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# डेटा विज्ञान के जीवनचक्र: संचार # डेटा विज्ञान के जीवनचक्र: संचार
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## [प्री-लेक्चर क्विज ](https://red-water-0103e7a0f.azurestaticapps.net/quiz/30) ## [प्री-लेक्चर क्विज ](https://red-water-0103e7a0f.azurestaticapps.net/quiz/30)
ऊपर दिए गए प्री-लेक्चर क्विज़ के साथ क्या करना है, इसके बारे में अपने ज्ञान का परीक्षण करें! ऊपर दिए गए प्री-लेक्चर क्विज़ के साथ क्या करना है, इसके बारे में अपने ज्ञान का परीक्षण करें!
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### 1. अपने दर्शकों, अपने चैनल और अपनी संचार पद्धति को समझें ### 1. अपने दर्शकों, अपने चैनल और अपनी संचार पद्धति को समझें
जिस तरह से आप परिवार के सदस्यों के साथ संवाद करते हैं, वह आपके दोस्तों के साथ संवाद करने के तरीके से अलग होने की संभावना है। आप शायद अलग-अलग शब्दों और वाक्यांशों का उपयोग करते हैं जिन्हें आप जिन लोगों से बात कर रहे हैं, उनके समझने की अधिक संभावना है। डेटा संचार करते समय आपको वही दृष्टिकोण अपनाना चाहिए। इस बारे में सोचें कि आप किससे संवाद कर रहे हैं। उनके लक्ष्यों और उस संदर्भ के बारे में सोचें जो उनके पास उस स्थिति के आसपास है जो आप उन्हें समझा रहे हैं। जिस तरह से आप परिवार के सदस्यों के साथ संवाद करते हैं, वह आपके दोस्तों के साथ संवाद करने के तरीके से अलग होने की संभावना है। आप शायद अलग-अलग शब्दों और वाक्यांशों का उपयोग करते हैं जिन्हें आप जिन लोगों से बात कर रहे हैं, उनके समझने की अधिक संभावना है। डेटा संचार करते समय आपको वही दृष्टिकोण अपनाना चाहिए। इस बारे में सोचें कि आप किससे संवाद कर रहे हैं। उनके लक्ष्यों और उस संदर्भ के बारे में सोचें जो उनके पास उस स्थिति के आसपास है जो आप उन्हें समझा रहे हैं।
आप संभावित रूप से अपने अधिकांश दर्शकों को एक श्रेणी में समूहित कर सकते हैं। एक _Harvard Business Review_ लेख में, "[डेटा के साथ कहानी कैसे सुनाएं] (http://blogs.hbr.org/2013/04/how-to-tell-a-story-with-data/)," डेल कार्यकारी रणनीतिकार जिम स्टिकलेदर दर्शकों की पांच श्रेणियों की पहचान करता है। आप संभावित रूप से अपने अधिकांश दर्शकों को एक श्रेणी में समूहित कर सकते हैं। एक _Harvard Business Review_ लेख में, “[डेटा के साथ कहानी कैसे बताएं](http://blogs.hbr.org/2013/04/how-to-tell-a-story-with-data/),” डेल कार्यकारी रणनीतिकार जिम स्टिकलेदर दर्शकों की पांच श्रेणियों की पहचान करता है।
- **नौसिखिया**: विषय के लिए पहला प्रदर्शन, लेकिन नहीं चाहता - **नौसिखिया**: विषय के लिए पहला प्रदर्शन, लेकिन नहीं चाहता
अति सरलीकरण अति सरलीकरण
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आप अंत को ध्यान में रखकर कैसे शुरू करते हैं? अपने डेटा को संप्रेषित करने से पहले, अपने मुख्य निष्कर्ष लिख लें। फिर, जिस तरह से आप कहानी तैयार कर रहे हैं, जिस तरह से आप अपने डेटा के साथ बताना चाहते हैं, अपने आप से पूछें, "यह मेरे द्वारा बताई जा रही कहानी में कैसे एकीकृत होता है?" आप अंत को ध्यान में रखकर कैसे शुरू करते हैं? अपने डेटा को संप्रेषित करने से पहले, अपने मुख्य निष्कर्ष लिख लें। फिर, जिस तरह से आप कहानी तैयार कर रहे हैं, जिस तरह से आप अपने डेटा के साथ बताना चाहते हैं, अपने आप से पूछें, "यह मेरे द्वारा बताई जा रही कहानी में कैसे एकीकृत होता है?"
सावधान रहें - अंत को ध्यान में रखते हुए शुरुआत करना आदर्श है, आप केवल उस डेटा को संप्रेषित नहीं करना चाहते जो आपके इच्छित takeaways का समर्थन करता है। ऐसा करने को चेरी-पिकिंग कहा जाता है, जो तब होता है जब एक संचारक केवल उस डेटा का संचार करता है जो उस बिंदु का समर्थन करता है जिसे वे बनाने के लिए बांध रहे हैं और अन्य सभी डेटा को अनदेखा करते हैं। सावधान रहें - अंत को ध्यान में रखते हुए शुरुआत करना आदर्श है, आप केवल उस डेटा को संप्रेषित नहीं करना चाहते जो आपके इच्छित टेकअवे का समर्थन करता है। ऐसा करने को चेरी-पिकिंग कहा जाता है, जो तब होता है जब एक संचारक केवल उस डेटा का संचार करता है जो उस बिंदु का समर्थन करता है जिसे वे बनाने के लिए बांध रहे हैं और अन्य सभी डेटा को अनदेखा करते हैं।
यदि आपके द्वारा एकत्र किया गया सभी डेटा स्पष्ट रूप से आपके इच्छित टेकअवे का समर्थन करता है, तो बढ़िया। लेकिन अगर आपके द्वारा एकत्र किया गया डेटा है जो आपके टेकअवे का समर्थन नहीं करता है, या यहां तक कि आपके प्रमुख टेकअवे के खिलाफ तर्क का समर्थन करता है, तो आपको उस डेटा को भी संप्रेषित करना चाहिए। अगर ऐसा होता है, तो अपने दर्शकों के साथ खुलकर बात करें और उन्हें बताएं कि आप अपनी कहानी के साथ बने रहने का विकल्प क्यों चुन रहे हैं, भले ही सभी डेटा इसका समर्थन न करें। यदि आपके द्वारा एकत्र किया गया सभी डेटा स्पष्ट रूप से आपके इच्छित टेकअवे का समर्थन करता है, तो बढ़िया। लेकिन अगर आपके द्वारा एकत्र किया गया डेटा है जो आपके टेकअवे का समर्थन नहीं करता है, या यहां तक कि आपके प्रमुख टेकअवे के खिलाफ तर्क का समर्थन करता है, तो आपको उस डेटा को भी संप्रेषित करना चाहिए। अगर ऐसा होता है, तो अपने दर्शकों के साथ खुलकर बात करें और उन्हें बताएं कि आप अपनी कहानी के साथ बने रहने का विकल्प क्यों चुन रहे हैं, भले ही सभी डेटा इसका समर्थन न करें।
### 3. इसे एक वास्तविक कहानी की तरह देखें ### 3. इसे एक वास्तविक कहानी की तरह देखें

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