बारे में बहुमूल्य जानकारी दे सकता है।
1. Online Data
का उपयोग आपके ऑफ़लाइन व्यावसायिक दृष्टिकोण के पूरक के लिए भी किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, इन-स्टोर ग्राहक सर्वेक्षण जैसे
2. Offline Data
आपको ग्राहकों की ज़रूरतों और विचारों की अधिक विस्तृत तस्वीर देने के लिए Social media पोल परिणामों के साथ जोड़ा जा सकता है। यह आपको सूचित व्यावसायिक निर्णय लेने की अनुमति देता है - दिन का समय तय करने से लेकर सोशल मीडिया पर पोस्ट करने तक, यह समझने के लिए कि उत्पादों या सेवाओं को कैसे बेहतर बनाया जाए।
अपने स्वयं के व्यवसाय परिदृश्य में, अपनी गतिविधि का एक स्पष्ट सारांश बनाने में मदद करने के लिए मात्रात्मक और गुणात्मक दृष्टिकोणों के मिश्रण का उपयोग करने का प्रयास करें। Digital Data के लाभों के बारे में सोचें और सुनिश्चित करें कि आप उन बड़े निर्णयों को सूचित करने में मदद के लिए आवश्यक Relevant Data एकत्र कर रहे हैं।
मुख्य सीख
डेटा एकत्र करना और विश्लेषण करना Online व्यवसायों को कई लाभ प्रदान कर सकता है। इन लाभों का लाभ उठाने के लिए, आपके लिए पहले उपलब्ध Data के प्रकारों के साथ-साथ इसे इकट्ठा करने का सबसे अच्छा तरीका समझना महत्वपूर्ण है। इस article, हम खोज करेंगे:
मात्रात्मक और गुणात्मक डेटा के बीच अंतर
(Difference between Quantitative and Qualitative Data)
Online Data का उपयोग आपके ऑफ़लाइन व्यावसायिक दृष्टिकोण के पूरक के लिए कैसे किया जा सकता है
डेटा एकत्र करने के सामान्य तरीके।

डेटा चक्र को समझना - (Understanding the Data Cycle)

जब आपकी Online Strategy में क्या काम हो रहा है, इसका मूल्यांकन करने के लिए यह जानना कि आपके Marketing Data को क्या मापना है और कैसे व्याख्या करना है, एक उपयोगी कौशल है।
हम बताएंगे कि डेटा चक्र क्या है, इसके क्या लाभ हैं, और आप अपने लक्ष्यों को प्राप्त करने में मदद करने के लिए इसका उपयोग कैसे दिन प्रतिदिन की गतिविधियों में कर सकते हैं।
Data Cycle
एक लोकप्रिय तरीका है जो आपको विभिन्न Online Marketing गतिविधियों से एकत्र की गई अधिकांश जानकारी बनाने में मदद करता है। इसे तैयार करने, कार्रवाई करने और अपने व्यावसायिक निर्णयों को ऑनलाइन सूचित करने में आपकी सहायता करें।

Types of Data Cycle

डेटा चक्र के चार मुख्य चरण हैं: 

आइए कार्रवाई में डेटा चक्र का अन्वेषण करें। कल्पना करें कि स्थानीय टाउन हॉल में काम करने वाली Marketing टीम लोगों को काम करने के लिए प्रोत्साहित करने के लिए एक Digital Advertising अभियान का आयोजन करना चाहती है।

1. Plan
"योजना" चरण में, टीम इस अभियान के लिए अपने लक्ष्य की पहचान करेगी और यह बताएगी कि वे इसे कैसे बढ़ावा देते हैं। वे तय करते हैं कि उनका लक्ष्य खोज विज्ञापन और सोशल मीडिया मार्केटिंग का उपयोग करके अगले तीन महीनों में कम्यूटर ट्रैफ़िक में 25% की कमी देखना है।
2. Do
अगला चक्र का "डू" चरण है। यह तब होता है जब टीम विज्ञापन डिजाइन करती है और अभियान शुरू करती है।
3. Check 
अभियान समाप्त होने के कुछ हफ़्ते बाद, टीम मापती है कि कितने लोग विज्ञापनों पर क्लिक करते हैं और यह आकलन करते हैं कि अभियान का काम करने वाले लोगों की संख्या पर प्रभाव पड़ा है या नहीं। वे देखते हैं कि जब खोज विज्ञापनों ने वेबसाइट पर पर्याप्त मात्रा में नए ट्रैफ़िक लाए, तो बहुत कम लोगों ने सोशल मीडिया अभियान के साथ देखा या सगाई की। यह अंतर्दृष्टि इस बात पर प्रकाश डालती है कि टाउन हॉल के सोशल मीडिया अभियान को सुधार के लिए पुन: निर्देशित और अनुकूलित किया जाना चाहिए। यह डेटा चक्र का "चेक" चरण है।
4. Act.
अंत में, "अधिनियम" चरण से पता चलता है कि कोई व्यवसाय भविष्य के अभियानों को बेहतर बनाने के लिए अपने निष्कर्षों का उपयोग कैसे कर सकता है। इस मामले में, मार्केटिंग टीम उपयोग किए गए सामाजिक प्लेटफार्मों को अलग-अलग करने का निर्णय ले सकती है, वे जिस सामग्री को प्रकाशित कर रहे हैं, उसकी समीक्षा करें या दिन के अलग-अलग समय पर पोस्ट करें और देखें कि क्या ये परिवर्तन सगाई को बेहतर बनाने में मदद करते हैं।
अब जब हमने डेटा चक्र पर चर्चा की है, तो अपने द्वारा एकत्र किए गए डेटा से सर्वोत्तम परिणाम प्राप्त करने में मदद करने के लिए कुछ युक्तियों पर ध्यान दें।
जितना संभव हो उतना डेटा एकत्र करने की कोशिश न करें। डेटा सेट पर अपने प्रयासों को केंद्रित करें जो आपके लक्ष्यों के लिए सबसे अधिक प्रासंगिक हैं और सही समय पर सही जानकारी पर कब्जा करने के लिए काम करते हैं। आवधिक अंतराल पर आपके द्वारा एकत्र की गई जानकारी की समीक्षा करें। यह आपको किसी भी Data विसंगतियों से अवगत रहने में मदद करेगा जो वर्ष के दौरान दिखाई दे सकती हैं, जैसे कि राष्ट्रीय अवकाश जैसे मौसमी तिथियों के कारण स्पाइक्स या बिक्री में गिरावट।
आपके द्वारा आवश्यक डेटा इकट्ठा करने और प्रासंगिक अंतर्दृष्टि को निकालने में मदद करने के लिए

Online Tool का उपयोग करें।

1. Google Analytics
2. Adobe Analytics 
3. Webtrends 
जैसे उपकरण वेबसाइट विज़िट्स पर डेटा प्रदान कर सकते हैं, जिनमें शामिल किए गए पृष्ठ, साइट पर बिताया गया समय और क्या उपयोगकर्ताओं ने एक लक्ष्य कार्रवाई पूरी की है, जैसे संपर्क फ़ॉर्म को पूरा करना।
अंत में, यदि आपके पास पिछले रुझानों के ऐतिहासिक डेटा या डेटा तक पहुंच है, तो इसका उपयोग करें और पिछले अनुभवों से सीखें।
जब आपके व्यवसाय परिदृश्य की बात आती है, तो सोचें कि आप अपने निर्णयों को सूचित करने के लिए डेटा कैसे लागू कर सकते हैं। भविष्य के Marketing अभियानों को अनुकूलित करने में Data Cycle आपका समर्थन कैसे कर सकता है?
मुख्य सीख
Digital दुनिया में काम करने के लाभों में से एक डेटा और उपलब्ध जानकारी की मात्रा है। यह डेटा आपको लगातार सुधार करने में मदद कर सकता है कि आप क्या करते हैं, जिससे आप अपने लक्ष्यों को पूरा कर सकते हैं। इस article में, हम खोज करेंगे:
डेटा चक्र आपके प्रयासों को ऑनलाइन सुधारने में कैसे मदद कर सकता है
आपके डेटा को कैप्चर करने के लिए कौन से टूल का उपयोग किया जा सकता है
आपके द्वारा एकत्र किए गए डेटा से सर्वोत्तम परिणाम प्राप्त करने में मदद करने के लिए सर्वोत्तम अभ्यास।

Creating Actionable insights for your Data

Website Analysis आपकी वेबसाइट पर कौन आ रहा है और वे कहां से आए हैं, इस बारे में जानकारी दे सकते हैं। लेकिन डेटा एकत्र करते समय यह जानना महत्वपूर्ण है कि इस जानकारी के साथ क्या करना है, क्या वास्तव में किसी व्यवसाय के लिए मूल्य जोड़ सकता है।
हम बताएंगे कि एक Exciting insights क्या हैं, उन्हें कैसे पहचाना जाए और आप अपने डेटा को कहानी में बदलने के लिए मेट्रिक्स का उपयोग कैसे कर सकते हैं जो आपके व्यवसाय को बेहतर बनाने में मदद कर सकता है।
तो, हम एक अंतर्दृष्टि को कैसे परिभाषित करते हैं? इसे सीधे शब्दों में कहें, तो इसका विश्लेषण it क्यों ’कुछ हुआ है। कार्रवाई को निर्धारित करने और आपके व्यावसायिक लक्ष्यों के लिए क्या महत्वपूर्ण है, इस पर ध्यान केंद्रित करने में आपकी मदद करने के लिए अंतर्दृष्टि महत्वपूर्ण हैं। एक कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि इस विश्लेषण को एक कदम आगे ले जाती है और निर्धारित करती है कि आगे क्या करना है, ताकि आप सफलतापूर्वक सुधार कर सकें और जो आप कर रहे हैं उसे परिष्कृत कर सकें।
अपनी कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि को उजागर करने के लिए, इन छह चरणों का पालन करने का प्रयास करें: अपने लक्ष्य को परिभाषित करें: Data Cycle करने के लिए आपके अभियान का उद्देश्य स्पष्ट रूप से रूपरेखा है। अपने लक्ष्य से संबंधित किसी भी आँकड़े या जानकारी को व्यवस्थित करें और डेटा की व्याख्या करें: रुझानों का विश्लेषण करें और उन रुझानों से किसी भी विचलन को देखने के लिए कि इससे आपके लक्ष्यों को पूरा करने की सिफारिशों को कैसे प्रभावित किया गया है: विकास संबंधी सुझाव, जो आपने सीखा है, उसके आधार पर व्यावसायिक प्रथाओं को बेहतर बनाने के लिए उचित सुझाव दें अपने डेटा विश्लेषण से कार्रवाई करें: अपनी सिफारिशों को व्यवहार में रखें और अपनी मान्यताओं का परीक्षण करने के लिए एक कार्य योजना बनाएं, और अंत में अपने परिणामों की समीक्षा करें: मूल्यांकन करें कि क्या आपके कार्यों का वांछित प्रभाव पड़ा है और इस बात पर ध्यान दें कि आप परिणामों को बेहतर बनाने के लिए और कैसे अनुकूलित कर सकते हैं।
आइए एक ऑनलाइन उदाहरण देखें जो यह पता लगाता है कि डेटा कैसे कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि को जन्म दे सकता है।
सुसी एक चैरिटी फन रन की योजना बनाने के लिए जिम्मेदार टीम का हिस्सा है, और इस वर्ष उसका लक्ष्य 250 लोगों को पंजीकृत करना है। जैसा कि उसका लक्ष्य उपस्थिति को बढ़ाना है, वह डेटा जो वह अपने Analytics Software से एकत्र करता है, उसमें यह शामिल हो सकता है कि कितने लोगों ने साइन अप फ़ॉर्म को पूरा किया, जो ऑनलाइन चैनल वे पंजीकृत करते थे, और कितने लोगों ने सोशल मीडिया पर पोस्ट साझा किए।
एनालिटिक्स बताती है कि Social Media चैनल साइन अप का मुख्य स्रोत हैं, इसलिए अगली सूसी यह निर्धारित करना चाहती है कि ड्राइविंग के आरोपों में सोशल मीडिया पोस्ट सबसे प्रभावी थे।
डेटा की व्याख्या करते समय, यह प्रवृत्ति उभरती है कि पंजीकृत धावक जो अपने व्यक्तिगत खातों पर चैरिटी के सोशल मीडिया पोस्ट साझा करते हैं, ने सबसे अधिक नए पंजीकरण उत्पन्न किए।
इन जानकारियों को देखकर, सूसी निष्कर्ष निकाल सकती है कि पंजीकृत धावक शक्तिशाली राजदूत बन जाते हैं और अधिक साइन-अप को प्रोत्साहित करते हुए दौड़ के शब्द को जल्दी और कुशलता से फैलाने में सक्षम होते हैं।
इसलिए, इसे एक कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि में बदलने के लिए, सूसी को अब एक कार्रवाई के साथ इकट्ठा किए गए Data को संयोजित करने की आवश्यकता है जो उसके शोध को अच्छे उपयोग के लिए डाल सकते हैं। उदाहरण के लिए, वह सोशल मीडिया पोस्टों की एक श्रृंखला डिज़ाइन कर सकती है जो इस बात पर आसान निर्देश प्रदान करती हैं कि पंजीकृत धावक अपने स्वयं के सामाजिक नेटवर्क पर फ़न रन को कैसे बढ़ावा दे सकते हैं।
आइए एक वास्तविक व्यवसाय के मामले के अध्ययन पर नजर डालें, जो उन्हें अपने लक्ष्यों तक पहुंचने में मदद करने के लिए कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि का उपयोग करता है।
अब जब हमने यह पता लगाया है कि डेटा से एक्शन करने योग्य अंतर्दृष्टि कैसे प्राप्त करें, इस बारे में सोचें कि आप वर्तमान में सामना कर रहे निर्णय लेने में मदद करने के लिए अपने Online Data का उपयोग कैसे कर सकते हैं। आपके द्वारा उपलब्ध जानकारी से आप क्या सीखना चाहेंगे और कैसे एक कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि आपको अपने लक्ष्यों के करीब लाने में मदद कर सकती है?
मुख्य सीख
कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि आपको दूर ले जाने के लिए ठोस कार्य देती है, और इसका उपयोग आपकी वेबसाइट या ऑनलाइन अभियानों को बेहतर बनाने के लिए किया जा सकता है। इस पाठ में, हम खोज करेंगे:
एक कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि क्या है, और यह एक नियमित अंतर्दृष्टि से कैसे अलग है
आपके द्वारा विश्लेषण किए गए डेटा के आधार पर कार्रवाई कैसे करें।

Managing numbers using spreadsheet

आपके व्यवसाय से Related data के साथ व्यवहार करना थोड़ा भारी पड़ सकता है जब इसमें बहुत कुछ हो। स्प्रेडशीट आपको इस डेटा को उपयोगी जानकारी में तोड़ने की अनुमति देती है, और इस प्रक्रिया में आपका बहुत समय बचा सकती है।
इस के दौरान हम स्प्रेडशीट का उपयोग करने के लाभों को कवर करेंगे, बुनियादी कार्यों का परिचय देंगे, और समझाएंगे और इन कार्यों का उपयोग आपको Specific Data प्रबंधित करने में मदद करने के लिए किया जा सकता है।
तो बुनियादी बातों के साथ शुरू करते हैं:

Spreadsheet क्या है?

स्प्रेडशीट को एक Interactive software application के रूप में परिभाषित किया गया है जो डेटा को व्यवस्थित करने, Analytics करने और Store करने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। सीधे शब्दों में कहें, स्प्रैडशीट पंक्तियों और स्तंभों के सिद्धांत का उपयोग करके डेटा का एक Grid बनाते हैं। एक बार नंबर स्प्रेडशीट में जोड़ दिए जाने के बाद, आप जानकारी का विश्लेषण करने और उन उत्तरों को खोजने के लिए स्वचालित टूल और फ़ंक्शंस का उपयोग कर सकते हैं जिन्हें आप ढूंढ रहे हैं।
1. Microsoft Excel, 
2. Google Sheets 
3. Apple 
नंबर जैसे स्प्रैडशीट सॉफ़्टवेयर बड़ी मात्रा में Data से निपटने के दौरान अविश्वसनीय रूप से उपयोगी होते हैं, जैसे कि वित्तीय बजट, प्रोजेक्ट प्लान और Database.
उदाहरण के लिए, यदि आप किसी कस्बे के लिए जनगणना की जानकारी एकत्र करने के प्रभारी थे, तो आप पते, नाम, जन्मतिथि और शहर में कितने समय से रह रहे हैं, का ट्रैक रखने के लिए एक स्प्रेडशीट का उपयोग कर सकते हैं। फिर आप यह पता लगाने के लिए एक फ़िल्टर लागू कर सकते हैं कि चार वर्ष से कम उम्र के कितने लोग हैं; जो स्कूल की क्षमता की योजना बनाते समय विचार करने के लिए बहुमूल्य जानकारी होगी।
यहां कुछ प्रमुख विशेषताएं दी गई हैं जो स्प्रेडशीट को फायदेमंद बनाती हैं: जानकारी को विभिन्न तरीकों से प्रस्तुत किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, आप लिंग के आधार पर शहर की आबादी को उजागर करने वाले एक ग्राफ का उत्पादन कर सकते हैं या विभिन्न आयु समूहों को दिखाते हुए एक टेबल बना सकते हैं जो स्थानीय खेल क्लबों में भाग लेते हैं।
Filter Tools आपको अपने Data को एक विशिष्ट क्रम में जल्दी से व्यवस्थित करने की अनुमति देता है, चाहे वह वर्णानुक्रम में हो या तारीख से।
एक स्प्रेडशीट में सब कुछ नहीं है सिर्फ एक सादे नंबर है। प्रतिशत, मुद्रा, दिनांक और अवधि कुछ सामान्य प्रारूप हैं जिनका उपयोग आप अपने डेटा के आधार पर कर सकते हैं।
परिवर्तन के आधार पर तुरंत पुनर्गणना मूल्यों के लिए फ़ंक्शंस का उपयोग किया जा सकता है। जनगणना उदाहरण के लिए लागू, आप एक सूत्र बना सकते हैं जो किसी भी समय शहर की औसत आयु को स्वचालित रूप से काम करेगा।
स्प्रेडशीट में निर्मित कई फ़ंक्शन और सूत्र हैं - सभी लोकप्रिय स्प्रेडशीट सॉफ़्टवेयर में उपलब्ध कई बुनियादी के साथ। आइए कुछ कार्यों पर एक नज़र डालें जो आपको जनगणना के आंकड़ों को व्यवस्थित करने और समझने में मदद कर सकते हैं।
फ़ंक्शन SUM () आपको दो या अधिक स्प्रेडशीट कोशिकाओं की कुल गणना करने की अनुमति देता है। यह आसान है यदि आप शहर के लोगों की कुल संख्या जानना चाहते हैं।
औसत, या "औसत ()" चयनित संख्याओं का औसत लौटाता है। इसका उपयोग शहर की आबादी की औसत आयु को बढ़ाने के लिए किया जा सकता है।
COUNT () फ़ंक्शन गिना जाता है कि एक निश्चित मान कितनी बार होता है। उदाहरण के लिए, तीन साल या उससे कम समय के लिए शहर में रहने वालों की संख्या। यह आपको शहर में आने वाले लोगों की मात्रा का एक अच्छा संकेत दे सकता है।
अब जब हमने पता लगाया है कि स्प्रेडशीट आपके Data को प्रबंधित और Analytics करने में आपकी मदद कर सकती है, तो यह विचार करने में कुछ समय व्यतीत करें कि आप उन्हें अपने व्यावसायिक परिदृश्य में कैसे उपयोग कर सकते हैं। अन्वेषण करें कि कौन से फ़ंक्शंस आपको समय बचा सकते हैं, और कौन सी स्प्रेडशीट सुविधाएँ आपके डेटा और अंतर्दृष्टि को अच्छे उपयोग के लिए रख सकती हैं।
मुख्य सीख
कभी-कभी आपके निपटान में इतना डेटा होना थोड़ा भारी लग सकता है। Spreadsheet का उपयोग करने से आपको इस जानकारी को प्रबंधित करने और प्रदान किए गए डेटा का अधिकतम उपयोग करने का एक तरीका मिलता है। इस article में, हम खोज करेंगे:
एक स्प्रेडशीट क्या है, और आप इसका उपयोग डेटा को टकराने और उसका विश्लेषण करने के लिए कैसे कर सकते हैं
मूल स्प्रेडशीट सूत्र, जो जीवन को आसान बनाने में मदद कर सकते हैं।

डेटा को प्रभावी ढंग से प्रस्तुत करना - (Presenting  Data Effectively)

हमारे निपटान में बहुत अधिक डेटा और जानकारी के साथ, इसे इस तरह से प्रस्तुत करना कि लोग समझ सकें कि आपके संदेश को सफलतापूर्वक प्राप्त करना आवश्यक है।
हम आपके दर्शकों की विशिष्ट आवश्यकताओं के आधार पर जानकारी प्रस्तुत करने और आपको लोकप्रिय प्रस्तुति प्रारूपों से परिचित कराने का प्रयास करेंगे। आप यह भी सीखेंगे कि एकत्र किए गए डेटा के आधार पर सही दृश्य प्रारूप का चयन कैसे करें।
हम सभी चीजों की अलग-अलग तरह से व्याख्या करते हैं। कुछ लोग रंगीन छवि-आधारित दृश्य पसंद करते हैं, ग्राफ़ और इन्फोग्राफिक्स पसंद करते हैं, जबकि अन्य संख्याओं और पाठों को तालिकाओं या सूचियों में अधिक आसानी से अवशोषित करते हैं। इस वजह से, अपनी जानकारी की प्रस्तुति को अपने दर्शकों की जरूरतों के आधार पर रखना महत्वपूर्ण है।
अपने लक्षित दर्शकों की पहचान करने में आपकी सहायता करने के लिए अपने आप से निम्नलिखित प्रश्न पूछें: - मेरे दर्शकों की भूमिकाएं या पद क्या हैं? - मेरे दर्शकों को किस स्तर का ज्ञान है? और, - मेरे दर्शक किस उद्योग में काम करते हैं?
उदाहरण के लिए, आइए एक शहर की जनगणना के आंकड़ों पर विचार करें। यदि आप इस Data को मेयर को प्रस्तुत कर रहे थे, तो प्रमुख आँकड़े अगले चुनावी वर्ष में मतदान करने के योग्य निवासियों की संख्या से संबंधित हो सकते हैं। इसका मतलब है कि आप इसे इस तरह से प्रस्तुत करने पर ध्यान केंद्रित करेंगे, जिससे मेयर आसानी से और जल्दी समझ सकें - शायद एक बार चार्ट में, यह दर्शाता है कि विभिन्न आयु वर्ग के कितने लोग वोट करने के लिए पंजीकृत हैं। परिवहन निदेशक के साथ बैठक के लिए, आप संभवतः जनगणना के विभिन्न क्षेत्रों को उजागर करना चाहेंगे। उनका ध्यान उन परिवहन विधियों पर होगा जिन्हें लोग काम पर लाने के लिए उपयोग करते हैं - जिसे पाई चार्ट में प्रस्तुत किया जा सकता है, जो काम करने के लिए पैदल चलने वालों, या बस, कार या साइकिल ले जाने वालों की संख्या दर्शाते हैं।
भले ही Data एक बैठक में प्रस्तुत किया जा रहा हो या एक रिपोर्ट में प्रकाशित किया गया हो, अपने दर्शकों को अभिभूत करना उनका ध्यान खोने का सबसे तेज़ तरीका है - इसलिए बहुत अधिक जानकारी में पैकिंग से बचें और इसे आसान तरीके से पचाने के तरीके से प्रस्तुत करें।
तो, अब जब आप जानते हैं कि आपके दर्शकों को समझना क्यों महत्वपूर्ण है, तो आप कैसे तय करते हैं कि अपने डेटा को किस प्रारूप में प्रदर्शित करें? जब प्रस्तुति की बात आती है, तो रास्ते एक दृश्य प्रारूप चुनते हैं जो उस कहानी को सबसे अच्छा प्रदर्शित करता है जिसे आप बताने की कोशिश कर रहे हैं। उदाहरण के लिए, यदि आप समय की अवधि में एक प्रवृत्ति प्रस्तुत करना चाहते थे, तो एक रेखा ग्राफ पर विचार करें, जो दर्शकों को यह स्पष्ट करता है कि किसी निश्चित अवधि में चीजें कैसे आगे बढ़ी हैं या बदल गई हैं। यहाँ कुछ अन्य दृश्य प्रारूप आज़माए गए हैं, और जो डेटा उनके साथ सबसे अच्छा काम करता है:
Small Data Set को प्रदर्शित करने के लिए टेबल्स का उपयोग किया जा सकता है, जिससे तुलना जल्दी हो सके।
आसानी से पचने के तरीके में प्रतिशत या आनुपातिक जानकारी प्रदर्शित करने के लिए Pie Chart उपयोगी हैं।
बार चार्ट, एक समूह में संबंधित वस्तुओं की तुलना करने के लिए महान हैं, जहां प्रत्येक बार की लंबाई उस मूल्य का आनुपातिक है जो इसका प्रतिनिधित्व करता है।
लाइन ग्राफ यह समझने के लिए उपयोगी है कि समय के साथ डेटा कैसे बदलता है, उदाहरण के लिए, क्या पिछले महीने में आपकी Website का traffic बढ़ा है।
Heat maps का उपयोग अक्सर क्षेत्र द्वारा प्रदर्शन का प्रतिनिधित्व करने के लिए किया जाता है, जैसे कि आपकी वेबसाइट के कौन से हिस्से लोग क्लिक कर रहे हैं।
हमने अब कवर किया है कि आपके दर्शकों को समझना डेटा प्रस्तुत करने का इतना बड़ा हिस्सा क्यों है, और एक बार जब आप अपने दर्शकों की ज़रूरतों को जान लेंगे, तो आप अपनी विशेष कहानी बताने के लिए दृश्यों को आकार दे सकते हैं। ऑनलाइन जाएं और उन विभिन्न तरीकों की जानकारी देखें, जिन्हें प्रदर्शित किया जा सकता है, और देखें कि कौन से प्रारूप आपके लिए सबसे अच्छे हैं।
मुख्य सीख
एक बार जब आप अपने Data को इकट्ठा और Analytics कर लेते हैं, तो अगला चरण यह जानना है कि इसे किस तरह से पेश किया जाए जो आपके दर्शकों के साथ प्रतिध्वनित हो। इस article में, हम खोज करेंगे:
कैसे अपने डेटा को एक स्पष्ट और समझने योग्य तरीके से प्रस्तुत करें
डेटा पेश करते समय उपयोग करने के लिए लोकप्रिय दृश्य प्रारूप
अपने दर्शकों की जरूरतों के आधार पर, अपने डेटा को सही प्रारूप से कैसे मेल करें।

मुझे आशा है की मैंने आप लोगों को Data क्या है (What is Data in Hindi) के बारे में पूरी जानकारी दी और में आशा करता हूँ आप लोगों को Data क्या है के बारे में समझ आ गया होगा.

Questions and answers

प्रश्न 1.
क्या डेटा चक्र उपयोगी बनाता है?

ए
यह विपणन गतिविधियों से एकत्र किए गए अधिकांश डेटा को बनाने में आपकी सहायता करता है

बी
यह आपकी प्रतियोगिता का मूल्यांकन करने में आपकी सहायता करता है

सी
यह जानकारी देता है कि उपयोगकर्ता आपकी वेबसाइट के बारे में क्या पसंद करते हैं

डी
यह एक आकर्षक तरीके से एकत्रित डेटा प्रस्तुत करता है

प्रश्न 2.
रिक्त स्थान भरें: एक ऑनलाइन मार्केटिंग अभियान के ______ को समझाने के लिए कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि का वर्णन किया जा सकता है।

ए
'क्यों'

बी
'किस तरह'

सी
'कब'

डी
'कौन'

प्रश्न 3.
स्प्रेडशीट का उपयोग करने में निम्नलिखित में से कौन सा लाभ है?

ए
डेटा की विशाल मात्रा को जल्दी से संग्रहीत, सॉर्ट और विश्लेषण किया जा सकता है

बी
डेटा केवल तब एक्सेस किया जा सकता है जब सभी उपयोगकर्ता ऑनलाइन हों

सी
मूल्यवान ग्राहक और बाजार की जानकारी जल्दी से पहुंचाई जा सकती है

डी
स्प्रेडशीट डेटा एकत्र करने और परिणामों को एक्सट्रपलेट करने का एकमात्र तरीका है

प्रश्न 4.
यदि आपको यह दिखाने की आवश्यकता है कि किसी वेबसाइट के किन हिस्सों पर सबसे अधिक क्लिक किया जा रहा है, तो आपको किस प्रस्तुति प्रकार पर विचार करना चाहिए?

ए
बार चार्ट

बी
पाई चार्ट

सी
तालिका

डी
गर्मी के नक्शे

Ans:-

1, A
2, A
3, A
4, D