ज्याप्रमाणे पूर्वलक्षी विश्लेषण हे भूतकाळातील यश आणि अपयश समजून घेण्यासाठी ऐतिहासिक नोंदींचे विश्लेषण करून संस्थेच्या मागच्या आरशाप्रमाणे काम करते, त्याचप्रमाणे भविष्यकालीन भाकित मॉडेल हे आगामी बाजारपेठेतील बदल, ग्राहकांच्या कृती आणि कार्यान्वयनातील अडथळे यांचा अंदाज घेण्यासाठी सांख्यिकीय अल्गोरिदम आणि मशीन लर्निंग यांचा मेळ घालून पुढच्या काचेतून पाहतात.
ऐतिहासिक डेटा पॅटर्नच्या आधारे भविष्यातील परिणामांची संभाव्यता मोजण्यासाठी तयार केलेली प्रगत सांख्यिकीय आणि मशीन लर्निंग साधने.
भूतकाळातील घटनांमागील कल, मापदंड आणि मूळ कारणे ओळखण्यासाठी ऐतिहासिक माहितीचे मूल्यांकन करण्याची विश्लेषणात्मक पद्धत.
| वैशिष्ट्ये | भविष्यकालीन भाकित मॉडेल | पूर्वव्यापी विश्लेषण |
|---|---|---|
| प्राथमिक उद्दिष्ट | भविष्यातील प्रवृत्ती आणि वर्तनांचा अंदाज घ्या | मागील कामगिरी आणि मूळ कारणे समजून घ्या |
| आउटपुटचे स्वरूप | संभाव्य अंदाज आणि जोखीम गुण | निश्चित ऐतिहासिक मेट्रिक्स आणि सारांश |
| मुख्य तंत्रज्ञान | मशीन लर्निंग, न्यूरल नेटवर्क्स, ऑटोएमएल | एसक्यूएल क्वेरी, डेटा वेअरहाउसिंग, बीआय डॅशबोर्ड |
| डेटा आवश्यकता | स्वच्छ, अखंड, अत्यंत संरचित इतिहास | एकत्रित स्थिर नोंदी आणि ऐतिहासिक लॉग |
| व्यवसाय मूल्य | सक्रिय धोरण आणि जोखीम टाळणे | कामगिरी बेंचमार्किंग आणि अनुपालन ऑडिटिंग |
| संगणकीय गुंतागुंत | उच्च; पुनरावृत्तीय गणितीय मॉडेलिंगची आवश्यकता आहे | कमी ते मध्यम; डेटा एकत्रीकरणावर अवलंबून असते |
या दृष्टिकोनांमधील मूलभूत फरक हा काळाशी असलेल्या त्यांच्या संबंधात आहे. पूर्वव्यापी विश्लेषण इतिहासाला सत्यांची एक निश्चित नोंदवही मानते, आणि नमुने शोधण्यासाठी व मागील तिमाहीतील कामगिरीचे मूल्यांकन करण्यासाठी मागे वळून पाहते. भविष्यसूचक मॉडेल त्याच इतिहासाला एक प्रक्षेपण मंच मानतात आणि त्याचा उपयोग करून पुढे काय होण्याची शक्यता आहे याचा आराखडा तयार करणारी गुंतागुंतीची सिम्युलेशन्स तयार करतात.
भूतकाळातील डेटाचे मूल्यांकन करताना, महसूल मिळाला होता, उपकरण बिघडले होते किंवा ग्राहक निघून गेला होता, यांसारख्या पूर्ण निश्चित गोष्टींवर तुम्हाला अवलंबून राहावे लागते. भविष्यसूचक मॉडेल्स कधीही ही पूर्ण हमी देऊ शकत नाहीत, त्याऐवजी ते पूर्णपणे टक्केवारी आणि विश्वासार्हता अंतरांवर अवलंबून असतात. भविष्यसूचक तंत्रज्ञान वापरणाऱ्या व्यवसायाने अढळ तथ्यांऐवजी सर्वाधिक संभाव्यतेच्या आधारावर निर्णय घेण्यास सरावले पाहिजे.
रेट्रोस्पेक्टिव्ह सेटअप्स सामान्यतः डेटा वेअरहाऊसमध्ये असतात आणि टॅब्लो किंवा पॉवर बीआय सारख्या इंटरॅक्टिव्ह बिझनेस इंटेलिजन्स डॅशबोर्ड्सना डेटा पुरवण्यासाठी एसक्यूएल क्वेरीजवर अवलंबून असतात. प्रेडिक्टिव्ह क्षेत्रात प्रवेश करण्यासाठी पायथॉन पॅकेजेस वापरणारे डेटा सायन्स फ्रेमवर्क्स, विशेष मशीन लर्निंग पाइपलाइन्स आणि क्लाउड कंप्युटिंग इंजिन्स यांची आवश्यकता असते. या बदलासाठी यशस्वीपणे डिप्लॉय आणि मेन्टेन करण्यासाठी उच्च स्तरावरील तांत्रिक कौशल्याची गरज असते.
मागील मेट्रिक्सचे पुनरावलोकन केल्याने नेतृत्वाला टीमच्या कामगिरीचे मूल्यांकन करण्यास, वार्षिक बजेटमध्ये बदल करण्यास आणि नियामक ऑडिटिंगच्या मागण्या पूर्ण करण्यास मदत होते. याउलट, प्रेडिक्टिव्ह मॉडेल्स थेट दैनंदिन कामकाजात समाविष्ट होतात, ज्यामुळे एखादा व्यवहार संभाव्य फसवणूक असल्याचे त्वरित सूचित होते किंवा मशीनचा एखादा भाग जास्त गरम होत असून तो निकामी होण्याच्या मार्गावर आहे, अशी स्वयंचलित सूचना फॅक्टरी टेक्निशियनला मिळते.
भविष्यसूचक मॉडेल्स भूतकाळातील अहवाल सादर करण्याची गरज पूर्णपणे दूर करू शकतात.
ही एक आपत्तीला आमंत्रण देणारी कृती आहे, कारण भविष्यसूचक अल्गोरिदमना शिकण्यासाठी ऐतिहासिक आधारांची आवश्यकता असते. भूतकाळातील डेटाच्या अचूकतेची पडताळणी करण्यासाठी मजबूत पूर्वलक्षी तपासणीशिवाय, भविष्याचा वेध घेणारी मॉडेल्स अत्यंत सदोष अंदाज देतील.
पूर्वलक्षणात्मक विश्लेषण ही एक कालबाह्य पद्धत आहे जी आधुनिक व्यवसायांनी सोडून दिली पाहिजे.
वर्णनात्मक विश्लेषण हे एक महत्त्वपूर्ण कॉर्पोरेट साधन आहे, ते मूलभूत अनुपालनाचे काम हाताळते आणि नेतृत्वाला त्यांची मूलभूत सत्य माहिती पुरवते. ते कालबाह्य झालेले नाही; ती केवळ डेटा परिपक्वतेची पायाभूत पहिली पायरी आहे.
९५% अचूकता असलेले भविष्यसूचक मॉडेल वास्तविक जगात नेहमीच टिकून राहते.
जेव्हा मॉडेलला अव्यवस्थित, प्रत्यक्ष उत्पादन डेटाचा सामना करावा लागतो, तेव्हा प्रयोगशाळेतील उच्च अचूकता अनेकदा झपाट्याने कमी होते. अनपेक्षित बाजारपेठेतील बदल, सांस्कृतिक स्थित्यंतरे किंवा स्थूल-आर्थिक धक्के ऐतिहासिक प्रशिक्षण पद्धतींना रातोरात अप्रस्तुत बनवू शकतात.
मागील माहितीचे विश्लेषण करून एखादी घटना का घडली हे सांगता येत नाही.
साधे डॅशबोर्ड फक्त काय घडले हे दाखवतात, तर पूर्वलक्षी चौकटीतील सखोल निदानपर आढावे मूळ कारणांना यशस्वीपणे शोधून काढतात. मागील लॉग्समधील घटक वेगळे करून, एखादा प्रकल्प आपले लक्ष्य का गाठू शकला नाही, हे विश्लेषक नेमकेपणाने निश्चित करू शकतात.
जेव्हा अचूक आर्थिक अहवाल तयार करणे, मागील कामगिरीचे परीक्षण करणे किंवा कार्यान्वयनातील अपयशाचे मूळ कारण शोधणे हे तुमचे ध्येय असते, तेव्हा पूर्वलक्षी विश्लेषणाची निवड करा. जेव्हा तुम्हाला सध्याच्या संसाधनांचे वाटप अनुकूलित करायचे असेल, तात्काळ निर्णय स्वयंचलित करायचे असतील किंवा ग्राहकांच्या बदलत्या मागण्या प्रत्यक्षात येण्यापूर्वीच त्यांचा अंदाज घ्यायचा असेल, तेव्हा भविष्यकालीन भाकित मॉडेलचा वापर करा.
अत्यंत प्रतिकूल परिस्थितीतील डेटा आणि सामान्य परिस्थितीतील डेटा यांपैकी निवड करण्यावरून, एखादे ॲनालिटिक्स मॉडेल टिकून राहण्याच्या बाबतीत उत्कृष्ट ठरते की दैनंदिन अचूकतेच्या बाबतीत, हे ठरते. बेसलाइन डेटासेट मानक कार्यप्रणाली अंतर्गत स्थिर-स्थितीतील वर्तन आणि उच्च-संभाव्यता असलेले नमुने दर्शवतात, तर स्ट्रेस-टेस्ट डेटासेट दुर्मिळ टोकाच्या जोखमीच्या विसंगती, प्रणालीच्या गंभीर सीमा आणि संरचनात्मक विघटन बिंदू दर्शवतात, जे पारंपरिक मॉडेलिंगमध्ये पूर्णपणे दुर्लक्षित राहतात.
जरी दोन्ही क्षेत्रे डेटामधील गुंतागुंतीच्या संबंधांचे विश्लेषण करतात, तरी स्पॅशियो-टेम्पोरल मायनिंग भौतिक अवकाश आणि वेळ या दोन्हीमध्ये विकसित होणाऱ्या नमुन्यांवर लक्ष केंद्रित करते. याउलट, नॉन-टेम्पोरल ग्राफ मायनिंग नेटवर्कच्या स्थिर संरचनात्मक रचनेचा अभ्यास करते, जसे की सामाजिक श्रेणीरचना किंवा रासायनिक बंध, जिथे जोडण्यांच्या वेळेपेक्षा एकूण टोपोलॉजी अधिक महत्त्वाची असते.
हे विश्लेषणात्मक विश्लेषण, आधुनिक उत्पादन वातावरणातून निर्माण होणाऱ्या अव्यवस्थित, असंघटित माहितीची तुलना सैद्धांतिक प्रशिक्षणात वापरल्या जाणाऱ्या परिपूर्ण संरचित, सुव्यवस्थित डेटा मॉडेल्सशी करते. अनपेक्षित त्रुटी आणि प्रणालीतील विसंगती डेटा इंजिनिअर्सना पाठ्यपुस्तकातील सांख्यिकीय गृहितकांवर अवलंबून राहण्याऐवजी मजबूत पाइपलाइन्स तयार करण्यास कशा भाग पाडतात, याचा शोध यात घेतला आहे.
नॉइज फिल्टरिंग हे डेटासेटमधील मुख्य ट्रेंड स्पष्ट करण्यासाठी निम्न-स्तरीय यादृच्छिक चढउतार काढून टाकते, तर आउटलायर्समधून सिग्नल काढण्याचे तंत्र हे लपलेल्या विसंगती, गंभीर सिस्टीम त्रुटी किंवा उच्च-मूल्यवान महत्त्वपूर्ण शोध उघड करणाऱ्या अत्यंत टोकाच्या, वेगळ्या डेटा पॉइंट्सचा सक्रियपणे शोध घेते. प्रत्येक तंत्र केव्हा लागू करायचे हे जाणून घेतल्याने, तुम्ही तुमच्या सर्वात मौल्यवान डेटा अंतर्दृष्टी चुकून गमावण्यापासून वाचता.
ही तुलना, वैयक्तिक डेटा प्रवाहांकडे स्वतंत्रपणे पाहण्यापासून ते त्यांना प्रभावाचे एक परस्परसंबंधित जाळे म्हणून मॉडेल करण्यापर्यंतच्या स्थित्यंतराचा शोध घेते. पारंपारिक पद्धती ऐतिहासिक स्व-सुधारणेवर अवलंबून असतात, तर ग्राफ-आधारित दृष्टिकोन अनेक चलांमधील अवकाशीय आणि संबंधात्मक अवलंबित्व वापरून लक्षणीयरीत्या अधिक संदर्भीय अचूकतेसह भविष्यातील परिणामांचा अंदाज लावतात.
