தரவு எவ்வாறு சேகரிக்கப்படுகிறது, தொகுக்கப்படுகிறது, பகுப்பாய்வு செய்யப்படுகிறது மற்றும் இறுதியில் முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வுகளுக்கு மாதிரியாக மாற்றப்படுகிறது, மேலும் எந்தவொரு அறிவியலும் எவ்வாறு அறிவின் தொகுப்பை உருவாக்குகிறது மற்றும் பெருகிய முறையில் சிக்கலான அவதானிப்புகள் மற்றும் கணிப்புகளுக்கு களம் அமைக்கிறது என்பதற்கும் இடையே தெளிவான ஒற்றுமைகள் உள்ளன.
முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வு மற்றும் அது எவ்வாறு செயல்படுகிறது என்பதை சில எடுத்துக்காட்டுகளுடன் பார்க்கலாம்.
முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வு என்பது ஒரு விஞ்ஞான முன்கணிப்பு முறையாகும், இது எதிர்கால நிகழ்வுகளை [அல்லது வெறுமனே; முடிவுகளின் சாத்தியக்கூறுகளை மதிப்பிடுங்கள் ]. பெரும்பாலான முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வு மாதிரிகள் காலப்போக்கில் சேகரிக்கப்பட்ட தரவை அடிப்படையாகக் கொண்டவை மற்றும் மாறிகள் அடங்கும். உண்மையில், இந்த அணுகுமுறையின் வடிவங்கள் மற்றும் போக்குகளை அடையாளம் காண வரலாற்றுத் தரவு அவசியம்.
முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வு மாதிரிகள் அடங்கும் வகைப்பாடு மாதிரிகள், கிளஸ்டரிங் மாதிரிகள், முன்கணிப்பு மாதிரிகள், நேரத் தொடர் மாதிரிகள் மற்றும் பலர். எதிர்காலப் போக்குகளை முன்னறிவிப்பதற்காக குறிப்பிட்ட மாறிகளுக்கு இடையே உள்ள தொடர்புகளை அடையாளம் காண வலுவான கணினி மாடலிங், தரவு பகுப்பாய்வு மற்றும் இயந்திர கற்றல் ஆகியவற்றுடன் முன் சேகரிக்கப்பட்ட தரவை அவை இணைக்கின்றன. தரவு பகுப்பாய்வாளர் பொதுவாக கிடைக்கக்கூடிய மிகப்பெரிய மற்றும் மிகவும் பொருத்தமான தரவுகளுடன் தொடங்குகிறார் மற்றும் நம்பகமான கணிப்புகளை உருவாக்க முன்கணிப்பு மாதிரிகளை அனுமதிக்கும் மீண்டும் மீண்டும் வரும் வடிவங்களைத் தேடுகிறார்.
உண்மையில், புதிய முறைகள் மற்றும் உத்திகளை முயற்சிக்கும் அபாயத்தைக் குறைக்கும் அதே வேளையில், வாடிக்கையாளர்களின் மாற்றங்கள் மற்றும் விற்பனை புள்ளிவிவரங்களை அதிகரிக்க புதிய அணுகுமுறைகளை சோதிக்க நிறுவனங்கள் முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வுகளைப் பயன்படுத்தலாம். இணையதளத்தைப் பயன்படுத்துதல், தயாரிப்புகளை ஆர்டர் செய்தல் மற்றும் பிற ஆதாரங்களில் இருந்து வரும் முன்னறிவிப்புகள் ஆகியவற்றில் இருந்து வரும் வாடிக்கையாளர் தரவுகளின் மிகப்பெரிய அளவு காரணமாக இது சாத்தியமாகும், இது பிக் டேட்டாவின் சகாப்தம் முன்னேறும் போது மிகவும் துல்லியமாக மாறும்.
இந்த அத்தியாயத்தை சுருக்கமாக, தரவு உந்துதல் கணிப்புகளைப் பயன்படுத்தும் முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வு, மூலோபாய மாற்றங்களின் சாத்தியமான விளைவுகளை எதிர்பார்க்க நிறுவனங்களுக்கு உதவுகிறது என்பதை நினைவில் கொள்ளுங்கள். அவை அனைத்தும் வரலாற்றுத் தரவுகளை அடிப்படையாகக் கொண்டவை, அவை எதிர்கால மதிப்புகளைக் கணிக்க பல்வேறு வழிகளில் ஒழுங்கமைக்கப்பட்டுள்ளன.
இப்போது சில பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளைப் பார்ப்போம்
சக்திவாய்ந்த பகுப்பாய்வு மென்பொருளைப் பயன்படுத்தி முந்தைய நுகர்வோர் தரவைச் செயலாக்குவதன் மூலம், பல நிறுவனங்களுக்கு (எ.கா. நெட்ஃபிக்ஸ், அமேசான் மற்றும் வால்மார்ட்) உத்திகளை வடிவமைக்கவும், எதிர்காலத்திற்கான ஸ்மார்ட் மற்றும் செலவு குறைந்த முடிவுகளை எடுக்கவும் முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வு உதவியுள்ளது. வணிக-முக்கியமான செயல்பாடுகளை மேம்படுத்த இது பல்வேறு வழிகளில் பயன்படுத்தப்படலாம்; சில பிரபலமான பயன்பாடுகள் அடங்கும்:
அச்சுறுத்தல்களை அடையாளம் காண, முன்கணிப்பு மாதிரிகள் கணினி முரண்பாடுகள் மற்றும் அசாதாரண நடத்தைகளைக் கண்டறிய முடியும். சைபர் தாக்குதல்கள் மற்றும் மோசடிக் காட்சிகள் பற்றிய வரலாற்றுத் தரவுகளுடன் இது ஊட்டப்படலாம், அதேபோன்ற நடத்தை குறித்து ஊழியர்களை எச்சரிக்கவும், ஹேக்கர்கள் மற்றும் பாதிப்புகள் கணினியில் ஊடுருவுவதைத் தடுக்கவும். இது எல்லாவற்றையும் கண்டறிய உதவும் பண அபாயத்துடன் தொடர்புடையது , காப்பீட்டு மோசடி முதல் கடன் அபாயக் கணிப்பு வரை, அத்துடன் அதிக குற்றப் பகுதிகளில் உள்ள வடிவங்களைக் கண்டறிதல்.
சிரி, ஓகே கூகுள் மற்றும் அலெக்சா ஆகியவை வாடிக்கையாளர் அனுபவத்தை மேம்படுத்தி, தொடர்புகளிலிருந்து கற்று, வாடிக்கையாளரின் பதிலைக் கணிக்கின்றன. என்ற கூறுகளைப் பயன்படுத்தி போட்கள் சுயமாக கற்றல் என்பதால் deep learning, பெரிய ஆதரவு ஊழியர்களை பணியமர்த்தாமல் வாடிக்கையாளர்களை சிறப்பாக நிர்வகிக்க நிறுவனங்களை செயல்படுத்துகிறது.
முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வு முறைகள், தொடர்புகள் மற்றும் பாதிப்புகள் மற்றும் கொடுக்கப்பட்ட தொழில்துறையில் உள்ள வரைபட மாற்றங்களைக் கண்டறிய ஒருங்கிணைந்த தரவுத்தொகுப்புகளுக்கு இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம் ஆபத்தைக் கண்டறிந்து நிர்வகிக்க உதவுகிறது. இந்தத் தகவலுடன், வணிகத் தலைவர்கள் சாத்தியமான செயல்பாட்டு அபாயங்களைத் தவிர்க்க முன்னெச்சரிக்கை நடவடிக்கைகளை எடுக்கலாம்.
முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வு மாதிரிகள் வரலாற்றுத் தரவுகளின் அடிப்படையில் துல்லியமான நோயறிதலை வழங்குவதன் மூலம் நோய்களைப் புரிந்துகொள்ள உதவுகின்றன. எடுத்துக்காட்டாக, கீல்வாதம், நீரிழிவு மற்றும் ஆஸ்துமா போன்ற சில நிபந்தனைகளை உருவாக்கும் அபாயத்தில் உள்ள நோயாளிகளை அடையாளம் காண சுகாதார வல்லுநர்கள் இதைப் பயன்படுத்தலாம். எனவே, சுகாதார வல்லுநர்கள் இன்னும் கூடுதலான தனிப்பட்ட கவனிப்பை வழங்க முடியும்.
பல சேனல்களில் நுகர்வோர் செயல்பாட்டை பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலமும், கொள்முதல் வரலாறு மற்றும் வாடிக்கையாளர் விருப்பங்களை மதிப்பாய்வு செய்வதன் மூலமும் முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வு அதிக தனிப்பயனாக்கம் மற்றும் அதிக இலக்கு சந்தைப்படுத்தல் பிரச்சாரங்களை செயல்படுத்துகிறது (இதனால், இன்னும் தனிப்பயனாக்கப்பட்ட உள்ளடக்கத்தை பரிந்துரைக்கிறது). இது வாடிக்கையாளர்களைப் பற்றிய விரிவான மற்றும் தனிப்பட்ட புரிதலை வளர்க்க உதவுகிறது.
உபகரணங்கள் செயலிழப்பது உயிருக்கு ஆபத்தை விளைவிக்கும் மற்றும் நிறுவனத்திற்கு குறிப்பிடத்தக்க நிதி இழப்புகளை ஏற்படுத்தும். IoT இயந்திரங்கள் மற்றும் கூறுகளை இணைப்பதன் மூலம், ஊழியர்களை முன்கூட்டியே எச்சரிக்க முடியும் மற்றும் விலையுயர்ந்த முறிவுகளைத் தவிர்க்க முடியும்.
வணிகங்கள் வாங்கும் தரவுகளில் இயந்திர கற்றல் அல்காரிதம்களைப் பயன்படுத்தி வாடிக்கையாளர்கள் பல்வேறு அதிக விற்பனை அல்லது குறுக்கு விற்பனை சலுகைகளுக்கு எவ்வாறு பதிலளிப்பார்கள் என்பதைக் கணிக்க முடியும்.
வணிகங்கள் இன்று சிறந்த தயாரிப்புகளை உருவாக்கவும், சந்தைக்கு சேவை செய்வதற்கான புதிய வழிகளை அடையாளம் காணவும், இயக்கச் செலவுகளைக் குறைக்கவும் முன்னறிவிப்புகளைக் கோருகின்றன. எதிர்கால விளைவுகளை கணிக்க இயந்திர கற்றல் மற்றும் வணிக நுண்ணறிவு ஆகியவற்றை இணைப்பதன் மூலம் முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வு இந்த தேவைகளை பூர்த்தி செய்கிறது.
"என்ன என்றால்?" செயல்படுத்துவதற்கு இந்த முறை மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும். வாடிக்கையாளர் விசுவாசத்தை பாதிக்கும் மற்றும் பல காரணி முடிவுகளை ஆதரிக்கும் காட்சிகள். நெட்ஃபிக்ஸ் போன்ற ஸ்ட்ரீமிங் சேவைகளைப் பற்றி சிந்தியுங்கள், இது வாடிக்கையாளர்களுக்கு முந்தைய கொள்முதல் மற்றும் ஒப்பிடக்கூடிய குழுவின் விருப்பங்களின் கலவையின் அடிப்படையில் தயாரிப்பு பரிந்துரைகளை வழங்குகிறது, இதனால் நுகர்வோர் அனுபவம் மற்றும் விற்பனை எண்கள் இரண்டையும் மேம்படுத்துகிறது.
மேலும், ஒரு நிறுவனம் தரவு மற்றும் முன்னறிவிப்புகளின் தரவுத்தளத்தை உருவாக்குவதால், முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வுகளில் அதன் முதலீட்டின் வருமானம் பெருகும், குறிப்பாக அதன் பகுப்பாய்வுக் குழுவால் உருவாக்கப்பட்ட பணிப்பாய்வுகளை தானியங்குபடுத்துவதற்கான தொடர்புடைய முயற்சியுடன் இணைந்தால். ஆட்டோமேஷன் முன்னறிவிப்புகளின் விலையைக் குறைக்கிறது மற்றும் புதிய முன்னறிவிப்புகளை உருவாக்கக்கூடிய அதிர்வெண்ணையும் அதிகரிக்கிறது, இது பகுப்பாய்வுக் குழுக்களை தொடர்ச்சியான கண்டுபிடிப்புகளுக்கு புதிய வழிகளைத் தொடர அனுமதிக்கிறது.
எனவே, முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வுகள், தரவை மேம்படுத்துவதன் மூலம் விரும்பிய முடிவுகளைத் திட்டமிடவும், எதிர்பார்க்கவும் மற்றும் சிறப்பாக அடையவும் நிறுவனங்களை அனுமதிக்கிறது என்பதை நினைவில் கொள்ளவும். சிலவற்றைக் குறிப்பிடுவதன் மூலம், நிறுவனங்கள் முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வுகளைப் பயன்படுத்தலாம்:
முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வுகளைப் பயன்படுத்த, ஒரு வணிகம் முதலில் இருக்க வேண்டும் defiவருவாயை அதிகரிப்பது, செயல்பாடுகளை ஒழுங்குபடுத்துதல் அல்லது வாடிக்கையாளர் ஈடுபாட்டை மேம்படுத்துதல் போன்ற வணிக இலக்கை நிஷ் செய்தல். பெரிய அளவிலான பன்முகத் தரவை வரிசைப்படுத்தவும், முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வு மாதிரிகளை உருவாக்கவும், அந்த இலக்கை ஆதரிக்க செயல்படக்கூடிய நுண்ணறிவுகளை உருவாக்கவும் அமைப்பு பொருத்தமான மென்பொருள் தீர்வைப் பயன்படுத்தலாம்.
மேம்பட்ட முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வு நுட்பங்கள் இப்போது வணிகத்தில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன, அபாயங்கள் மற்றும் வாய்ப்புகளை எதிர்பார்க்க பெரிய தரவுகளைப் பயன்படுத்த நிறுவனங்களுக்கு உதவுகிறது. நிறுவனங்கள் யூகத்திற்குப் பதிலாக முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வு மென்பொருளைப் பயன்படுத்தி, வரலாற்றுத் தரவுகளின் அடிப்படையில் சாத்தியமான சூழ்நிலையை எதிர்பார்க்கும் மற்றும் கணினி கணக்கீடுகளால் இயக்கப்படும் மாதிரியை உருவாக்கலாம்.
முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வுகளைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், தங்கள் தரவு அபாயத்தைப் பயன்படுத்தாத நிறுவனங்கள், அவர்களின் முன்னறிவிப்பு அடிப்படையிலான போட்டியாளர்களுக்குப் பின்னால் விழும். நிறுவன மட்டத்தில் பயன்படுத்தப்படும் போது, அது மகிழ்ச்சியான, அதிக ஈடுபாடு கொண்ட வாடிக்கையாளர்களுக்கு மற்றும் மிகவும் உறுதியான முடிவுகளுக்கு வழிவகுக்கும் - ஆரம்பகால தத்தெடுப்பாளர்கள் ஏற்கனவே அறுவடை செய்து கொண்டிருக்கிறார்கள்.
எந்தவொரு வணிக நடவடிக்கையும் பல்வேறு வடிவங்களில் கூட நிறைய தரவுகளை உருவாக்குகிறது. எக்செல் தாளில் இருந்து இந்தத் தரவை கைமுறையாக உள்ளிடவும்…
நிறுவனத்தின் மின்னஞ்சல்களின் சமரசம் 2024 இன் கடைசி காலாண்டுடன் ஒப்பிடும்போது XNUMX இன் முதல் மூன்று மாதங்களில் இரண்டு மடங்கு அதிகமாக அதிகரித்துள்ளது…
பொருள் சார்ந்த வடிவமைப்பின் ஐந்து SOLID கொள்கைகளில் இடைமுகப் பிரிப்புக் கொள்கையும் ஒன்றாகும். ஒரு வகுப்பில் இருக்க வேண்டும்…
மைக்ரோசாஃப்ட் எக்செல் தரவு பகுப்பாய்வுக்கான குறிப்பு கருவியாகும், ஏனெனில் இது தரவு தொகுப்புகளை ஒழுங்கமைக்க பல அம்சங்களை வழங்குகிறது,…
2017 ஆம் ஆண்டு முதல் ரியல் எஸ்டேட் க்ரவுட்ஃபண்டிங் துறையில் ஐரோப்பாவில் முன்னணியில் இருக்கும் வாலியன்ஸ், சிம் மற்றும் பிளாட்ஃபார்ம் முடிவடைந்ததை அறிவிக்கிறது…
இழை என்பது ஒரு "முடுக்கப்பட்ட" லாராவெல் மேம்பாட்டு கட்டமைப்பாகும், இது பல முழு அடுக்கு கூறுகளை வழங்குகிறது. இது செயல்முறையை எளிதாக்க வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது…
"எனது பரிணாமத்தை முடிக்க நான் திரும்ப வேண்டும்: நான் கணினிக்குள் என்னை முன்னிறுத்தி தூய ஆற்றலாக மாறுவேன். குடியேறியவுடன்…
Google DeepMind அதன் செயற்கை நுண்ணறிவு மாதிரியின் மேம்படுத்தப்பட்ட பதிப்பை அறிமுகப்படுத்துகிறது. புதிய மேம்படுத்தப்பட்ட மாடல் வழங்குகிறது…
