डेटा विश्लेषण में धुरी को समझना
डेटा विश्लेषण में, धुरी विभिन्न चर के बीच संबंधों को बेहतर ढंग से समझने के लिए डेटा को सारांशित करने और पुनर्गठित करने का एक तरीका है। इसमें डेटा को घुमाना या पुनर्व्यवस्थित करना शामिल है ताकि पैटर्न और रुझान देखना आसान हो। एक पिवट तालिका में, आप एक कॉलम या पंक्ति का चयन कर सकते हैं और फिर इसे "पिवट" क्षेत्र में खींच सकते हैं, जो आपको डेटा को घुमाने और देखने की अनुमति देता है। यह विभिन्न दृष्टिकोणों से है। उदाहरण के लिए, आप दिनांक, उत्पाद और क्षेत्र के लिए कॉलम के साथ बिक्री डेटा की एक तालिका से शुरुआत कर सकते हैं, और फिर डेटा को पिवट कर सकते हैं ताकि आप इसे दिनांक और क्षेत्र के अनुसार देख सकें, उत्पादों को नीचे की ओर सूचीबद्ध किया जा सके।
पिवोट्स हो सकते हैं विभिन्न तरीकों से उपयोग किया जाता है, जैसे:
1. डेटा को सारांशित करने के लिए: डेटा को एक या अधिक चर के आधार पर समूहीकृत करके, आप कुल, औसत और गिनती जैसे सारांश आँकड़े देख सकते हैं।
2। रिश्तों का पता लगाने के लिए: यह देखकर कि विभिन्न चर एक-दूसरे से कैसे संबंधित हैं, आप उन पैटर्न और रुझानों की पहचान कर सकते हैं जो कच्चे डेटा को देखने से तुरंत स्पष्ट नहीं हो सकते हैं।
3. विज़ुअलाइज़ेशन बनाने के लिए: पिवोट्स का उपयोग चार्ट और ग्राफ़ बनाने के लिए किया जा सकता है जो डेटा को अधिक आकर्षक तरीके से दिखाते हैं।
4। डेटा को फ़िल्टर करने के लिए: एक या अधिक चर के लिए विशिष्ट मानों या मानों की श्रेणियों का चयन करके, आप डेटा के एक विशिष्ट उपसमूह पर ध्यान केंद्रित करने के लिए डेटा को सीमित कर सकते हैं। कुल मिलाकर, पिवोट्स डेटा की खोज और समझने के लिए एक शक्तिशाली उपकरण हैं, और वे हैं आमतौर पर डेटा विश्लेषण और व्यावसायिक खुफिया अनुप्रयोगों में उपयोग किया जाता है।
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