Descriptive analytics
বর্ণনমূলক বিশ্লেষণ : ডেটা থেকে অন্তর্দৃষ্টি অর্জন
ভূমিকা
বর্ণনমূলক বিশ্লেষণ (Descriptive Analytics) হলো ডেটা বিশ্লেষণ প্রক্রিয়ার একটি অপরিহার্য অংশ। এটি অতীতের ডেটা সংগ্রহ, সারসংক্ষেপ এবং উপস্থাপনের মাধ্যমে ডেটার বৈশিষ্ট্য এবং প্রবণতাগুলো বোঝার একটি পদ্ধতি। এই ধরনের বিশ্লেষণ কোনো ভবিষ্যৎ পূর্বাভাসের চেষ্টা করে না, বরং "কী ঘটেছে" তার একটি চিত্র তুলে ধরে। ব্যবসা বুদ্ধিমত্তা (Business Intelligence) এবং ডেটা-চালিত সিদ্ধান্ত গ্রহণে এটি একটি গুরুত্বপূর্ণ ভিত্তি স্থাপন করে। এই নিবন্ধে, বর্ণনমূলক বিশ্লেষণের ধারণা, পদ্ধতি, প্রয়োগ এবং সীমাবদ্ধতা নিয়ে বিস্তারিত আলোচনা করা হবে।
বর্ণনমূলক বিশ্লেষণের সংজ্ঞা
বর্ণনমূলক বিশ্লেষণ হলো ডেটা বিশ্লেষণের প্রথম ধাপ। এর মূল উদ্দেশ্য হলো ডেটাকে বোধগম্য উপায়ে উপস্থাপন করা, যাতে ডেটার মূল বৈশিষ্ট্যগুলো সহজে বোঝা যায়। এটি মূলত ঐতিহাসিক ডেটার উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয় এবং বিভিন্ন পরিসংখ্যানিক পদ্ধতি ব্যবহার করে ডেটার সারসংক্ষেপ তৈরি করে। এই বিশ্লেষণের মাধ্যমে ডেটার মধ্যেকার সম্পর্ক, প্যাটার্ন এবং অস্বাভাবিকতাগুলো চিহ্নিত করা যায়।
বর্ণনমূলক বিশ্লেষণের পদ্ধতি
বর্ণনমূলক বিশ্লেষণে বিভিন্ন ধরনের পরিসংখ্যানিক পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়। এদের মধ্যে কয়েকটি প্রধান পদ্ধতি নিচে উল্লেখ করা হলো:
১. কেন্দ্রীয় প্রবণতার পরিমাপ (Measures of Central Tendency): এই পদ্ধতিতে ডেটার গড় (Mean), মধ্যমা (Median) এবং প্রচুরক (Mode) নির্ণয় করা হয়। গড় হলো ডেটার সমস্ত মানের যোগফলকে মোট সংখ্যা দিয়ে ভাগ করা। মধ্যমা হলো ডেটার কেন্দ্রীয় মান, যা ডেটাকে দুটি সমান অংশে ভাগ করে। প্রচুরক হলো ডেটার মধ্যে সবচেয়ে বেশি বার আসা মান। এই পরিমাপগুলো ডেটার সাধারণ মান সম্পর্কে ধারণা দেয়। গড় (পরিসংখ্যান), মধ্যমা, প্রচুরক সম্পর্কে আরও জানতে পারেন।
২. বিস্তৃতির পরিমাপ (Measures of Dispersion): এই পদ্ধতিতে ডেটার বিস্তার বা ডেটা কতটুকু ছড়িয়ে আছে তা নির্ণয় করা হয়। এর মধ্যে রয়েছে পরিসর (Range), ভেদ (Variance), এবং আদর্শ বিচ্যুতি (Standard Deviation)। পরিসর হলো ডেটার সর্বোচ্চ এবং সর্বনিম্ন মানের মধ্যে পার্থক্য। ভেদ এবং আদর্শ বিচ্যুতি ডেটার গড় থেকে দূরত্বের পরিমাপ করে। পরিসর (পরিসংখ্যান), ভেদ, আদর্শ বিচ্যুতি এই বিষয়গুলো সম্পর্কে বিস্তারিত তথ্য উপলব্ধ।
৩. ফ্রিকোয়েন্সি বিতরণ (Frequency Distribution): এই পদ্ধতিতে ডেটার প্রতিটি মান কতবার এসেছে তা গণনা করা হয় এবং একটি টেবিল বা গ্রাফের মাধ্যমে উপস্থাপন করা হয়। এটি ডেটার বিন্যাস এবং প্যাটার্ন বুঝতে সহায়ক।
৪. ক্রস টেবিল (Cross Tabulation): এই পদ্ধতিতে দুটি বা ততোধিক চলকের মধ্যে সম্পর্ক নির্ণয় করা হয়। এটি বিভিন্ন গ্রুপের মধ্যে তুলনা করতে এবং কোনো নির্দিষ্ট গ্রুপের বৈশিষ্ট্য বুঝতে সহায়ক।
৫. গ্রাফিক্যাল উপস্থাপনা (Graphical Representation): ডেটাকে সহজে বোঝার জন্য বিভিন্ন ধরনের গ্রাফ ব্যবহার করা হয়, যেমন - হিস্টোগ্রাম (Histogram), বার চার্ট (Bar Chart), পাই চার্ট (Pie Chart), স্ক্যাটার প্লট (Scatter Plot) ইত্যাদি। হিস্টোগ্রাম, বার চার্ট, পাই চার্ট, স্ক্যাটার প্লট সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে পারেন।
বর্ণনমূলক বিশ্লেষণের প্রয়োগক্ষেত্র
বর্ণনমূলক বিশ্লেষণের প্রয়োগক্ষেত্র ব্যাপক ও বিভিন্ন। নিচে কয়েকটি উল্লেখযোগ্য ক্ষেত্র উল্লেখ করা হলো:
১. বিক্রয় এবং বিপণন (Sales and Marketing): বিক্রয় পূর্বাভাস এবং বিপণন বিশ্লেষণ এর জন্য এই পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়। অতীতের বিক্রয় ডেটা বিশ্লেষণ করে কোন পণ্য বা পরিষেবা কেমন বিক্রি হয়েছে, কোন সময়ে বেশি বিক্রি হয়েছে, এবং কোন অঞ্চলে বেশি চাহিদা রয়েছে তা জানা যায়।
২. গ্রাহক সম্পর্ক ব্যবস্থাপনা (Customer Relationship Management): গ্রাহকদের আচরণ, পছন্দ, এবং চাহিদা বুঝতে বর্ণনমূলক বিশ্লেষণ ব্যবহৃত হয়। এর মাধ্যমে গ্রাহকদের জন্য ব্যক্তিগতকৃত পরিষেবা প্রদান করা সম্ভব হয়। গ্রাহক বিভাজন এক্ষেত্রে একটি গুরুত্বপূর্ণ কৌশল।
৩. মানব সম্পদ ব্যবস্থাপনা (Human Resource Management): কর্মীদের কর্মক্ষমতা, উপস্থিতি, এবং প্রশিক্ষণের প্রভাব মূল্যায়ন করতে এই বিশ্লেষণ ব্যবহার করা হয়।
৪. আর্থিক বিশ্লেষণ (Financial Analysis): আর্থিক মডেলিং এবং ঝুঁকি বিশ্লেষণ এর জন্য বর্ণনমূলক বিশ্লেষণ অপরিহার্য। অতীতের আর্থিক ডেটা বিশ্লেষণ করে কোম্পানির লাভ, ক্ষতি, এবং আর্থিক অবস্থা সম্পর্কে ধারণা লাভ করা যায়।
৫. স্বাস্থ্যসেবা (Healthcare): রোগীর ডেটা বিশ্লেষণ করে রোগের প্রবণতা, চিকিৎসার কার্যকারিতা, এবং স্বাস্থ্যসেবার মান মূল্যায়ন করা যায়। রোগ নির্ণয় এবং চিকিৎসা পরিকল্পনা তৈরিতে এটি সহায়ক।
৬. সাপ্লাই চেইন ম্যানেজমেন্ট (Supply Chain Management): পণ্যের সরবরাহ, মজুত, এবং বিতরণের প্রক্রিয়া পর্যবেক্ষণ এবং অপটিমাইজ করতে এই বিশ্লেষণ ব্যবহার করা হয়।
বর্ণনমূলক বিশ্লেষণের উদাহরণ
একটি উদাহরণস্বরূপ, একটি ই-কমার্স কোম্পানি তাদের গত বছরের বিক্রয় ডেটা বিশ্লেষণ করতে চায়। তারা দেখতে চায় কোন পণ্যগুলো সবচেয়ে বেশি বিক্রি হয়েছে, কোন মাসে বিক্রয় বেশি হয়েছে, এবং কোন অঞ্চলের গ্রাহকরা বেশি ক্রয় করেছেন।
| পণ্য | বিক্রিত পরিমাণ | মাস | অঞ্চল | |
|---|---|---|---|---|
| স্মার্টফোন | ১০০০ | জানুয়ারি | ঢাকা | |
| ল্যাপটপ | ৮০০ | ফেব্রুয়ারি | চট্টগ্রাম | |
| স্মার্টফোন | ১২০০ | মার্চ | ঢাকা | |
| হেডফোন | ৫০০ | এপ্রিল | খুলনা | |
| স্মার্টফোন | ১৫০০ | মে | ঢাকা | |
| ল্যাপটপ | ৯০০ | জুন | চট্টগ্রাম |
এই ডেটা থেকে বর্ণনমূলক বিশ্লেষণের মাধ্যমে কোম্পানি জানতে পারবে যে স্মার্টফোন সবচেয়ে বেশি বিক্রি হয়েছে, মার্চ এবং মে মাসে বিক্রয় বেশি ছিল, এবং ঢাকা অঞ্চলে গ্রাহকদের চাহিদা বেশি। এই তথ্যগুলো কোম্পানিকে তাদের ভবিষ্যৎ বিপণন কৌশল এবং ইনভেন্টরি ব্যবস্থাপনা উন্নত করতে সাহায্য করবে।
বর্ণনমূলক বিশ্লেষণের সরঞ্জাম (Tools)
বর্ণনমূলক বিশ্লেষণের জন্য বিভিন্ন ধরনের সরঞ্জাম उपलब्ध রয়েছে। এদের মধ্যে কয়েকটি উল্লেখযোগ্য হলো:
- মাইক্রোসফট এক্সেল (Microsoft Excel): এটি একটি বহুল ব্যবহৃত স্প্রেডশিট প্রোগ্রাম, যা ডেটা বিশ্লেষণ এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশনের জন্য উপযুক্ত।
- এসপিএসএস (SPSS): এটি একটি শক্তিশালী পরিসংখ্যানিক সফটওয়্যার, যা জটিল ডেটা বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহৃত হয়।
- এসএএস (SAS): এটি ডেটা ম্যানেজমেন্ট এবং বিশ্লেষণের জন্য একটি সমন্বিত প্ল্যাটফর্ম।
- আর (R): এটি একটি প্রোগ্রামিং ভাষা এবং সফটওয়্যার পরিবেশ, যা পরিসংখ্যানিক কম্পিউটিং এবং গ্রাফিক্সের জন্য বিশেষভাবে তৈরি করা হয়েছে। আর (প্রোগ্রামিং ভাষা) সম্পর্কে আরও জানতে পারেন।
- পাইথন (Python): এটি একটি সাধারণ-উদ্দেশ্যের প্রোগ্রামিং ভাষা, যা ডেটা বিশ্লেষণ, মেশিন লার্নিং, এবং অন্যান্য বৈজ্ঞানিক কম্পিউটিংয়ের জন্য ব্যবহৃত হয়। পাইথন (প্রোগ্রামিং ভাষা) সম্পর্কে বিস্তারিত তথ্য পেতে পারেন।
- পাওয়ার বিআই (Power BI): মাইক্রোসফট দ্বারা তৈরি একটি বিজনেস ইন্টেলিজেন্স টুল, যা ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন এবং ড্যাশবোর্ড তৈরির জন্য ব্যবহৃত হয়।
- টেবলো (Tableau): এটি ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন এবং বিশ্লেষণের জন্য একটি শক্তিশালী প্ল্যাটফর্ম।
বর্ণনমূলক বিশ্লেষণের সীমাবদ্ধতা
বর্ণনমূলক বিশ্লেষণ অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ হলেও এর কিছু সীমাবদ্ধতা রয়েছে:
- ভবিষ্যৎ সম্পর্কে কোনো পূর্বাভাস দিতে পারে না: এটি শুধুমাত্র অতীতের ডেটার উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়, তাই ভবিষ্যৎ সম্পর্কে কোনো ধারণা দিতে পারে না।
- কার্যকারণ সম্পর্ক স্থাপন করতে পারে না: এটি দুটি চলকের মধ্যে সম্পর্ক নির্ণয় করতে পারলেও, তাদের মধ্যে কার্যকারণ সম্পর্ক স্থাপন করতে পারে না।
- ডেটার গুণগত মানের উপর নির্ভরশীল: বিশ্লেষণের ফলাফল ডেটার গুণগত মানের উপর নির্ভরশীল। ভুল বা অসম্পূর্ণ ডেটা ভুল ফলাফল দিতে পারে।
- সীমিত সুযোগ: এটি শুধুমাত্র ডেটার সারসংক্ষেপ প্রদান করে, কিন্তু ডেটার অন্তর্নিহিত কারণগুলো ব্যাখ্যা করতে পারে না।
উন্নত বিশ্লেষণ পদ্ধতি
বর্ণনমূলক বিশ্লেষণের পাশাপাশি, আরও উন্নত বিশ্লেষণ পদ্ধতি রয়েছে যা ডেটা থেকে আরও গভীর অন্তর্দৃষ্টি পেতে সাহায্য করে। এদের মধ্যে কয়েকটি হলো:
- ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ (Predictive Analytics): এই পদ্ধতিতে অতীতের ডেটা ব্যবহার করে ভবিষ্যতের পূর্বাভাস দেওয়া হয়। ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলিং এই ক্ষেত্রে ব্যবহৃত হয়।
- প্রেসক্রিপটিভ বিশ্লেষণ (Prescriptive Analytics): এই পদ্ধতিতে ডেটা এবং মডেল ব্যবহার করে সেরা সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য সুপারিশ করা হয়। অপটিমাইজেশন টেকনিক এক্ষেত্রে গুরুত্বপূর্ণ।
- ডায়াগনস্টিক বিশ্লেষণ (Diagnostic Analytics): এই পদ্ধতিতে ডেটার মধ্যে কোনো সমস্যা বা অস্বাভাবিকতা খুঁজে বের করার চেষ্টা করা হয়। রুট কজ বিশ্লেষণ এর একটি উদাহরণ।
উপসংহার
বর্ণনমূলক বিশ্লেষণ ডেটা বিশ্লেষণের প্রথম এবং সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ ধাপ। এটি ডেটার বৈশিষ্ট্য এবং প্রবণতাগুলো বুঝতে, ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত নিতে এবং কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন করতে সহায়ক। যদিও এর কিছু সীমাবদ্ধতা রয়েছে, তবুও এটি ডেটা-চালিত সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য একটি অপরিহার্য হাতিয়ার। সঠিক পদ্ধতি এবং সরঞ্জাম ব্যবহার করে বর্ণনমূলক বিশ্লেষণের মাধ্যমে ডেটা থেকে মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি অর্জন করা সম্ভব। ডেটা মাইনিং এবং ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন এর সঠিক প্রয়োগের মাধ্যমে বর্ণনমূলক বিশ্লেষণকে আরও শক্তিশালী করা যেতে পারে।
আরও জানতে:
- ডেটা বিশ্লেষণ
- পরিসংখ্যান
- ব্যবসা বুদ্ধিমত্তা
- ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন
- মেশিন লার্নিং
- ডেটা মাইনিং
- বিক্রয় পূর্বাভাস
- বিপণন বিশ্লেষণ
- আর্থিক মডেলিং
- ঝুঁকি বিশ্লেষণ
- গ্রাহক বিভাজন
- রোগ নির্ণয়
- চিকিৎসা পরিকল্পনা
- সরবরাহ চেইন অপটিমাইজেশন
- অপটিমাইজেশন টেকনিক
- রুট কজ বিশ্লেষণ
- ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলিং
- গড় (পরিসংখ্যান)
- মধ্যমা
- প্রচুরক
- পরিসর (পরিসংখ্যান)
- ভেদ
- আদর্শ বিচ্যুতি
- হিস্টোগ্রাম
- বার চার্ট
- পাই চার্ট
- স্ক্যাটার প্লট
- আর (প্রোগ্রামিং ভাষা)
- পাইথন (প্রোগ্রামিং ভাষা)
এখনই ট্রেডিং শুরু করুন
IQ Option-এ নিবন্ধন করুন (সর্বনিম্ন ডিপোজিট $10) Pocket Option-এ অ্যাকাউন্ট খুলুন (সর্বনিম্ন ডিপোজিট $5)
আমাদের সম্প্রদায়ে যোগ দিন
আমাদের টেলিগ্রাম চ্যানেলে যোগ দিন @strategybin এবং পান: ✓ দৈনিক ট্রেডিং সংকেত ✓ একচেটিয়া কৌশলগত বিশ্লেষণ ✓ বাজারের প্রবণতা সম্পর্কে বিজ্ঞপ্তি ✓ নতুনদের জন্য শিক্ষামূলক উপকরণ
