डेटा को कैसे एकत्र किया जाता है, क्यूरेट किया जाता है, विश्लेषण किया जाता है, और अंततः भविष्य कहनेवाला विश्लेषण के लिए कैसे तैयार किया जाता है, और कैसे कोई भी विज्ञान ज्ञान का एक समूह बनाता है और तेजी से जटिल टिप्पणियों और भविष्यवाणियों के लिए मंच तैयार करता है, इसके बीच स्पष्ट समानताएं हैं।
आइए कुछ उदाहरणों के साथ पूर्वानुमानित विश्लेषण और यह कैसे काम करता है, इस पर एक नज़र डालते हैं।
प्रिडिक्टिव एनालिटिक्स एक वैज्ञानिक पूर्वानुमान पद्धति है जो भविष्य की घटनाओं की पहचान करने का प्रयास करती है [या बस; परिणामों की संभावना का मूल्यांकन करें ]। अधिकांश भविष्य कहनेवाला विश्लेषिकी मॉडल समय के साथ एकत्र किए गए डेटा पर आधारित होते हैं और इसमें चर शामिल होते हैं। दरअसल, इस दृष्टिकोण में पैटर्न और प्रवृत्तियों की पहचान करने के लिए ऐतिहासिक डेटा आवश्यक है।
प्रिडिक्टिव एनालिटिक्स मॉडल में शामिल हैं वर्गीकरण मॉडल, क्लस्टरिंग मॉडल, पूर्वानुमान मॉडल, समय श्रृंखला मॉडल गंभीर प्रयास। वे भविष्य के रुझानों की भविष्यवाणी करने के लिए विशिष्ट चर के बीच सहसंबंधों की पहचान करने के लिए मजबूत कंप्यूटर मॉडलिंग, डेटा विश्लेषण और मशीन लर्निंग के साथ पूर्व-संग्रहित डेटा को जोड़ते हैं। डेटा विश्लेषक आम तौर पर उपलब्ध डेटा की सबसे बड़ी और सबसे प्रासंगिक मात्रा के साथ शुरू होता है और दोहराए जाने वाले पैटर्न की तलाश करता है जो पूर्वानुमानित मॉडल को विश्वसनीय भविष्यवाणियां करने की अनुमति देता है।
दरअसल, कंपनियां नए तरीकों और रणनीतियों को आजमाने के जोखिम को कम करते हुए ग्राहक रूपांतरण और बिक्री के आंकड़ों को बढ़ाने के लिए नए तरीकों का परीक्षण करने के लिए भविष्य कहनेवाला विश्लेषण का उपयोग कर सकती हैं। यह ग्राहक डेटा की भारी मात्रा के कारण संभव है, जो वेबसाइट का उपयोग करने, उत्पादों के ऑर्डर देने और अन्य स्रोतों से प्राप्त होने वाले पूर्वानुमानों से प्रवाहित होता है, जो बिग डेटा के युग की प्रगति के साथ ही अधिक सटीक हो जाएगा।
इस अध्याय को सारांशित करने के लिए, यह ध्यान रखें कि पूर्वानुमानित विश्लेषण, जो डेटा-संचालित पूर्वानुमानों का उपयोग करता है, कंपनियों को रणनीति में बदलाव के संभावित परिणामों का अनुमान लगाने में मदद करता है। वे सभी ऐतिहासिक डेटा पर आधारित हैं जिन्हें भविष्य के मूल्यों की भविष्यवाणी करने के लिए विभिन्न तरीकों से व्यवस्थित किया गया है।
आइए अब कुछ उपयोग मामलों को देखें
शक्तिशाली एनालिटिक्स सॉफ़्टवेयर का उपयोग करके पिछले उपभोक्ता डेटा को संसाधित करके, भविष्य कहनेवाला एनालिटिक्स ने कई कंपनियों (जैसे नेटफ्लिक्स, अमेज़ॅन और वॉलमार्ट) को रणनीति बनाने और भविष्य के लिए स्मार्ट और लागत प्रभावी निर्णय लेने में मदद की है। इसका उपयोग व्यवसाय-महत्वपूर्ण संचालन को अनुकूलित करने के लिए विभिन्न तरीकों से किया जा सकता है; कुछ लोकप्रिय अनुप्रयोगों में शामिल हैं:
खतरों की पहचान करने के लिए, भविष्य कहनेवाला मॉडल सिस्टम विसंगतियों और असामान्य व्यवहार का पता लगा सकता है। समान व्यवहार के कर्मचारियों को चेतावनी देने और हैकर्स और कमजोरियों को सिस्टम में घुसपैठ करने से रोकने के लिए इसे साइबर हमले और धोखाधड़ी परिदृश्यों पर ऐतिहासिक डेटा के साथ फीड किया जा सकता है। यह जो कुछ भी है उसका पता लगाने में भी मदद कर सकता है मौद्रिक जोखिम से संबंधित , बीमा धोखाधड़ी से लेकर क्रेडिट जोखिम भविष्यवाणी तक, साथ ही उच्च अपराध क्षेत्रों में पैटर्न की पहचान करना।
सिरी, ओके गूगल और एलेक्सा बातचीत से सीखकर और ग्राहक प्रतिक्रिया की भविष्यवाणी करके ग्राहक अनुभव को बेहतर बनाते हैं। चूँकि बॉट के घटक के उपयोग के माध्यम से स्व-शिक्षण कर रहे हैं deep learning, कंपनियों को बड़े सहायक कर्मचारियों को काम पर रखे बिना ग्राहकों को बेहतर ढंग से प्रबंधित करने में सक्षम बनाता है।
प्रिडिक्टिव एनालिटिक्स पैटर्न, सहसंबंधों और कमजोरियों को उजागर करने के साथ-साथ किसी दिए गए उद्योग के भीतर मानचित्र परिवर्तन को उजागर करने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को लागू करके जोखिम को पहचानने और प्रबंधित करने में मदद करता है। इस जानकारी के साथ, व्यापारिक नेता संभावित परिचालन जोखिमों से बचने के लिए एहतियाती कदम उठा सकते हैं।
भविष्य कहनेवाला विश्लेषण मॉडल ऐतिहासिक डेटा के आधार पर सटीक निदान प्रदान करके बीमारियों को समझने में मदद करता है। उदाहरण के लिए, स्वास्थ्य देखभाल पेशेवर इसका उपयोग यह पहचानने के लिए कर सकते हैं कि किन रोगियों को गठिया, मधुमेह और अस्थमा जैसी कुछ स्थितियों के विकसित होने का खतरा है। इसलिए, स्वास्थ्य देखभाल पेशेवर और भी अधिक व्यक्तिगत देखभाल प्रदान करने में सक्षम होंगे।
भविष्य कहनेवाला विश्लेषिकी कई चैनलों में उपभोक्ता गतिविधि का विश्लेषण करके और खरीद इतिहास और ग्राहक वरीयताओं की समीक्षा करके (इस प्रकार, और भी अधिक वैयक्तिकृत सामग्री का सुझाव देते हुए) अधिक वैयक्तिकरण और अधिक लक्षित विपणन अभियानों को सक्षम बनाता है। यह ग्राहकों की अधिक विस्तृत और व्यक्तिगत समझ विकसित करने में मदद करता है।
उपकरण की विफलता जीवन को खतरे में डाल सकती है और इसके परिणामस्वरूप कंपनी को महत्वपूर्ण वित्तीय नुकसान हो सकता है। IoT मशीनरी और घटकों के संयोजन से, कर्मचारियों को पहले से सतर्क करना और महंगी खराबी से बचना संभव होगा।
व्यवसाय खरीद डेटा पर मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग यह अनुमान लगाने के लिए कर सकते हैं कि ग्राहक विभिन्न अपसेल या क्रॉस-सेल ऑफ़र पर कैसे प्रतिक्रिया देंगे।
व्यवसाय आज बेहतर उत्पाद बनाने, बाजार की सेवा के नए तरीकों की पहचान करने और परिचालन लागत को कम करने के लिए पूर्वानुमानों की मांग कर रहे हैं। प्रिडिक्टिव एनालिटिक्स भविष्य के परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए मशीन लर्निंग और बिजनेस इंटेलिजेंस को मिलाकर इन आवश्यकताओं को पूरा करता है।
विधि विशेष रूप से "क्या होगा अगर?" निष्पादित करने के लिए उपयोगी है। ऐसे परिदृश्य जो ग्राहकों की वफादारी को प्रभावित करते हैं और बहु-कारक निर्णयों का समर्थन करते हैं। नेटफ्लिक्स जैसी स्ट्रीमिंग सेवाओं के बारे में सोचें, जो अपने ग्राहकों को पिछली खरीदारी के संयोजन और तुलनीय समूह की प्राथमिकताओं के आधार पर उत्पाद अनुशंसाएं प्रदान करती हैं, इस प्रकार उपभोक्ता अनुभव और बिक्री संख्या दोनों में सुधार होता है।
और, जैसा कि एक संगठन डेटा और पूर्वानुमानों की नींव बनाता है, भविष्यवाणी विश्लेषिकी में अपने निवेश पर रिटर्न गुणा करता है, खासकर जब इसकी एनालिटिक्स टीम द्वारा विकसित वर्कफ़्लो को स्वचालित करने के लिए इसी प्रयास के साथ जोड़ा जाता है। स्वचालन पूर्वानुमान की लागत को कम करता है और उस आवृत्ति को भी बढ़ाता है जिसके साथ नए पूर्वानुमान उत्पन्न किए जा सकते हैं, जिससे एनालिटिक्स टीमों को निरंतर नवाचार के लिए नई लीड्स का पीछा करने में मदद मिलती है।
इसलिए, ध्यान रखें कि प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स कंपनियों को डेटा का लाभ उठाकर वांछित परिणाम की योजना बनाने, अनुमान लगाने और बेहतर परिणाम प्राप्त करने की अनुमति देता है। कुछ का उल्लेख करके, संगठन भविष्य कहनेवाला विश्लेषण का उपयोग कर सकते हैं:
पूर्वानुमानित विश्लेषण का उपयोग करने के लिए, किसी व्यवसाय को सबसे पहले यह करना होगा defiकिसी व्यावसायिक लक्ष्य को पूरा करें, जैसे राजस्व बढ़ाना, परिचालन को सुव्यवस्थित करना, या ग्राहक जुड़ाव में सुधार करना। इसके बाद संगठन भारी मात्रा में विषम डेटा को सॉर्ट करने, पूर्वानुमानित विश्लेषण मॉडल विकसित करने और उस लक्ष्य का समर्थन करने के लिए कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने के लिए उपयुक्त सॉफ़्टवेयर समाधान का उपयोग कर सकता है।
उन्नत भविष्य कहनेवाला विश्लेषण तकनीकों का अब व्यापार में व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है, जिससे संगठनों को जोखिम और अवसरों का अनुमान लगाने के लिए बड़े डेटा का उपयोग करने में मदद मिलती है। कंपनियां एक मॉडल बनाने के लिए अनुमान लगाने के बजाय भविष्य कहनेवाला विश्लेषण सॉफ्टवेयर का उपयोग कर सकती हैं जो ऐतिहासिक डेटा के आधार पर और कंप्यूटर गणनाओं द्वारा संचालित संभावित स्थिति की आशंका करता है।
प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स का उपयोग करके, संगठन जो अपने डेटा जोखिम का लाभ नहीं उठाते हैं, वे अपने पूर्वानुमान-आधारित प्रतिस्पर्धियों के पीछे पड़ जाते हैं। और जब एक उद्यम स्तर पर उपयोग किया जाता है, तो यह अधिक खुश, अधिक व्यस्त ग्राहक और अधिक सम्मोहक परिणाम प्राप्त कर सकता है - लाभ जल्दी अपनाने वाले पहले से ही प्राप्त कर रहे हैं।
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