Təsviri qrafik təhlili mövcud əlaqələri izah etmək üçün şəbəkənin cari arxitekturasını xəritələşdirsə də, proqnozlaşdırıcı qrafik modelləşdirmə gələcək əlaqələri və ya atributları proqnozlaşdırmaq üçün bu nümunələrdən istifadə edir. Biri sizə hazırda sosial dairədə kimin vacib olduğunu bildirir, digəri isə kimin növbəti dost olacağını proqnozlaşdırır.
Gələcək vəziyyətləri və ya itkin məlumatları təxmin etmək üçün tarixi şəbəkə məlumatlarından və maşın öyrənməsindən istifadə edən irəliyə yönəlmiş bir texnika.
Qrafikin mövcud strukturunu və xüsusiyyətlərini ümumiləşdirməyə və vizuallaşdırmağa yönəlmiş fundamental metod.
| Xüsusiyyət | Proqnozlaşdırıcı Qrafik Modelləşdirmə | Təsviri Qrafik Təhlili |
|---|---|---|
| Temporal Fokus | Gələcəyə yönəlmiş | Keçmiş və İndiki |
| Əsas Sual | Növbəti nə olacaq? | Hazırkı struktur nədir? |
| Əsas Texnikalar | Maşın Öyrənməsi, GNN-lər | Mərkəzçilik, İcma Aşkarlanması |
| Çıxış Növü | Ehtimal proqnozları | Struktur xülasələr |
| Məlumat Tələbi | Yüksək səs (Təlim dəstləri) | Çevik (Tək anlar) |
| Mürəkkəblik | Yüksək (Model tənzimləməsi tələb olunur) | Orta (Cəbri və Topoloji) |
| Ümumi İstifadə Halları | Yeni dostlar təklif etmək | Sosial dairənin xəritələşdirilməsi |
Təsviri təhlil, əsasən, şəbəkənizin yüksək texnologiyalı auditidir; gizli klasterləri və ya maneələri tapmaq üçün artıq malik olduğunuz qovşaqlara və kənarlara baxır. Digər tərəfdən, proqnozlaşdırıcı modelləşdirmə, cari qrafiki hərəkətli şəkildəki yalnız bir kadr kimi qəbul edən və növbəti kadrın necə göründüyünü təxmin etməyə çalışan bir simulyasiyadır.
Təsviri metodlar çox vaxt xətti cəbr və qrafik nəzəriyyəsinin əsaslarına, məsələn, A nöqtəsindən B nöqtəsinə çatmaq üçün neçə addım lazım olduğunu hesablamağa əsaslanır. Proqnozlaşdırıcı modelləşdirmə, hələ baş verməmiş hadisələrə "ehtimallar" təyin etmək üçün alqoritmlərdən istifadə edərək statistika və süni intellekt sahəsinə keçir.
Təsviri təhlil müəyyən bir təchizatçının logistika şəbəkənizdə kritik bir uğursuzluq nöqtəsi olduğunu ortaya qoya bilər, çünki hər kəs onun vasitəsilə əlaqə qurur. Proqnozlaşdırıcı modelləşdirmə, həmin təchizatçı çıxarıldığı təqdirdə bütün şəbəkənin necə çökəcəyini və ya hansı ehtiyat təchizatçının boşluğu doldurma ehtimalının ən yüksək olduğunu proqnozlaşdırmaqla bunu daha da artıracaq.
Təsviri cədvəllər statik həqiqətlərdir; məlumatlar dəqiq olduğu müddətcə təhlil həmin an üçün "düzgün"dür. Proqnozlaşdırıcı modellər "model sürüşməsindən" əziyyət çəkə bilən "canlı" varlıqlardır - yəni real həyat davranışları dəyişdikcə zamanla daha az dəqiq olur və bu da daim yeni məlumatlarla yenidən hazırlıq tələb edir.
Proqnozlaşdırıcı modellər həmişə təsviri modellərdən daha dəyərlidir.
Dəyər məqsəddən asılıdır. Xırda bir şeyin yüksək dəqiqliklə proqnozlaşdırılması, cari məlumatlarınızda gizlənmiş böyük bir fırıldaqçılıq halqasını aşkar edən təsviri bir fikirdən daha az faydalıdır.
Təsviri qrafik təhlili aparmaq üçün doktorluq dərəcəsi almalısınız.
Bir çox müasir BI alətləri standart mərkəzləşdirmə və ya icma aşkarlama alqoritmlərini bir kliklə işlətməyə imkan verir, baxmayaraq ki, nüansları şərh etmək hələ də müəyyən təcrübə tələb edir.
Qrafik modellər gələcəyi 100% dəqiqliklə proqnozlaşdıra bilər.
Proqnozlar tamamilə ehtimal xarakteri daşıyır. Onlar keçmiş nümunələrə əsaslanaraq nəyin "ehtimal" olduğunu deyirlər, lakin "Qara Qu quşu" hadisələrini və ya insan davranışındakı təsadüfi dəyişiklikləri izah edə bilmirlər.
Qrafik analitikası yalnız sosial media nəhəngləri üçündür.
Kiçik müəssisələr təchizat zəncirinin optimallaşdırılmasından tutmuş işçilər arasında daxili bilik mübadiləsinin xəritələşdirilməsinə qədər hər şey üçün qrafik analitikadan istifadə edirlər.
Hesabat və ya audit üçün mövcud şəbəkə strukturunuzun "kim" və "necə" olduğunu anlamaq lazım olduqda təsviri təhlildən istifadə edin. Böyüməni təxmin etmək, riskləri idarə etmək və ya şəbəkə trendlərinə əsaslanaraq gələcək qərar qəbuletməni avtomatlaşdırmaq lazım olduqda proqnozlaşdırıcı modelləşdirməni seçin.
Məlumatların təmizlənməsi, sonrakı maşın öyrənməsinin dəqiqliyini artırmaq üçün dublikatları aktiv şəkildə aradan qaldırır, anomaliyaları düzəldir və qarışıq girişləri yenidən formatlayır, məlumatların qorunması isə uzunmüddətli audit uyğunluğunu qorumaq və nadir, lakin həyati əhəmiyyətli halların təsadüfən itirilməsinin qarşısını almaq üçün xam, dəyişdirilməmiş tarixin toxunulmaz saxlanmasına yönəlmişdir.
Ardıcıllıq proqnozu və nümunə tanıma müasir analitikada tez-tez kəsişsə də, onlar kökündən fərqli hesablama məqsədlərinə xidmət edir. Nümunə tanıma mürəkkəb məlumat dəstləri daxilində struktur qanunauyğunluqları və ya statik oxşarlıqları müəyyən etməkdə üstündür, ardıcıllıq proqnozu isə bundan sonra nə baş verəcəyini proqnozlaşdırmaq üçün məlumat nöqtələrinin sırasını və tarixi təkamülünü xüsusi olaraq izləyir.
Astroloji proqnozlaşdırma simvolik məna üçün səma dövrlərini insan təcrübələri ilə əlaqələndirsə də, statistik proqnozlaşdırma gələcək ədədi dəyərləri qiymətləndirmək üçün empirik tarixi məlumatları təhlil edir. Bu müqayisə şəxsi düşüncə üçün qədim, arxetip əsaslı çərçivə ilə biznes və elmdə obyektiv qərar qəbul etmək üçün istifadə edilən müasir, məlumatlara əsaslanan metodologiya arasındakı fərqi araşdırır.
Bu müqayisə qədim səma müşahidəsi ilə müasir proqnozlaşdırıcı analitika arasındakı maraqlı fərqi araşdırır. Astroloji tranzitlər şəxsi inkişaf mərhələlərini şərh etmək üçün planetar dövrlərdən istifadə etsə də, həyat hadisəsi ehtimalı modelləri karyera dəyişiklikləri və ya səhiyyə ehtiyacları kimi müəyyən mərhələləri proqnozlaşdırmaq üçün böyük məlumatlara və statistik alqoritmlərə əsaslanır.
Auditoriya hədəflənməsi və geniş əhatəli reklam arasında seçim etmək bütün marketinq trayektoriyanızı formalaşdırır və büdcənizin səmərəliliyinə və müştəri cəlbinə birbaşa təsir göstərir. Dəqiq hədəfləmə dərhal dönüşümləri maksimum dərəcədə artırmaq üçün xüsusi, yüksək niyyətli istifadəçi seqmentlərinə yönəlsə də, geniş əhatə dairəsi geniş miqyaslı brend məlumatlılığını artırmaq və proqram optimallaşdırma alqoritmlərini gücləndirmək üçün daha geniş şəbəkə yaradır.
