त्यहाँ डेटा कसरी सङ्कलन गरिन्छ, क्युरेट गरिएको, विश्लेषण गरिन्छ र अन्ततः भविष्यवाणी विश्लेषणका लागि मोडेल गरिएको छ, र कसरी कुनै पनि विज्ञानले ज्ञानको एक शरीर बनाउँछ र अझ जटिल अवलोकन र भविष्यवाणीहरूको लागि आधार बनाउँछ।
केही उदाहरणहरू सहित, भविष्यवाणी गर्ने विश्लेषणहरू र यसले कसरी काम गर्छ भनेर हेरौं।
भविष्यवाणी विश्लेषण एक वैज्ञानिक पूर्वानुमान विधि हो जसले भविष्यका घटनाहरू पहिचान गर्ने प्रयास गर्दछ [वा साधारण; नतिजा को संभावना को आकलन ]। धेरैजसो भविष्यवाणी गर्ने एनालिटिक्स मोडेलहरू समयसँगै सङ्कलन गरिएका डाटामा आधारित हुन्छन् र चरहरू समावेश हुन्छन्। वास्तवमा, यस दृष्टिकोणमा ढाँचा र प्रवृत्तिहरू पहिचान गर्न ऐतिहासिक डेटा आवश्यक छ।
भविष्यवाणी गर्ने विश्लेषणात्मक मोडेलहरू समावेश छन् वर्गीकरण मोडेलहरू, क्लस्टरिङ मोडेलहरू, पूर्वानुमान मोडेलहरू, समय श्रृंखला मोडेलहरू र धेरै अन्य। तिनीहरूले पूर्व-संकलित डाटालाई बलियो कम्प्युटर मोडलिङ, डाटा विश्लेषण र मेसिन लर्निङसँग जोड्छन् ताकि भविष्यका प्रचलनहरू भविष्यवाणी गर्न विशिष्ट चरहरू बीचको सहसंबंध पहिचान गर्न सकिन्छ। डेटा विश्लेषक सामान्यतया उपलब्ध सबैभन्दा ठूलो र सबैभन्दा सान्दर्भिक डाटाबाट सुरु हुन्छ र दोहोरिने ढाँचाहरू खोज्छ जसले भविष्यवाणी मोडेलहरूलाई विश्वसनीय भविष्यवाणीहरू उत्पादन गर्न सक्षम बनाउँछ।
वास्तवमा, कम्पनीहरूले ग्राहक रूपान्तरण र बिक्री तथ्याङ्कहरू बढाउन नयाँ दृष्टिकोणहरू परीक्षण गर्न भविष्यवाणी गर्ने विश्लेषणहरू प्रयोग गर्न सक्छन् जबकि नयाँ विधिहरू र रणनीतिहरू प्रयास गर्ने जोखिम कम गर्दै। वेबसाइटको प्रयोग, उत्पादन अर्डर र अन्य स्रोतहरूबाट हुने भविष्यवाणीहरूबाट प्रवाह हुने ठूलो मात्रामा ग्राहक डेटाको कारणले यो सम्भव भएको हो जुन बिग डाटा युगको प्रगतिसँगै अझ सटीक हुनेछ।
यस अध्यायलाई संक्षेपमा प्रस्तुत गर्नको लागि, डेटा-संचालित पूर्वानुमान प्रयोग गर्ने भविष्यवाणी गर्ने विश्लेषणले कम्पनीहरूलाई रणनीति परिवर्तनहरूको सम्भावित परिणामहरू अनुमान गर्न मद्दत गर्छ भन्ने कुरालाई ध्यानमा राख्नुहोस्। तिनीहरू सबै ऐतिहासिक डेटामा आधारित छन् जुन भविष्यका मानहरू भविष्यवाणी गर्न विभिन्न तरिकामा व्यवस्थित गरिएको छ।
अब केही प्रयोग केसहरू हेरौं
शक्तिशाली विश्लेषक सफ्टवेयर प्रयोग गरेर विगतका उपभोक्ता डेटा प्रशोधन गरेर, भविष्यवाणी गर्ने विश्लेषणले धेरै कम्पनीहरूलाई (जस्तै, Netflix, Amazon, र Walmart) लाई रणनीति बनाउन र भविष्यको लागि स्मार्ट, लागत-प्रभावी निर्णयहरू गर्न मद्दत गरेको छ। यसलाई व्यापार-महत्वपूर्ण कार्यहरू सुव्यवस्थित गर्न विभिन्न तरिकाहरूमा प्रयोग गर्न सकिन्छ; केहि लोकप्रिय अनुप्रयोगहरू समावेश छन्:
खतराहरू पहिचान गर्न, भविष्यवाणी मोडेलहरूले प्रणाली विसंगतिहरू र असामान्य व्यवहार पत्ता लगाउन सक्छ। यो साइबर-आक्रमण र धोखाधडी परिदृश्यहरूमा ऐतिहासिक डेटाको साथ फिड गर्न सकिन्छ कर्मचारीहरूलाई समान व्यवहारको चेतावनी दिन र ह्याकरहरू र कमजोरीहरूलाई प्रणालीमा घुसपैठ गर्नबाट रोक्न। यसले जे भए पनि पत्ता लगाउन मद्दत गर्न सक्छ मौद्रिक जोखिमसँग सम्बन्धित , बीमा धोखाधडी देखि क्रेडिट जोखिम भविष्यवाणी, साथै उच्च-अपराध क्षेत्रहरूमा ढाँचाहरू पहिचान गर्न।
सिरी, ओके गुगल र एलेक्साले अन्तरक्रियाहरूबाट सिकेर र ग्राहकको प्रतिक्रियाको भविष्यवाणी गरेर ग्राहकको अनुभवलाई सुधार गर्छ। बटहरु को कम्पोनेन्ट को उपयोग को माध्यम बाट स्व-सिकाई छ deep learning, ठूलो समर्थन कर्मचारी भर्ती नगरी ग्राहकहरूलाई राम्रोसँग व्यवस्थापन गर्न कम्पनीहरूलाई सक्षम पार्नुहोस्।
ढाँचाहरू, सहसंबंधहरू र कमजोरीहरू, साथै एक विशेष उद्योग भित्र नक्सा परिवर्तनहरू उजागर गर्न समग्र डेटासेटहरूमा मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमहरू लागू गरेर जोखिम पहिचान र व्यवस्थापनमा भविष्यवाणी गर्ने विश्लेषण सहायता। यस जानकारीको साथ, व्यवसायी नेताहरूले सम्भावित परिचालन जोखिमहरूबाट बच्न सावधानीका कदमहरू लिन सक्छन्।
भविष्यवाणी विश्लेषण मोडेलहरूले ऐतिहासिक डेटामा आधारित सही निदान प्रदान गरेर रोगहरू बुझ्न मद्दत गर्दछ। उदाहरणका लागि, स्वास्थ्यकर्मीहरूले यसलाई कुन रोगीहरू गठिया, मधुमेह र दम जस्ता निश्चित अवस्थाहरू विकास गर्ने जोखिममा छन् भनेर पहिचान गर्न प्रयोग गर्न सक्छन्। तसर्थ, स्वास्थ्य सेवा पेशेवरहरूले अझ बढी व्यक्तिगत हेरचाह प्रदान गर्न सक्षम हुनेछन्।
भविष्यवाणी गर्ने विश्लेषणले धेरै च्यानलहरूमा उपभोक्ता गतिविधिको विश्लेषण गरेर र ग्राहक खरिद इतिहास र प्राथमिकताहरूको समीक्षा गरेर (यसले, अझ बढी व्यक्तिगत सामग्रीको सुझाव दिँदै) बढी निजीकरण र थप लक्षित मार्केटिङ अभियानहरूलाई सक्षम बनाउँछ। ग्राहकहरूको थप विस्तृत र व्यक्तिगत बुझाइ विकास गर्न मद्दत गर्दछ।
उपकरणको विफलताले जीवनलाई खतरामा पार्न सक्छ र कम्पनीलाई महत्त्वपूर्ण आर्थिक नोक्सान गर्न सक्छ। मेसिनरी र IoT कम्पोनेन्टहरू संयोजन गरेर, कर्मचारीहरूलाई अग्रिम अलर्ट गर्न र महँगो ब्रेकडाउनहरूबाट बच्न सम्भव हुनेछ।
ग्राहकहरूले विभिन्न अपसेल वा क्रस-सेल प्रस्तावहरूलाई कसरी प्रतिक्रिया दिनेछन् भनेर अनुमान गर्न कम्पनीहरूले खरिद डेटामा मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमहरू प्रयोग गर्न सक्छन्।
आजका व्यवसायहरूलाई राम्रो उत्पादनहरू सिर्जना गर्न, बजार सेवा गर्ने नयाँ तरिकाहरू पहिचान गर्न, र सञ्चालन लागतहरू कम गर्न पूर्वानुमान आवश्यक हुन्छ। भविष्यका नतिजाहरू भविष्यवाणी गर्न मेसिन लर्निङ र ब्यापार बुद्धिमत्ताको संयोजन गरेर भविष्यवाणी गर्ने विश्लेषणले यी आवश्यकताहरू पूरा गर्दछ।
विधि "के भए?" गर्नका लागि विशेष गरी उपयोगी छ। परिदृश्यहरू जसले ग्राहक अवधारणलाई असर गर्छ र बहुपक्षीय निर्णयहरूलाई समर्थन गर्दछ। Netflix जस्ता स्ट्रिमिङ सेवाहरूको बारेमा सोच्नुहोस्, जसले आफ्ना ग्राहकहरूलाई अघिल्लो खरिदहरूको संयोजन र तुलनात्मक समूहको प्राथमिकताहरूको आधारमा उत्पादन सिफारिसहरू प्रदान गर्दछ, जसले गर्दा उपभोक्ता अनुभव र बिक्री संख्या दुवैमा सुधार हुन्छ।
र, एक संगठनले डेटा र पूर्वानुमानको आधार बनाउँदा, भविष्यवाणी गर्ने विश्लेषणमा यसको लगानीको प्रतिफल गुणा बढ्छ, विशेष गरी जब यसको विश्लेषण टोलीद्वारा विकसित कार्यप्रवाहहरू स्वचालित गर्न सम्बन्धित प्रयाससँग जोडिन्छ। स्वचालनले पूर्वानुमानको लागत घटाउँछ र फ्रिक्वेन्सी बढाउँछ जसको साथ नयाँ पूर्वानुमानहरू उत्पन्न गर्न सकिन्छ, विश्लेषण टोलीहरूलाई निरन्तर नवीनताको लागि नयाँ नेतृत्वहरू पछ्याउन सक्षम पार्छ।
त्यसकारण, दिमागमा राख्नुहोस् कि भविष्यवाणी विश्लेषणले कम्पनीहरूलाई राम्रो योजना बनाउन, अनुमान गर्न, र डेटाको लाभ उठाएर इच्छित परिणामहरू प्राप्त गर्न सक्षम बनाउँछ। केहि नामको लागि, संगठनहरूले भविष्यवाणी गर्ने विश्लेषणहरू प्रयोग गर्न सक्छन्:
भविष्यवाणी विश्लेषण प्रयोग गर्न, एक व्यापार पहिले हुनुपर्छ defiएक व्यापार लक्ष्य, जस्तै राजस्व वृद्धि, सञ्चालन सुव्यवस्थित, वा ग्राहक संलग्नता सुधार। संगठनले त्यसपछि उपयुक्त सफ्टवेयर समाधान प्रयोग गर्न सक्छ ठूलो मात्रामा विषम डेटा क्रमबद्ध गर्न, भविष्यवाणी विश्लेषण मोडेलहरू विकास गर्न, र त्यो लक्ष्यलाई समर्थन गर्न कार्ययोग्य अन्तर्दृष्टिहरू उत्पन्न गर्न।
उन्नत भविष्यवाणी विश्लेषण प्रविधिहरू अब व्यापारमा व्यापक रूपमा प्रयोग गरिन्छ, संस्थाहरूलाई जोखिम र अवसरहरूको अनुमान गर्न ठूलो डेटा प्रयोग गर्न सक्षम पार्दै। कम्पनीहरूले ऐतिहासिक डेटामा आधारित र कम्प्युटर गणनाद्वारा संचालित सम्भावित अवस्थाको अनुमान गर्ने मोडेल निर्माण गर्न अनुमान लगाउनुको सट्टा भविष्यवाणी गर्ने विश्लेषण सफ्टवेयर प्रयोग गर्न सक्छन्।
भविष्यवाणी विश्लेषण को प्रयोग संग, संगठनहरु जो आफ्नो डेटा जोखिम को लाभ उठाउन को लागी आफ्नो पूर्वानुमान मा आधारित प्रतिस्पर्धीहरु पछि पर्न। र जब इन्टरप्राइज-व्यापी प्रयोग गरिन्छ, यसले खुसी, थप संलग्न ग्राहकहरू र थप आकर्षक परिणामहरू निम्त्याउन सक्छ - लाभहरू प्रारम्भिक अपनाउनेहरूले पहिले नै कटनी गरिसकेका छन्।
कुनै पनि व्यवसाय सञ्चालनले धेरै डेटा उत्पादन गर्दछ, विभिन्न रूपहरूमा पनि। एक्सेल पानाबाट म्यानुअल रूपमा यो डाटा प्रविष्ट गर्नुहोस्...
कम्पनी इमेलहरूको सम्झौता 2024 को पहिलो तीन महिनामा पछिल्लो क्वार्टरको तुलनामा दोब्बर भन्दा बढि बढ्यो ...
इन्टरफेस विभाजनको सिद्धान्त वस्तु-उन्मुख डिजाइनको पाँच ठोस सिद्धान्तहरू मध्ये एक हो। एक कक्षा हुनुपर्छ ...
माइक्रोसफ्ट एक्सेल डाटा विश्लेषणको लागि सन्दर्भ उपकरण हो, किनकि यसले डाटा सेटहरू व्यवस्थित गर्नका लागि धेरै सुविधाहरू प्रदान गर्दछ,…
रियल इस्टेट क्राउडफन्डिङको क्षेत्रमा 2017 देखि युरोपका नेताहरू बीच Walliance, SIM र प्लेटफर्म, पूरा भएको घोषणा गर्दछ ...
फिलामेन्ट एक "त्वरित" Laravel विकास फ्रेमवर्क हो, धेरै पूर्ण-स्ट्याक घटकहरू प्रदान गर्दछ। यो प्रक्रियालाई सरल बनाउन डिजाइन गरिएको हो ...
"मैले मेरो विकास पूरा गर्न फर्कनु पर्छ: म आफैलाई कम्प्युटर भित्र प्रस्तुत गर्नेछु र शुद्ध ऊर्जा बन्नेछु। एक पटक बसोबास गरेपछि…
Google DeepMind ले आफ्नो आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स मोडेलको सुधारिएको संस्करण प्रस्तुत गर्दैछ। नयाँ सुधारिएको मोडेलले न केवल…
