Data Analytics – रुझान और स्थिरता¶

AI-Driven Data Analytics Module for Data Quality and Observability – digna

उद्देश्य¶

The Data Analytics मॉड्यूल आपके डेटासेट्स में मौजूद दीर्घकालिक पैटर्न, स्थिरता और उतार-चढ़ाव को उजागर करता है — कच्चे मेट्रिक्स को अर्थपूर्ण इनसाइट्स में बदलता है।
यह Data Anomalies के परिणामों पर एक उच्च-स्तरीय विश्लेषणात्मक परत प्रदान करता है, जिससे टीमें समय के साथ होने वाले परिवर्तनों को समझ सकें और दोनों — डेटा गुणवत्ता और डेटा पाइपलाइन्स की ऑब्ज़र्वेबिलिटी — को सुधार सकें।

रुझान में टूट, आवर्ती पैटर्न और वोलैटिलिटी शिफ्ट्स की पहचान करके, digna Data Analytics आपको यह भेद करनe में मदद करता है कि क्या कोई व्यवहार अपेक्षित मौसमी प्रवृत्ति है या वास्तविक डेटा गुणवत्ता समस्या है।

तकनीकी अवलोकन¶

व्युत्पन्न सांख्यिकी¶

digna Data Analytics निम्नलिखित जैसे सांख्यिकीय गुणों की गणना करता है:

• रुझान (Trend) – किसी मेट्रिक की दीर्घकालिक दिशा (बढ़ रहा, घट रहा, स्थिर)
• वोलैटिलिटी (Volatility) – किसी दिए गए समय विंडो में मेट्रिक कितना उतार-चढ़ाव दिखाता है
• सीज़नैलिटी (Seasonality) – आवर्ती समयगत पैटर्न (दैनिक, साप्ताहिक, मासिक)
• चेंज पॉइंट्स (Change Points) – व्यवहार में सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण बदलाव

समर्थित मेट्रिक्स¶

यह मॉड्यूल अन्य digna मॉड्यूल्स द्वारा उत्पन्न किसी भी मेट्रिक का विश्लेषण कर सकता है, जिसमें शामिल हैं:

• रिकॉर्ड काउंट्स
• मिसिंग वैल्यू रेट्स
• वितरण सांख्यिकी (min, max, mean, variance)
• KPI समेकन (जैसे, revenue, transactions, claims)
• Timeliness विचलन या एनोमली फ़्रीक्वेंसीज़

टाइम-सीरीज़ विश्लेषण¶

Data Analytics अवधियों के पार स्थिरता का आकलन करता है — एक सप्ताह, महीने या क्वार्टर की तुलना दूसरे से — सांख्यिकीय कॉन्फिडेंस और रुझान स्थिरता के विज़ुअल मेट्रिक्स का उपयोग करके।

यह कैसे काम करता है¶

1. इनपुट डेटा – digna अन्य मॉड्यूल्स से टाइम-सीरीज़ मेट्रिक्स इकट्ठा करता है (उदा., एनोमलियों की संख्या)।
2. सांख्यिकीय मॉडलिंग – AI और सांख्यिकीय फ़ंक्शंस अंतर्निहित रुझानों और वोलैटिलिटी स्तरों की पहचान करते हैं।
3. अवधियों के पार तुलना – digna KPI या गुणवत्ता संकेतकों के लिए ऐतिहासिक और वर्तमान प्रदर्शन की तुलना करता है।
4. इंसाइट्स जेनरेशन – डैशबोर्ड Inspection Hub और एनालिटिक्स व्यूज़ में पाए गए रुझान, स्थिर अवधियाँ और चेंज पॉइंट्स प्रदर्शित करते हैं।

यह धीमी प्रवृत्तियों (slow drifts) या डेटा गुणवत्ता में क्रमिक गिरावट (gradual degradation) का सक्रिय पता लगाने में सक्षम बनाता है, इससे पहले कि वे गंभीर बन जाएँ।

उदाहरण उपयोग के मामले¶

लाभ¶