डेटा विज्ञान के प्रमुख घटक

 

1. डेटा संग्रह (Data Collection)

सर्वेक्षण, डेटाबेस, सेंसर, वेबसाइट, दस्तावेज़ और डिजिटल कॉर्पस से डेटा प्राप्त करना।

2. डेटा सफाई एवं पूर्व-प्रसंस्करण (Data Cleaning and Preprocessing)

त्रुटियों, अनुपस्थित मानों, दोहराव और असंगत प्रारूपों का प्रबंधन करना।

3. डेटा अन्वेषण एवं विश्लेषण (Data Exploration and Analysis)

सांख्यिकी, ग्राफ और विश्लेषणात्मक विधियों से डेटा की विशेषताओं को समझना।

4. मॉडल निर्माण (Model Building)

आवश्यकतानुसार सांख्यिकीय मॉडल या मशीन लर्निंग का उपयोग करना।

5. परिणामों की व्याख्या एवं प्रस्तुति (Interpretation and Communication)

निष्कर्षों को रिपोर्ट, ग्राफ, डैशबोर्ड और व्यावहारिक सुझावों के रूप में प्रस्तुत करना।

ये चरण सामान्य कार्यप्रवाह दर्शाते हैं। वास्तविक परियोजनाओं में इनका क्रम बदल सकता है तथा परिणामों के आधार पर पहले के चरणों को दोहराना पड़ सकता है।