fbpx

विश्लेषण मॉड्यूल

विश्लेषण काय आहेत

विश्लेषण ही उपयुक्त माहिती काढण्यासाठी आणि चांगले निर्णय घेण्यासाठी डेटा गोळा करणे, त्यावर प्रक्रिया करणे आणि विश्लेषण करणे ही प्रक्रिया आहे.

थोडक्यात, विश्लेषणे कच्च्या डेटाचे माहितीमध्ये रूपांतर करतात ज्याचा वापर व्यवसाय कार्यप्रदर्शन सुधारण्यासाठी, ग्राहकांना चांगल्या प्रकारे समजून घेण्यासाठी आणि अधिक माहितीपूर्ण निर्णय घेण्यासाठी केला जाऊ शकतो.

अॅनालिटिक्सचा वापर विस्तृत ऍप्लिकेशन्समध्ये केला जाऊ शकतो, यासह:

  • व्यवसाय बुद्धिमत्ता (BI): विश्लेषणाचा वापर अहवाल आणि डॅशबोर्ड तयार करण्यासाठी केला जातो जे व्यवसायाच्या कामगिरीचे विहंगावलोकन देतात.
  • विपणन विश्लेषण: विपणन मोहिमांची प्रभावीता मोजण्यासाठी आणि लक्ष्यीकरण धोरणे ऑप्टिमाइझ करण्यासाठी विश्लेषणे वापरली जातात.
  • विक्री विश्लेषण: विक्रीचे विश्लेषण करण्यासाठी आणि सुधारणेच्या संधी ओळखण्यासाठी विश्लेषणे वापरली जातात.
  • ग्राहक विश्लेषण: विश्लेषणे ग्राहकांना समजून घेण्यासाठी आणि वैयक्तिक अनुभव तयार करण्यासाठी वापरली जातात.
  • ऑपरेशनल विश्लेषण: कार्यक्षमता सुधारण्यासाठी आणि खर्च कमी करण्यासाठी विश्लेषणे वापरली जातात.

विश्लेषण हे एक शक्तिशाली साधन आहे जे कंपन्यांना चांगले निर्णय घेण्यास आणि स्पर्धात्मक फायदा मिळविण्यास मदत करू शकते.

वास्तविक जगात विश्लेषणे कशी वापरली जातात याची काही उदाहरणे येथे आहेत:

  • ई-कॉमर्स कंपनी खरेदीदाराच्या वर्तनाचा मागोवा घेण्यासाठी आणि रूपांतरणासाठी तिची वेबसाइट ऑप्टिमाइझ करण्यासाठी विश्लेषणे वापरते.
  • विपणन कंपनी सोशल मीडिया मोहिमांचे यश मोजण्यासाठी आणि नवीन प्रेक्षक ओळखण्यासाठी विश्लेषणे वापरते.
  • मॅन्युफॅक्चरिंग कंपनी यंत्रसामग्रीचे निरीक्षण करण्यासाठी आणि संभाव्य समस्या उद्भवण्यापूर्वी ते ओळखण्यासाठी विश्लेषणे वापरते.

अॅनालिटिक्स हे एक सतत विकसित होत असलेले क्षेत्र आहे, ज्यामध्ये सतत नवीन तंत्रज्ञान आणि तंत्रे विकसित होत आहेत. हे विश्लेषणास अधिक शक्तिशाली आणि अत्याधुनिक प्रक्रिया बनवते.

विश्लेषणाचा इतिहास

विश्लेषणाचा इतिहास XNUMX व्या शतकात शोधला जाऊ शकतो, जेव्हा सुरुवातीच्या सांख्यिकीशास्त्रज्ञांनी डेटा गोळा करण्यासाठी आणि विश्लेषण करण्याच्या पद्धती विकसित करण्यास सुरुवात केली.

1920 मध्ये, विश्लेषण प्रवर्तक फ्रेडरिक विन्सलो टेलर यांनी उत्पादन कार्यक्षमता सुधारण्यासाठी आकडेवारी वापरण्यास सुरुवात केली.

50 च्या दशकात, संगणकाच्या आगमनाने मोठ्या प्रमाणात डेटाचे विश्लेषण करणे शक्य झाले.

60 च्या दशकात, व्यवसाय डेटाचे विश्लेषण करण्यासाठी साधने आणि तंत्रांच्या निर्मितीसह, व्यवसाय बुद्धिमत्ता (BI) चे क्षेत्र विकसित होऊ लागले.

70 च्या दशकात, डायरेक्ट मार्केटिंग आणि वर्तणुकीशी लक्ष्यीकरण यासारख्या तंत्रांच्या विकासासह, विश्लेषणे प्रथम मार्केटिंगमध्ये वापरली गेली.

80 च्या दशकात, विश्लेषणे लहान आणि मध्यम आकाराच्या व्यवसायांसाठी अधिक सुलभ बनली, वापरण्यास-सुलभ विश्लेषण सॉफ्टवेअर आणि सेवांच्या आगमनामुळे धन्यवाद.

90 च्या दशकात, इंटरनेटच्या प्रसारामुळे ऑनलाइन व्यवसायांसाठी विश्लेषणाचे महत्त्व वाढत गेले.

XNUMX व्या शतकात, कृत्रिम बुद्धिमत्ता आणि मशीन लर्निंग सारख्या नवीन तंत्रज्ञान आणि तंत्रांच्या उदयासह, विश्लेषणे विकसित होत आहेत.

आज, विश्लेषण हे ऑनलाइन आणि ऑफलाइन दोन्ही व्यवसायासाठी आवश्यक घटक आहेत.

विश्लेषणाचा इतिहास चिन्हांकित केलेल्या काही मुख्य घटना येथे आहेत:

  • 1837: चार्ल्स बॅबेजने "ऑन द इकॉनॉमी ऑफ मशिनरी अँड मॅन्युफॅक्चर्स" प्रकाशित केले, उपयोजित आकडेवारीवरील पहिले पुस्तकांपैकी एक.
  • 1908: फ्रेडरिक विन्सलो टेलरने "वैज्ञानिक व्यवस्थापनाची तत्त्वे" हे पुस्तक प्रकाशित केले जे उत्पादन कार्यक्षमता सुधारण्यासाठी त्याच्या पद्धतींचे वर्णन करते.
  • 1954: जॉन टुके यांनी "डेटा विश्लेषणासाठी शोधक दृष्टीकोन" प्रकाशित केले, हे पुस्तक एक्सप्लोरेटरी डेटा अॅनालिसिसची संकल्पना मांडते.
  • 1962: IBM ने System/360 सादर केला, हा पहिला मेनफ्रेम संगणक आहे जो मोठ्या प्रमाणात डेटाचे विश्लेषण करण्यास परवानगी देतो.
  • 1969: हॉवर्ड ड्रेसनर यांनी "व्यवसाय बुद्धिमत्ता" हा शब्द वापरला.
  • 1974: पीटर ड्रकरने "द इफेक्टिव्ह एक्झिक्युटिव्ह" हे पुस्तक प्रकाशित केले जे निर्णय घेताना माहितीच्या महत्त्वावर जोर देते.
  • 1979: गॅरी लव्हमनने "मार्केट शेअर लीडरशिप: द फ्री कॅश फ्लो मॉडेल" प्रकाशित केले, हे पुस्तक बाजार मूल्य विश्लेषणाची संकल्पना मांडते.
  • 1982: SAS ने SAS एंटरप्राइझ गाईड सादर केले, जे वापरण्यास-सोपे विश्लेषण सॉफ्टवेअरपैकी एक आहे.
  • 1995: Google ने Google Analytics लाँच केले, जगातील सर्वात लोकप्रिय विश्लेषण साधनांपैकी एक.
  • 2009: McKinsey ने "बिग डेटा: द नेक्स्ट फ्रंटियर फॉर इनोव्हेशन, कॉम्पिटिशन आणि प्रोडक्टिव्हिटी" रिलीज केला, जो व्यवसायांसाठी मोठ्या डेटाचे महत्त्व अधोरेखित करतो.
  • 2012: IBM ने वॉटसन ही कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली सादर केली जी डेटा विश्लेषणासाठी वापरली जाऊ शकते.
  • 2015: Google ने Google Analytics 360 लाँच केले, एक प्रगत विश्लेषण प्लॅटफॉर्म जे कृत्रिम बुद्धिमत्ता आणि मशीन लर्निंग वापरते.

अॅनालिटिक्स हे एक सतत विकसित होत असलेले क्षेत्र आहे, ज्यामध्ये सतत नवीन तंत्रज्ञान आणि तंत्रे विकसित होत आहेत. हे विश्लेषणास अधिक शक्तिशाली आणि अत्याधुनिक प्रक्रिया बनवते.

कॅरेटेरिस्टी

विश्लेषणाची सामान्य वैशिष्ट्ये

विश्लेषण ही एक जटिल प्रक्रिया आहे ज्यामध्ये अनेक क्रियाकलापांचा समावेश आहे, यासह:

  • माहिती मिळवणे: सीआरएम सिस्टम, मार्केटिंग डेटाबेस, वेबसाइट्स आणि सोशल मीडियासह विविध स्त्रोतांकडून डेटा गोळा केला जाऊ शकतो.
  • डेटा प्रक्रिया: डेटाचे विश्लेषण केले जाऊ शकते अशा स्वरूपात रूपांतरित केले जाते. या प्रक्रियेत डेटा साफ करणे, डेटा डिनोर्मलायझेशन आणि की परफॉर्मन्स इंडिकेटर (KPIs) तयार करणे यासारख्या कार्यांचा समावेश असू शकतो.
  • डेटा विश्लेषण: नमुने, ट्रेंड आणि संबंध ओळखण्यासाठी डेटाचे विश्लेषण केले जाते. ही प्रक्रिया सांख्यिकीय विश्लेषण, भविष्यसूचक विश्लेषण आणि मजकूर विश्लेषणासह विविध तंत्रांचा वापर करू शकते.
  • परिणामांचे स्पष्टीकरण: उपयुक्त माहिती प्रदान करण्यासाठी विश्लेषण परिणामांचा अर्थ लावला जातो.

विश्लेषणे अनेक घटकांद्वारे दर्शविले जातात, यासह:

  • लक्ष्यः चांगले निर्णय घेण्यासाठी उपयुक्त माहिती प्रदान करणे हे विश्लेषणाचे उद्दिष्ट आहे.
  • दाती: विश्लेषणे डेटावर आधारित आहेत. विश्लेषण परिणामांच्या वैधतेसाठी डेटा गुणवत्ता महत्त्वपूर्ण आहे.
  • तंत्र: विश्लेषण डेटाचे विश्लेषण करण्यासाठी विविध तंत्रांचा वापर करते. योग्य तंत्राची निवड विश्लेषणाच्या उद्देशावर आणि उपलब्ध डेटाच्या प्रकारावर अवलंबून असते.
  • व्याख्या: उपयुक्त माहिती प्रदान करण्यासाठी विश्लेषणाच्या परिणामांचा अर्थ लावणे आवश्यक आहे.

विश्लेषणाची तांत्रिक वैशिष्ट्ये

विश्लेषण ही एक प्रक्रिया आहे जी व्यक्तिचलितपणे किंवा विश्लेषण साधने आणि तंत्रज्ञान वापरून केली जाऊ शकते.

अॅनालिटिक्स टूल्स अॅनालिटिक्स प्रक्रियेमध्ये गुंतलेली अनेक कार्ये स्वयंचलित करू शकतात, ज्यामुळे ते अधिक कार्यक्षम आणि अचूक बनते.

आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स आणि मशीन लर्निंग यांसारखे विश्लेषण तंत्रज्ञान, विश्लेषणासाठी अधिकाधिक महत्त्वाचे होत आहेत. या तंत्रज्ञानाचा वापर मोठ्या प्रमाणात डेटाचे विश्लेषण करण्यासाठी आणि नमुने आणि ट्रेंड ओळखण्यासाठी केला जाऊ शकतो जो पारंपारिक विश्लेषण तंत्राने शोधता येणार नाही.

विश्लेषणाच्या काही तांत्रिक वैशिष्ट्यांमध्ये हे समाविष्ट आहे:

  • डेटा व्हॉल्यूम: विश्लेषणाचा वापर मोठ्या प्रमाणात डेटाचे विश्लेषण करण्यासाठी केला जाऊ शकतो.
  • प्रक्रिया गती: विश्लेषणे डेटावर जलद आणि कार्यक्षमतेने प्रक्रिया करण्यास सक्षम असणे आवश्यक आहे.
  • अचूक: विश्लेषण परिणाम अचूक आणि विश्वासार्ह असणे आवश्यक आहे.
  • लवचिकता: विश्लेषणे विविध डेटा आणि उद्दिष्टांशी जुळवून घेण्यास सक्षम असणे आवश्यक आहे.
  • प्रवेशयोग्यता: विश्लेषणे वापरकर्त्यांच्या विस्तृत श्रेणीसाठी प्रवेशयोग्य असणे आवश्यक आहे.

विश्लेषण ही एक जटिल प्रक्रिया आहे जी व्यवसायांसाठी अधिक महत्त्वाची होत आहे. विश्लेषणाची सामान्य आणि तांत्रिक वैशिष्ट्ये त्यांची क्षमता समजून घेण्यासाठी आणि त्यांचा प्रभावीपणे वापर करण्यासाठी मूलभूत आहेत.

का

तुम्ही विश्लेषण का वापरावे याची अनेक कारणे आहेत. थोडक्यात, विश्लेषणे तुम्हाला मदत करू शकतात:

  • व्यवसाय कामगिरी सुधारा: विश्लेषणे तुम्हाला अशी क्षेत्रे ओळखण्यात मदत करू शकतात जिथे कंपनी तिचे कार्यप्रदर्शन सुधारू शकते. उदाहरणार्थ, सर्वात लोकप्रिय उत्पादने किंवा सेवा, सर्वात निष्ठावान ग्राहक आणि सर्वात प्रभावी विपणन चॅनेल ओळखण्यासाठी विश्लेषणे वापरली जाऊ शकतात.
  • पूर्वतयारी करा: विश्लेषणे तुम्हाला भविष्यातील ट्रेंडबद्दल अंदाज लावण्यास मदत करू शकतात. उदाहरणार्थ, उत्पादने किंवा सेवांची मागणी, विक्री कार्यप्रदर्शन किंवा ग्राहकांच्या वर्तनाचा अंदाज लावण्यासाठी विश्लेषणे वापरली जाऊ शकतात.
  • माहितीपूर्ण निर्णय घ्या: विश्लेषणे कंपन्यांना अधिक माहितीपूर्ण निर्णय घेण्यासाठी आवश्यक असलेली माहिती प्रदान करू शकतात. उदाहरणार्थ, बाजारात कोणती उत्पादने किंवा सेवा लॉन्च करायची, कोणती विपणन मोहीम सुरू करायची आणि कोणती किंमत धोरणे स्वीकारायची हे ठरवण्यासाठी विश्लेषणे वापरली जाऊ शकतात.

व्यवसाय सुधारण्यासाठी विश्लेषणे कशी वापरली जाऊ शकतात याची काही विशिष्ट उदाहरणे येथे आहेत:

  • ई-कॉमर्स कंपनी खरेदीदाराच्या वर्तनाचा मागोवा घेण्यासाठी आणि रूपांतरणासाठी तिची वेबसाइट ऑप्टिमाइझ करण्यासाठी विश्लेषणे वापरू शकते.
  • विपणन कंपनी सोशल मीडिया मोहिमांचे यश मोजण्यासाठी आणि नवीन प्रेक्षक ओळखण्यासाठी विश्लेषणे वापरू शकते.
  • मॅन्युफॅक्चरिंग कंपनी यंत्रसामग्रीचे निरीक्षण करण्यासाठी आणि संभाव्य समस्या उद्भवण्यापूर्वी ते ओळखण्यासाठी विश्लेषणे वापरू शकते.

एकूणच, विश्लेषण हे एक शक्तिशाली साधन आहे जे कंपन्यांना चांगले निर्णय घेण्यास आणि स्पर्धात्मक फायदा मिळविण्यास मदत करू शकते.

विश्लेषणाचे काही विशिष्ट फायदे येथे आहेत:

  • ग्राहकांची समज वाढवा: विश्लेषणे तुम्हाला तुमचे ग्राहक, त्यांच्या गरजा आणि त्यांचे वर्तन अधिक चांगल्या प्रकारे समजून घेण्यास मदत करू शकतात. हे तुम्हाला उत्पादने आणि सेवा तयार करण्यात मदत करू शकते जे त्यांच्या गरजांना अधिक अनुकूल आहेत आणि त्यांच्याशी तुमचे संबंध सुधारू शकतात.
  • ऑपरेशनल कार्यक्षमता सुधारणे: विश्लेषणे तुम्हाला अशी क्षेत्रे ओळखण्यात मदत करू शकतात जिथे तुम्ही तुमच्या ऑपरेशन्सची कार्यक्षमता सुधारू शकता. हे तुम्हाला खर्च कमी करण्यात आणि उत्पादकता सुधारण्यात मदत करू शकते.
  • नफा वाढवा: विश्लेषणे तुम्हाला विक्री आणि नफा वाढवण्याच्या संधी ओळखण्यात मदत करू शकतात. हे तुम्हाला तुमची व्यावसायिक उद्दिष्टे साध्य करण्यात मदत करू शकते.

तुम्हाला तुमच्या कंपनीची कामगिरी सुधारायची असल्यास, तुम्ही विश्लेषणे वापरण्याचा विचार करावा.

आम्ही काय ऑफर करतो

Agenzia Web Online Analytics साठी WordPress प्लगइन विकसित करत आहे.

जरी बाजारात आधीच अनेक वर्डप्रेस प्लगइन Analytics साठी आहेत, तरीही Agenzia Web Online ने या उद्देशासाठी समर्पित स्वतःचे प्लगइन तयार करण्याचा निर्णय घेतला आहे.

रिलीजची तारीख अद्याप सेट केलेली नाही.

स्क्रोल करा पृष्ठे

पृष्ठे

0/5 (0 पुनरावलोकने)
0/5 (0 पुनरावलोकने)
0/5 (0 पुनरावलोकने)

Iron SEO कडून अधिक शोधा

ईमेलद्वारे नवीनतम लेख प्राप्त करण्यासाठी सदस्यता घ्या.

लेखक अवतार
प्रशासन मुख्य कार्यकारी अधिकारी
वर्डप्रेससाठी सर्वोत्तम एसइओ प्लगइन | लोह एसइओ 3.
माझी चपळ गोपनीयता
ही साइट तांत्रिक आणि प्रोफाइलिंग कुकीज वापरते. स्वीकार वर क्लिक करून तुम्ही सर्व प्रोफाइलिंग कुकीज अधिकृत करता. नकार किंवा X वर क्लिक करून, सर्व प्रोफाइलिंग कुकीज नाकारल्या जातात. सानुकूलित वर क्लिक करून कोणती प्रोफाइलिंग कुकीज सक्रिय करायची ते निवडणे शक्य आहे.
ही साइट डेटा संरक्षण कायदा (LPD), 25 सप्टेंबर 2020 चा स्विस फेडरल कायदा आणि GDPR, EU रेग्युलेशन 2016/679 चे पालन करते, वैयक्तिक डेटाचे संरक्षण तसेच अशा डेटाच्या मुक्त हालचालीशी संबंधित.