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BECS 184 डेटा विश्लेषण| Latest Solved Assignment of IGNOU

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BECS 184 डेटा विश्लेषण| Latest Solved Assignment of IGNOU

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BECS 184 डेटा विश्लेषण असाइनमेंट समाधान में डेटा विश्लेषण के सिद्धांतों, तकनीकों, और सांख्यिकी के उपयोग पर विस्तृत चर्चा की गई है। यह समाधान IGNOU दिशानिर्देशों के अनुसार तैयार किया गया है और हस्तलिखित असाइनमेंट विकल्प भी उपलब्ध हैं।
Product Name Cart


  • डेटा विश्लेषण की बुनियादी अवधारणाएँ और तकनीकें।
  • सांख्यिकी के उपयोग और डेटा की व्याख्या के प्रमुख सिद्धांत।
  • सॉफ़्टवेयर टूल्स जैसे SPSS, Excel, और R का डेटा विश्लेषण में उपयोग।
  • IGNOU दिशानिर्देशों के अनुसार समाधान, हस्तलिखित असाइनमेंट विकल्प उपलब्ध।
Category : BACHELOR'S (HONOURS) DEGREE PROGRAMMES
Sub Category : स्नातक उपाधि (ऑनस) हिंदी (बी ए एच डी एच)(BAHDH)
Products Code : 6.10-BAHDH-AASI
HSN Code : 490110
Language : English, Hindi
Author : BMAP EDUSERVICES PVT LTD
Publisher : BMAP EDUSERVICES PVT LTD
University : IGNOU (Indira Gandhi National Open University)
Pages : 20-25
Weight : 157gms
Dimensions : 21.0 x 29.7 cm (A4 Size Pages)



Details

BECS 184 डेटा विश्लेषण पाठ्यक्रम का उद्देश्य डेटा के संग्रहण, विश्लेषण और प्रस्तुति के सिद्धांतों और विधियों को समझना है। यह असाइनमेंट समाधान सांख्यिकी, डेटा मॉडलिंग, और डेटा व्याख्या के विविध पहलुओं को कवर करता है। डेटा विश्लेषण केवल डेटा के संकलन तक सीमित नहीं होता, बल्कि यह प्रोसेसिंग, मॉडलिंग, और फैसला लेने में मदद करता है। यह असाइनमेंट समाधान आपको सांख्यिकी उपकरणों, सॉफ़्टवेयर टूल्स जैसे SPSS, Excel, और R के साथ डेटा विश्लेषण में सक्षम बनाएगा।

डेटा विश्लेषण (Data Analysis):

डेटा विश्लेषण वह प्रक्रिया है जिसमें कच्चे डेटा को संकलित, व्यवस्थित और विश्लेषित किया जाता है ताकि उपयोगी जानकारी प्राप्त की जा सके। यह निष्कर्ष निकालने और फैसला लेने में सहायक होता है। डेटा विश्लेषण के विभिन्न पहलुओं में शामिल हैं:

  1. डेटा संग्रहण (Data Collection): डेटा को विभिन्न तरीकों से संग्रहित किया जा सकता है, जैसे कि सर्वेक्षण, प्रयोग या मौजूदा रिकॉर्ड्स से।
  2. डेटा सफाई (Data Cleaning): कच्चे डेटा को सही रूप में परिवर्तित करना ताकि उसे सही तरीके से विश्लेषित किया जा सके। इसमें मिसिंग डेटा और गलत आंकड़ों को संभालना शामिल होता है।
  3. डेटा प्रोसेसिंग (Data Processing): डेटा को संख्यात्मक और गुणात्मक रूप में व्यवस्थित करना ताकि उसे विश्लेषण के लिए तैयार किया जा सके।

सांख्यिकी के सिद्धांत (Statistical Theories):

सांख्यिकी डेटा विश्लेषण का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है, जो संख्यात्मक जानकारी के आधार पर निष्कर्ष निकालने में मदद करता है। इसमें दो मुख्य प्रकार होते हैं:

  1. वर्णनात्मक सांख्यिकी (Descriptive Statistics):
    वर्णनात्मक सांख्यिकी का उद्देश्य डेटा के सारांश को तैयार करना होता है, ताकि उसे सरल तरीके से प्रस्तुत किया जा सके। इसमें शामिल हैं:

    • माध्य (Mean), माध्यिका (Median), मोड (Mode)
    • विविधता और प्रसार को समझने के लिए मानक विचलन (Standard Deviation) और वेरियंस (Variance) का उपयोग किया जाता है।
  2. निष्कर्षात्मक सांख्यिकी (Inferential Statistics):
    निष्कर्षात्मक सांख्यिकी का उपयोग करके हम सम्पूर्ण जनसंख्या से नमूने (Samples) के आधार पर निष्कर्ष निकाल सकते हैं। यह प्रक्रिया हाइपothesis Testing, Confidence Interval, और P-value की मदद से होती है।

  • उदाहरण: T-test और ANOVA जैसे परीक्षणों का उपयोग करना।

डेटा विश्लेषण में सॉफ़्टवेयर टूल्स (Software Tools for Data Analysis):

  1. SPSS (Statistical Package for the Social Sciences):
    SPSS एक शक्तिशाली सांख्यिकी सॉफ़्टवेयर है, जिसका उपयोग डेटा विश्लेषण, ग्राफिक्स, और रिपोर्टिंग के लिए किया जाता है। यह सामाजिक विज्ञान और व्यवसाय से संबंधित शोध में बहुत लोकप्रिय है।
  • उदाहरण: SPSS में Regression Analysis, Factor Analysis, और Chi-square Tests किए जा सकते हैं।
  1. Excel:
    Microsoft Excel एक लोकप्रिय टूल है जो डेटा संग्रहण, सारांश, और सांख्यिकी परीक्षणों के लिए उपयुक्त है। इसमें Pivot Tables, Charts, और Data Analysis Toolpak का उपयोग कर सकते हैं।
  • उदाहरण: Excel में Correlation, Regression और Descriptive Statistics आसानी से किया जा सकता है।
  1. R Programming:
    R एक ओपन-सोर्स प्रोग्रामिंग भाषा है जिसका उपयोग सांख्यिकी, डेटा विश्लेषण, और डेटा विज़ुअलाइजेशन में किया जाता है। यह डेटा वैज्ञानिकों के बीच बहुत ही प्रसिद्ध है।
  • उदाहरण: R में Time Series Analysis, Linear Regression, और Data Visualization किया जा सकता है।

डेटा विश्लेषण की प्रक्रिया (Data Analysis Process):

  1. डेटा की परिभाषा (Defining the Data):
    डेटा को विश्लेषण के लिए स्पष्ट रूप से परिभाषित किया जाता है कि कौन सी जानकारी महत्वपूर्ण है और किस प्रकार के डेटा का अध्ययन किया जाएगा।

  2. डेटा संग्रहण (Data Collection):
    डेटा को विभिन्न स्रोतों से इकट्ठा किया जाता है, जैसे कि सर्वेक्षण, एंटरप्राइज़ रिकॉर्ड, या प्रयोगात्मक सेटअप

  3. डेटा विश्लेषण (Data Analysis):
    इकट्ठा किए गए डेटा का सांख्यिकीय परीक्षण किया जाता है, ताकि उसे विश्लेषित किया जा सके और उपयुक्त निष्कर्ष निकाले जा सकें।

  4. निष्कर्ष (Conclusion):
    डेटा के आधार पर व्यावसायिक निर्णय या सिफारिशें तैयार की जाती हैं। इन निष्कर्षों का संगठन या नीति निर्माण में उपयोग किया जाता है।

असाइनमेंट समाधान की विशेषताएँ (Features of the Assignment Solution):

  • IGNOU दिशानिर्देशों के अनुसार समाधान।
  • सांख्यिकी उपकरण और सॉफ़्टवेयर टूल्स के उपयोग पर विस्तृत चर्चा।
  • हस्तलिखित असाइनमेंट विकल्प उपलब्ध।

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