प्राचीन काल से आधुनिक युग तक

आँकड़ों की उत्पत्ति प्राचीन मिस्र और बेबीलोनियन जनगणनाओं से हुई है। आधुनिक वर्णनात्मक आँकड़े 17वीं शताब्दी में जॉन ग्रांट के जीवन तालिका अनुसंधान से शुरू हुए और 19वीं शताब्दी में एडोल्फ क्वेटलेट द्वारा 'औसत आदमी' की अवधारणा पेश करने पर और विकसित हुए।

डेटा साइंस युग में वर्णनात्मक आँकड़े

• • EDA: अन्वेषी डेटा विश्लेषण (ईडीए): बुनियादी डेटा विशेषताओं को समझना
• • Data Preprocessing: डेटा प्रीप्रोसेसिंग: आउटलायर डिटेक्शन और डेटा गुणवत्ता मूल्यांकन
• • Feature Engineering: फीचर इंजीनियरिंग: नए चर बनाने के लिए आधार
• • Model Evaluation: मॉडल प्रदर्शन मूल्यांकन: भविष्यवाणियों की वितरण विशेषताओं का विश्लेषण करना

बिजनेस इंटेलिजेंस में अनुप्रयोग

आधुनिक व्यवसाय केपीआई डैशबोर्ड, ग्राहक विभाजन, बिक्री विश्लेषण और गुणवत्ता नियंत्रण सहित सभी क्षेत्रों में वर्णनात्मक आँकड़ों का व्यापक रूप से उपयोग करते हैं। वे विशेष रूप से वास्तविक समय विश्लेषण और स्वचालित रिपोर्टिंग में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं।

अनुमानित आँकड़ों का विकास

वर्णनात्मक आँकड़े अनुमानित आँकड़ों का आधार बनते हैं। नमूना वर्णनात्मक आँकड़ों का उपयोग जनसंख्या विशेषताओं का अनुमान लगाने के लिए किया जाता है और परिकल्पना परीक्षण के लिए बुनियादी डेटा के रूप में कार्य करता है।

मशीन लर्निंग के साथ संबंध

मशीन लर्निंग में फीचर चयन, डेटा प्रीप्रोसेसिंग और मॉडल व्याख्या के लिए वर्णनात्मक आँकड़े आवश्यक हैं। वे विशेष रूप से व्याख्या योग्य एआई में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं।

विज़ुअलाइज़ेशन के साथ एकीकरण

हिस्टोग्राम, बॉक्स प्लॉट और वायलिन प्लॉट जैसे विभिन्न विज़ुअलाइज़ेशन तकनीकों के साथ संयुक्त, वे डेटा वितरण और विशेषताओं की सहज समझ को सक्षम करते हैं।

वास्तविक समय विश्लेषण का भविष्य

स्ट्रीमिंग डेटा वातावरण से वास्तविक समय में आँकड़ों की गणना और अद्यतन करने की तकनीक तेजी से महत्वपूर्ण होती जा रही है।