ትንበያ ትንታኔ ምንድን ነው እና ለምን በንግዱ ውስጥ አስፈላጊ ነው።

የተፈጥሮን ዓለም ለመረዳት እና ስለ እሱ ትክክለኛ ትንበያዎችን ለማድረግ ትንበያ ትንታኔ ያስፈልጋል። አንድ ኩባንያ እና አካባቢው እንደ ሥርዓት እንዴት እንደሚገናኙ የሚያጠና በመረጃ ላይ የተመሰረተ አካሄድ ነው። እና የተቀመጡትን ግቦች ለማሳካት በዙሪያው ያለውን አካባቢ እንዴት ተጽዕኖ እንደሚያሳድር. 

መረጃዎች እንዴት እንደሚሰበሰቡ፣ እንደሚሰበሰቡ፣ እንደሚተነተኑ እና በመጨረሻም ለግምት ትንተና እንዴት እንደሚቀረጹ እና የትኛውም ሳይንስ የእውቀት አካልን እንደሚገነባ እና ከጊዜ ወደ ጊዜ ውስብስብ ምልከታዎችን እና ትንበያዎችን እንዴት እንደሚያዘጋጅ መካከል ግልጽ ትይዩዎች አሉ። 

ትንቢታዊ ትንታኔዎችን እና እንዴት እንደሚሰራ ከአንዳንድ ምሳሌዎች ጋር እንይ።

ትንበያ ትንታኔ: ምንድን ነው?

የትንበያ ትንታኔ የወደፊት ክስተቶችን ለመለየት የሚሞክር ሳይንሳዊ ትንበያ ዘዴ ነው [ወይም በቀላሉ; የውጤቶችን እድል መገምገም ]. አብዛኛዎቹ የትንበያ ትንታኔዎች ሞዴሎች በጊዜ ውስጥ በተሰበሰበ መረጃ ላይ የተመሰረቱ እና ተለዋዋጮችን ያካትታሉ. በእርግጥ፣ በዚህ አካሄድ ውስጥ ያሉትን ቅጦች እና አዝማሚያዎች ለመለየት ታሪካዊ መረጃ አስፈላጊ ነው።

የትንበያ ትንታኔዎች ሞዴሎች ያካትታሉ የምደባ ሞዴሎች, የስብስብ ሞዴሎች, የትንበያ ሞዴሎች, የጊዜ ተከታታይ ሞዴሎች እና ሌሎች ብዙ። የወደፊት አዝማሚያዎችን ለመተንበይ በተወሰኑ ተለዋዋጮች መካከል ያለውን ትስስር ለመለየት ቀድሞ የተሰበሰበ መረጃን ከጠንካራ የኮምፒዩተር ሞዴሊንግ፣ የመረጃ ትንተና እና የማሽን መማር ጋር ያዋህዳሉ። የዳታ ተንታኙ በተለምዶ ከሚገኘው ትልቁ እና በጣም አስፈላጊ በሆነው የውሂብ መጠን ይጀምራል እና የሚገመቱ ሞዴሎች አስተማማኝ ትንበያዎችን እንዲፈጥሩ የሚያስችል ተደጋጋሚ ቅጦችን ይፈልጋል።

በእርግጥ ኩባንያዎች አዳዲስ ዘዴዎችን እና ስልቶችን የመሞከርን አደጋ በመቀነስ የደንበኛ ልወጣዎችን እና የሽያጭ ስታቲስቲክስን ለመጨመር አዳዲስ አቀራረቦችን ለመፈተሽ ግምታዊ ትንታኔዎችን መጠቀም ይችላሉ። ይህ ሊሆን የቻለው ድህረ ገጹን ከመጠቀም፣ ምርቶችን በማዘዝ እና ከሌሎች ምንጮች በሚደረጉ ትንበያዎች በሚፈሰው ከፍተኛ መጠን ያለው የደንበኛ ውሂብ የBig Data ዘመን እየገፋ ሲሄድ የበለጠ ትክክለኛ ይሆናል።

ይህንን ምእራፍ ለማጠቃለል፣ በመረጃ ላይ የተመሰረቱ ትንበያዎችን የሚጠቀመው ትንበያ ትንታኔ ኩባንያዎች የስትራቴጂ ለውጦች ሊኖሩ የሚችሉትን ውጤቶች እንዲገምቱ እንደሚረዳቸው ያስታውሱ። ሁሉም የወደፊት እሴቶችን ለመተንበይ በተለያየ መንገድ በተደራጁ ታሪካዊ መረጃዎች ላይ የተመሰረቱ ናቸው.

አሁን አንዳንድ የአጠቃቀም ጉዳዮችን እንመልከት

7 የእውነተኛ ዓለም ትንበያ ትንታኔ መተግበሪያዎች

ኃይለኛ የትንታኔ ሶፍትዌሮችን በመጠቀም የቀድሞ የሸማቾች መረጃን በማቀናበር፣ ትንበያ ትንታኔ ብዙ ኩባንያዎችን (ለምሳሌ Netflix፣ Amazon እና Walmart) ስትራቴጂዎችን እንዲነድፉ እና ለወደፊቱ ብልህ እና ወጪ ቆጣቢ ውሳኔዎችን እንዲያደርጉ ረድቷል። የንግድ-ወሳኝ ክወናዎችን ለማመቻቸት በተለያዩ መንገዶች ጥቅም ላይ ሊውል ይችላል; አንዳንድ ታዋቂ መተግበሪያዎች የሚከተሉትን ያካትታሉ:

ማጭበርበርን መለየት

ማስፈራሪያዎችን ለመለየት፣ ግምታዊ ሞዴሎች የስርዓተ-ፆታ ችግሮችን እና ያልተለመዱ ባህሪያትን ለይተው ማወቅ ይችላሉ። ሰራተኞቹን ለተመሳሳይ ባህሪ ለማስጠንቀቅ እና ሰርጎ ገቦች እና ተጋላጭነቶች ወደ ስርዓቱ ውስጥ እንዳይገቡ ለመከላከል በሳይበር ጥቃቶች እና በማጭበርበር ሁኔታዎች ላይ ባለው ታሪካዊ መረጃ መመገብ ይችላል። እንዲሁም ያለውን ሁሉ ለማወቅ ይረዳል ከገንዘብ አደጋ ጋር የተያያዘ , ከኢንሹራንስ ማጭበርበር እስከ የብድር ስጋት ትንበያ, እንዲሁም በከፍተኛ የወንጀል አካባቢዎች ውስጥ ቅጦችን መለየት.

ምናባዊ የግል ረዳቶች

Siri, Ok Google እና Alexa ከግንኙነት በመማር እና የደንበኞችን ምላሽ በመተንበይ የደንበኞችን ልምድ ያሻሽላሉ. የ ቦቶች አካል አጠቃቀም በኩል ራስን መማር ናቸው ጀምሮ deep learningኩባንያዎች ትልቅ ድጋፍ ሰጪ ሠራተኞችን ሳይቀጥሩ ደንበኞችን በተሻለ ሁኔታ እንዲያስተዳድሩ ያስችላቸዋል።

Valutazione ዴል rischio

የትንበያ ትንታኔ የማሽን መማር ስልተ ቀመሮችን በጥቅል የውሂብ ስብስቦች ላይ በመተግበር ቅጦችን፣ ግንኙነቶችን እና ተጋላጭነቶችን እንዲሁም በአንድ ኢንዱስትሪ ውስጥ የካርታ ለውጦችን በመተግበር አደጋን ለመለየት እና ለመቆጣጠር ይረዳል። በዚህ መረጃ የንግድ ሥራ መሪዎች ሊያስከትሉ የሚችሉትን የአሠራር አደጋዎች ለማስወገድ የቅድመ ጥንቃቄ እርምጃዎችን መውሰድ ይችላሉ።

የሕክምና ምርመራ

የትንበያ ትንታኔዎች ሞዴሎች በታሪካዊ መረጃ ላይ በመመርኮዝ ትክክለኛውን ምርመራ በማድረግ በሽታዎችን ለመረዳት ይረዳሉ. ለምሳሌ፣ የጤና አጠባበቅ ባለሙያዎች የትኞቹ ታካሚዎች እንደ አርትራይተስ፣ የስኳር በሽታ እና አስም ያሉ አንዳንድ በሽታዎችን የመጋለጥ እድላቸውን ለመለየት ሊጠቀሙበት ይችላሉ። ስለዚህ፣ የጤና እንክብካቤ ባለሙያዎች የበለጠ ግላዊ እንክብካቤን መስጠት ይችላሉ።

የግዢ ባህሪን ይተነብዩ

የትንበያ ትንታኔዎች በበርካታ ቻናሎች ውስጥ ያሉ የሸማቾችን እንቅስቃሴ በመተንተን እና የግዢ ታሪክን እና የደንበኛ ምርጫዎችን በመገምገም የበለጠ ግላዊነትን ማላበስ እና የበለጠ ዒላማ የተደረገ የግብይት ዘመቻዎችን ያስችላል። የደንበኞችን የበለጠ ዝርዝር እና ግላዊ ግንዛቤን ለማዳበር ይረዳል።

የመሳሪያዎች ጥገና

የመሳሪያዎች ብልሽት ህይወትን አደጋ ላይ ሊጥል እና ለኩባንያው ከፍተኛ የገንዘብ ኪሳራ ሊያስከትል ይችላል. IoT ማሽነሪዎችን እና አካላትን በማጣመር ሰራተኞችን አስቀድመው ማሳወቅ እና ውድ የሆኑ ብልሽቶችን ማስወገድ ይቻል ነበር።

የሽያጭ መሻሻል

ንግዶች ደንበኞቻቸው ለተለያዩ ሽያጮች ወይም ሽያጮች እንዴት ምላሽ እንደሚሰጡ ለመተንበይ የማሽን መማር ስልተ ቀመሮችን በግዢ ውሂብ መጠቀም ይችላሉ።

ለንግድ ስራ ትንበያ ትንታኔዎች

የንግድ ድርጅቶች ዛሬ የተሻሉ ምርቶችን ለመፍጠር፣ ገበያን ለማገልገል አዳዲስ መንገዶችን ለመለየት እና የስራ ማስኬጃ ወጪዎችን ለመቀነስ ትንበያዎችን ይፈልጋሉ። የትንበያ ትንታኔዎች የወደፊት ውጤቶችን ለመተንበይ የማሽን መማርን እና የንግድ ሥራን በማጣመር እነዚህን መስፈርቶች ያሟላሉ።

ዘዴው በተለይ "ምን ቢሆን?" ለማስፈጸም ጠቃሚ ነው. የደንበኞችን ታማኝነት የሚነኩ እና ባለብዙ ደረጃ ውሳኔዎችን የሚደግፉ ሁኔታዎች። እንደ ኔትፍሊክስ ያሉ የዥረት አገልግሎቶችን ያስቡ፣ ለደንበኞቻቸው የምርት ምክሮችን ከዚህ ቀደም በተገዙ ግዢዎች እና በተነፃፃሪ ስብስብ ምርጫዎች ላይ በመመስረት፣ በዚህም ሁለቱንም የሸማቾች ልምድ እና የሽያጭ ቁጥሮችን ያሻሽላል።

እና፣ አንድ ድርጅት የውሂብ ጎታ እና ትንበያዎችን በሚገነባበት ጊዜ፣ በትንቢታዊ ትንታኔዎች ኢንቬስትመንቱ ላይ ያለው ትርፍ ይባዛል፣በተለይም በትንታኔ ቡድኑ የተገነቡ የስራ ፍሰቶችን በራስ ሰር ለመስራት ከተዛመደ ጥረት ጋር ሲጣመር። አውቶሜሽን የትንበያ ወጪን ይቀንሳል እና አዳዲስ ትንበያዎች የሚፈጠሩበትን ድግግሞሽ ይጨምራል ይህም የትንታኔ ቡድኖች ለቀጣይ ፈጠራ አዳዲስ አመራሮችን እንዲከተሉ ያስችላቸዋል።

ስለዚህ, የትንበያ ትንታኔ ኩባንያዎች መረጃን በማቀናጀት የተፈለገውን ውጤት እንዲያቅዱ, እንዲገምቱ እና በተሻለ ሁኔታ እንዲያሳኩ እንደሚፈቅድ ያስታውሱ. ጥቂቶቹን በመጥቀስ፣ ድርጅቶች ግምታዊ ትንታኔዎችን ለሚከተሉት ሊጠቀሙ ይችላሉ።

• በቀድሞው እና አሁን ባለው ባህሪ ላይ በመመስረት የደንበኛውን ባለ 360 ዲግሪ እይታ ያግኙ።
• የትኞቹ ደንበኞች በጣም ትርፋማ እንደሆኑ ይወስኑ።
• የግብይት ዘመቻዎችዎን ለእያንዳንዱ ደንበኛ የበለጠ ግላዊ እንዲሆኑ ያመቻቹ።
• ለተለያዩ ምርቶች እና አገልግሎቶች የወደፊት ፍላጎት ይገምቱ
• ንቁ የአደጋ አስተዳደርዎን ያሳድጉ።
• ተመላሾችን ከፍ ለማድረግ ስልታዊ በሆነ መንገድ መርጃዎችን ይመድቡ።
• የተፎካካሪ ጫፍን ለማግኘት የቅርብ ጊዜዎቹን አዝማሚያዎች ይቀጥሉ።

ግምታዊ ትንታኔዎችን ለመጠቀም፣ አንድ ንግድ መጀመሪያ አለበት። defiእንደ ገቢ ማሳደግ፣ ስራዎችን ማቀላጠፍ ወይም የደንበኞችን ተሳትፎ ማሻሻል ያለ የንግድ ስራ ግብን መጨረስ። ድርጅቱ ተገቢውን የሶፍትዌር መፍትሄ በመጠቀም ብዙ የተለያዩ መረጃዎችን ለመደርደር፣ ግምታዊ የትንታኔ ሞዴሎችን ለማዘጋጀት እና ያንን ግብ ለመደገፍ ተግባራዊ ግንዛቤዎችን መፍጠር ይችላል።

ስለ ትንበያ ሞዴል ቴክኒኮች የመጨረሻ ሀሳቦች

የተራቀቁ የትንበያ ትንተና ዘዴዎች አሁን በንግድ ስራ ላይ በስፋት ጥቅም ላይ ይውላሉ, ድርጅቶች አደጋዎችን እና እድሎችን ለመገመት ትልቅ መረጃን እንዲጠቀሙ ያስችላቸዋል. ኩባንያዎች በታሪካዊ መረጃ ላይ ተመስርተው በኮምፒዩተር ስሌት የተደገፈ ሞዴል ለመገንባት ከመገመት ይልቅ ግምታዊ ትንታኔ ሶፍትዌሮችን መጠቀም ይችላሉ። 

ትንቢታዊ ትንታኔዎችን በመጠቀም መረጃቸውን የማይጠቀሙ ድርጅቶች ትንበያ ላይ ከተመሰረቱ ተፎካካሪዎቻቸው ጀርባ የመውደቅ ስጋት አላቸው። እና በድርጅት ደረጃ ጥቅም ላይ ሲውል የበለጠ ደስተኛ ፣ የበለጠ የተጠመዱ ደንበኞች እና የበለጠ አበረታች ውጤት ያስገኛል - ቀደምት ጉዲፈቻዎች ጥቅማጥቅሞች ቀድሞውኑ እያጨዱ ነው።