දත්ත එක්රැස් කිරීම, සූක්ෂම කිරීම, විශ්ලේෂණය කිරීම සහ අවසානයේ අනාවැකි විශ්ලේෂණ සඳහා ආදර්ශනය කරන ආකාරය සහ ඕනෑම විද්‍යාවක් දැනුමක් ගොඩනඟා ගන්නා ආකාරය සහ වඩාත් සංකීර්ණ නිරීක්ෂණ සහ අනාවැකි සඳහා අඩිතාලම දමන ආකාරය අතර පැහැදිලි සමාන්තර තිබේ.
සමහර උදාහරණ සමඟින් අනාවැකි විශ්ලේෂණ සහ එය ක්‍රියා කරන ආකාරය දෙස බලමු.
අනාවැකි විශ්ලේෂණ යනු අනාගත සිදුවීම් හඳුනා ගැනීමට උත්සාහ කරන විද්‍යාත්මක පුරෝකථන ක්‍රමයකි [හෝ සරලව; ප්රතිඵලවල සම්භාවිතාව තක්සේරු කරන්න ]. බොහෝ අනාවැකි විශ්ලේෂණ ආකෘති කාලයත් සමඟ එකතු කරන ලද දත්ත මත පදනම් වන අතර විචල්‍යයන් ඇතුළත් වේ. ඇත්ත වශයෙන්ම, මෙම ප්‍රවේශයේ රටා සහ ප්‍රවණතා හඳුනා ගැනීම සඳහා ඓතිහාසික දත්ත අත්‍යවශ්‍ය වේ.
පුරෝකථන විශ්ලේෂණ ආකෘති ඇතුළත් වේ වර්ගීකරණ ආකෘති, පොකුරු ආකෘති, අනාවැකි ආකෘති, කාල ශ්‍රේණි ආකෘති හා තවත් බොහෝ දෙනෙකු. අනාගත ප්‍රවණතා පුරෝකථනය කිරීම සඳහා නිශ්චිත විචල්‍යයන් අතර සහසම්බන්ධතා හඳුනා ගැනීම සඳහා ශක්තිමත් පරිගණක ආකෘති නිර්මාණය, දත්ත විශ්ලේෂණය සහ යන්ත්ර ඉගෙනීම සමඟ පූර්ව එකතු කරන ලද දත්ත ඔවුන් ඒකාබද්ධ කරයි. දත්ත විශ්ලේෂක සාමාන්‍යයෙන් ආරම්භ වන්නේ පවතින විශාලතම සහ වඩාත්ම අදාළ දත්ත වලින් වන අතර විශ්වාසනීය අනාවැකි නිපදවීමට පුරෝකථන ආකෘතීන් සක්‍රීය කරන පුනරාවර්තන රටා සොයයි.
ඇත්ත වශයෙන්ම, නව ක්‍රම සහ උපාය මාර්ග උත්සාහ කිරීමේ අවදානම අඩු කරන අතරම පාරිභෝගික පරිවර්තන සහ විකුණුම් සංඛ්‍යාලේඛන වැඩි කිරීම සඳහා නව ප්‍රවේශයන් පරීක්ෂා කිරීමට සමාගම්වලට අනාවැකි විශ්ලේෂණ භාවිතා කළ හැකිය. වෙබ් අඩවි භාවිතය, නිෂ්පාදන ඇණවුම් කිරීම සහ අනෙකුත් ප්‍රභවයන්ගෙන් ලැබෙන අනාවැකි වලින් ගලා එන පාරිභෝගික දත්ත විශාල ප්‍රමාණයක් නිසා මෙය කළ හැකි අතර එය Big Data යුගයේ ප්‍රගතියත් සමඟ වඩාත් නිවැරදි වනු ඇත.
මෙම පරිච්ඡේදය සාරාංශ කිරීමට, දත්ත මත පදනම් වූ පුරෝකථනය භාවිතා කරන අනාවැකි විශ්ලේෂණ, උපාය මාර්ග වෙනස්වීම්වල විභව ප්‍රතිඵල අපේක්ෂා කිරීමට සමාගම්වලට උපකාර කරන බව මතක තබා ගන්න. ඒවා සියල්ලම අනාගත වටිනාකම් පුරෝකථනය කිරීම සඳහා විවිධ ආකාරවලින් සංවිධානය කර ඇති ඓතිහාසික දත්ත මත පදනම් වේ.
දැන් අපි භාවිතා කරන අවස්ථා කිහිපයක් බලමු
ප්‍රබල විශ්ලේෂණ මෘදුකාංග භාවිතයෙන් අතීත පාරිභෝගික දත්ත සැකසීමෙන්, අනාවැකි විශ්ලේෂණ බොහෝ සමාගම්වලට (උදා: Netflix, Amazon, සහ Walmart) උපාය මාර්ග සැකසීමට සහ අනාගතය සඳහා බුද්ධිමත්, ලාභදායී තීරණ ගැනීමට උපකාර කර ඇත. ව්‍යාපාර-විවේචනාත්මක මෙහෙයුම් විධිමත් කිරීමට එය විවිධ ආකාරවලින් භාවිතා කළ හැක; සමහර ජනප්රිය යෙදුම් ඇතුළත් වේ:
තර්ජන හඳුනා ගැනීම සඳහා, අනාවැකි ආකෘති පද්ධති විෂමතා සහ අසාමාන්ය හැසිරීම් හඳුනාගත හැකිය. සමාන හැසිරීම් පිළිබඳ කාර්ය මණ්ඩලයට අනතුරු ඇඟවීමට සහ හැකර්වරුන් සහ දුර්වලතා පද්ධතියට රිංගා ගැනීම වැළැක්වීම සඳහා සයිබර් ප්‍රහාර සහ වංචා අවස්ථා පිළිබඳ ඓතිහාසික දත්ත සමඟ එය පෝෂණය කළ හැකිය. එය කුමක් ද යන්න හඳුනා ගැනීමට ද උපකාරී වේ මුදල් අවදානම සම්බන්ධයි , රක්‍ෂණ වංචාවේ සිට ණය අවදානම් පුරෝකථනය දක්වා, මෙන්ම අධික අපරාධ සිදුවන ප්‍රදේශවල රටා හඳුනා ගැනීම.
Siri, Ok Google සහ Alexa අන්තර්ක්‍රියා වලින් ඉගෙනීමෙන් සහ පාරිභෝගික ප්‍රතිචාර පුරෝකථනය කිරීමෙන් පාරිභෝගික අත්දැකීම වැඩි දියුණු කරයි. යන සංරචකය භාවිතයෙන් බොට්ස් ස්වයං-ඉගෙන ගන්නා බැවින් deep learning, විශාල සහායක කාර්ය මණ්ඩලයක් බඳවා නොගෙන පාරිභෝගිකයින් වඩා හොඳින් කළමනාකරණය කිරීමට සමාගම්වලට හැකියාව ලබා දෙන්න.
යම් කර්මාන්තයක් තුළ රටා, සහසම්බන්ධතා සහ දුර්වලතා මෙන්ම සිතියම් වෙනස්වීම් අනාවරණය කර ගැනීමට සමස්ථ දත්ත කට්ටලවලට යන්ත්ර ඉගෙනීමේ ඇල්ගොරිතම යෙදීමෙන් අවදානම් හඳුනාගැනීම සහ කළමනාකරණය සඳහා පුරෝකථන විශ්ලේෂණ සහාය වේ. මෙම තොරතුරු සමඟින්, ව්‍යාපාරික නායකයින්ට විභව මෙහෙයුම් අවදානම් වළක්වා ගැනීමට පූර්වාරක්ෂාව ගත හැකිය.
පුරෝකථන විශ්ලේෂණ ආකෘති ඓතිහාසික දත්ත මත පදනම්ව නිවැරදි රෝග විනිශ්චය ලබා දීමෙන් රෝග තේරුම් ගැනීමට උපකාරී වේ. නිදසුනක් වශයෙන්, ආතරයිටිස්, දියවැඩියාව සහ ඇදුම වැනි ඇතැම් තත්වයන් වර්ධනය වීමේ අවදානමක් ඇති රෝගීන් හඳුනා ගැනීමට සෞඛ්‍ය සේවා වෘත්තිකයන්ට එය භාවිතා කළ හැකිය. එබැවින් සෞඛ්‍ය සේවා වෘත්තිකයන්ට ඊටත් වඩා පුද්ගලාරෝපිත සත්කාර ලබා දීමට හැකි වනු ඇත.
පුරෝකථන විශ්ලේෂණ මඟින් බහු නාලිකා හරහා පාරිභෝගික ක්‍රියාකාරකම් විශ්ලේෂණය කිරීමෙන් සහ පාරිභෝගික මිලදී ගැනීමේ ඉතිහාසය සහ මනාප සමාලෝචනය කිරීමෙන් (එමගින්, ඊටත් වඩා පුද්ගලාරෝපිත අන්තර්ගතයන් යෝජනා කිරීම) වැඩි පුද්ගලීකරණයක් සහ වඩාත් ඉලක්කගත අලෙවිකරණ ව්‍යාපාර සක්‍රීය කරයි. ගනුදෙනුකරුවන් පිළිබඳ වඩාත් සවිස්තරාත්මක සහ පුද්ගලාරෝපිත අවබෝධයක් වර්ධනය කිරීමට උපකාරී වේ.
උපකරණ අසමත් වීම ජීවිත අනතුරේ හා සමාගමට සැලකිය යුතු මූල්ය පාඩුවක් විය හැක. යන්ත්ර සූත්‍ර සහ IoT සංරචක ඒකාබද්ධ කිරීමෙන්, පුද්ගලයින්ට කල්තියා දැනුවත් කිරීමට සහ මිල අධික බිඳවැටීම් වළක්වා ගත හැකිය.
විවිධ ඉහළ විකුණුම් හෝ හරස් විකුණුම් දීමනාවලට පාරිභෝගිකයින් ප්‍රතිචාර දක්වන ආකාරය පුරෝකථනය කිරීමට සමාගම්වලට මිලදී ගැනීමේ දත්ත මත යන්ත්ර ඉගෙනීමේ ඇල්ගොරිතම භාවිතා කළ හැකිය.
වර්තමාන ව්‍යාපාරවලට වඩා හොඳ නිෂ්පාදන නිර්මාණය කිරීමට, වෙළඳපොළට සේවය කිරීමට නව ක්‍රම හඳුනා ගැනීමට සහ මෙහෙයුම් පිරිවැය අඩු කිරීමට අනාවැකි අවශ්‍ය වේ. අනාගත ප්‍රතිඵල පුරෝකථනය කිරීම සඳහා යන්ත්ර ඉගෙනීම සහ ව්‍යාපාර බුද්ධිය ඒකාබද්ධ කිරීමෙන් අනාවැකි විශ්ලේෂණ මෙම අවශ්‍යතා සපුරාලයි.
මෙම ක්‍රමය විශේෂයෙන් ප්‍රයෝජනවත් වන්නේ "මොකද?" පාරිභෝගික රඳවා තබා ගැනීමට බලපාන අවස්ථා සහ බහු සාධක තීරණ සඳහා සහාය වේ. Netflix වැනි ප්‍රවාහ සේවා ගැන සිතන්න, අතීත මිලදී ගැනීම් සහ සංසන්දනාත්මක කණ්ඩායමක මනාපයන් මත පදනම්ව ඔවුන්ගේ පාරිභෝගිකයින්ට නිෂ්පාදන නිර්දේශ ලබා දෙන අතර එමඟින් පාරිභෝගික අත්දැකීම් සහ විකුණුම් අංක යන දෙකම වැඩිදියුණු වේ.
තවද, සංවිධානයක් දත්ත සහ පුරෝකථනවල පදනමක් ගොඩනඟන විට, අනාවැකි විශ්ලේෂණ සඳහා එහි ආයෝජනයේ ප්‍රතිලාභ ගුණ කරයි, විශේෂයෙන් එහි විශ්ලේෂණ කණ්ඩායම විසින් වර්ධනය කරන ලද කාර්ය ප්‍රවාහයන් ස්වයංක්‍රීය කිරීමට අනුරූප උත්සාහයක් සමඟ ඒකාබද්ධ වූ විට. ස්වයංක්‍රීයකරණය පුරෝකථනය කිරීමේ පිරිවැය අඩු කරන අතර නව අනාවැකි ජනනය කළ හැකි සංඛ්‍යාතය වැඩි කරයි, අඛණ්ඩ නවෝත්පාදනයන් සඳහා විශ්ලේෂණ කණ්ඩායම්වලට නව මඟ පෙන්වීම් ලබා ගැනීමට හැකි වේ.
එබැවින්, දත්ත උපයෝගී කරගනිමින් වඩා හොඳින් සැලසුම් කිරීමට, අපේක්ෂා කිරීමට සහ අපේක්ෂිත ප්‍රතිඵල ලබා ගැනීමට පුරෝකථන විශ්ලේෂණ මඟින් සමාගම්වලට හැකි වන බව මතක තබා ගන්න. කිහිපයක් නම් කිරීමට, ආයතනවලට පුරෝකථන විශ්ලේෂණ භාවිතා කළ හැක:
අනාවැකි විශ්ලේෂණ භාවිතා කිරීමට, ව්‍යාපාරයක් පළමුව කළ යුතුය defiආදායම වැඩි කිරීම, මෙහෙයුම් ක්‍රමවත් කිරීම හෝ පාරිභෝගික ක්‍රියාකාරකම් වැඩි දියුණු කිරීම වැනි ව්‍යාපාරික ඉලක්කයක් නිෂ්ප්‍රභ කරන්න. එවිට සංවිධානයට විෂමජාතීය දත්ත විශාල ප්‍රමාණයක් වර්ග කිරීමට, අනාවැකි විශ්ලේෂණ ආකෘති සංවර්ධනය කිරීමට සහ එම ඉලක්කයට සහාය වීම සඳහා ක්‍රියාකාරී තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය ජනනය කිරීමට සුදුසු මෘදුකාංග විසඳුම භාවිතා කළ හැක.
උසස් පුරෝකථන විශ්ලේෂණ ශිල්පීය ක්‍රම දැන් ව්‍යාපාරයේ බහුලව භාවිතා වන අතර, අවදානම් සහ අවස්ථාවන් අපේක්ෂා කිරීමට විශාල දත්ත භාවිතා කිරීමට ආයතනවලට හැකි වේ. ඓතිහාසික දත්ත මත පදනම් වූ සහ පරිගණක ගණනය කිරීම් මගින් බල ගැන්වෙන සම්භාවිතාවක් අපේක්ෂා කරන ආකෘතියක් තැනීමට සමාගම්වලට අනුමාන කිරීම් වෙනුවට අනාවැකි විශ්ලේෂණ මෘදුකාංග භාවිතා කළ හැකිය.
පුරෝකථන විශ්ලේෂණ භාවිතා කිරීමත් සමඟ, ඔවුන්ගේ දත්ත භාවිතා නොකරන සංවිධාන ඔවුන්ගේ අනාවැකි පදනම් වූ තරඟකරුවන්ට වඩා පහත වැටීමේ අවදානමක් ඇත. ව්‍යවසාය-පුරා භාවිතා කරන විට, එය ප්‍රීතිමත්, වඩාත් නියැලී සිටින ගනුදෙනුකරුවන්ට සහ වඩාත් ප්‍රබල ප්‍රතිඵලවලට මඟ පෑදිය හැක - ප්‍රතිලාභ කලින් හදා ගන්නන් දැනටමත් නෙළා ගනිමින් සිටී.
ගොඩනැගිලිවල බලශක්ති කාර්යක්ෂමතාව ඉහළ නැංවීම සඳහා යුරෝපීය සංගමය විසින් සකස් කරන ලද "Case Green" ආඥාව, එහි ව්‍යවස්ථාදායක ක්‍රියාවලිය අවසන් කර ඇත්තේ…
Casaleggio Associati හි ඉතාලියේ ඊ-වාණිජ්‍යය පිළිබඳ වාර්ෂික වාර්තාව ඉදිරිපත් කරන ලදී. "AI-වාණිජ්‍යය: කෘතිම බුද්ධිය සහිත ඊ-වාණිජ්‍යයේ මායිම්" යන මාතෘකාවෙන් යුත් වාර්තාව.…
නිරන්තර තාක්ෂණික නවෝත්පාදනයේ ප්‍රතිඵලය සහ පරිසරය සහ මිනිසුන්ගේ යහපැවැත්ම සඳහා වූ කැපවීම. Bandalux විසින් Airpure®, කූඩාරමක් ඉදිරිපත් කරයි…
නිර්මාණ රටා යනු මෘදුකාංග නිර්මාණයේ පුනරාවර්තන ගැටළු සඳහා විශේෂිත පහත් මට්ටමේ විසඳුම් වේ. මෝස්තර රටා යනු…
