ट्रांसक्रिप्ट को डेटा विज़ुअलाइज़ेशन में कैसे बदलें

जब न केवल मार्केटिंग, बल्कि पत्रकारिता और विभिन्न शोधों की बात आती है, तो सही निर्णय लेने और सफल अभियानों का नेतृत्व करने के लिए सही डेटा होना महत्वपूर्ण है। महत्वपूर्ण विपणन उपकरण बनाने के लिए विभिन्न विधियों का उपयोग किया जा सकता है। तथाकथित डेटा विज़ुअलाइज़ेशन एक महत्वपूर्ण उपकरण है। यह टूल उदाहरण के लिए, ट्रांसक्रिप्ट लेना और उनमें से मार्केटिंग टूल बनाना संभव बनाता है। लेकिन आइए पहले डेटा विज़ुअलाइज़ेशन को परिभाषित करें और देखें कि यह कैसे काम करता है।

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन एक बहुत ही उपयोगी उपकरण है जो ग्राफिकल प्रारूप में विभिन्न डेटा दिखाता है। ऐसा करने के लिए यह चार्ट, मानचित्र, इन्फोग्राफिक्स और विभिन्न अन्य दृश्यों और ग्राफिक्स का उपयोग करता है। डेटा को विज़ुअल स्वरूप में रखने की इस पद्धति का मुख्य लाभ यह है कि यह उपयोगकर्ताओं को डेटा से रुझान और पैटर्न का विश्लेषण करने में सक्षम बनाता है। निष्कर्ष निकालने और गहरी समझ को बढ़ावा देने के लिए यह बहुत फायदेमंद है। इस तरह बड़ी मात्रा में डेटा को सुसंगत और तार्किक तरीके से प्रस्तुत किया जा सकता है। इसका एक अतिरिक्त लाभ भी है, प्रक्रिया में शामिल अन्य लोगों को प्रस्तुत करने पर यह बहुत अच्छा लग सकता है।

मार्केटिंग में डेटा विज़ुअलाइज़ेशन का इतना अधिक उपयोग क्यों किया जाता है?

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन आपके पास सबसे महत्वपूर्ण मार्केटिंग टूल में से एक है, क्योंकि यह आपके इच्छित दर्शकों की रुचि को कुशलता से पकड़ना संभव बनाता है। कुछ अध्ययनों के अनुसार, लगभग 60% लोग दृश्य सीखने वाले होते हैं, जिसका अर्थ है कि उनके लिए अपनी चुनी हुई सामग्री का उपभोग करने का सबसे अच्छा तरीका दृश्य उपकरणों का उपयोग करना है। डेटा विज़ुअलाइज़ेशन इसे सक्षम करने के तरीकों में से एक है।

विपणन के क्षेत्र में डेटा के साथ काम करते समय, अक्सर दृश्य संचार का उपयोग किया जाता है। यहां हम केवल कॉस्ट्यूमर्स के साथ संचार के बारे में बात नहीं कर रहे हैं जब आप कोई उत्पाद लॉन्च कर रहे हैं और आप उसका मूल्य प्रस्तुत करना चाहते हैं। दृश्य संचार का उपयोग अक्सर बाज़ार शोधकर्ता टीमों द्वारा भी किया जाता है, क्योंकि यह परिणाम साझा करने का एक प्रभावी तरीका है, और यह कार्यप्रवाह में सुधार कर सकता है।

यह वास्तव में आश्चर्यजनक है कि कुछ व्यवसाय दैनिक आधार पर कितना डेटा उत्पन्न करते हैं: ईमेल, चैट, लेख, सर्वेक्षण केवल हिमशैल का सिरा हैं। इस विशाल डिजिटल पदचिह्न पर एक सिंहावलोकन करना कठिन है। यह विशेष रूप से सच है यदि आप सभी विशाल ऑडियो डेटा को भी ध्यान में रखते हैं, उदाहरण के लिए साक्षात्कार या फ़ोकस समूहों की रिकॉर्डिंग। एक ऑडियो प्रारूप में कैप्चर किया गया सभी डेटा अक्सर अनुसंधान उद्देश्यों के लिए बहुत मूल्यवान होता है। हालांकि, ऑडियो प्रारूपों के साथ मुख्य समस्याओं में से एक यह है कि ऑडियो फाइलों के सभी घंटों और घंटों से गुजरना अक्सर एक जबरदस्त काम बन जाता है। हमारा सुझाव है कि ऑडियो डेटा को ट्रांसक्राइब किया जाए और उसमें से खोजे जाने योग्य लिखित दस्तावेज़ बनाए जाएं। Gglot एक ट्रांसक्रिप्शन सेवा प्रदाता है जो इस कार्य में आपकी सहायता कर सकता है, इसलिए इस कदम पर ध्यान दें। हम किसी भी प्रकार की ऑडियो सामग्री का बहुत तेज़ और विश्वसनीय ट्रांसक्रिप्शन प्रदान करते हैं। यह ट्रांसक्रिप्शन व्यवसाय में वर्षों और वर्षों के अनुभव के साथ कुशल ट्रांसक्रिप्शन विशेषज्ञों की हमारी टीम द्वारा किया जाएगा, और हम सटीकता की अधिकतम संभव दर की गारंटी दे सकते हैं। जब आप हमारी सेवाओं को नियोजित करते हैं, तो आप निश्चिंत हो सकते हैं कि आपको बहुत ही किफायती मूल्य पर एक बहुत ही सटीक ट्रांसक्रिप्शन मिलेगा, और आप चकित होंगे कि आप ऑडियो फ़ाइल में निहित सभी डेटा को कितनी जल्दी पढ़ पाएंगे।

ठीक है, अब अगले चरण के लिए। जब आपने प्रतिलेख प्राप्त कर लिया है और आपके पास लिखित प्रारूप में डेटा है, तो आपको यह जानना होगा कि आप अपने डेटा का विश्लेषण कैसे करना चाहते हैं। अब टेक्स्ट विश्लेषण टूल का उपयोग करने का समय आ गया है। आप सरल टूल का विकल्प चुन सकते हैं, उदाहरण के लिए क्लाउड जेनरेटर। वे ऐसे वाक्यांशों का उपयोग करते हैं जो अक्सर एक शब्द क्लाउड बनाने के लिए एक साथ आते हैं।

बादल शब्द का संक्षिप्त परिचय

एक शब्द क्लाउड को अक्सर टैग क्लाउड या वर्डले या भारित सूची भी कहा जाता है। यह मूल रूप से डेटा के दृश्य प्रतिनिधित्व के लिए एक तरह का उपन्यास दृष्टिकोण है जो अपने मूल रूप में एक पाठ है। वर्ड क्लाउड आमतौर पर मेटाडेटा के दृश्य चित्रण के लिए उपयोग किया जाता है जो कि कीवर्ड से आता है, जैसे कि विभिन्न वेबसाइटों के टैग। यह अक्सर पाठ के मुक्त रूपों के विज़ुअलाइज़ेशन के लिए भी प्रयोग किया जाता है। टैग कुछ भी हो सकते हैं, लेकिन अधिकतर वे एकल शब्दों के रूप में होते हैं। वर्ड क्लाउड ऐसे प्रत्येक टैग के सापेक्ष महत्व को अलग-अलग फ़ॉन्ट आकार या फ़ॉन्ट के रंग से हिलाकर काम करते हैं। क्लाउड में शब्दों की तेजी से धारणा की बात आती है, तो शब्द क्लाउड प्रारूप के सर्वोत्तम लाभों में से एक इसकी उपयोगिता है, जो प्रत्येक व्यक्तिगत शब्द की सापेक्ष प्रमुखता के त्वरित निर्धारण को सक्षम बनाता है। यदि शब्द बड़ा है, तो इसका अर्थ है कि यह अपने महत्व और महत्व के संबंध में अधिक भार वहन करता है। इन शब्दों का उपयोग वेबसाइटों के लिए एक प्रकार की नेविगेशन सहायता के रूप में भी किया जा सकता है, और इस मामले में शर्तें आमतौर पर हाइपरलिंक की जाती हैं, जिसका अर्थ है कि उनका उपयोग उन आइटम के रूप में किया जाता है जो टैग से जुड़े होते हैं।

एक और बात जो क्लाउड शब्द के विषय पर ध्यान देने योग्य है, वह यह है कि यह कहा जा सकता है कि शब्द क्लाउड को आमतौर पर सॉफ्टवेयर में ही उस टैग क्लाउड के उनके अनुप्रयोगों के संबंध में तीन मुख्य प्रकारों में विभाजित किया जाता है। इस उपखंड में, वे दिखने से अधिक विशिष्ट विभाजन के बजाय, उनके अर्थ से विभाजित होते हैं। क्लाउड शब्द का पहला प्रकार आवृत्ति दिखाने के लिए टैग का उपयोग करता है, प्रत्येक आइटम का कितना उपयोग किया जाता है, यह वेबसाइट में कितना प्रमुख है। जब दूसरे प्रकार के शब्द क्लाउड की बात आती है, तो यह पहले वाले से अलग होता है क्योंकि यह एक प्रकार के ग्लोबल टैग क्लाउड का उपयोग करता है, और इस प्रकार के टैग क्लाउड में सभी प्रासंगिक आवृत्तियों को एकत्रित किया जाता है, वे सभी वस्तुओं और उपयोगकर्ताओं को फैलाते हैं। यह कहा जा सकता है कि दूसरे प्रकार का शब्द क्लाउड एक तरह से उन विभिन्न मदों की कुल संख्या का प्रतिनिधित्व करता है जिन पर टैग लागू किया गया है, और इस तरह इसका उपयोग प्रत्येक टैग की सापेक्ष लोकप्रियता का प्रतिनिधित्व करने के लिए किया जाता है।

तीसरे प्रकार का शब्द क्लाउड भी है, और इस प्रकार के क्लाउड श्रेणियों में उनका व्यक्तिगत आकार अलग-अलग उपश्रेणियों की कुल संख्या का एक संकेतक है जिसमें वे शामिल हैं। इस प्रकार का शब्द क्लाउड एक प्रकार की वर्गीकरण पद्धति के रूप में टैग का उपयोग करता है जो प्रत्येक सामग्री के टुकड़े की वस्तुओं का प्रतिनिधित्व करता है।

जब कीवर्ड क्लाउड की बात आती है तो एक और बात ध्यान देने योग्य होती है, जिसे अक्सर एक तरह के सर्च इंजन मार्केटिंग (SEM) शब्द के रूप में भी इस्तेमाल किया जाता है। इस प्रयोग में यह खोजशब्दों के एक विशेष समूह को संदर्भित करेगा, जो सभी किसी न किसी तरह से प्रासंगिक हैं जब यह किसी विशिष्ट वेबसाइट की चर्चा की बात आती है।

जब सर्च इंजन ऑप्टिमाइजेशन की बात आती है तो टैग क्लाउड ने हाल ही में बहुत लोकप्रियता हासिल की है। वे वेबपेजों की सामग्री के बेहतर नेविगेशन के लिए उपकरण के रूप में भी बहुत उपयोगी हैं। जब किसी वेब पेज पर कुशलतापूर्वक उपयोग किया जाता है, तो वे उस वेबसाइट के संसाधनों को जोड़ने में मदद कर सकते हैं, जो बेहतर ऑनलाइन दृश्यता और बेहतर खोज इंजन रैंक के लिए बहुत उपयोगी है।

उन्नत विज़ुअलाइज़ेशन टूल

हमें उम्मीद है कि आपको सबसे महत्वपूर्ण विज़ुअलाइज़ेशन टूल के रूप में वर्ड क्लाउड का हमारा संक्षिप्त विवरण पसंद आया होगा, जो ऑनलाइन मार्केटिंग और आपकी सामग्री की बेहतर दृश्यता के मामले में बहुत सारे लाभ ला सकता है। बहरहाल, यह कहानी का अंत नहीं है। जब डेटा के विज़ुअलाइज़ेशन की बात आती है, तो आप कई अन्य टूल का उपयोग कर सकते हैं, कुछ अन्य की तुलना में अधिक जटिल हैं, यह सब आपकी विशेष आवश्यकताओं और मांगों पर निर्भर करता है। कुछ अधिक उन्नत उपकरण इतने परिष्कृत हो गए हैं, और उन्नत एल्गोरिदम और गहन शिक्षण के उपयोग के माध्यम से वे एक पाठ से भावनाओं को पढ़ने, उनकी व्याख्या करने में सक्षम हैं। इस प्रक्रिया को भावना विश्लेषण कहा जाता है। ये उपकरण मशीन लर्निंग एल्गोरिदम पर आधारित हैं जो ईमेल, ट्वीट, ट्रांसक्रिप्ट और अन्य स्रोतों से डेटा इकट्ठा करते हैं। फिर डेटा को उनकी ध्रुवीयता (सकारात्मक, तटस्थ, नकारात्मक) या भावनाओं (खुशी, जलन, असंतोष आदि) के अनुरूप क्रमबद्ध किया जाता है। उदाहरण के लिए, यदि आप किसी निश्चित उत्पाद की समीक्षा से डेटा का विश्लेषण करना चाहते हैं, तो एल्गोरिदम वर्गीकृत कर सकता है कि लोग उत्पाद की विशेषताओं के बारे में क्या कहते हैं, सकारात्मक, तटस्थ या नकारात्मक। इसलिए, उत्पाद के बारे में ग्राहकों की धारणाओं की बेहतर समझ रखने के लिए बाजार अनुसंधान में अक्सर भावना विश्लेषण का उपयोग किया जाता है। यह एक ऐसा टूल है जिसका उपयोग ब्रांड मॉनिटरिंग या सोशल मीडिया और भी बहुत कुछ में किया जाता है।

विश्लेषण चरण के बाद, संभवतः आपके पास स्प्रैडशीट्स रह जाती हैं जिन्हें विज़ुअलाइज़ेशन में बदलने की आवश्यकता होती है। यदि आपने उदाहरण के लिए ग्राफ़ बनाना चुना है तो आप बस ऐसे टूल का उपयोग कर सकते हैं जो पहले से ही एक्सेल जैसे स्प्रेडशीट प्लेटफॉर्म का हिस्सा हैं। यदि आप अधिक परिष्कृत डेटा विज़ुअलाइज़ेशन बनाने के इच्छुक हैं, तो आप फ़्लोरिश की ओर रुख कर सकते हैं। सबसे अच्छा विकल्प विभिन्न उपकरणों का पता लगाना और यह देखना है कि आपके मामले के लिए सबसे अच्छा कौन सा है। हमें उम्मीद है कि आपको अपने डेटा को दिलचस्प दृश्यों में बदलने के सभी विभिन्न तरीकों की खोज में बहुत मज़ा आया होगा, जो निश्चित रूप से आपकी ऑनलाइन दृश्यता और समग्र उपयोगकर्ता संतुष्टि में मदद करेगा।