تجزياتي ڇا آهن
تجزياتي ڊيٽا گڏ ڪرڻ، پروسيسنگ ۽ تجزيو ڪرڻ جو عمل آهي مفيد معلومات ڪڍڻ ۽ بهتر فيصلا ڪرڻ لاءِ.
جوهر ۾، تجزياتي خام ڊيٽا کي معلومات ۾ تبديل ڪري ٿو جيڪا ڪاروباري ڪارڪردگي کي بهتر ڪرڻ، گراهڪن کي بهتر سمجهڻ ۽ وڌيڪ باخبر فيصلا ڪرڻ لاء استعمال ڪري سگهجي ٿي.
تجزياتي ايپليڪيشنن جي وسيع رينج ۾ استعمال ڪري سگھجي ٿو، بشمول:
- ڪاروباري ڄاڻ (BI): تجزياتي رپورٽون ۽ ڊيش بورڊ ٺاهڻ لاءِ استعمال ڪيا ويندا آهن جيڪي ڪاروباري ڪارڪردگي جو جائزو مهيا ڪن ٿا.
- مارڪيٽنگ تجزياتي: تجزياتي مارڪيٽنگ مهمن جي اثرائتي کي ماپڻ ۽ ٽارگيٽ ڪرڻ واري حڪمت عملي کي بهتر ڪرڻ لاءِ استعمال ڪيو ويندو آهي.
- وڪرو تجزيه: تجزياتي وڪرو تجزيو ڪرڻ ۽ بهتري جا موقعا سڃاڻڻ لاءِ استعمال ڪيا ويندا آهن.
- ڪسٽمر تجزياتي: تجزياتي گراهڪن کي سمجهڻ ۽ ذاتي تجربا ٺاهڻ لاءِ استعمال ڪيا ويندا آهن.
- آپريشنل تجزياتي: تجزياتي ڪارڪردگي کي بهتر ڪرڻ ۽ خرچن کي گهٽائڻ لاءِ استعمال ڪيو ويندو آهي.
تجزياتي هڪ طاقتور اوزار آهي جيڪو ڪمپنين کي بهتر فيصلا ڪرڻ ۽ مقابلي ۾ فائدو حاصل ڪرڻ ۾ مدد ڪري سگهي ٿو.
هتي ڪجھ مثال آهن ته ڪيئن تجزياتي حقيقي دنيا ۾ استعمال ٿيندا آهن:
- هڪ اي ڪامرس ڪمپني تجزياتي استعمال ڪري ٿي خريدار جي رويي کي ٽريڪ ڪرڻ ۽ ان جي ويب سائيٽ کي بهتر ڪرڻ لاءِ.
- هڪ مارڪيٽنگ ڪمپني تجزياتي استعمال ڪري ٿي سوشل ميڊيا مهم جي ڪاميابي کي ماپڻ ۽ نئين سامعين کي سڃاڻڻ لاءِ.
- هڪ پيداوار واري ڪمپني تجزياتي استعمال ڪندي مشين جي نگراني ڪرڻ ۽ انهن جي ٿيڻ کان اڳ امڪاني مسئلن جي نشاندهي ڪرڻ لاءِ.
تجزياتي هڪ هميشه ترقي ڪندڙ فيلڊ آهي، نئين ٽيڪنالاجي ۽ ٽيڪنالاجي سان مسلسل ترقي ڪئي پئي وڃي. هي تجزياتي هڪ وڌندڙ طاقتور ۽ نفيس عمل ٺاهيندو آهي.
تجزيي جي تاريخ
تجزياتي جي تاريخ XNUMX صدي عيسويء ڏانهن واپس ڳولي سگهجي ٿي، جڏهن شروعاتي شمارياتيات ڊيٽا گڏ ڪرڻ ۽ تجزيو ڪرڻ لاء طريقا تيار ڪرڻ شروع ڪيو.
1920 ۾، تجزياتي علمبردار فريڊرڪ ونسلو ٽيلر پيداوار جي ڪارڪردگي کي بهتر بڻائڻ لاءِ انگ اکر استعمال ڪرڻ شروع ڪيو.
50 جي ڏهاڪي ۾، ڪمپيوٽرن جي آمد ان کي ممڪن ڪيو ته ڊيٽا جي وڏي مقدار جو تجزيو ڪرڻ.
60 جي ڏهاڪي ۾، ڪاروباري انٽيليجنس (BI) جو ميدان ترقي ڪرڻ شروع ڪيو، ڪاروباري ڊيٽا جي تجزيو لاء اوزار ۽ ٽيڪنالاجي ٺاهڻ سان.
70 جي ڏهاڪي ۾، تجزياتي پهريون ڀيرو مارڪيٽنگ ۾ استعمال ڪيا ويا، ٽيڪنالاجي جي ترقي سان جيئن ته سڌي مارڪيٽنگ ۽ رويي جي ٽارگيٽنگ.
80 جي ڏهاڪي ۾، اينالائيٽڪس ننڍي ۽ وچولي درجي جي ڪاروبارن لاءِ وڌيڪ پهچ وارو ٿي ويو، استعمال ۾ آسان اينالائيٽڪس سافٽ ويئر ۽ خدمتن جي اچڻ جي مهرباني.
90 جي ڏهاڪي ۾، انٽرنيٽ جي پکيڙ آن لائن ڪاروبار لاء تجزياتي جي وڌندڙ اهميت جي ڪري ٿي.
XNUMX هين صدي ۾، تجزياتي ترقي جاري رکي ٿي، نئين ٽيڪنالاجي ۽ ٽيڪنالاجي جي اڀرڻ سان، جهڙوڪ مصنوعي ذهانت ۽ مشين سکيا.
اڄ، تجزياتي ڪنهن به ڪاروبار جو هڪ لازمي حصو آهن، آن لائن ۽ آف لائن ٻنهي.
هتي ڪجهه اهم واقعا آهن جيڪي تجزيي جي تاريخ کي نشان لڳايو آهي:
- 1837: چارلس بيبيج شايع ڪيو "مشينري ۽ پيداوار جي معيشت تي،" لاڳو ڪيل انگن اکرن تي پهريون ڪتاب.
- 1908: فريڊرڪ ونسلو ٽيلر شايع ڪيو "سائنسي انتظام جا اصول،" هڪ ڪتاب بيان ڪري ٿو هن جي طريقن جي پيداوار جي ڪارڪردگي کي بهتر ڪرڻ لاء.
- 1954: جان ٽوڪي شايع ڪيو "ڊيٽا جي تجزيي لاءِ تحقيقي انداز،" هڪ ڪتاب جيڪو تحقيقي ڊيٽا جي تجزيي جي تصور کي متعارف ڪرايو.
- 1962: IBM متعارف ڪرايو سسٽم/360، پهريون مين فريم ڪمپيوٽر جيڪو ڊيٽا جي وڏي مقدار جي تجزيو جي اجازت ڏئي ٿو.
- 1969: هاورڊ ڊريسنر "بزنس انٽيليجنس" اصطلاح ٺاهي ٿو.
- 1974: پيٽر ڊڪرر شايع ڪيو "مؤثر ايگزيڪيوٽو"، هڪ ڪتاب جيڪو فيصلو ڪرڻ ۾ معلومات جي اهميت تي زور ڏئي ٿو.
- 1979: Gary Loveman شايع ڪيو "مارڪيٽ شيئر ليڊرشپ: مفت ڪيش فلو ماڊل،" هڪ ڪتاب جيڪو مارڪيٽ جي قيمت جي تجزيي جي تصور کي متعارف ڪرايو آهي.
- 1982: SAS متعارف ڪرايو SAS انٽرپرائز گائيڊ، پهريون استعمال ۾ آسان تجزياتي سافٽ ويئر مان هڪ.
- 1995: گوگل گوگل اينالائيٽڪس لانچ ڪيو، دنيا ۾ سڀ کان وڌيڪ مشهور تجزياتي اوزارن مان هڪ آهي.
- 2009: McKinsey جاري ڪري ٿو "وڏي ڊيٽا: جدت، مقابلي، ۽ پيداوار لاء ايندڙ فرنٽيئر،" هڪ رپورٽ ڪاروبار لاء وڏي ڊيٽا جي اهميت کي اجاگر ڪندي.
- 2012: IBM واٽسسن متعارف ڪرايو، هڪ مصنوعي ڄاڻ رکندڙ سسٽم جيڪو ڊيٽا جي تجزيو لاء استعمال ڪري سگهجي ٿو.
- 2015: گوگل گوگل اينالائيٽڪس 360 لانچ ڪيو، هڪ جديد تجزياتي پليٽ فارم جيڪو مصنوعي ذهانت ۽ مشين لرننگ استعمال ڪري ٿو.
تجزياتي هڪ هميشه ترقي ڪندڙ فيلڊ آهي، نئين ٽيڪنالاجي ۽ ٽيڪنالاجي سان مسلسل ترقي ڪئي پئي وڃي. هي تجزياتي هڪ وڌندڙ طاقتور ۽ نفيس عمل ٺاهيندو آهي.
ڪارليستيٽ
اينالائيٽڪس جي عام خاصيتون
تجزياتي هڪ پيچيده عمل آهي جنهن ۾ ڪيتريون ئي سرگرميون شامل آهن، جن ۾ شامل آهن:
- ڊيٽا گڏ ڪرڻ: ڊيٽا مختلف ذريعن کان گڏ ڪري سگهجي ٿي، بشمول CRM سسٽم، مارڪيٽنگ ڊيٽابيس، ويب سائيٽون ۽ سوشل ميڊيا.
- ڊيٽا پروسيسنگ: ڊيٽا کي هڪ شڪل ۾ تبديل ڪيو ويو آهي جيڪو تجزيو ڪري سگهجي ٿو. ھن عمل ۾ ڪم شامل ٿي سگھن ٿا جهڙوڪ ڊيٽا صاف ڪرڻ، ڊيٽا کي ختم ڪرڻ، ۽ اهم ڪارڪردگي اشارن (KPIs) ٺاهڻ.
- ڊيٽا جو تجزيو: ڊيٽا جو تجزيو ڪيو ويندو آهي نمونن، رجحانن ۽ رشتن جي سڃاڻپ ڪرڻ لاءِ. اهو عمل مختلف طريقن کي استعمال ڪري سگهي ٿو، بشمول شمارياتي تجزيي، پيش گوئي واري تجزيي، ۽ ٽيڪسٽ تجزيو.
- نتيجن جي تعبير: تجزيي جا نتيجا مفيد معلومات مهيا ڪرڻ لاءِ تشريح ڪيا ويا آهن.
تجزياتي ڪيترن ئي عنصرن جي خاصيت آهي، جنهن ۾ شامل آهن:
- ھدف: تجزياتي جو مقصد بهتر فيصلا ڪرڻ لاءِ مفيد معلومات مهيا ڪرڻ آهي.
- ڊيٽا: تجزياتي ڊيٽا تي ٻڌل آهن. ڊيٽا جي معيار تجزيي جي نتيجن جي صحيحيت لاء اهم آهي.
- ٽيڪنڪس: اينالائيٽڪس ڊيٽا جو تجزيو ڪرڻ لاءِ مختلف ٽيڪنالاجي استعمال ڪري ٿو. مناسب ٽيڪنڪ جو انتخاب تجزيو جي مقصد ۽ موجود ڊيٽا جي قسم تي منحصر آهي.
- تعبير: مفيد معلومات مهيا ڪرڻ لاءِ تجزيي جي نتيجن جو تعبير ڪيو وڃي.
اينالائيٽڪس جي ٽيڪنيڪل خاصيتون
تجزياتي هڪ عمل آهي جيڪو دستي طور تي يا تجزياتي اوزار ۽ ٽيڪنالاجي استعمال ڪري سگهجي ٿو.
تجزياتي اوزار تجزياتي عمل ۾ شامل ڪيترن ئي ڪمن کي خودڪار ڪري سگھن ٿا، ان کي وڌيڪ موثر ۽ درست بڻائي ٿو.
تجزياتي ٽيڪنالاجيون، جهڙوڪ مصنوعي ذهانت ۽ مشين لرننگ، تجزياتي لاءِ تيزي سان اهم ٿي رهيون آهن. اهي ٽيڪنالاجيون استعمال ڪري سگھجن ٿيون ڊيٽا جي وڏي مقدار جو تجزيو ڪرڻ ۽ انهن نمونن ۽ رجحانن کي سڃاڻڻ لاءِ جيڪي شايد روايتي تجزياتي ٽيڪنڪ سان ڳولي نه سگهجن ٿيون.
اينالائيٽڪس جي ڪجهه ٽيڪنيڪل خصوصيتن ۾ شامل آهن:
- ڊيٽا جي مقدار: تجزياتي ڊيٽا جي وڏي مقدار کي تجزيو ڪرڻ لاء استعمال ڪري سگهجي ٿو.
- پروسيسنگ جي رفتار: تجزياتي ڊيٽا کي جلدي ۽ موثر طريقي سان پروسيس ڪرڻ جي قابل هوندو.
- درستي: تجزيو جا نتيجا صحيح ۽ قابل اعتماد هجڻ گهرجن.
- لچڪدار: تجزياتي ڊيٽا ۽ مقصدن جي مختلف قسمن کي ترتيب ڏيڻ جي قابل هوندو.
- رسائي: تجزياتي استعمال ڪندڙن جي وسيع رينج تائين رسائي هجڻ گهرجي.
تجزياتي هڪ پيچيده عمل آهي جيڪو ڪاروبار لاءِ اهم ٿي رهيو آهي. اينالائيٽڪس جون عام ۽ ٽيڪنيڪل خاصيتون انهن جي صلاحيت کي سمجهڻ ۽ انهن کي مؤثر طريقي سان استعمال ڪرڻ لاءِ بنيادي آهن.
ڇو
اهڙا ڪيترائي سبب آهن جن کي توهان اينالائيٽڪس استعمال ڪرڻ گهرجي. مختصر ۾، تجزياتي توهان جي مدد ڪري سگهي ٿي:
- ڪاروباري ڪارڪردگي بهتر ڪريو: تجزياتي توهان جي مدد ڪري سگهي ٿي انهن علائقن کي سڃاڻڻ ۾ جتي هڪ ڪمپني پنهنجي ڪارڪردگي بهتر ڪري سگهي ٿي. مثال طور، تجزياتي استعمال ڪري سگھجن ٿيون سڀ کان وڌيڪ مشهور پروڊڪٽس يا خدمتن جي سڃاڻپ ڪرڻ لاء، سڀ کان وڌيڪ وفادار گراهڪ ۽ سڀ کان وڌيڪ موثر مارڪيٽنگ چينلز.
- اڳواٽ ترتيب ڏيو: تجزياتي توهان کي مستقبل جي رجحانن بابت اڳڪٿيون ڪرڻ ۾ مدد ڪري سگھن ٿا. مثال طور، اينالائيٽڪس استعمال ڪري سگھجن ٿيون پروڊڪٽس يا خدمتن جي طلب، سيلز جي ڪارڪردگي يا گراهڪ جي رويي جي اڳڪٿي ڪرڻ لاءِ.
- باخبر فيصلا ڪريو: تجزياتي ڪمپنيون مهيا ڪري سگھن ٿيون معلومات سان گڏ وڌيڪ باخبر فيصلا ڪرڻ لاءِ. مثال طور، اينالائيٽڪس استعمال ڪري سگھجي ٿو فيصلو ڪرڻ لاءِ ته ڪھڙا پراڊڪٽس يا خدمتون مارڪيٽ تي لانچ ڪرڻيون آھن، ڪھڙي مارڪيٽنگ مهم شروع ڪرڻي آھي ۽ ڪھڙي قيمت جي حڪمت عملي اختيار ڪرڻي آھي.
هتي ڪجهه مخصوص مثال آهن ته ڪئين تجزياتي ڪاروبار کي بهتر بڻائڻ لاءِ استعمال ٿي سگهن ٿا:
- هڪ اي ڪامرس ڪمپني تجزياتي استعمال ڪري سگهي ٿي خريدار جي رويي کي ٽريڪ ڪرڻ ۽ ان جي ويب سائيٽ کي بهتر ڪرڻ لاءِ.
- هڪ مارڪيٽنگ ڪمپني تجزياتي استعمال ڪري سگهي ٿي سوشل ميڊيا مهم جي ڪاميابي کي ماپڻ ۽ نئين سامعين جي سڃاڻپ ڪرڻ لاءِ.
- هڪ پيداوار واري ڪمپني اينالائيٽڪس استعمال ڪري سگهي ٿي مشينري جي نگراني ڪرڻ ۽ انهن جي ٿيڻ کان اڳ امڪاني مسئلن جي نشاندهي ڪرڻ لاءِ.
مجموعي طور تي، تجزياتي هڪ طاقتور اوزار آهي جيڪو ڪمپنين کي بهتر فيصلا ڪرڻ ۽ مقابلي ۾ فائدو حاصل ڪرڻ ۾ مدد ڪري سگهي ٿو.
هتي تجزياتي جا ڪجهه خاص فائدا آهن:
- ڪسٽمر سمجھ کي بهتر بنائڻ: تجزياتي توهان جي گراهڪن، انهن جي ضرورتن ۽ انهن جي رويي کي بهتر سمجهڻ ۾ توهان جي مدد ڪري سگهي ٿي. اهو توهان کي پروڊڪٽس ۽ خدمتون ٺاهڻ ۾ مدد ڪري سگهي ٿو جيڪي بهتر طور تي انهن جي ضرورتن لاءِ موزون آهن ۽ انهن سان توهان جو تعلق بهتر بڻائين.
- آپريشنل ڪارڪردگي بهتر ڪريو: تجزياتي توهان کي انهن علائقن جي نشاندهي ڪرڻ ۾ مدد ڪري سگهي ٿي جتي توهان پنهنجي عملن جي ڪارڪردگي کي بهتر بڻائي سگهو ٿا. اهو توهان جي خرچن کي گهٽائڻ ۽ پيداوار کي بهتر ڪرڻ ۾ مدد ڪري سگهي ٿي.
- منافعي کي بهتر بنائڻ: تجزياتي توهان کي وڪرو ۽ منافعو وڌائڻ جا موقعا سڃاڻڻ ۾ مدد ڪري سگھن ٿا. اهو توهان جي ڪاروباري مقصدن حاصل ڪرڻ ۾ مدد ڪري سگهي ٿي.
جيڪڏهن توهان پنهنجي ڪمپني جي ڪارڪردگي کي بهتر بڻائڻ چاهيو ٿا، توهان کي تجزياتي استعمال ڪرڻ تي غور ڪرڻ گهرجي.
جيڪو اسان پيش ڪريون ٿا
Agenzia Web Online ترقي ڪري رهيو آهي هڪ ورڈپریس پلگ ان لاءِ تجزياتي.
جيتوڻيڪ مارڪيٽ تي تجزياتي لاءِ اڳ ۾ ئي ڪيترائي ورڈپریس پلگ ان موجود آهن، ايجنزيا ويب آن لائن ان مقصد لاءِ وقف ڪيل پنهنجو پلگ ان ٺاهڻ جو فيصلو ڪيو آهي.
ڇڏڻ جي تاريخ اڃا مقرر نه ڪئي وئي آهي.
ذريعي سکر صفحا
صفحا
- آئرن ايس اي او 3 - ورڈپریس پلگ ان: "دي مولي". (17 / 03 / 2024)
- ذاتي ڊيٽا پاليسي (04 / 05 / 2023)
- ڊيٽا پروسيسنگ (04 / 05 / 2023)
- رابطو (04 / 05 / 2023)
- ورڈپریس SEO پلگ ان (04 / 05 / 2023)
- سرچ انجڻ دوستي (15 / 10 / 2023)
- WOOCOMMERCE لاءِ ورڈپریس PERMALINK ٽول ڪِٽ (15 / 10 / 2023)
- ورڈپریس PERMALINK ٽول کٽ (15 / 10 / 2023)
- تبديلين جا ماڊل (24 / 09 / 2023)
- تبادلي جي شرح جي اصلاح لاءِ Bing Toolkit (03 / 10 / 2023)
- تبادلي جي شرح جي اصلاح لاءِ گوگل ٽول ڪٽ (03 / 10 / 2023)
- تبادلي جي شرح جي اصلاح لاءِ Yandex Toolkit (03 / 10 / 2023)
- تبادلي جي شرح جي اصلاح لاءِ Baidu Toolkit (03 / 10 / 2023)
- تبادلي جي شرح جي اصلاح لاءِ Naver Toolkit (03 / 10 / 2023)
- تجزياتي ماڊل (24 / 09 / 2023)
- Bing Toolkit for Analytics (03 / 10 / 2023)
- Google Toolkit for Analytics (03 / 10 / 2023)
- تجزيي لاءِ Yandex Toolkit (03 / 10 / 2023)
- Baidu Toolkit for Analytics (03 / 10 / 2023)
- Naver Toolkit for Analytics (03 / 10 / 2023)
- لوھ ايس اي او 3 ترتيب (23 / 09 / 2023)
- ايس اي او صلاحڪار (04 / 05 / 2023)
- اسڪيمون ماڊل (04 / 05 / 2023)
- RDF/JSON-LD پارسنگ ۽ سيريلائيزيشن (16 / 01 / 2024)
- گهڻ لساني اسڪيمون (16 / 11 / 2023)
- اي ڪامرس اسڪيمون (16 / 11 / 2023)
- RDF/JSON پارسنگ ۽ سيريلائيزيشن (03 / 10 / 2023)
- N-Triples parsing ۽ serialization (03 / 10 / 2023)
- RDF/XML پارسنگ ۽ سيريلائيزيشن (03 / 10 / 2023)
- ٽٽل parsing ۽ serialization (03 / 10 / 2023)
- پارس ڪرڻ ARC2 (03 / 10 / 2023)
- پارسنگ ريپر (03 / 10 / 2023)
- لوهه ايس اي او ميٽاداٽا (04 / 05 / 2023)
- اي ڪامرس فارم (04 / 05 / 2023)
- صفحن تي فارم ۽ آرٽيڪل ۽ ڪسٽم-فيلڊ (04 / 05 / 2023)
- عام فارم (04 / 05 / 2023)
- اڏاوتي (04 / 05 / 2023)
- فن تعمير: رسائي وقت (31 / 03 / 2024)
- سرچ انجڻ دوستي (15 / 10 / 2023)
- مکيه فهرست (04 / 05 / 2023)
- 👋 بهترين SEO پلگ ان ورڈپریس لاءِ | لوهه ايس اي او 3 (04 / 05 / 2023)
- ذاتي زندگي جي پاليسي (04 / 05 / 2023)
آئرن ايس اي او کان وڌيڪ ڳولهيو
اي ميل ذريعي تازو آرٽيڪل حاصل ڪرڻ لاء رڪنيت حاصل ڪريو.
