কীভাবে ডেটা সংগ্রহ করা হয়, কিউরেট করা হয়, বিশ্লেষণ করা হয় এবং শেষ পর্যন্ত ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণের জন্য মডেল করা হয় এবং যে কোনও বিজ্ঞান কীভাবে জ্ঞানের একটি অংশ তৈরি করে এবং ক্রমবর্ধমান জটিল পর্যবেক্ষণ এবং ভবিষ্যদ্বাণীগুলির জন্য মঞ্চ তৈরি করে তার মধ্যে স্পষ্ট সমান্তরাল রয়েছে।
আসুন কিছু উদাহরণ সহ ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ এবং এটি কীভাবে কাজ করে তা দেখে নেওয়া যাক।
ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ হল একটি বৈজ্ঞানিক পূর্বাভাস পদ্ধতি যা ভবিষ্যতের ঘটনাগুলি সনাক্ত করার চেষ্টা করে [বা সহজভাবে; ফলাফলের সম্ভাবনা মূল্যায়ন ]। বেশিরভাগ ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ মডেলগুলি সময়ের সাথে সংগৃহীত ডেটার উপর ভিত্তি করে এবং ভেরিয়েবলগুলি অন্তর্ভুক্ত করে। প্রকৃতপক্ষে, এই পদ্ধতির নিদর্শন এবং প্রবণতা সনাক্ত করার জন্য ঐতিহাসিক তথ্য অপরিহার্য।
ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ মডেল অন্তর্ভুক্ত শ্রেণিবিন্যাস মডেল, ক্লাস্টারিং মডেল, পূর্বাভাস মডেল, সময় সিরিজ মডেল এবং আরও অনেক কিছু. তারা ভবিষ্যত প্রবণতা পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য নির্দিষ্ট ভেরিয়েবলের মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক সনাক্ত করতে শক্তিশালী কম্পিউটার মডেলিং, ডেটা বিশ্লেষণ এবং মেশিন লার্নিংয়ের সাথে পূর্ব-সংগৃহীত ডেটা একত্রিত করে। ডেটা বিশ্লেষক সাধারণত উপলব্ধ ডেটার বৃহত্তম এবং সবচেয়ে প্রাসঙ্গিক পরিমাণ দিয়ে শুরু করে এবং পুনরাবৃত্তিমূলক প্যাটার্নগুলি সন্ধান করে যা ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলগুলিকে নির্ভরযোগ্য ভবিষ্যদ্বাণী তৈরি করতে দেয়।
প্রকৃতপক্ষে, কোম্পানিগুলি নতুন পদ্ধতি এবং কৌশলগুলি চেষ্টা করার ঝুঁকি হ্রাস করার সময় গ্রাহকের রূপান্তর এবং বিক্রয় পরিসংখ্যান বাড়ানোর জন্য নতুন পদ্ধতির পরীক্ষা করতে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ ব্যবহার করতে পারে। এটি সম্ভব হয়েছে বিপুল পরিমাণ গ্রাহক ডেটা যা ওয়েবসাইট ব্যবহার করে প্রবাহিত হয়, পণ্য অর্ডার করা হয় এবং অন্যান্য উত্স থেকে পূর্বাভাস যা বিগ ডেটার যুগ এগিয়ে যাওয়ার সাথে সাথে আরও নির্ভুল হয়ে উঠবে।
এই অধ্যায়ের সংক্ষিপ্তসারের জন্য, মনে রাখবেন যে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ, যা ডেটা-চালিত পূর্বাভাস ব্যবহার করে, কোম্পানিগুলিকে কৌশল পরিবর্তনের সম্ভাব্য ফলাফলগুলি অনুমান করতে সাহায্য করে। এগুলি সবই ঐতিহাসিক তথ্যের উপর ভিত্তি করে যা ভবিষ্যৎ মূল্যবোধের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য বিভিন্ন উপায়ে সংগঠিত হয়েছে।
এখন কিছু ব্যবহারের ক্ষেত্রে তাকান
শক্তিশালী অ্যানালিটিক্স সফ্টওয়্যার ব্যবহার করে পূর্ববর্তী ভোক্তা ডেটা প্রক্রিয়াকরণ করে, ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ অনেক কোম্পানিকে (যেমন Netflix, Amazon, এবং Walmart) কৌশলগুলি ডিজাইন করতে এবং ভবিষ্যতের জন্য স্মার্ট এবং খরচ-কার্যকর সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করেছে৷ এটি ব্যবসা-সমালোচনামূলক ক্রিয়াকলাপগুলিকে অপ্টিমাইজ করার জন্য বিভিন্ন উপায়ে ব্যবহার করা যেতে পারে; কিছু জনপ্রিয় অ্যাপ্লিকেশন অন্তর্ভুক্ত:
হুমকি সনাক্ত করতে, ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলগুলি সিস্টেমের অসঙ্গতি এবং অস্বাভাবিক আচরণ সনাক্ত করতে পারে। এটি সাইবার আক্রমণ এবং জালিয়াতি পরিস্থিতির ঐতিহাসিক ডেটা দিয়ে খাওয়ানো যেতে পারে যাতে কর্মীদের অনুরূপ আচরণ সম্পর্কে সতর্ক করা যায় এবং হ্যাকার এবং দুর্বলতাগুলিকে সিস্টেমে অনুপ্রবেশ করা থেকে রোধ করা যায়। এটি সব কিছু সনাক্ত করতে সাহায্য করতে পারে আর্থিক ঝুঁকি সম্পর্কিত , বীমা জালিয়াতি থেকে ক্রেডিট ঝুঁকি ভবিষ্যদ্বাণী, সেইসাথে উচ্চ অপরাধ এলাকায় নিদর্শন সনাক্তকরণ.
Siri, Ok Google এবং Alexa মিথস্ক্রিয়া থেকে শিখে এবং গ্রাহকের প্রতিক্রিয়ার পূর্বাভাস দিয়ে গ্রাহকের অভিজ্ঞতা উন্নত করে। যেহেতু বটগুলো কম্পোনেন্ট ব্যবহারের মাধ্যমে স্ব-শিক্ষা deep learning, বড় সাপোর্ট স্টাফ নিয়োগ না করেই গ্রাহকদের ভালোভাবে পরিচালনা করতে কোম্পানিগুলোকে সক্ষম করে।
ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণগুলি একটি প্রদত্ত শিল্পের মধ্যে প্যাটার্ন, পারস্পরিক সম্পর্ক এবং দুর্বলতাগুলি, সেইসাথে মানচিত্র পরিবর্তনগুলি উন্মোচন করতে সমষ্টিগত ডেটাসেটে মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম প্রয়োগ করে ঝুঁকি সনাক্ত এবং পরিচালনা করতে সহায়তা করে। এই তথ্যের সাহায্যে, ব্যবসায়ী নেতারা সম্ভাব্য অপারেশনাল ঝুঁকি এড়াতে সতর্কতামূলক ব্যবস্থা নিতে পারেন।
ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ মডেলগুলি ঐতিহাসিক তথ্যের উপর ভিত্তি করে একটি সঠিক নির্ণয় প্রদান করে রোগগুলি বুঝতে সাহায্য করে। উদাহরণস্বরূপ, স্বাস্থ্যসেবা পেশাদাররা এটি ব্যবহার করতে পারেন যে কোন রোগীদের নির্দিষ্ট অবস্থার বিকাশের ঝুঁকি রয়েছে, যেমন আর্থ্রাইটিস, ডায়াবেটিস এবং হাঁপানি। অতএব, স্বাস্থ্যসেবা পেশাদাররা আরও বেশি ব্যক্তিগতকৃত যত্ন প্রদান করতে সক্ষম হবেন।
ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ একাধিক চ্যানেল জুড়ে ভোক্তা কার্যকলাপ বিশ্লেষণ করে এবং ক্রয়ের ইতিহাস এবং গ্রাহকের পছন্দগুলি পর্যালোচনা করে আরও বেশি ব্যক্তিগতকরণ এবং আরও লক্ষ্যযুক্ত বিপণন প্রচারাভিযান সক্ষম করে (এভাবে, আরও ব্যক্তিগতকৃত সামগ্রীর পরামর্শ দেয়)। এটি গ্রাহকদের আরও বিস্তারিত এবং ব্যক্তিগতকৃত বোঝার বিকাশে সহায়তা করে।
সরঞ্জামের ব্যর্থতা জীবনকে বিপন্ন করতে পারে এবং এর ফলে কোম্পানির জন্য উল্লেখযোগ্য আর্থিক ক্ষতি হতে পারে। IoT যন্ত্রপাতি এবং উপাদানগুলিকে একত্রিত করে, কর্মীদের আগে থেকেই সতর্ক করা এবং ব্যয়বহুল ভাঙ্গন এড়ানো সম্ভব হবে।
গ্রাহকরা বিভিন্ন আপসেল বা ক্রস-সেল অফারে কীভাবে সাড়া দেবেন তা অনুমান করতে ব্যবসাগুলি কেনাকাটার ডেটাতে মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করতে পারে।
ব্যবসাগুলি আজ আরও ভাল পণ্য তৈরি করতে, বাজার পরিবেশন করার নতুন উপায়গুলি সনাক্ত করতে এবং অপারেটিং খরচ কমাতে পূর্বাভাসের দাবি করছে। ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ ভবিষ্যত ফলাফলের পূর্বাভাস দিতে মেশিন লার্নিং এবং ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তার সমন্বয় করে এই প্রয়োজনীয়তাগুলি পূরণ করে।
পদ্ধতিটি বিশেষভাবে কার্যকর করার জন্য "কি হলে?" এমন পরিস্থিতি যা গ্রাহকের আনুগত্যকে প্রভাবিত করে এবং বহু-ফ্যাক্টর সিদ্ধান্তকে সমর্থন করে। Netflix-এর মতো স্ট্রিমিং পরিষেবার কথা ভাবুন, যা তাদের গ্রাহকদের পূর্ববর্তী কেনাকাটা এবং তুলনামূলক সমগোত্রীয় পছন্দের সমন্বয়ের ভিত্তিতে পণ্যের সুপারিশ প্রদান করে, এইভাবে ভোক্তাদের অভিজ্ঞতা এবং বিক্রয় সংখ্যা উভয়ই উন্নত করে।
এবং, যেহেতু একটি সংস্থা ডেটা এবং পূর্বাভাসের একটি ডাটাবেস তৈরি করে, ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণে তার বিনিয়োগের আয় বহুগুণ বেড়ে যায়, বিশেষ করে যখন এটির বিশ্লেষণ দল দ্বারা বিকাশিত কর্মপ্রবাহগুলিকে স্বয়ংক্রিয় করার জন্য একটি সংশ্লিষ্ট প্রচেষ্টার সাথে মিলিত হয়। অটোমেশন পূর্বাভাসের খরচ কমায় এবং নতুন পূর্বাভাস তৈরি করার ফ্রিকোয়েন্সিও বাড়ায়, যা বিশ্লেষণ দলগুলিকে ক্রমাগত উদ্ভাবনের জন্য নতুন লিড অনুসরণ করতে দেয়।
অতএব, মনে রাখবেন যে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ কোম্পানিগুলিকে ডেটা ব্যবহার করে পরিকল্পনা করতে, প্রত্যাশা করতে এবং আরও ভালভাবে পছন্দসই ফলাফল অর্জন করতে দেয়। কয়েকটি উল্লেখ করে, সংস্থাগুলি ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ ব্যবহার করতে পারে:
ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ ব্যবহার করার জন্য, একটি ব্যবসা আগে আবশ্যক defiএকটি ব্যবসায়িক লক্ষ্য নির্ধারণ করুন, যেমন রাজস্ব বাড়ানো, ক্রিয়াকলাপকে স্ট্রিমলাইন করা, বা গ্রাহকদের সম্পৃক্ততা উন্নত করা। সংস্থাটি তখন উপযুক্ত সফ্টওয়্যার সমাধান ব্যবহার করতে পারে বিপুল পরিমাণ ভিন্নধর্মী ডেটা সাজাতে, ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ মডেল তৈরি করতে এবং সেই লক্ষ্যকে সমর্থন করার জন্য কার্যকর অন্তর্দৃষ্টি তৈরি করতে পারে।
উন্নত ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ কৌশলগুলি এখন ব্যবসায় ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়, যা সংস্থাগুলিকে ঝুঁকি এবং সুযোগগুলি অনুমান করতে বড় ডেটা ব্যবহার করতে সক্ষম করে৷ কোম্পানিগুলি একটি মডেল তৈরি করতে অনুমানের পরিবর্তে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ সফ্টওয়্যার ব্যবহার করতে পারে যা ঐতিহাসিক ডেটার উপর ভিত্তি করে এবং কম্পিউটার গণনা দ্বারা চালিত একটি সম্ভাব্য পরিস্থিতির পূর্বাভাস দেয়।
ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ ব্যবহার করে, যে সংস্থাগুলি তাদের পূর্বাভাস-ভিত্তিক প্রতিযোগীদের পিছনে পড়ে তাদের ডেটা ঝুঁকির সুবিধা নেয় না। এবং যখন একটি এন্টারপ্রাইজ স্তরে ব্যবহার করা হয়, তখন এটি আরও সুখী, আরও নিযুক্ত গ্রাহক এবং আরও বাধ্যতামূলক ফলাফলের দিকে নিয়ে যেতে পারে - সুবিধাগুলি প্রাথমিক গ্রহণকারীরা ইতিমধ্যেই কাটছে৷
গুগল ডিপমাইন্ড তার কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মডেলের একটি উন্নত সংস্করণ প্রবর্তন করছে। নতুন উন্নত মডেল না শুধুমাত্র প্রদান করে…
লারাভেল, তার মার্জিত সিনট্যাক্স এবং শক্তিশালী বৈশিষ্ট্যগুলির জন্য বিখ্যাত, এছাড়াও মডুলার আর্কিটেকচারের জন্য একটি শক্ত ভিত্তি প্রদান করে। সেখানে…
Cisco এবং Splunk গ্রাহকদের ভবিষ্যতের নিরাপত্তা অপারেশন সেন্টারে (SOC) তাদের যাত্রা ত্বরান্বিত করতে সাহায্য করছে...
র্যানসমওয়্যার গত দুই বছর ধরে খবরে আধিপত্য বিস্তার করেছে। বেশির ভাগ মানুষ ভালো করেই জানে যে আক্রমণ...
অ্যাপল ভিশন প্রো কমার্শিয়াল ভিউয়ার ব্যবহার করে ক্যাটানিয়া পলিক্লিনিকে একটি চক্ষুরোগ অপারেশন করা হয়েছিল...
রঙের মাধ্যমে সূক্ষ্ম মোটর দক্ষতার বিকাশ শিশুদের লেখার মতো জটিল দক্ষতার জন্য প্রস্তুত করে। রঙ…
নৌ সেক্টর একটি সত্যিকারের বৈশ্বিক অর্থনৈতিক শক্তি, যা 150 বিলিয়ন বাজারের দিকে নেভিগেট করেছে...
গত সোমবার, ফাইন্যান্সিয়াল টাইমস ওপেনএআই-এর সাথে একটি চুক্তি ঘোষণা করেছে। FT তার বিশ্বমানের সাংবাদিকতার লাইসেন্স দেয়...
