Question
Download Solution PDFनिम्नलिखित में से कौन से खुदरा विश्लेषणात्मक अनुप्रयोगों में ग्राहक के खरीद अनुरूप में अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए खोज तकनीकों का उपयोग शामिल है?
A. कारक विश्लेषण
B. प्रतिगमन विश्लेषण
C. डेटा खनन
D. डेटा स्क्रैपिंग
E. डेटा क्लोनिंग
Answer (Detailed Solution Below)
Detailed Solution
Download Solution PDFखुदरा विश्लेषण एक व्यापारी की निर्णय लेने की प्रक्रिया के लिए बिक्री, भण्डारण, ग्राहकों और अन्य महत्वपूर्ण पहलुओं से संबंधित अंतर्दृष्टि प्रदान करने पर केंद्रित है। इसका उपयोग बेहतर विकल्प बनाने, व्यवसाय को अधिक कुशलता से चलाने और बेहतर ग्राहक सेवा विश्लेषण प्रदान करने के लिए किया जाता है।
डेटा खनन:
- डेटा माइनिंग कंप्यूटर विज्ञान की एक अवधारणा है, लेकिन इसने खुदरा उद्योग में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाई है क्योंकि यह खुदरा विक्रेताओं को अपने ग्राहकों के खरीद व्यवहार और अनुरूप को सीखने में मदद करता है।
- खुदरा विक्रेता मौसमी उत्पाद की बिक्री, लेन-देन संबंधी डेटा और जनसांख्यिकी आदि के बारे में जानकारी एकत्र करते रहते हैं, एकत्रित डेटा का कोई फायदा नहीं है अगर इसे उपयोगी ज्ञान में परिवर्तित नहीं किया जाता है और डेटा को ज्ञान में परिवर्तित करने के लिए एक उचित तंत्र की आवश्यकता होती है।
- समय के साथ एकत्र जानकारी के बड़े स्रोत से उपयोगी जानकारी की पहचान करने के लिए डेटा खनन सबसे महत्वपूर्ण उपकरण साबित होता है।
- इसका उपयोग राजस्व सृजन में सुधार और व्यापार की लागत को कम करने के लिए भी किया जाता है।
इसलिए, खुदरा विश्लेषणात्मक अनुप्रयोगों में ग्राहक के खरीद स्वरूप में अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए डेटा खनन तकनीकों का उपयोग शामिल है।
कारक विश्लेषण:
- कारक विश्लेषण एक ऐसी तकनीक है जिसका उपयोग बड़ी संख्या में प्रभावित करने वाली वस्तुओं को कुछ कारकों में कम करने के लिए किया जाता है।
- यह तकनीक सभी प्रभावित करने वाली वस्तुओं से अधिकतम उभयनिष्ट विचरण को निकालती है और उन्हें एक सामान्य स्कोर में डालती है।
- सभी प्रभावित करने वाली वस्तुओं के सूचकांक के रूप में, उस स्कोर का उपयोग आगे के विश्लेषण के लिए किया जा सकता है।
डेटा स्क्रैपिंग:
- डेटा स्क्रैपिंग एक ऐसी तकनीक है जिसमें एक कंप्यूटर प्रोग्राम दूसरे प्रोग्राम से आने वाले मानव-पठनीय आउटपुट का डेटा निकालता है।
- यह अक्सर बाइनरी डेटा, प्रदर्शन स्वरूपण, निरर्थक लेबल और अन्य जानकारी को अनदेखा करता है जो या तो अप्रासंगिक है या स्वचालित प्रसंस्करण में बाधा डालते है।
- आम तौर पर इसे अनौपचारिक माना जाता है, यह एक अंतिम उपाय के रूप में इस्तेमाल की जाने वाली अयोग्य तकनीक है जब डेटा विनिमय के लिए कोई अन्य तंत्र उपलब्ध नहीं है।
डेटा क्लोनिंग:
- डेटा क्लोनिंग एक डेटाबेस सिस्टम की पूरी और अलग प्रतिलिपि को संदर्भित करता है जिसमें व्यावसायिक डेटा, DBMS सॉफ्टवेयर और परिवेश को बनाने वाले कोई भी अन्य अनुप्रयोग शामिल होते हैं।
- डेटा क्लोनिंग में पूरी तरह कार्यात्मक और अपने आप में अलग, दोनों शामिल हैं।
- विन्यास परिवर्तन या डेटा की कमी के कारण क्लोन किए गए डेटा को इसकी प्रारंभ के समय संशोधित किया जा सकता है।
प्रतिगमन विश्लेषण:
- प्रतिगमन विश्लेषण यह पहचानने का एक विश्वसनीय तरीका है कि किस चर का ब्याज के विषय पर प्रभाव पड़ता है।
- एक प्रतिगमन करने की प्रक्रिया आपको आत्मविश्वास से यह निर्धारित करने की अनुमति देती है कि कौन से कारक सबसे ज्यादा मायने रखते हैं, किन कारकों को अनदेखा किया जा सकता है, और ये कारक एक दूसरे को कैसे प्रभावित करते हैं।
Last updated on Jun 12, 2025
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