Kuna ulinganifu wa wazi kati ya jinsi data inavyokusanywa, kuratibiwa, kuchambuliwa, na hatimaye kuigwa kwa uchanganuzi wa kubashiri, na jinsi sayansi yoyote hujenga maarifa mengi na kuweka hatua kwa uchunguzi na ubashiri unaozidi kuwa changamano.
Wacha tuangalie takwimu za ubashiri na jinsi inavyofanya kazi, pamoja na mifano kadhaa.
Uchanganuzi wa utabiri ni mbinu ya utabiri wa kisayansi inayojaribu kutambua matukio yajayo [au kwa urahisi; kutathmini uwezekano wa matokeo ]. Miundo mingi ya uchanganuzi inayotabirika inategemea data iliyokusanywa kwa wakati na inajumuisha vigeuzo. Hakika, data ya kihistoria ni muhimu kwa kutambua mifumo na mienendo katika mbinu hii.
Mifano za uchanganuzi za kutabiri zinajumuisha mifano ya uainishaji, mifano ya nguzo, mifano ya utabiri, mifano ya mfululizo wa saa na wengine wengi. Huchanganya data iliyokusanywa awali na uundaji dhabiti wa kompyuta, uchanganuzi wa data na ujifunzaji wa mashine ili kutambua uhusiano kati ya vigeu mahususi ili kutabiri mitindo ya siku zijazo. Mchanganuzi wa data kwa kawaida huanza na kiasi kikubwa na muhimu zaidi cha data inayopatikana na hutafuta ruwaza zinazojirudia ambazo huruhusu miundo ya ubashiri kutoa ubashiri unaotegemewa.
Hakika, makampuni yanaweza kutumia uchanganuzi wa kubashiri kujaribu mbinu mpya za kuongeza ubadilishaji wa wateja na takwimu za mauzo huku zikipunguza hatari ya kujaribu mbinu na mikakati mipya. Hili linawezekana kutokana na kiasi kikubwa cha data ya mteja inayotokana na kutumia tovuti, kuagiza bidhaa, na utabiri kutoka kwa vyanzo vingine ambao utakuwa sahihi zaidi kadiri enzi ya Data Kubwa inavyoendelea.
Ili kufupisha sura hii, kumbuka kwamba uchanganuzi wa kubashiri, unaotumia utabiri unaotokana na data, husaidia makampuni kutarajia matokeo yanayoweza kutokea ya mabadiliko ya mkakati. Yote yanategemea data ya kihistoria ambayo imepangwa kwa njia mbalimbali ili kutabiri maadili ya baadaye.
Hebu sasa tuangalie baadhi ya kesi za matumizi
Kwa kuchakata data ya awali ya watumiaji kwa kutumia programu yenye nguvu ya uchanganuzi, uchanganuzi wa ubashiri umesaidia kampuni nyingi (k.m. Netflix, Amazon, na Walmart) kubuni mikakati na kufanya maamuzi mahiri na ya gharama kwa siku zijazo. Inaweza kutumika kwa njia mbalimbali ili kuboresha shughuli muhimu za biashara; baadhi ya maombi maarufu ni pamoja na:
Ili kutambua vitisho, miundo ya kubashiri inaweza kugundua hitilafu za mfumo na tabia zisizo za kawaida. Inaweza kulishwa na data ya kihistoria kuhusu mashambulizi ya mtandaoni na matukio ya ulaghai ili kuwatahadharisha wafanyakazi kuhusu tabia kama hiyo na kuzuia wadukuzi na udhaifu kupenyeza kwenye mfumo. Inaweza pia kusaidia kugundua kila kitu kilicho kuhusiana na hatari ya fedha , kutoka kwa udanganyifu wa bima hadi utabiri wa hatari ya mikopo, pamoja na kutambua mifumo katika maeneo ya uhalifu mkubwa.
Siri, Ok Google na Alexa huboresha matumizi ya wateja kwa kujifunza kutokana na mwingiliano na kutabiri majibu ya wateja. Kwa kuwa roboti zinajisomea kupitia matumizi ya sehemu ya deep learning, kuwezesha kampuni kudhibiti wateja vyema bila kuajiri wafanyikazi wakubwa wa usaidizi.
Uchanganuzi wa kutabiri husaidia katika kutambua na kudhibiti hatari kwa kutumia kanuni za kujifunza kwa mashine kwenye mkusanyiko wa data ili kufichua ruwaza, uhusiano na udhaifu, pamoja na mabadiliko ya ramani katika tasnia fulani. Kwa habari hii, viongozi wa biashara wanaweza kuchukua hatua za tahadhari ili kuepuka hatari zinazowezekana za uendeshaji.
Mitindo ya uchanganuzi tabiri husaidia kuelewa magonjwa kwa kutoa utambuzi sahihi kulingana na data ya kihistoria. Kwa mfano, wataalamu wa afya wanaweza kuitumia kutambua ni wagonjwa gani walio katika hatari ya kupata hali fulani, kama vile ugonjwa wa yabisi, kisukari na pumu. Kwa hivyo, wataalamu wa afya wataweza kutoa huduma ya kibinafsi zaidi.
Uchanganuzi wa ubashiri huwezesha ubinafsishaji zaidi na kampeni zinazolengwa zaidi za uuzaji kwa kuchanganua shughuli za watumiaji kwenye vituo vingi na kukagua historia ya ununuzi na mapendeleo ya wateja (kwa hivyo, kupendekeza maudhui yaliyobinafsishwa zaidi). Inasaidia katika kukuza uelewa wa kina zaidi na wa kibinafsi wa wateja.
Kushindwa kwa vifaa kunaweza kuhatarisha maisha na kusababisha hasara kubwa ya kifedha kwa kampuni. Kwa kuchanganya mashine na vijenzi vya IoT, itawezekana kuwatahadharisha wafanyakazi mapema na kuepuka uharibifu wa gharama kubwa.
Biashara zinaweza kutumia kanuni za kujifunza mashine kwenye data ya ununuzi ili kutabiri jinsi wateja watakavyoitikia ofa mbalimbali zinazouzwa au kuuziwa.
Biashara leo zinadai utabiri wa kuunda bidhaa bora, kutambua njia mpya za kuhudumia soko, na kupunguza gharama za uendeshaji. Uchanganuzi wa kutabiri hutimiza mahitaji haya kwa kuchanganya kujifunza kwa mashine na akili ya biashara ili kutabiri matokeo ya baadaye.
Njia hiyo ni muhimu sana kwa kutekeleza "nini ikiwa?" hali zinazoathiri uaminifu wa wateja na kuunga mkono maamuzi ya mambo mengi. Fikiria huduma za utiririshaji kama vile Netflix, ambayo hutoa mapendekezo ya bidhaa kwa wateja wao kulingana na mseto wa ununuzi wa awali na mapendeleo ya kundi linaloweza kulinganishwa, hivyo basi kuboresha matumizi ya watumiaji na nambari za mauzo.
Na, shirika linapounda hifadhidata ya data na utabiri, mapato yatokanayo na uwekezaji wake katika uchanganuzi wa ubashiri huongezeka, haswa yanapojumuishwa na juhudi zinazolingana za kurekebisha mtiririko wa kazi uliotengenezwa na timu yake ya uchanganuzi. Uendeshaji otomatiki hupunguza gharama ya utabiri na pia huongeza mara kwa mara utabiri mpya unaweza kutolewa, na hivyo kuruhusu timu za uchanganuzi kufuata njia mpya za uvumbuzi endelevu.
Kwa hivyo, kumbuka kuwa uchanganuzi wa utabiri huruhusu kampuni kupanga, kutarajia na kufikia matokeo bora zaidi kwa kutumia data. Kwa kutaja machache, mashirika yanaweza kutumia uchanganuzi wa ubashiri kwa:
Ili kutumia takwimu za ubashiri, lazima biashara kwanza defikutimiza lengo la biashara, kama vile kuongeza mapato, kurahisisha shughuli, au kuboresha ushirikiano wa wateja. Kisha shirika linaweza kutumia suluhisho lifaalo la programu kupanga kiasi kikubwa cha data tofauti tofauti, kuunda miundo ya uchanganuzi dhabiti, na kutoa maarifa yanayoweza kutekelezeka ili kuauni lengo hilo.
Mbinu za hali ya juu za uchanganuzi za ubashiri sasa zinatumika sana katika biashara, na kuwezesha mashirika kutumia data kubwa kutarajia hatari na fursa. Makampuni yanaweza kutumia programu ya uchanganuzi wa ubashiri badala ya kubahatisha kuunda muundo unaotarajia hali inayowezekana kulingana na data ya kihistoria na inayoendeshwa na hesabu za kompyuta.
Kwa kutumia uchanganuzi wa ubashiri, mashirika ambayo hayatumii hatari ya data zao kwa kushindwa na washindani wao kulingana na utabiri. Na inapotumiwa katika kiwango cha biashara, inaweza kusababisha wateja wenye furaha zaidi, wanaojishughulisha zaidi na matokeo ya kuvutia zaidi - faida ambazo watumiaji wa mapema tayari wanavuna.
"Lazima nirudi kukamilisha mageuzi yangu: nitajipanga ndani ya kompyuta na kuwa nishati safi. Mara baada ya kukaa katika…
Google DeepMind inaleta toleo lililoboreshwa la muundo wake wa kijasusi bandia. Muundo mpya ulioboreshwa hutoa sio tu…
Laravel, maarufu kwa sintaksia yake ya kifahari na sifa zenye nguvu, pia hutoa msingi thabiti wa usanifu wa kawaida. Hapo...
Cisco na Splunk wanasaidia wateja kuharakisha safari yao hadi Kituo cha Uendeshaji Usalama (SOC) cha siku zijazo kwa…
Ransomware imetawala habari kwa miaka miwili iliyopita. Watu wengi wanajua kuwa mashambulizi…
Operesheni ya ophthalmoplasty kwa kutumia kitazamaji cha kibiashara cha Apple Vision Pro ilifanywa katika Catania Polyclinic…
Kukuza ujuzi mzuri wa magari kupitia kupaka rangi huwatayarisha watoto kwa ujuzi changamano zaidi kama vile kuandika. Kupaka rangi...
Sekta ya majini ni nguvu ya kweli ya kiuchumi duniani, ambayo imepitia kwenye soko la bilioni 150 ...
