आर के साथ शुरू हो रही है

2017-18 में वापस मैंने एक बिजनेस स्कूल में एक कोर्स पढ़ाना शुरू किया – बहुत सारे सैद्धांतिक ढांचे को शामिल करने के बजाय, मैंने मूल बातें और कुछ कार्यान्वयन और टूलींग अवधारणाओं के साथ जाने का विकल्प चुना। मैंने जो उपकरण सिखाने का फैसला किया है उनमें से एक यह था कि बिजनेस एनालिटिक्स में आर का उपयोग कैसे किया जाए।

आप में से जो लोग आरनहीं जानते हैं, उनके लिए यहां एक उपयोगी विकी लेख है।

शिक्षण क्या मोटे तौर पर स्नातक छात्रों को जो कोड की एक पंक्ति नहीं लिखा है के लिए एक पटकथा भाषा है एक सुखद अनुभव है । आप इस तरह के चर, नियंत्रण छोरों, पुस्तकालयों के रूप में इन के लिए जोखिम कम किया गया है के बाद से दी के रूप में अवधारणाओं नहीं ले जा सकते हैं । तो कैसे एक सरल, उपयोग करने योग्य निर्देशों में है कि सभी जानकारी पैक करता है?

मैंने यही किया ।

मुफ्त एमओओसी का उपयोग करें

छात्रों के लिए आर-वैक्टर, असाइनमेंट, मैट्रिक्स, सरल कार्यों आदि की बुनियादी अवधारणाओं को समझने के लिए, मैं डेटाकैंप द्वारा आर का परिचयजैसे मुफ्त एमओओसी पसंद करता हूं। पाठ्यक्रम सरल है, इसमें अभ्यास क्षेत्र के भीतर आर आईडी है और आसान अभ्यास सत्रों और आपकी स्क्रिप्ट का परीक्षण करने के लिए एक खेल का मैदान है जबकि आप पाठ्यक्रम सामग्री के माध्यम से पढ़ रहे हैं। मुझे यह सुपर एप्लिकेशन ओरिएंटेड कोर्सेज के लिए उपयोगी लगता है।

व्यापार विश्लेषण के लिए आर का उपयोग कैसे किया जा सकता है, इसकी वास्तविक अवधारणाओं में कूदने से ठीक पहले, यह बुनियादी परिचय पाठ्यक्रम उन प्रतिभागियों के लिए एक अच्छा ठोस आधार स्थापित करने में मदद करता है जो आर के साथ शुरू करना चाहते हैं।

कई डेटासेट का उपयोग करें

मैं आम तौर पर एक वित्तीय डेटा सेट के साथ इन सत्रों शुरू करते हैं । क्रेडिट कार्ड के उपयोग के आंकड़े, या ऐसी कुछ जानकारी। हालांकि, मुझे एहसास हुआ कि छात्रों को बेहतर है अगर वे तारीख से संबंधित करने में सक्षम हैं । पाठ्यक्रम की लंबाई के दौरान, मैंने पाया कि फिल्म डेटा जैसे पाठ्यक्रम पर स्विच करना (और अपने डेटाबेस को खोलने के लिए आईएमडीबी के लिएधन्यवाद) या क्रिकेट डेटा ने बहुत अधिक समझ बनाई। प्रतिभागियों के लिए डेटा सेट पर वैचारिक शिक्षा लागू करना आसान हो गया।

देखें और करें

हम क्लास में कई प्रैक्टिस सेशन को शामिल करते थे। इसमें मूल बातें प्राप्त करना, स्क्रिप्ट लिखना और आर के साथ शुरू करना शामिल था।

कुछ आसान तरीके हैं –

  1. आर-स्टूडियो आईडीई इंस्टॉलर का उपयोग करें
  2. एनाकोंडा नेविगेटर का उपयोग करें
  3. Rdrr जैसे ऑनलाइन टूल का उपयोग करें

स्टाम्प ड्यूटी दरों में कमी

Stamp duty in Maharashtra

अचल संपत्ति की बिक्री को मजबूत करने के लिए, महाराष्ट्र सरकार ने 2-3% तक की स्टांप ड्यूटी दरों में कमी की घोषणा की है।

एक नए घर खरीदार के रूप में, यह एक स्वच्छंद टुकड़ा है और कुछ हद तक एक विकृत परिप्रेक्ष्य है। हालांकि, मैं संभव के रूप में उद्देश्य के रूप में होने की कोशिश करेंगे और पर्याप्त प्रशंसा पत्र देने के लिए अपने रुख अर्हता प्राप्त करने की उंमीद है ।

स्टांप ड्यूटी क्या है?

स्टांप ड्यूटी वह अतिरिक्त शुल्क है जो आपको देना होगा अगर आप भारत में कहीं भी घर खरीद रहे हैं। आप जिस राज्य में हैं, उसके आधार पर, यह स्टांप ड्यूटी घर खरीदने की यात्रा में विभिन्न चरणों में देय है।

महाराष्ट्र में, जब आप होम डाउन पेमेंट कर रहे होते हैं तो स्टांप ड्यूटी का अग्रिम भुगतान किया जाना है। कर्नाटक या तेलंगाना जैसे अन्य राज्यों में (मैं इनका उल्लेख कर रहा हूं क्योंकि ये अचल संपत्ति के मामले में दो सबसे तेजी से बढ़ते राज्य हैं) इस स्टांप ड्यूटी का भुगतान कब्जे पर किया जाना है।

यह इतना महत्वपूर्ण क्यों है?

खैर, ज्यादातर लोगों को अपने पहले घर खरीदने के लिए बचत अंत । जब तक आपके पास सुपर भयानक भुगतान योजनाओं तक पहुंच नहीं है और होमकैपिटल की होम डाउन पेमेंट सहायता जैसे ऑफ़र हैं, तो उनकी अधिकांश बचत उस पहले घर को खरीदने के लिए खर्च की जा रही है।

एक स्टांप ड्यूटी आमतौर पर समझौते के मूल्य के शीर्ष पर लगाया जाता है। इसलिए महाराष्ट्र में जब भी आप घर खरीदते हैं तो न केवल आप सामान्य 5% जीएसटी का भुगतान करेंगे, आपको 5% स्टांप ड्यूटी भी देनी होगी। यह बहुत ज्यादा समझौते के मूल्य के ११०% पर घर की लागत डालता है । यह ब्रोकर की लागत, पंजीकरण शुल्क, होम लोन प्रोसेसिंग फीस में भी फैक्टरिंग नहीं है। यदि आप इसे जोड़ते हैं, तो घर की लागत अक्सर समझौते के मूल्य का 115% होती है।

स्टांप ड्यूटी इस हिस्से का 30% है। खर्च का यह हिस्सा आमतौर पर औसत घर खरीदार को दिखाई नहीं देता है, जब तक कि खरीद के बिंदु तक। इसका मतलब है कि आपको पता है कि जब आप घर खरीदने के लिए प्रतिबद्ध होते हैं तो आपको अतिरिक्त खर्च उठाना पड़ता है।

इस स्टांप ड्यूटी को 5% से घटाकर 2-3% कर दिया गया है, महाराष्ट्र सरकार ने घर खरीदने के ओवरहेड्स को कम कर दिया है।

इसलिए… वास्तविक प्रभाव क्या है?

यह प्रश्न हममें से बहुत से पूछ रहे हैं । वास्तविक प्रभाव यदि आप महाराष्ट्र में कहीं भी घर खरीद रहे हैं, तो स्टांप ड्यूटी में 60% की कमी है (यह समझौते के मूल्य का 2-3% है)। इसलिए, यदि आप 1Cr रुपये (लगभग 140,000 अमेरिकी डॉलर) मूल्य का घर खरीदते हैं, तो आपको जो शुद्ध लाभ मिल रहा है वह 2-3 लाख रुपये (लगभग 3000-4000 अमेरिकी डॉलर) है।

क्या यह लंबी अवधि में अचल संपत्ति की बिक्री को प्रभावित करेगा? नहीं. चीजों की बड़ी योजना में, यह है, लेकिन सागर में एक बूंद है कि दर्दनाक हिस्सा नहीं है । चीजों की छोटी योजना में, कुछ सट्टेबाज लेनदेन हो सकते हैं जो “अवसर” पर नकद होने की उम्मीद करते हैं।

पिछले 20 वर्षों में सबसे खराब तिमाही समाप्त होने के बाद, बिक्री में वृद्धि होना स्वाभाविक है । के रूप में उद्योग धीरे से अपने पूर्व COVID संख्या को ठीक हो, इस छोटे से राहत एक ठीक है कि । यह एक छोटी सी राहत और बहुत ज्यादा कुछ नहीं है । 10 साल के बाद, कोई भी इस कदम को याद होगा, हालांकि, अगर इस कदम के आदर्श में जमना थे.. । तो यह देखना दिलचस्प होगा।

निष्कर्ष

मुझे लगता है कि सरकार को सस्ती पूंजी तक पहुंच के बड़े मुद्दों को देखने की जरूरत है । एक छोटी सी राहत देना वास्तव में उद्योग के लिए एक प्रोत्साहन नहीं है ।

अल्पकालिक लेनदेन हलचल एक मुद्दा होगा, और यह वास्तव में मदद करने से अधिक एक ही उद्योग दर्द होता है । हालांकि, अधिकांश राज्य सरकारों ने ऐतिहासिक रूप से कमबीन और अदूरदर्शी (कम देखा) दिखाया है। उनकी शर्तों की प्रकृति के कारण और मैं वास्तव में इसके लिए उन्हें गलती नहीं कर सकता। इसलिए, पिछले 4 वर्षों में सभी चीजों की तरह, यह भी पारित होगा।

गूगल डेटा स्टूडियो पर अपने कस्टम कनेक्टर का निर्माण

अस्वीकरण – यह थोड़ा तकनीकी पोस्ट होने जा रहा है। यदि कोड आपको डराता है, तो मैं सुझाव दूंगा कि आप इसे छोड़ दें। हालांकि, अगर डेटा आपको उत्तेजित करता है, तो साथी साहसी पर पढ़ें!

जब Google ने Google डेटा स्टूडियो लॉन्च किया था, तो मैंने एक गहराई से पोस्ट लिखा था कि डेटा स्टूडियो में डैशबोर्ड कैसे बना सकते हैं और डेटा स्टूडियो को पेश करने वाले डैशबोर्ड टेम्पलेट्स का उपयोग करने में कुछ आसान हैं। जैसा कि उत्पाद विकसित हुआ, इस उत्पाद को पेश करने वाली सबसे शक्तिशाली विशेषताओं में से एक आपके अपने डेटासेट में कस्टम डेटा कनेक्टर बनाने की क्षमता थी।

एक कस्टम कनेक्टर क्या करता है?

एक कस्टम कनेक्टर उपयोगकर्ता को Google डेटा स्टूडियो के भीतर अपने स्वयं के डेटा स्रोत तक पहुंचने में सक्षम बनाता है। आइए एक मार्केटिंग रिसर्च एसोसिएट का उदाहरण लें जो अपने निष्कर्षों को पेश करना चाहता है। एक दृष्टिकोण वह उपयोग कर सकते है कि सभी डेटा गूगल शीट्स में डाल दिया जाएगा, और फिर में निर्मित कनेक्टर्स में से एक का उपयोग करें ।

हालांकि, अगर उसका डेटा सेट बड़ा था और गूगल शीट या एक्सेल में फिट नहीं होता है तो वह क्या करेगी? या यदि उसके डेटा सेट में कई सर्वेक्षण शामिल हैं जो एक दूसरे से अंतर-संबंधित हैं?

क्या होगा यदि यह डेटा डेटाबेस में था, या एपीआई के रूप में उपलब्ध था? यह वह जगह है जहां Google डेटा स्टूडियो के लिए कस्टम कनेक्टर काम करता है।

मैं अपनी पहली कनेक्टर एक साल पहले लिखा था, और मैं कुछ खुदाई के आसपास करना था । मैंने सोचा कि मुझे अपने नोट्स को पेन करना चाहिए ताकि ज्यादा लोग इसे और आसानी से कर सकें । यहां उसी के लिए मेरे नोट्स हैं ।

एक कस्टम कनेक्टर का निर्माण

कार्यान्वयन बिट में कूदने से पहले, जानें कि यह जावास्क्रिप्ट में आधारित है और आपको Google ऐप स्क्रिप्ट के साथ सहज होने की आवश्यकता है। यदि आप यह नहीं जानते हैं, तो यह ठीक है, लेकिन जावास्क्रिप्ट बहुत जरूरी है।

Google के पास डेवलपर साइट पर आधिकारिक दस्तावेज हैं कि एक समुदाय कनेक्टर कैसे बनाया जाए,यह शुरू करने के लिए एक बहुत अच्छा संसाधन है। इसमें स्टेप बाय स्टेप वीडियो और इंस्ट्रक्शन गाइड भी है।

आइए देखें कि कनेक्टर के विभिन्न हिस्सों को क्या बनाता है, यहां गिथुब परएक नमूना कनेक्टर कोड का लिंक है।

समुदाय कनेक्टर अनुभाग

प्रत्येक समुदाय कनेक्टर एक अलग Google ऐप्लिकेशन स्क्रिप्ट है जिसे आप Google ऐप्लिकेशन स्क्रिप्ट का उपयोग करके तैनात करते हैं. कनेक्टर अपने आप में निम्नलिखित वर्गों से बना है –

  • कॉन्फ़िगरेशन सेक्शन – यह समुदाय कनेक्टर के बारे में सभी मेटा जानकारी को मांस देने के लिए है। यदि आप इसे अपने कोड में स्टोर नहीं करना चाहते हैं तो उपयोगकर्ता जैसे एपीआई सीक्रेट और कुंजी से कोई भी इनपुट लेने के लिए इस अनुभाग का उपयोग करें।
  • प्रमाणीकरण अनुभाग – यह ऐप स्क्रिप्ट को अधिकृत करने के लिए है। यदि आपका डेटा एक सुरक्षित तंत्र के पीछे पड़ा है, तो डेटा तक पहुंचने के लिए स्क्रिप्ट को अधिकृत करने के लिए इस अनुभाग का उपयोग करें। यह OAuth2 के रूप में अच्छी तरह से समर्थन करता है ।
  • स्कीमा अनुभाग – इसका उपयोग डेटा स्टूडियो में आयात किए जा रहे डेटा के लिए संरचना को परिभाषित करने के लिए किया जाता है। इस अनुभाग का उपयोग यह रेखांकित करने के लिए करें कि वे कौन से फ़ील्ड और कौन से डेटा प्रकार हैं. आप इस बारे में अधिक जानकारी भी जोड़ सकते हैं कि आप इस क्षेत्र को किस प्रकार का एकत्रीकरण करना चाहते हैं (राशि, औसत, न्यूनतम, अधिकतम, आदि)।
  • डेटा अनुभाग – इस अनुभाग का उपयोग आपके द्वारा आयात किए जा रहे डेटा को लाने के लिए किया जाता है। डेटा सत्यापन के लिए इस अनुभाग का उपयोग करें या यदि आप कोई अंतिम मिनट डेटा ट्विक करना चाहते हैं (उदाहरण के लिए स्ट्रिंग से डेट रूपांतरण)।

यह सब वहां है । अब, हमें पटकथा के वास्तविक प्रवाह में जाना चाहिए ।

कनेक्टर कोड फ्लो

जब आप अपना कनेक्टर लिख रहे हैं, तो पहले डेवलपर संदर्भ के माध्यम से जाना सुनिश्चित करें। अपनी स्क्रिप्ट में, आपको निम्नलिखित कार्यों को शामिल करना होगा –

  1. getConfig () – यह कनेक्टर के लिए विन्यास उपयोगकर्ता विकल्प देता है, यह उपयोगकर्ता को दिखाया जाएगा जब उपयोगकर्ता अपने Google डेटा स्टूडियो खातों में कनेक्टर जोड़ रहा है।
  2. getAuthType ()- यह वह समारोह है जिसका उपयोग यह जांचने के लिए किया जाता है कि क्या किसी प्रमाणीकरण की आवश्यकता है। यदि OAuth सेट है, तो समुदाय कनेक्टर इंटरफेस OAuth विवरण के लिए जांच करेंगे
  3. getSchema () – यह एक्सेस किए जा रहे डेटा की स्कीमा देता है, यह उपयोगकर्ता को दिखाया जाएगा जब डेटा का पता लगाया जा रहा है (जहां हम आयाम और मैट्रिक्स देख सकते हैं)।
  4. getData ()- यह वह फ़ंक्शन है जिसका उपयोग डेटा तक पहुंचने के लिए किया जाता है, डेटा प्रारूप जो अपेक्षित है, यहांरेखांकित किया गया है। आम तौर पर, यह सलाह दी जाती है कि प्रोग्रामर डेटा लाने के लिए एक अलग फ़ंक्शन लिखता है, रिटर्न मूल्यों को स्थापित करने के लिए एक पोस्ट प्रोसेसिंग फ़ंक्शन, और अंत में इस फ़ंक्शन में सही क्रम में उन लोगों को बुलाता है।

ध्यान दें, कि इन कार्यों को उसी क्रम में बुलाया जाएगा जैसा कि वे सूचीबद्ध हैं। जब तक आपके कोड में ये कार्य हैं, तब तक आपके पास एक कार्यकंचालक है। एक बार जब आपके पास यह हो जाता है, तो आपको कोड को तैनातकरना होगा।

बस. अब, इस समुदाय कनेक्टर को अपने Google डेटा स्टूडियो खाते में जोड़ें, और आप जो रिपोर्ट चाहते हैं उसे बनाएं!

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