ഡാറ്റ എങ്ങനെ ശേഖരിക്കുന്നു, ക്യൂറേറ്റ് ചെയ്യുന്നു, വിശകലനം ചെയ്യുന്നു, ആത്യന്തികമായി പ്രവചന വിശകലനത്തിനായി മാതൃകയാക്കുന്നു, കൂടാതെ ഏതൊരു ശാസ്ത്രവും എങ്ങനെ അറിവിന്റെ ഒരു കൂട്ടം നിർമ്മിക്കുകയും സങ്കീർണ്ണമായ നിരീക്ഷണങ്ങൾക്കും പ്രവചനങ്ങൾക്കും വേദിയൊരുക്കുകയും ചെയ്യുന്നു എന്നതും തമ്മിൽ വ്യക്തമായ സമാന്തരങ്ങളുണ്ട്.
ചില ഉദാഹരണങ്ങൾക്കൊപ്പം പ്രവചന വിശകലനങ്ങളും അത് എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്നും നോക്കാം.
ഭാവി സംഭവങ്ങളെ തിരിച്ചറിയാൻ ശ്രമിക്കുന്ന ഒരു ശാസ്ത്രീയ പ്രവചന രീതിയാണ് പ്രവചന വിശകലനം [അല്ലെങ്കിൽ ലളിതമായി; ഫലങ്ങളുടെ സാധ്യത വിലയിരുത്തുക ]. മിക്ക പ്രവചനാത്മക അനലിറ്റിക്സ് മോഡലുകളും കാലക്രമേണ ശേഖരിച്ച ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതും വേരിയബിളുകൾ ഉൾപ്പെടുന്നതുമാണ്. തീർച്ചയായും, ഈ സമീപനത്തിലെ പാറ്റേണുകളും ട്രെൻഡുകളും തിരിച്ചറിയുന്നതിന് ചരിത്രപരമായ ഡാറ്റ അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്.
പ്രവചനാത്മക അനലിറ്റിക്സ് മോഡലുകൾ ഉൾപ്പെടുന്നു വർഗ്ഗീകരണ മോഡലുകൾ, ക്ലസ്റ്ററിംഗ് മോഡലുകൾ, പ്രവചന മോഡലുകൾ, സമയ ശ്രേണി മോഡലുകൾ കൂടാതെ മറ്റു പലതും. ഭാവിയിലെ ട്രെൻഡുകൾ പ്രവചിക്കുന്നതിനായി നിർദ്ദിഷ്ട വേരിയബിളുകൾ തമ്മിലുള്ള പരസ്പര ബന്ധങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിന് അവർ മുൻകൂട്ടി ശേഖരിച്ച ഡാറ്റ ശക്തമായ കമ്പ്യൂട്ടർ മോഡലിംഗ്, ഡാറ്റ വിശകലനം, മെഷീൻ ലേണിംഗ് എന്നിവയുമായി സംയോജിപ്പിക്കുന്നു. ഡാറ്റാ അനലിസ്റ്റ് സാധാരണയായി ലഭ്യമായ ഏറ്റവും വലുതും പ്രസക്തവുമായ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് ആരംഭിക്കുകയും വിശ്വസനീയമായ പ്രവചനങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ പ്രവചന മോഡലുകളെ അനുവദിക്കുന്ന ആവർത്തന പാറ്റേണുകൾക്കായി തിരയുകയും ചെയ്യുന്നു.
തീർച്ചയായും, പുതിയ രീതികളും തന്ത്രങ്ങളും പരീക്ഷിക്കുന്നതിനുള്ള അപകടസാധ്യത കുറയ്ക്കുമ്പോൾ ഉപഭോക്തൃ പരിവർത്തനങ്ങളും വിൽപ്പന സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളും വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് പുതിയ സമീപനങ്ങൾ പരീക്ഷിക്കാൻ കമ്പനികൾക്ക് പ്രവചന വിശകലനം ഉപയോഗിക്കാം. വെബ്‌സൈറ്റ് ഉപയോഗിക്കുന്നതിലൂടെയും ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ ഓർഡർ ചെയ്യുന്നതിലൂടെയും മറ്റ് ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള പ്രവചനങ്ങളിൽ നിന്നും ഒഴുകുന്ന വലിയ അളവിലുള്ള ഉപഭോക്തൃ ഡാറ്റ കാരണം ഇത് സാധ്യമാണ്, ഇത് ബിഗ് ഡാറ്റയുടെ യുഗം പുരോഗമിക്കുന്നതിനനുസരിച്ച് കൂടുതൽ കൃത്യമാകും.
ഈ അധ്യായം സംഗ്രഹിക്കുന്നതിന്, ഡാറ്റാധിഷ്ഠിത പ്രവചനങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന പ്രവചന വിശകലനം, തന്ത്രപരമായ മാറ്റങ്ങളുടെ സാധ്യതയുള്ള ഫലങ്ങൾ മുൻകൂട്ടി അറിയാൻ കമ്പനികളെ സഹായിക്കുമെന്ന് ഓർമ്മിക്കുക. അവയെല്ലാം ഭാവി മൂല്യങ്ങൾ പ്രവചിക്കാൻ വിവിധ രീതികളിൽ സംഘടിപ്പിച്ച ചരിത്രപരമായ ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്.
ഇപ്പോൾ ചില ഉപയോഗ കേസുകൾ നോക്കാം
ശക്തമായ അനലിറ്റിക്സ് സോഫ്റ്റ്വെയർ ഉപയോഗിച്ച് മുൻ ഉപഭോക്തൃ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, ഭാവിയിലേക്കുള്ള സ്‌ട്രാറ്റജികൾ രൂപകൽപന ചെയ്യാനും സ്‌മാർട്ടും ചെലവ് കുറഞ്ഞതുമായ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാനും പ്രെഡിക്റ്റീവ് അനലിറ്റിക്സ് നിരവധി കമ്പനികളെ (ഉദാ. Netflix, Amazon, Walmart) സഹായിച്ചിട്ടുണ്ട്. ബിസിനസ്-നിർണ്ണായക പ്രവർത്തനങ്ങൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിന് ഇത് വിവിധ രീതികളിൽ ഉപയോഗിക്കാം; ചില ജനപ്രിയ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ ഉൾപ്പെടുന്നു:
ഭീഷണികൾ തിരിച്ചറിയാൻ, പ്രവചന മോഡലുകൾക്ക് സിസ്റ്റം അപാകതകളും അസാധാരണമായ പെരുമാറ്റങ്ങളും കണ്ടെത്താനാകും. സൈബർ ആക്രമണങ്ങളെയും വഞ്ചന സാഹചര്യങ്ങളെയും കുറിച്ചുള്ള ചരിത്രപരമായ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് ഇതിന് സമാനമായ പെരുമാറ്റത്തെക്കുറിച്ച് ജീവനക്കാരെ അറിയിക്കാനും സിസ്റ്റത്തിലേക്ക് നുഴഞ്ഞുകയറുന്നത് ഹാക്കർമാരെയും കേടുപാടുകൾ തടയാനും കഴിയും. ഉള്ളതെല്ലാം കണ്ടെത്താനും ഇത് സഹായിക്കും പണ റിസ്കുമായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു , ഇൻഷുറൻസ് തട്ടിപ്പ് മുതൽ ക്രെഡിറ്റ് റിസ്ക് പ്രവചനം വരെ, അതുപോലെ ഉയർന്ന കുറ്റകൃത്യ മേഖലകളിലെ പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിയൽ.
സിരി, ഓകെ ഗൂഗിൾ, അലക്‌സ എന്നിവ ആശയവിനിമയങ്ങളിൽ നിന്ന് പഠിച്ചും ഉപഭോക്തൃ പ്രതികരണം പ്രവചിച്ചും ഉപഭോക്തൃ അനുഭവം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു. ബോട്ടുകൾ ഉപയോഗത്തിലൂടെ സ്വയം പഠിക്കുന്നതിനാൽ deep learning, വലിയ സപ്പോർട്ട് സ്റ്റാഫിനെ നിയമിക്കാതെ ഉപഭോക്താക്കളെ മികച്ച രീതിയിൽ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കമ്പനികളെ അനുവദിക്കുക.
പാറ്റേണുകൾ, പരസ്പര ബന്ധങ്ങൾ, കേടുപാടുകൾ എന്നിവ കണ്ടെത്തുന്നതിനും ഒരു നിശ്ചിത വ്യവസായത്തിനുള്ളിലെ മാപ്പ് മാറ്റങ്ങളും കണ്ടെത്തുന്നതിന് സംയോജിത ഡാറ്റാസെറ്റുകളിലേക്ക് മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതം പ്രയോഗിച്ച് അപകടസാധ്യത തിരിച്ചറിയുന്നതിനും കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനും പ്രവചന വിശകലനം സഹായിക്കുന്നു. ഈ വിവരങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച്, പ്രവർത്തന സാധ്യതയുള്ള അപകടസാധ്യതകൾ ഒഴിവാക്കാൻ ബിസിനസ്സ് നേതാക്കൾക്ക് മുൻകരുതൽ നടപടികൾ സ്വീകരിക്കാൻ കഴിയും.
ചരിത്രപരമായ ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി കൃത്യമായ രോഗനിർണയം നൽകിക്കൊണ്ട് രോഗങ്ങളെ മനസ്സിലാക്കാൻ പ്രവചന വിശകലന മാതൃകകൾ സഹായിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, സന്ധിവാതം, പ്രമേഹം, ആസ്ത്മ തുടങ്ങിയ ചില അവസ്ഥകൾ ഉണ്ടാകാൻ സാധ്യതയുള്ള രോഗികൾ ഏതൊക്കെയാണെന്ന് തിരിച്ചറിയാൻ ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ വിദഗ്ധർക്ക് ഇത് ഉപയോഗിക്കാം. അതിനാൽ, ആരോഗ്യപരിപാലന വിദഗ്ധർക്ക് കൂടുതൽ വ്യക്തിഗത പരിചരണം നൽകാൻ കഴിയും.
ഒന്നിലധികം ചാനലുകളിലുടനീളമുള്ള ഉപഭോക്തൃ പ്രവർത്തനം വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിലൂടെയും വാങ്ങൽ ചരിത്രവും ഉപഭോക്തൃ മുൻഗണനകളും അവലോകനം ചെയ്യുന്നതിലൂടെയും (അതിനാൽ, കൂടുതൽ വ്യക്തിഗതമാക്കിയ ഉള്ളടക്കം നിർദ്ദേശിക്കുന്നു) പ്രവചന വിശകലനം കൂടുതൽ വ്യക്തിഗതമാക്കലും കൂടുതൽ ടാർഗെറ്റുചെയ്‌ത മാർക്കറ്റിംഗ് കാമ്പെയ്‌നുകളും പ്രാപ്‌തമാക്കുന്നു. ഉപഭോക്താക്കളെ കുറിച്ച് കൂടുതൽ വിശദവും വ്യക്തിഗതവുമായ ധാരണ വികസിപ്പിക്കുന്നതിന് ഇത് സഹായിക്കുന്നു.
ഉപകരണങ്ങളുടെ തകരാർ ജീവൻ അപകടത്തിലാക്കുകയും കമ്പനിക്ക് കാര്യമായ സാമ്പത്തിക നഷ്ടം ഉണ്ടാക്കുകയും ചെയ്യും. IoT മെഷിനറികളും ഘടകങ്ങളും സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിലൂടെ, ജീവനക്കാരെ മുൻകൂട്ടി അറിയിക്കാനും ചെലവേറിയ തകരാറുകൾ ഒഴിവാക്കാനും കഴിയും.
വിവിധ അപ്‌സെൽ അല്ലെങ്കിൽ ക്രോസ്-സെൽ ഓഫറുകളോട് ഉപഭോക്താക്കൾ എങ്ങനെ പ്രതികരിക്കുമെന്ന് പ്രവചിക്കാൻ ബിസിനസ്സിന് വാങ്ങൽ ഡാറ്റയിൽ മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതം ഉപയോഗിക്കാം.
മികച്ച ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും വിപണിയെ സേവിക്കുന്നതിനുള്ള പുതിയ വഴികൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനും പ്രവർത്തനച്ചെലവ് കുറയ്ക്കുന്നതിനുമുള്ള പ്രവചനങ്ങൾ ഇന്ന് ബിസിനസുകൾ ആവശ്യപ്പെടുന്നു. ഭാവി ഫലങ്ങൾ പ്രവചിക്കാൻ മെഷീൻ ലേണിംഗും ബിസിനസ്സ് ഇന്റലിജൻസും സംയോജിപ്പിച്ച് പ്രവചന വിശകലനം ഈ ആവശ്യകതകൾ നിറവേറ്റുന്നു.
"എന്താണെങ്കിൽ?" എക്സിക്യൂട്ട് ചെയ്യുന്നതിന് ഈ രീതി പ്രത്യേകിച്ചും ഉപയോഗപ്രദമാണ്. ഉപഭോക്തൃ വിശ്വസ്തതയെ ബാധിക്കുന്നതും മൾട്ടി-ഫാക്ടർ തീരുമാനങ്ങളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നതുമായ സാഹചര്യങ്ങൾ. ഉപഭോക്താക്കൾക്ക് മുൻ വാങ്ങലുകളുടെയും താരതമ്യപ്പെടുത്താവുന്ന ഒരു കൂട്ടത്തിന്റെ മുൻഗണനകളുടെയും സംയോജനത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഉൽപ്പന്ന ശുപാർശകൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്ന Netflix പോലുള്ള സ്ട്രീമിംഗ് സേവനങ്ങളെക്കുറിച്ച് ചിന്തിക്കുക, അങ്ങനെ ഉപഭോക്തൃ അനുഭവവും വിൽപ്പന നമ്പറുകളും മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു.
കൂടാതെ, ഒരു ഓർഗനൈസേഷൻ ഡാറ്റയുടെയും പ്രവചനങ്ങളുടെയും അടിസ്ഥാനം നിർമ്മിക്കുമ്പോൾ, പ്രവചനാത്മക അനലിറ്റിക്‌സിലെ നിക്ഷേപത്തിന്റെ വരുമാനം വർദ്ധിക്കുന്നു, പ്രത്യേകിച്ചും അതിന്റെ അനലിറ്റിക്സ് ടീം വികസിപ്പിച്ച വർക്ക്ഫ്ലോകൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള അനുബന്ധ ശ്രമവുമായി സംയോജിപ്പിക്കുമ്പോൾ. ഓട്ടോമേഷൻ പ്രവചനത്തിന്റെ ചെലവ് കുറയ്ക്കുകയും പുതിയ പ്രവചനങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയുന്ന ആവൃത്തി വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു, തുടർച്ചയായ നവീകരണത്തിനായി പുതിയ ലീഡുകൾ പിന്തുടരാൻ അനലിറ്റിക്സ് ടീമുകളെ പ്രാപ്തരാക്കുന്നു.
അതിനാൽ, ഡാറ്റ പ്രയോജനപ്പെടുത്തി ആവശ്യമുള്ള ഫലങ്ങൾ ആസൂത്രണം ചെയ്യാനും മുൻകൂട്ടി കാണാനും മികച്ച നേട്ടം കൈവരിക്കാനും പ്രവചന വിശകലനം കമ്പനികളെ അനുവദിക്കുന്നുവെന്ന് ഓർമ്മിക്കുക. ചിലത് പരാമർശിക്കുന്നതിലൂടെ, ഓർഗനൈസേഷനുകൾക്ക് പ്രവചന വിശകലനങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കാം:
പ്രവചന വിശകലനം ഉപയോഗിക്കുന്നതിന്, ഒരു കമ്പനി ആദ്യം വേണം defiവരുമാനം വർധിപ്പിക്കുക, പ്രവർത്തനങ്ങൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുക, അല്ലെങ്കിൽ ഉപഭോക്തൃ ഇടപഴകൽ മെച്ചപ്പെടുത്തുക തുടങ്ങിയ ബിസിനസ്സ് ലക്ഷ്യം കൈവരിക്കുക. വൻതോതിലുള്ള വൈവിധ്യമാർന്ന ഡാറ്റയിലൂടെ അടുക്കുന്നതിനും പ്രവചനാത്മക അനലിറ്റിക്സ് മോഡലുകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിനും ആ ലക്ഷ്യത്തെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നതിന് പ്രവർത്തനക്ഷമമായ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും ഓർഗനൈസേഷന് ഉചിതമായ സോഫ്റ്റ്വെയർ സൊല്യൂഷൻ ഉപയോഗിക്കാനാകും.
അഡ്വാൻസ്ഡ് പ്രെഡിക്റ്റീവ് അനലിറ്റിക്സ് ടെക്നിക്കുകൾ ഇപ്പോൾ ബിസിനസ്സിൽ വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കപ്പെടുന്നു, അപകടസാധ്യതകളും അവസരങ്ങളും മുൻകൂട്ടി അറിയാൻ വലിയ ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കാൻ ഓർഗനൈസേഷനുകളെ പ്രാപ്തരാക്കുന്നു. ചരിത്രപരമായ ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയും കമ്പ്യൂട്ടർ കണക്കുകൂട്ടലുകളാൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നതുമായ ഒരു സാഹചര്യം മുൻകൂട്ടി കാണുന്ന ഒരു മോഡൽ നിർമ്മിക്കുന്നതിന് കമ്പനികൾക്ക് ഊഹക്കച്ചവടത്തിന് പകരം പ്രവചനാത്മക അനലിറ്റിക്സ് സോഫ്റ്റ്വെയർ ഉപയോഗിക്കാം.
പ്രവചനാത്മക അനലിറ്റിക്സ് ഉപയോഗിക്കുന്നതിലൂടെ, അവരുടെ ഡാറ്റ പ്രയോജനപ്പെടുത്താത്ത ഓർഗനൈസേഷനുകൾ അവരുടെ പ്രവചനാധിഷ്ഠിത എതിരാളികളെ പിന്നിലാക്കുന്നു. ഒരു എന്റർപ്രൈസ് തലത്തിൽ ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ, അത് സന്തോഷകരവും കൂടുതൽ ഇടപഴകുന്നതുമായ ഉപഭോക്താക്കളിലേക്കും കൂടുതൽ ശ്രദ്ധേയമായ ഫലങ്ങളിലേക്കും നയിച്ചേക്കാം - ആദ്യകാല ദത്തെടുക്കുന്നവർ ഇതിനകം തന്നെ നേട്ടങ്ങൾ കൊയ്യുന്നു.
ഗൂഗിൾ ഡീപ് മൈൻഡ് അതിൻ്റെ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് മോഡലിൻ്റെ മെച്ചപ്പെട്ട പതിപ്പ് അവതരിപ്പിക്കുന്നു. പുതിയ മെച്ചപ്പെട്ട മോഡൽ നൽകുന്നത് മാത്രമല്ല…
ഗംഭീരമായ വാക്യഘടനയ്ക്കും ശക്തമായ സവിശേഷതകൾക്കും പേരുകേട്ട ലാറവെൽ, മോഡുലാർ ആർക്കിടെക്ചറിന് ശക്തമായ അടിത്തറയും നൽകുന്നു. അവിടെ…
ഭാവിയിലെ സെക്യൂരിറ്റി ഓപ്പറേഷൻസ് സെൻ്ററിലേക്കുള്ള (എസ്ഒസി) യാത്ര ത്വരിതപ്പെടുത്താൻ സിസ്‌കോയും സ്പ്ലങ്കും ഉപഭോക്താക്കളെ സഹായിക്കുന്നു...
കഴിഞ്ഞ രണ്ട് വർഷമായി വാർത്തകളിൽ ആധിപത്യം പുലർത്തുന്നത് റാൻസംവെയറാണ്. ആക്രമണങ്ങൾ എന്ന് മിക്കവർക്കും നന്നായി അറിയാം...
ആപ്പിൾ വിഷൻ പ്രോ കൊമേഴ്‌സ്യൽ വ്യൂവർ ഉപയോഗിച്ചുള്ള ഒഫ്താൽമോപ്ലാസ്റ്റി ഓപ്പറേഷൻ കാറ്റാനിയ പോളിക്ലിനിക്കിൽ നടത്തി.
കളറിംഗ് വഴി മികച്ച മോട്ടോർ കഴിവുകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നത് എഴുത്ത് പോലെയുള്ള കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ കഴിവുകൾക്ക് കുട്ടികളെ സജ്ജമാക്കുന്നു. നിറം കൊടുക്കാൻ...
നാവിക മേഖല ഒരു യഥാർത്ഥ ആഗോള സാമ്പത്തിക ശക്തിയാണ്, അത് 150 ബില്യൺ വിപണിയിലേക്ക് നാവിഗേറ്റ് ചെയ്തു...
കഴിഞ്ഞ തിങ്കളാഴ്ച, ഫിനാൻഷ്യൽ ടൈംസ് ഓപ്പൺഎഐയുമായി ഒരു കരാർ പ്രഖ്യാപിച്ചു. FT അതിൻ്റെ ലോകോത്തര പത്രപ്രവർത്തനത്തിന് ലൈസൻസ് നൽകുന്നു…
