प्रेडिक्टिव मॉडलिंग भविष्य के नतीजों का अनुमान लगाने के लिए स्टैटिस्टिकल एल्गोरिदम और मशीन लर्निंग का इस्तेमाल करती है, जबकि हिस्टॉरिकल ट्रेंड्स पिछले डेटा पैटर्न को एनालाइज़ करके यह समझते हैं कि पहले क्या हुआ था। दोनों तरीके एनालिटिक्स में अलग-अलग मकसद पूरे करते हैं, जिसमें प्रेडिक्टिव तरीके आगे देखते हैं और हिस्टॉरिकल एनालिसिस फैसले लेने के लिए पीछे देखते हैं।
मुख्य बातें
प्रेडिक्टिव मॉडलिंग भविष्य का अनुमान लगाती है जबकि ऐतिहासिक ट्रेंड अतीत को समझाते हैं, जिससे वे मुकाबला करने के बजाय एक-दूसरे को पूरा करने वाले तरीके बन जाते हैं।
प्रेडिक्टिव तरीकों के लिए खास डेटा साइंस स्किल्स की ज़रूरत होती है, जबकि हिस्टोरिकल ट्रेंड एनालिसिस ज़्यादातर बिज़नेस यूज़र्स के लिए स्टैंडर्ड BI टूल्स के साथ आसान है।
प्रेडिक्टिव मॉडल्स प्रोबेबिलिटीज़ के ज़रिए अनिश्चितता को मापते हैं, जबकि हिस्टोरिकल एनालिसिस आम तौर पर नतीजों को बिना किसी साफ़ कॉन्फिडेंस मेज़र के डिस्क्रिप्टिव पैटर्न के तौर पर दिखाता है।
हिस्टॉरिकल ट्रेंड एनालिसिस एक ज़रूरी आधार का काम करता है जो अक्सर असरदार प्रेडिक्टिव मॉडलिंग की कोशिशों से पहले आता है और उन्हें जानकारी देता है।
भविष्य कहनेवाला मॉडलिंग क्या है?
एक आगे की सोच वाला एनालिटिक्स तरीका जो डेटा पैटर्न के आधार पर भविष्य की घटनाओं या व्यवहार का अनुमान लगाने के लिए स्टैटिस्टिकल टेक्नीक और मशीन लर्निंग का इस्तेमाल करता है।
प्रेडिक्टिव मॉडलिंग, इनपुट वेरिएबल्स से फोरकास्ट बनाने के लिए रिग्रेशन, डिसीजन ट्री, न्यूरल नेटवर्क और एन्सेम्बल मेथड जैसे एल्गोरिदम पर निर्भर करती है।
2023 में ग्लोबल प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स मार्केट की वैल्यू लगभग 14.81 बिलियन डॉलर थी और यह इंडस्ट्रीज़ में तेज़ी से बढ़ रहा है।
आम एप्लीकेशन में क्रेडिट स्कोरिंग, फ्रॉड का पता लगाना, कस्टमर चर्न प्रेडिक्शन, बीमारी के रिस्क का असेसमेंट और डिमांड फोरकास्टिंग शामिल हैं।
मॉडल की सटीकता को आम तौर पर इस्तेमाल के मामले के आधार पर AUC-ROC, प्रिसिजन, रिकॉल, F1 स्कोर और मीन स्क्वेयर्ड एरर जैसे मेट्रिक्स का इस्तेमाल करके मापा जाता है।
प्रेडिक्टिव मॉडल्स को लगातार रीट्रेनिंग की ज़रूरत होती है क्योंकि समय के साथ डेटा डिस्ट्रीब्यूशन बदलता रहता है, इस घटना को मॉडल ड्रिफ्ट या कॉन्सेप्ट ड्रिफ्ट के नाम से जाना जाता है।
ऐतिहासिक रुझान क्या है?
एक रेट्रोस्पेक्टिव एनालिटिक्स तरीका जो समय के साथ वेरिएबल्स में पैटर्न, साइकिल और लंबे समय के मूवमेंट की पहचान करने के लिए पिछले डेटा की जांच करता है।
हिस्टॉरिकल ट्रेंड एनालिसिस में पिछले परफॉर्मेंस को हिस्सों में बांटने के लिए टाइम-सीरीज़ डीकंपोज़िशन, मूविंग एवरेज और सीज़नल इंडेक्सिंग जैसी टेक्नीक का इस्तेमाल किया जाता है।
यह तरीका डिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स की नींव बनाता है और अक्सर किसी भी प्रेडिक्टिव काम के शुरू होने से पहले यह पहला कदम होता है।
एनालिस्ट आमतौर पर मौजूद डेटा ग्रैन्युलैरिटी के आधार पर रोज़ाना, हफ़्ते, महीने, तिमाही और सालाना इंटरवल पर ट्रेंड्स की जांच करते हैं।
Excel, Tableau, Power BI, और Google Analytics जैसे टूल, अलग-अलग ऑर्गनाइज़ेशन में नॉन-टेक्निकल यूज़र्स के लिए हिस्टॉरिकल ट्रेंड विज़ुअलाइज़ेशन को आसान बनाते हैं।
हिस्टॉरिकल एनालिसिस से सीज़नैलिटी, साइक्लिकलिटी और स्ट्रक्चरल ब्रेक का पता चलता है, जिससे ऑर्गनाइज़ेशन को यह समझने में मदद मिलती है कि पिछले रिज़ल्ट वैसे क्यों हुए जैसे वे हुए।
तुलना तालिका
विशेषता
भविष्य कहनेवाला मॉडलिंग
ऐतिहासिक रुझान
प्राथमिक उद्देश्य
भविष्य के परिणामों और व्यवहारों का पूर्वानुमान
पिछले प्रदर्शन को समझें और बताएं
समय अभिविन्यास
दूरंदेशी
पिछड़ा दिखने
मुख्य तकनीकें
मशीन लर्निंग, रिग्रेशन, न्यूरल नेटवर्क
टाइम-सीरीज़ एनालिसिस, मूविंग एवरेज, डीकंपोज़िशन
डेटा आवश्यकताएँ
संबंधित विशेषताओं वाले बड़े लेबल वाले डेटासेट
लगातार समय अवधियों में ऐतिहासिक रिकॉर्ड
आवश्यक कौशल स्तर
डेटा वैज्ञानिक और एमएल इंजीनियर
व्यापार विश्लेषक और सांख्यिकीविद
उत्पादन का प्रकार
संभाव्यतावादी पूर्वानुमान और भविष्यवाणियाँ
विज़ुअलाइज़ेशन, सारांश और पैटर्न विवरण
अनिश्चितता से निपटना
कॉन्फिडेंस इंटरवल और प्रोबेबिलिटी स्कोर के ज़रिए क्वांटिफाइड
सीमित अनिश्चितता परिमाणीकरण के साथ सामान्यतः वर्णनात्मक
सामान्य उपकरण
पायथन, R, TensorFlow, scikit-learn
एक्सेल, टैबलो, पावर BI, गूगल एनालिटिक्स
व्यावसायिक मूल्य
सक्रिय निर्णय लेना और जोखिम कम करना
प्रासंगिक समझ और प्रदर्शन बेंचमार्किंग
विस्तृत तुलना
मुख्य कार्यप्रणाली और दृष्टिकोण
प्रेडिक्टिव मॉडलिंग इस प्रिंसिपल पर काम करती है कि पुराने डेटा और मौजूदा वेरिएबल्स से पैटर्न सीखकर भविष्य की घटनाओं का अनुमान लगाया जा सकता है। इसमें आम तौर पर लेबल वाले डेटासेट पर एल्गोरिदम को ट्रेनिंग देना शामिल है, जहाँ नतीजा पता होता है, फिर उन मॉडल्स को नए डेटा पर लागू करना होता है जहाँ नतीजा पता नहीं होता। पुराने ट्रेंड्स पूरी तरह से पहले हुई बातों पर फोकस करके एक बिल्कुल अलग तरीका अपनाते हैं, नॉइज़ को कम करने और आगे की सोचे बिना अंदरूनी पैटर्न को दिखाने के लिए स्टैटिस्टिकल तरीकों का इस्तेमाल करते हैं।
डेटा आवश्यकताएँ और तैयारी
प्रेडिक्टिव मॉडल्स को आम तौर पर ज़्यादा एडवांस्ड डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर की ज़रूरत होती है, जिसमें फीचर इंजीनियरिंग, मिसिंग वैल्यूज़ को हैंडल करना, और भरोसेमंद एक्यूरेसी पाने के लिए अक्सर बड़ी मात्रा में ट्रेनिंग डेटा शामिल होता है। हिस्टोरिकल ट्रेंड एनालिसिस आसान डेटासेट के साथ काम कर सकता है, जिसके लिए अक्सर सिर्फ़ एक जैसे टाइम-स्टैम्प्ड रिकॉर्ड और बेसिक क्लीनिंग की ज़रूरत होती है। प्रेडिक्टिव काम के लिए तैयारी का ओवरहेड काफ़ी ज़्यादा होता है, लेकिन इसका फ़ायदा पिछली बातों को समझने के बजाय आगे की सोच वाली इनसाइट्स के तौर पर मिलता है।
सटीकता और विश्वसनीयता
प्रेडिक्टिव मॉडल में अनिश्चितता होती है क्योंकि वे उन घटनाओं का अनुमान लगाने की कोशिश करते हैं जो अभी तक नहीं हुई हैं, और जब अंदरूनी पैटर्न अचानक बदल जाते हैं तो उनकी सटीकता कम हो जाती है। हिस्टोरिकल ट्रेंड एनालिसिस एक छोटे से मामले में ज़्यादा भरोसेमंद है क्योंकि यह उन घटनाओं के बारे में बताता है जो पहले ही हो चुकी हैं, हालांकि अगर एनालिस्ट समय-सीमा को चुनता है या उलझाने वाले फैक्टर को नज़रअंदाज़ करता है तो यह अभी भी गुमराह कर सकता है। दोनों ही तरीकों में बायस नहीं होता है, लेकिन प्रेडिक्टिव मॉडल को क्रॉस-वैलिडेशन और होल्डआउट टेस्टिंग जैसी तकनीकों के ज़रिए ज़्यादा सख्त वैलिडेशन की ज़रूरत होती है।
व्यावसायिक अनुप्रयोग और उपयोग के मामले
ऑर्गनाइज़ेशन आमतौर पर लोन अप्रूवल, मेडिकल डायग्नोसिस, इन्वेंट्री ऑप्टिमाइज़ेशन और टारगेटेड मार्केटिंग कैंपेन जैसे हाई-स्टेक्स वाले आगे के फैसलों के लिए प्रेडिक्टिव मॉडलिंग का इस्तेमाल करते हैं। हिस्टॉरिकल ट्रेंड्स परफॉर्मेंस रिपोर्टिंग, बजट रिव्यू, समय के साथ कस्टमर के व्यवहार को समझने और ऑपरेशन्स पर असर डालने वाले सीज़नल पैटर्न की पहचान करने के लिए बेहतर काम करते हैं। कई मैच्योर एनालिटिक्स प्रोग्राम दोनों तरीकों को मिलाते हैं, बेसलाइन बनाने के लिए हिस्टॉरिकल एनालिसिस और प्रोएक्टिव इंटरवेंशन को चलाने के लिए प्रेडिक्टिव मॉडलिंग का इस्तेमाल करते हैं।
कौशल आवश्यकताएँ और पहुँच
प्रेडिक्टिव मॉडल बनाने के लिए आमतौर पर स्टैटिस्टिक्स, प्रोग्रामिंग और मशीन लर्निंग में खास जानकारी की ज़रूरत होती है, जिससे ये डेटा साइंटिस्ट और एडवांस्ड एनालिस्ट का काम बन जाते हैं। हिस्टोरिकल ट्रेंड एनालिसिस कहीं ज़्यादा आसान है, ज़्यादातर बिज़नेस इंटेलिजेंस टूल नॉन-टेक्निकल यूज़र्स को ड्रैग-एंड-ड्रॉप इंटरफ़ेस के ज़रिए ट्रेंड रिपोर्ट बनाने की सुविधा देते हैं। यह एक्सेसिबिलिटी गैप एक कारण है कि कई ऑर्गनाइज़ेशन प्रेडिक्टिव क्षमताओं पर जाने से पहले डिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स से शुरू करते हैं।
सीमाएँ और जोखिम
प्रेडिक्टिव मॉडल अपने ट्रेनिंग डेटा से अलग माहौल में इस्तेमाल होने पर भरोसे के साथ गलत जवाब दे सकते हैं, जिससे अगर ध्यान से मॉनिटर न किया जाए तो महंगी गलतियाँ हो सकती हैं। पुराने ट्रेंड्स में यह कमी होती है कि पिछला परफॉर्मेंस कभी भी भविष्य के नतीजों की गारंटी नहीं देता, खासकर महामारी या मार्केट क्रैश जैसी बड़ी घटनाओं के दौरान। दोनों तरीकों में डेटा क्वालिटी की दिक्कतों की एक कमजोरी होती है, लेकिन प्रेडिक्टिव मॉडल इन दिक्कतों को बढ़ा देते हैं क्योंकि गलतियाँ मुश्किल एल्गोरिदम चेन से बढ़ती जाती हैं।
लाभ और हानि
भविष्य कहनेवाला मॉडलिंग
लाभ
+सक्रिय निर्णय लेने में सक्षम बनाता है
+अनिश्चितता का परिमाणन
+जटिल निर्णयों को स्वचालित करता है
+बड़े डेटासेट के लिए स्केल
+छिपे हुए पैटर्न की पहचान करता है
सहमत
−विशेष विशेषज्ञता की आवश्यकता है
−उच्च कार्यान्वयन लागत
−मॉडल बहाव के प्रति संवेदनशील
−बड़े ट्रेनिंग डेटासेट की ज़रूरत है
−ब्लैक-बॉक्स जोखिम
ऐतिहासिक रुझान
लाभ
+समझने में आसान
+गैर-तकनीकी उपयोगकर्ताओं के लिए सुलभ
+लागू करने की कम लागत
+पिछले प्रदर्शन के लिए विश्वसनीय
+मजबूत विज़ुअलाइज़ेशन विकल्प
सहमत
−भविष्य का पूर्वानुमान नहीं लगाया जा सकता
−अतीत दोहराया नहीं जा सकता
−सीमित कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि
−चेरी-पिकिंग के प्रति संवेदनशील
−सक्रिय के बजाय प्रतिक्रियाशील
सामान्य भ्रांतियाँ
मिथ
प्रेडिक्टिव मॉडलिंग हमेशा हिस्टोरिकल ट्रेंड एनालिसिस से ज़्यादा सटीक होती है।
वास्तविकता
दोनों में से कोई भी तरीका असल में ज़्यादा सटीक नहीं है क्योंकि वे अलग-अलग सवालों के जवाब देते हैं। प्रेडिक्टिव मॉडल औसतन बहुत सटीक हो सकते हैं लेकिन एज केस में बुरी तरह फेल हो जाते हैं, जबकि हिस्टोरिकल एनालिसिस यह बताने के लिए भरोसेमंद है कि क्या हुआ था लेकिन यह आपको यह नहीं बता सकता कि आगे क्या होगा। सटीकता खास इस्तेमाल के मामले, डेटा की क्वालिटी और पूछे जा रहे सवाल से तरीका कितना मेल खाता है, इस पर निर्भर करती है।
मिथ
AI और मशीन लर्निंग के ज़माने में हिस्टॉरिकल ट्रेंड एनालिसिस पुराना हो गया है।
वास्तविकता
हिस्टॉरिकल एनालिसिस लगभग हर एनालिटिक्स वर्कफ़्लो का आधार बना हुआ है, जिसमें प्रेडिक्टिव मॉडलिंग भी शामिल है। पिछले पैटर्न को समझे बिना, आप प्रेडिक्टिव मॉडल के लिए असरदार फ़ीचर नहीं बना सकते या यह वेरिफ़ाई नहीं कर सकते कि फोरकास्ट सही हैं या नहीं। ज़्यादातर ऑर्गनाइज़ेशन अभी भी स्ट्रेटेजिक प्लानिंग, परफ़ॉर्मेंस रिव्यू और स्टेकहोल्डर कम्युनिकेशन के लिए ट्रेंड रिपोर्ट पर बहुत ज़्यादा निर्भर हैं।
मिथ
अगर आपके पास काफ़ी डेटा है, तो प्रेडिक्टिव मॉडल कुछ भी प्रेडिक्ट कर सकते हैं।
वास्तविकता
प्रेडिक्टिव मॉडल ट्रेनिंग डेटा की क्वालिटी और रिप्रेजेंटेटिवनेस, अंदरूनी घटना की प्रेडिक्टेबिलिटी और उपलब्ध फीचर्स से बंधे होते हैं। केऑटिक सिस्टम, ब्लैक स्वान इवेंट्स और पहले कभी न हुई सिचुएशन डेटा वॉल्यूम के बावजूद असल में अनप्रेडिक्टेबल रहती हैं। ज़्यादा डेटा तभी मदद करता है जब वह प्रेडिक्शन टास्क के लिए ज़रूरी रिलेवेंट पैटर्न को कैप्चर करता है।
मिथ
ऐतिहासिक ट्रेंड्स सिर्फ़ कोरिलेशन नहीं, बल्कि कॉज़नेशन दिखाते हैं।
वास्तविकता
हिस्टॉरिकल ट्रेंड एनालिसिस से आम तौर पर कॉज़ेशन के बजाय कोरिलेशन और एसोसिएशन का पता चलता है। सिर्फ़ इसलिए कि पहले दो वेरिएबल एक साथ चले थे, इसका मतलब यह नहीं है कि एक ने दूसरे को बनाया। कॉज़ेशन पता लगाने के लिए कंट्रोल्ड एक्सपेरिमेंट, नेचुरल एक्सपेरिमेंट, या एडवांस्ड कॉज़ल इनफेरेंस टेक्नीक की ज़रूरत होती है जो स्टैंडर्ड ट्रेंड एनालिसिस से कहीं आगे जाती हैं।
मिथ
एक बार बन जाने के बाद, प्रेडिक्टिव मॉडल हमेशा भरोसेमंद तरीके से काम करते हैं।
वास्तविकता
असल दुनिया के हालात बदलने पर प्रेडिक्टिव मॉडल समय के साथ खराब होते जाते हैं, इस चीज़ को मॉडल ड्रिफ्ट कहते हैं। कंज्यूमर की पसंद बदलती है, आर्थिक हालात बदलते हैं, और नए कॉम्पिटिटर सामने आते हैं, ये सब पहले से सही मॉडल को भरोसे लायक नहीं बना सकते। सफल डिप्लॉयमेंट के लिए परफॉर्मेंस बनाए रखने के लिए लगातार मॉनिटरिंग, समय-समय पर रीट्रेनिंग और गवर्नेंस प्रोसेस की ज़रूरत होती है।
अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
प्रेडिक्टिव मॉडलिंग और हिस्टोरिकल ट्रेंड एनालिसिस के बीच मुख्य अंतर क्या है?
मुख्य अंतर दिशा और मकसद में है। प्रेडिक्टिव मॉडलिंग भविष्य के नतीजों का अनुमान लगाने के लिए पिछले डेटा पर ट्रेन किए गए एल्गोरिदम का इस्तेमाल करती है, जबकि हिस्टोरिकल ट्रेंड एनालिसिस पिछले डेटा की जांच करके बताता है कि पहले क्या हुआ था। प्रेडिक्टिव तरीके ऐसे सवालों का जवाब देते हैं जैसे क्या होगा, जबकि हिस्टोरिकल तरीके यह बताते हैं कि क्या हुआ और क्यों हुआ।
क्या आप अनुमान लगाने के लिए ऐतिहासिक ट्रेंड्स का इस्तेमाल कर सकते हैं?
हाँ, मूविंग एवरेज, एक्सपोनेंशियल स्मूथिंग और लीनियर एक्सट्रपलेशन जैसी बेसिक फोरकास्टिंग तकनीकें आसान प्रेडिक्शन बनाने के लिए हिस्टोरिकल ट्रेंड्स का इस्तेमाल करती हैं। हालाँकि, ये असली प्रेडिक्टिव मॉडलिंग की तुलना में सीमित हैं क्योंकि वे मानते हैं कि पैटर्न बिना बदले जारी रहेंगे। सोफिस्टिकेटेड प्रेडिक्टिव मॉडल ज़्यादा कॉम्प्लेक्स रिश्तों को पकड़ने के लिए एडिशनल वेरिएबल्स और मशीन लर्निंग को शामिल करते हैं।
कम डेटा वाले छोटे बिज़नेस के लिए कौन सा तरीका बेहतर है?
छोटे बिज़नेस को आम तौर पर हिस्टॉरिकल ट्रेंड एनालिसिस से ज़्यादा फ़ायदा होता है क्योंकि इसमें कम डेटा, कम टेक्निकल रिसोर्स की ज़रूरत होती है, और ऐसी इनसाइट्स मिलती हैं जिन पर काम करना आसान होता है। प्रेडिक्टिव मॉडलिंग तब काम की हो जाती है जब कोई बिज़नेस काफ़ी हिस्टॉरिकल डेटा जमा कर लेता है, आम तौर पर यूज़ केस के आधार पर कम से कम कई सौ से हज़ारों रिकॉर्ड।
क्या प्रेडिक्टिव मॉडल्स को हमेशा मशीन लर्निंग की ज़रूरत होती है?
नहीं, प्रेडिक्टिव मॉडलिंग में सिंपल लीनियर रिग्रेशन से लेकर डीप न्यूरल नेटवर्क तक कई तरह की तकनीकें शामिल हैं। लॉजिस्टिक रिग्रेशन और ARIMA मॉडल जैसे पारंपरिक स्टैटिस्टिकल तरीकों को अभी भी प्रेडिक्टिव मॉडलिंग माना जाता है और ये अक्सर कई बिज़नेस प्रॉब्लम के लिए अच्छा काम करते हैं। मशीन लर्निंग तब ज़्यादा काम की हो जाती है जब रिश्ते मुश्किल होते हैं या डेटा वॉल्यूम ज़्यादा होता है।
आप एक प्रेडिक्टिव मॉडल को कैसे वैलिडेट करते हैं?
वैलिडेशन में आम तौर पर डेटा को ट्रेनिंग और टेस्टिंग सेट में बांटना, क्रॉस-वैलिडेशन टेक्नीक का इस्तेमाल करना, और प्रॉब्लम के हिसाब से सही मेट्रिक्स से परफॉर्मेंस को मापना शामिल होता है। क्लासिफिकेशन टास्क के लिए, आम मेट्रिक्स में एक्यूरेसी, प्रिसिजन, रिकॉल और AUC-ROC शामिल हैं। रिग्रेशन के लिए, मीन स्क्वेयर्ड एरर और मीन एब्सोल्यूट एरर स्टैंडर्ड हैं। वैलिडेशन में स्टेबिलिटी चेक करने के लिए अलग-अलग टाइम पीरियड के डेटा पर टेस्टिंग भी शामिल होनी चाहिए।
कौन सी इंडस्ट्रीज़ हिस्टोरिकल ट्रेंड एनालिसिस का सबसे ज़्यादा इस्तेमाल करती हैं?
रिटेल, फाइनेंस, हेल्थकेयर, मैन्युफैक्चरिंग और डिजिटल मार्केटिंग, सभी परफॉर्मेंस रिपोर्टिंग, डिमांड प्लानिंग और ऑपरेशनल फैसलों के लिए हिस्टोरिकल ट्रेंड एनालिसिस पर बहुत ज़्यादा निर्भर करते हैं। सरकारी एजेंसियां और इकोनॉमिक रिसर्चर पॉलिसी एनालिसिस के लिए इसका बहुत ज़्यादा इस्तेमाल करते हैं। असल में हर इंडस्ट्री किसी न किसी तरह के हिस्टोरिकल एनालिसिस का इस्तेमाल करती है क्योंकि यह बिज़नेस इंटेलिजेंस की रीढ़ है।
क्या प्रेडिक्टिव मॉडलिंग डेटा माइनिंग जैसा ही है?
दोनों में काफ़ी समानता है लेकिन ये एक जैसे नहीं हैं। डेटा माइनिंग बड़े डेटासेट में पहले से अनजान पैटर्न खोजने पर फ़ोकस करता है, जबकि प्रेडिक्टिव मॉडलिंग का मकसद खास तौर पर नतीजों का अनुमान लगाना होता है। डेटा माइनिंग अक्सर ऐसी जानकारी देती है जो प्रेडिक्टिव मॉडल को जानकारी देती है, लेकिन यह बिना किसी फोरकास्टिंग हिस्से के सिर्फ़ खोजबीन के मकसद से भी काम आ सकती है।
प्रेडिक्टिव मॉडलिंग के लिए आपको कितने डेटा की ज़रूरत है?
प्रॉब्लम कितनी मुश्किल है और इस्तेमाल किए गए एल्गोरिदम के आधार पर डेटा की ज़रूरतें बहुत अलग-अलग होती हैं। सिंपल मॉडल कुछ सौ रिकॉर्ड के साथ काम कर सकते हैं, जबकि डीप लर्निंग मॉडल के लिए लाखों उदाहरणों की ज़रूरत हो सकती है। एक प्रैक्टिकल नियम यह है कि फ़ीचर्स की तुलना में कम से कम 10 गुना ज़्यादा रिकॉर्ड होने चाहिए, हालांकि रेयर इवेंट्स और एज केस को कैप्चर करने के लिए आम तौर पर ज़्यादा रिकॉर्ड बेहतर होते हैं।
क्या पुराने ट्रेंड्स मार्केट क्रैश का अनुमान लगा सकते हैं?
पुराने ट्रेंड्स पिछले क्रैश से पहले के पैटर्न की पहचान कर सकते हैं, लेकिन वे भरोसे के साथ यह अंदाज़ा नहीं लगा सकते कि भविष्य में क्रैश कब होंगे, क्योंकि मार्केट नए फैक्टर्स और समय के साथ इंसानी व्यवहार में बदलाव से प्रभावित होते हैं। यही वजह है कि एडवांस्ड हेज फंड्स भी क्रैश का अंदाज़ा लगाने में मुश्किल महसूस करते हैं। ट्रेंड एनालिसिस रिस्क अवेयरनेस के लिए उपयोगी है, लेकिन इसे ब्लैक स्वान इवेंट्स के लिए भरोसेमंद वॉर्निंग सिस्टम नहीं माना जाना चाहिए।
दोनों तरीकों में एक्सप्लोरेटरी डेटा एनालिसिस क्या भूमिका निभाता है?
एक्सप्लोरेटरी डेटा एनालिसिस, प्रेडिक्टिव मॉडलिंग और हिस्टोरिकल ट्रेंड वर्क दोनों के लिए ज़रूरी है क्योंकि यह एनालिस्ट को डेटा डिस्ट्रीब्यूशन को समझने, अनोमलीज़ को पहचानने और हाइपोथीसिस बनाने में मदद करता है। कोई भी प्रेडिक्टिव मॉडल बनाने से पहले, एनालिस्ट आमतौर पर बेसलाइन बिहेवियर को समझने के लिए हिस्टोरिकल ट्रेंड्स को एक्सप्लोर करते हैं। यह स्टेप गलत समझे गए डेटा पर मॉडल बनाने से होने वाली महंगी गलतियों को रोकता है।
किसी खास समस्या के लिए आप दो तरीकों में से कैसे चुनते हैं?
सबसे पहले यह पूछें कि क्या आपको अतीत को समझने की ज़रूरत है या भविष्य का अंदाज़ा लगाने की। अगर लक्ष्य रिपोर्टिंग, परफ़ॉर्मेंस रिव्यू, या यह बताना है कि कुछ क्यों हुआ, तो पुराने ट्रेंड सही हैं। अगर आपको रिस्क स्कोर करने, डिमांड का अनुमान लगाने, या फ़ैसलों को ऑटोमेट करने की ज़रूरत है, तो प्रेडिक्टिव मॉडलिंग बेहतर है। कई समस्याओं में दोनों तरीकों को एक के बाद एक मिलाने से फ़ायदा होता है।
निर्णय
जब आपके ऑर्गनाइज़ेशन को भविष्य की घटनाओं का अंदाज़ा लगाना हो, रिस्क स्कोर करना हो, या मेज़रेबल अनसर्टेनिटी के साथ बड़े पैमाने पर फ़ैसलों को ऑटोमेट करना हो, तो प्रेडिक्टिव मॉडलिंग चुनें। जब आपको पिछली परफ़ॉर्मेंस को समझने, स्टेकहोल्डर्स को रिज़ल्ट बताने, या ज़्यादा एडवांस्ड एनालिटिक्स कैपेबिलिटीज़ में इन्वेस्ट करने से पहले कॉन्टेक्स्ट सेट करने की ज़रूरत हो, तो हिस्टॉरिकल ट्रेंड्स बेहतर शुरुआती पॉइंट हैं। ज़्यादातर सफल एनालिटिक्स स्ट्रेटेजीज़ दोनों को मिलाती हैं, जिसमें हिस्टॉरिकल एनालिसिस को बेस के तौर पर और आगे की कार्रवाई के लिए प्रेडिक्टिव मॉडलिंग का इस्तेमाल किया जाता है।
