भविष्यसूचक मॉडेलिंग भविष्यातील परिणामांचा अंदाज घेण्यासाठी सांख्यिकीय अल्गोरिदम आणि मशीन लर्निंगचा वापर करते, तर ऐतिहासिक ट्रेंड भूतकाळातील डेटा पॅटर्नचे विश्लेषण करून काय घडले आहे हे समजून घेतात. विश्लेषणात या दोन्ही पद्धती वेगवेगळे उद्देश पूर्ण करतात; भविष्यसूचक पद्धती भविष्याचा वेध घेतात, तर ऐतिहासिक विश्लेषण निर्णय घेण्यासाठी भूतकाळाकडे पाहते.
ठळक मुद्दे
भविष्यसूचक मॉडेलिंग भविष्याचा अंदाज वर्तवते, तर ऐतिहासिक कल भूतकाळाचे स्पष्टीकरण देतात, त्यामुळे हे दोन्ही दृष्टिकोन स्पर्धात्मक नसून एकमेकांना पूरक आहेत.
भविष्यसूचक पद्धतींसाठी विशेष डेटा सायन्स कौशल्यांची आवश्यकता असते, तर ऐतिहासिक ट्रेंडचे विश्लेषण बहुतेक व्यावसायिक वापरकर्त्यांना मानक BI साधनांद्वारे करता येते.
भविष्यसूचक मॉडेल संभाव्यतेद्वारे अनिश्चिततेचे प्रमाण ठरवतात, तर ऐतिहासिक विश्लेषण सामान्यतः स्पष्ट विश्वासार्हता मापांशिवाय वर्णनात्मक नमुन्यांच्या स्वरूपात निष्कर्ष सादर करते.
ऐतिहासिक प्रवृत्ती विश्लेषण हा एक अत्यावश्यक पाया म्हणून काम करतो, जो अनेकदा प्रभावी भविष्यसूचक मॉडेलिंग प्रयत्नांच्या आधी येतो आणि त्यांना दिशा देतो.
भविष्यसूचक मॉडेलिंग काय आहे?
डेटा पॅटर्नच्या आधारावर भविष्यातील घटना किंवा वर्तनाचा अंदाज लावण्यासाठी सांख्यिकीय तंत्र आणि मशीन लर्निंगचा वापर करणारा एक दूरदृष्टीचा विश्लेषणात्मक दृष्टिकोन.
भविष्यसूचक मॉडेलिंग हे इनपुट व्हेरिएबल्समधून अंदाज तयार करण्यासाठी रिग्रेशन, डिसिजन ट्री, न्यूरल नेटवर्क आणि एन्सेम्बल मेथड्स यांसारख्या अल्गोरिदमवर अवलंबून असते.
जागतिक प्रेडिक्टिव्ह ॲनालिटिक्स बाजारपेठेचे मूल्य २०२३ मध्ये अंदाजे १४.८१ अब्ज डॉलर्स होते आणि ती विविध उद्योगांमध्ये वेगाने विस्तारत आहे.
सामान्य उपयोगांमध्ये क्रेडिट स्कोअरिंग, फसवणूक शोधणे, ग्राहक गळतीचा अंदाज, रोग धोक्याचे मूल्यांकन आणि मागणीचा अंदाज यांचा समावेश होतो.
वापरानुसार, मॉडेलची अचूकता सामान्यतः AUC-ROC, प्रिसिजन, रिकॉल, F1 स्कोअर आणि मीन स्क्वेअर्ड एरर यांसारख्या मेट्रिक्सचा वापर करून मोजली जाते.
कालांतराने डेटा वितरणात बदल होत असल्यामुळे प्रेडिक्टिव्ह मॉडेल्सना सतत रिट्रेनिंगची आवश्यकता असते, या घटनेला मॉडेल ड्रिफ्ट किंवा कॉन्सेप्ट ड्रिफ्ट म्हणून ओळखले जाते.
ऐतिहासिक कल काय आहे?
एक पूर्वलक्षी विश्लेषण पद्धत जी कालांतराने चलांमधील नमुने, चक्रे आणि दीर्घकालीन हालचाली ओळखण्यासाठी भूतकाळातील डेटाचे परीक्षण करते.
ऐतिहासिक ट्रेंड विश्लेषणामध्ये भूतकाळातील कामगिरीचे घटकांमध्ये विभाजन करण्यासाठी टाइम-सिरीज डीकंपोझिशन, मूव्हिंग एव्हरेज आणि सीझनल इंडेक्सिंग यांसारख्या तंत्रांचा वापर केला जातो.
हा दृष्टिकोन वर्णनात्मक विश्लेषणाचा पाया बनवतो आणि कोणतेही भविष्यसूचक कार्य सुरू होण्यापूर्वी अनेकदा ही पहिली पायरी असते.
विश्लेषक सामान्यतः उपलब्ध डेटाच्या तपशिलावर अवलंबून, दैनिक, साप्ताहिक, मासिक, त्रैमासिक आणि वार्षिक अंतरांवर ट्रेंडचे परीक्षण करतात.
एक्सेल, टॅब्लो, पॉवर बीआय आणि गुगल ॲनालिटिक्स सारखी साधने संस्थांमधील गैर-तांत्रिक वापरकर्त्यांसाठी ऐतिहासिक ट्रेंडचे व्हिज्युअलायझेशन सुलभ करतात.
ऐतिहासिक विश्लेषणातून हंगामीपणा, चक्रीयता आणि संरचनात्मक बदल दिसून येतात, ज्यामुळे संस्थांना भूतकाळातील परिणाम जसे घडले तसे का घडले हे समजण्यास मदत होते.
तुलना सारणी
वैशिष्ट्ये
भविष्यसूचक मॉडेलिंग
ऐतिहासिक कल
प्राथमिक उद्देश
भविष्यातील परिणाम आणि वर्तनांचा अंदाज लावा
मागील कामगिरी समजून घ्या आणि तिचे वर्णन करा.
वेळेचे अभिमुखता
भविष्यवेधी
मागे वळून पाहणे
मुख्य तंत्रे
मशीन लर्निंग, रिग्रेशन, न्यूरल नेटवर्क्स
कालश्रेणी विश्लेषण, चल सरासरी, विघटन
डेटा आवश्यकता
संबंधित वैशिष्ट्यांसह मोठे लेबल केलेले डेटासेट
एकाच कालावधीतील ऐतिहासिक नोंदी
आवश्यक कौशल्य पातळी
डेटा शास्त्रज्ञ आणि एमएल अभियंते
व्यवसाय विश्लेषक आणि सांख्यिकीशास्त्रज्ञ
आउटपुट प्रकार
संभाव्य अंदाज आणि भाकिते
दृश्यांकन, सारांश आणि नमुन्यांचे वर्णन
अनिश्चितता हाताळणी
विश्वास अंतराल आणि संभाव्यता गुणांकांद्वारे परिमाणित केले जाते
मर्यादित अनिश्चितता परिमाणीकरणासह सामान्यतः वर्णनात्मक
सामान्य साधने
पायथॉन, आर, टेन्सरफ्लो, सायकिट-लर्न
एक्सेल, टॅब्लो, पॉवर बीआय, गूगल ॲनालिटिक्स
व्यवसाय मूल्य
सक्रिय निर्णय घेणे आणि जोखीम कमी करणे
संदर्भात्मक आकलन आणि कार्यप्रदर्शन बेंचमार्किंग
तपशीलवार तुलना
मुख्य कार्यपद्धती आणि दृष्टिकोन
भविष्यसूचक मॉडेलिंग या तत्त्वावर कार्य करते की, वर्तमान चलांसह ऐतिहासिक डेटामधून नमुने शिकून भविष्यातील घटनांचा अंदाज लावला जाऊ शकतो. यामध्ये सामान्यतः, ज्याचा परिणाम ज्ञात आहे अशा लेबल केलेल्या डेटासेटवर अल्गोरिदमना प्रशिक्षित करणे आणि नंतर ज्याचा परिणाम अज्ञात आहे अशा नवीन डेटावर ते मॉडेल लागू करणे समाविष्ट असते. ऐतिहासिक ट्रेंड एक मूलभूतपणे वेगळा दृष्टिकोन स्वीकारतात, ज्यात भविष्याचा अंदाज लावण्याचा प्रयत्न न करता, केवळ जे आधीच घडले आहे त्यावर लक्ष केंद्रित केले जाते आणि गोंधळ कमी करण्यासाठी व अंतर्निहित नमुने उघड करण्यासाठी सांख्यिकीय पद्धती वापरल्या जातात.
डेटा आवश्यकता आणि तयारी
भविष्यसूचक मॉडेल्सना सामान्यतः अधिक अत्याधुनिक डेटा पायाभूत सुविधांची आवश्यकता असते, ज्यामध्ये विश्वसनीय अचूकता मिळवण्यासाठी फीचर इंजिनिअरिंग, गहाळ मूल्यांचे व्यवस्थापन आणि अनेकदा मोठ्या प्रमाणातील प्रशिक्षण डेटाचा समावेश असतो. ऐतिहासिक ट्रेंड विश्लेषण सोप्या डेटासेटवर काम करू शकते, ज्यासाठी अनेकदा केवळ सुसंगत टाइम-स्टॅम्प केलेल्या नोंदी आणि मूलभूत क्लीनिंगची आवश्यकता असते. भविष्यसूचक कामासाठी लागणारी पूर्वतयारी लक्षणीयरीत्या जास्त असते, परंतु त्याचा फायदा भूतकाळातील आकलनाऐवजी कृती करण्यायोग्य भविष्यवेधी अंतर्दृष्टीच्या रूपात मिळतो.
अचूकता आणि विश्वसनीयता
भविष्यसूचक मॉडेल्समध्ये अंतर्निहित अनिश्चितता असते, कारण ते अद्याप न घडलेल्या घटनांचा अंदाज लावण्याचा प्रयत्न करतात आणि जेव्हा मूळ नमुन्यांमध्ये अनपेक्षितपणे बदल होतो, तेव्हा त्यांची अचूकता कमी होते. ऐतिहासिक ट्रेंडचे विश्लेषण एका मर्यादित अर्थाने अधिक विश्वसनीय आहे, कारण ते आधीच घडलेल्या घटनांचे वर्णन करते; तरीही, जर विश्लेषकाने सोयीस्कर कालावधी निवडले किंवा गोंधळ निर्माण करणाऱ्या घटकांकडे दुर्लक्ष केले, तर ते दिशाभूल करू शकते. दोन्हीपैकी कोणताही दृष्टिकोन पक्षपातापासून पूर्णपणे मुक्त नाही, परंतु भविष्यसूचक मॉडेल्सना क्रॉस-व्हॅलिडेशन आणि होल्डआउट टेस्टिंग यांसारख्या तंत्रांद्वारे अधिक कठोर प्रमाणीकरणाची आवश्यकता असते.
व्यावसायिक अनुप्रयोग आणि वापराची उदाहरणे
संस्था सामान्यतः कर्ज मंजुरी, वैद्यकीय निदान, मालसाठा अनुकूलन आणि लक्ष्यित विपणन मोहिमा यांसारख्या महत्त्वाच्या भविष्यातील निर्णयांसाठी प्रेडिक्टिव्ह मॉडेलिंगचा वापर करतात. कामगिरी अहवाल, अर्थसंकल्पीय आढावा, कालांतराने ग्राहकांच्या वर्तणुकीचे आकलन करणे आणि कामकाजावर परिणाम करणारे हंगामी नमुने ओळखण्यासाठी ऐतिहासिक ट्रेंड अधिक उपयुक्त ठरतात. अनेक प्रगत ॲनालिटिक्स प्रोग्राम्स या दोन्ही पद्धतींचा मेळ घालतात; ज्यात आधारभूत रेषा स्थापित करण्यासाठी ऐतिहासिक विश्लेषणाचा आणि सक्रिय हस्तक्षेपांना चालना देण्यासाठी प्रेडिक्टिव्ह मॉडेलिंगचा वापर केला जातो.
कौशल्य आवश्यकता आणि प्रवेशयोग्यता
भविष्यसूचक मॉडेल्स तयार करण्यासाठी सहसा सांख्यिकी, प्रोग्रामिंग आणि मशीन लर्निंगमधील विशेष कौशल्याची आवश्यकता असते, ज्यामुळे हे काम डेटा सायंटिस्ट आणि प्रगत विश्लेषकांच्या अखत्यारीत येते. ऐतिहासिक ट्रेंडचे विश्लेषण करणे खूपच सोपे आहे, कारण बहुतेक बिझनेस इंटेलिजन्स टूल्स तांत्रिक ज्ञान नसलेल्या वापरकर्त्यांना ड्रॅग-अँड-ड्रॉप इंटरफेसद्वारे ट्रेंड रिपोर्ट्स तयार करण्याची परवानगी देतात. सुलभतेमधील ही तफावत हे एक कारण आहे की अनेक संस्था भविष्यसूचक क्षमतांकडे वळण्यापूर्वी वर्णनात्मक विश्लेषणाने सुरुवात करतात.
मर्यादा आणि धोके
भविष्यसूचक मॉडेल्स त्यांच्या प्रशिक्षण डेटापेक्षा वेगळ्या वातावरणात वापरल्यास आत्मविश्वासाने चुकीची उत्तरे देऊ शकतात, आणि जर काळजीपूर्वक निरीक्षण केले नाही तर त्यामुळे महागड्या चुका होऊ शकतात. ऐतिहासिक ट्रेंडमध्ये ही मर्यादा आहे की भूतकाळातील कामगिरी भविष्यातील परिणामांची कधीही हमी देत नाही, विशेषतः महामारी किंवा बाजारातील घसरणीसारख्या विघातक घटनांदरम्यान. दोन्ही पद्धतींमध्ये डेटा गुणवत्तेच्या समस्यांबाबत एक समान असुरक्षितता आहे, परंतु भविष्यसूचक मॉडेल्स या समस्या अधिक वाढवतात कारण जटिल अल्गोरिथमिक साखळ्यांमधून चुका वाढत जातात.
गुण आणि दोष
भविष्यसूचक मॉडेलिंग
गुणदोष
+सक्रिय निर्णय घेण्यास सक्षम करते
+अनिश्चितता मोजते
+गुंतागुंतीचे निर्णय स्वयंचलित करते
+मोठ्या डेटासेटसाठी उपयुक्त
+लपलेले नमुने ओळखते
संरक्षित केले
−विशेष कौशल्याची आवश्यकता आहे
−उच्च अंमलबजावणी खर्च
−मॉडेल ड्रिफ्टला बळी पडण्याची शक्यता
−मोठ्या प्रशिक्षण डेटासेटची आवश्यकता आहे
−ब्लॅक-बॉक्स धोका
ऐतिहासिक कल
गुणदोष
+समजायला सोपे
+तांत्रिक ज्ञान नसलेल्या वापरकर्त्यांसाठी उपलब्ध
+अंमलबजावणीचा कमी खर्च
+मागील कामगिरीसाठी विश्वसनीय
+मजबूत व्हिज्युअलायझेशन पर्याय
संरक्षित केले
−भविष्याचा अंदाज लावता येत नाही
−भूतकाळाची पुनरावृत्ती होत नाही.
−मर्यादित कृतीयोग्य अंतर्दृष्टी
−सोयीनुसार निवड करण्यास प्रवण
−सक्रिय असण्याऐवजी प्रतिक्रियात्मक
सामान्य गैरसमजुती
मिथ
भविष्यसूचक मॉडेलिंग हे ऐतिहासिक ट्रेंड विश्लेषणापेक्षा नेहमीच अधिक अचूक असते.
वास्तव
दोन्हीपैकी कोणताही दृष्टिकोन मुळातच अधिक अचूक नाही, कारण ते वेगवेगळ्या प्रश्नांची उत्तरे देतात. भविष्यसूचक मॉडेल्स सरासरीने अत्यंत अचूक असू शकतात, परंतु अपवादात्मक परिस्थितीत ते पूर्णपणे अयशस्वी ठरतात, तर ऐतिहासिक विश्लेषण काय घडले हे वर्णन करण्यासाठी विश्वसनीय आहे, परंतु पुढे काय घडेल हे सांगू शकत नाही. अचूकता ही विशिष्ट वापराच्या परिस्थितीवर, डेटाच्या गुणवत्तेवर आणि ती पद्धत विचारल्या जाणाऱ्या प्रश्नाशी किती जुळते यावर अवलंबून असते.
मिथ
एआय आणि मशीन लर्निंगच्या युगात ऐतिहासिक ट्रेंडचे विश्लेषण कालबाह्य झाले आहे.
वास्तव
भविष्यसूचक मॉडेलिंगसह, अक्षरशः प्रत्येक विश्लेषणात्मक कार्यप्रवाहाचा ऐतिहासिक विश्लेषण हा पाया आहे. भूतकाळातील नमुने समजून घेतल्याशिवाय, तुम्ही भविष्यसूचक मॉडेल्ससाठी प्रभावी वैशिष्ट्ये तयार करू शकत नाही किंवा अंदाज योग्य आहेत की नाही हे तपासू शकत नाही. बहुतेक संस्था अजूनही धोरणात्मक नियोजन, कामगिरीचा आढावा आणि भागधारकांशी संवाद साधण्यासाठी ट्रेंड रिपोर्ट्सवर मोठ्या प्रमाणावर अवलंबून असतात.
मिथ
तुमच्याकडे पुरेसा डेटा असल्यास, भविष्यसूचक मॉडेल कोणत्याही गोष्टीचा अंदाज लावू शकतात.
वास्तव
भविष्यसूचक मॉडेल्स हे प्रशिक्षण डेटाची गुणवत्ता आणि प्रातिनिधिकता, मूळ घटनेची पूर्वानुमेयता आणि उपलब्ध वैशिष्ट्ये यांमुळे मर्यादित असतात. डेटाचे प्रमाण कितीही असले तरी, अराजक प्रणाली, ब्लॅक स्वान घटना आणि अभूतपूर्व परिस्थिती मुळातच अप्रत्याशित राहतात. अधिक डेटा तेव्हाच उपयुक्त ठरतो, जेव्हा तो भविष्यवाणीच्या कार्यासाठी आवश्यक असलेले संबंधित नमुने (पॅटर्न्स) टिपतो.
मिथ
ऐतिहासिक कल केवळ सहसंबंध नव्हे, तर कार्यकारणभाव दर्शवतात.
वास्तव
ऐतिहासिक प्रवृत्तीचे विश्लेषण सामान्यतः कार्यकारणभावाऐवजी सहसंबंध आणि साहचर्य उघड करते. भूतकाळात दोन चल एकत्र सरकले, याचा अर्थ असा होत नाही की एका चलामुळे दुसरे चल निर्माण झाले. कार्यकारणभाव प्रस्थापित करण्यासाठी नियंत्रित प्रयोग, नैसर्गिक प्रयोग किंवा प्रमाणित प्रवृत्ती विश्लेषणाच्या पलीकडे जाणारी अत्याधुनिक कार्यकारण अनुमान तंत्रे आवश्यक असतात.
मिथ
एकदा तयार झाल्यावर, भविष्यसूचक मॉडेल्स कायमस्वरूपी विश्वसनीयपणे काम करतात.
वास्तव
वास्तविक परिस्थिती बदलल्यामुळे, भविष्यसूचक मॉडेल्सची कार्यक्षमता कालांतराने कमी होते; या घटनेला 'मॉडेल ड्रिफ्ट' असे म्हणतात. ग्राहकांच्या आवडीनिवडी बदलतात, आर्थिक परिस्थितीत बदल होतो आणि नवीन स्पर्धक उदयास येतात; या सर्व गोष्टींमुळे पूर्वी अचूक असलेले मॉडेल अविश्वसनीय ठरू शकते. यशस्वी अंमलबजावणीसाठी कार्यक्षमता टिकवून ठेवण्याकरिता सतत देखरेख, वेळोवेळी पुन:प्रशिक्षण आणि प्रशासकीय प्रक्रियांची आवश्यकता असते.
वारंवार विचारले जाणारे प्रश्न
भविष्यसूचक मॉडेलिंग आणि ऐतिहासिक ट्रेंड विश्लेषण यांमधील मुख्य फरक काय आहे?
मुख्य फरक दिशा आणि उद्देशात आहे. प्रेडिक्टिव्ह मॉडेलिंग भविष्यातील परिणामांचा अंदाज घेण्यासाठी भूतकाळातील डेटावर प्रशिक्षित केलेल्या अल्गोरिदमचा वापर करते, तर हिस्टॉरिकल ट्रेंड ॲनालिसिस जे आधीच घडले आहे त्याचे वर्णन आणि स्पष्टीकरण देण्यासाठी भूतकाळातील डेटा तपासते. प्रेडिक्टिव्ह पद्धती 'काय घडेल' यासारख्या प्रश्नांची उत्तरे देतात, तर हिस्टॉरिकल पद्धती 'काय घडले आणि का' या प्रश्नांची उत्तरे देतात.
तुम्ही ऐतिहासिक प्रवृत्तींचा वापर करून अंदाज लावू शकता का?
होय, मूव्हिंग एव्हरेज, एक्सपोनेंशियल स्मूथिंग आणि लिनियर एक्स्ट्रापोलेशन यांसारखी मूलभूत पूर्वानुमान तंत्रे साधे अंदाज तयार करण्यासाठी ऐतिहासिक ट्रेंडचा वापर करतात. तथापि, खऱ्या प्रेडिक्टिव्ह मॉडेलिंगच्या तुलनेत ही तंत्रे मर्यादित आहेत, कारण ती पॅटर्नमध्ये कोणताही बदल न होता ते तसेच राहतील असे गृहीत धरतात. अधिक गुंतागुंतीचे संबंध टिपण्यासाठी, अत्याधुनिक प्रेडिक्टिव्ह मॉडेल्समध्ये अतिरिक्त व्हेरिएबल्स आणि मशीन लर्निंगचा समावेश केला जातो.
मर्यादित डेटा असलेल्या लहान व्यवसायांसाठी कोणता दृष्टिकोन अधिक चांगला आहे?
लहान व्यवसायांना ऐतिहासिक ट्रेंड विश्लेषणाचा सामान्यतः अधिक फायदा होतो, कारण त्यासाठी कमी डेटा आणि कमी तांत्रिक संसाधने लागतात, आणि त्यातून मिळणारे निष्कर्ष कृतीत आणण्यास सोपे असतात. एकदा व्यवसायाकडे पुरेसा ऐतिहासिक डेटा जमा झाल्यावर प्रेडिक्टिव्ह मॉडेलिंग मौल्यवान ठरते; वापराच्या गरजेनुसार, हा डेटा सामान्यतः किमान काही शेकडो ते हजारो नोंदींचा असतो.
भविष्यसूचक मॉडेल्सना नेहमीच मशीन लर्निंगची आवश्यकता असते का?
नाही, प्रेडिक्टिव्ह मॉडेलिंगमध्ये साध्या लिनियर रिग्रेशनपासून ते डीप न्यूरल नेटवर्क्सपर्यंतच्या विविध तंत्रांचा समावेश होतो. लॉजिस्टिक रिग्रेशन आणि एआरआयएमए मॉडेल्ससारख्या पारंपरिक सांख्यिकीय पद्धतींना अजूनही प्रेडिक्टिव्ह मॉडेलिंग मानले जाते आणि त्या अनेक व्यावसायिक समस्यांसाठी अनेकदा चांगल्या प्रकारे काम करतात. जेव्हा संबंध गुंतागुंतीचे असतात किंवा डेटाचे प्रमाण मोठे असते, तेव्हा मशीन लर्निंग अधिक मौल्यवान ठरते.
तुम्ही भविष्यसूचक मॉडेलची पडताळणी कशी करता?
व्हॅलिडेशनमध्ये सामान्यतः डेटाला ट्रेनिंग आणि टेस्टिंग सेटमध्ये विभागणे, क्रॉस-व्हॅलिडेशन तंत्रांचा वापर करणे आणि समस्येसाठी योग्य मेट्रिक्सद्वारे कामगिरी मोजणे यांचा समावेश असतो. क्लासिफिकेशनच्या कार्यांसाठी, सामान्य मेट्रिक्समध्ये ॲक्युरसी, प्रिसीजन, रिकॉल आणि AUC-ROC यांचा समावेश होतो. रिग्रेशनसाठी, मीन स्क्वेअर्ड एरर आणि मीन ॲब्सोल्यूट एरर हे मानक आहेत. स्थिरतेची तपासणी करण्यासाठी व्हॅलिडेशनमध्ये वेगवेगळ्या कालावधीतील डेटावर चाचणी करणे देखील समाविष्ट असले पाहिजे.
कोणते उद्योग ऐतिहासिक ट्रेंड विश्लेषणाचा सर्वाधिक वापर करतात?
किरकोळ विक्री, वित्त, आरोग्यसेवा, उत्पादन आणि डिजिटल मार्केटिंग हे सर्व उद्योग कामगिरी अहवाल, मागणी नियोजन आणि कार्यान्वयन निर्णयांसाठी ऐतिहासिक ट्रेंड विश्लेषणावर मोठ्या प्रमाणावर अवलंबून असतात. सरकारी संस्था आणि आर्थिक संशोधक धोरण विश्लेषणासाठी याचा मोठ्या प्रमाणावर वापर करतात. मूलतः प्रत्येक उद्योग कोणत्या ना कोणत्या स्वरूपाचे ऐतिहासिक विश्लेषण वापरतो, कारण ते व्यवसाय बुद्धिमत्तेचा कणा आहे.
प्रेडिक्टिव्ह मॉडेलिंग हे डेटा मायनिंगसारखेच आहे का?
या दोन्हींमध्ये बरेच साम्य आहे, परंतु त्या एकसारख्या नाहीत. डेटा मायनिंग मोठ्या डेटासेटमधील पूर्वी अज्ञात असलेले नमुने शोधण्यावर लक्ष केंद्रित करते, तर प्रेडिक्टिव्ह मॉडेलिंगचा उद्देश विशेषतः परिणामांचा अंदाज वर्तवणे हा असतो. डेटा मायनिंगमधून अनेकदा अशी माहिती मिळते जी प्रेडिक्टिव्ह मॉडेल्सना उपयुक्त ठरते, परंतु ते कोणत्याही अंदाजाच्या घटकाशिवाय केवळ अन्वेषणात्मक हेतूंसाठी देखील वापरले जाऊ शकते.
भविष्यसूचक मॉडेलिंगसाठी तुम्हाला किती डेटाची आवश्यकता आहे?
समस्येची गुंतागुंत आणि वापरलेल्या अल्गोरिदमवर आधारित डेटाची आवश्यकता मोठ्या प्रमाणात बदलते. साधे मॉडेल काही शेकडो रेकॉर्ड्सवर काम करू शकतात, तर डीप लर्निंग मॉडेलना लाखो उदाहरणांची आवश्यकता असू शकते. एक व्यावहारिक नियम असा आहे की फीचर्सपेक्षा किमान १० पट जास्त रेकॉर्ड्स असावेत, तथापि दुर्मिळ घटना आणि अपवादात्मक प्रकरणे (एज केसेस) टिपण्यासाठी अधिक रेकॉर्ड्स असणे सामान्यतः चांगले असते.
ऐतिहासिक कल बाजारातील घसरणीचा अंदाज लावू शकतात का?
ऐतिहासिक ट्रेंडमुळे भूतकाळातील घसरणींपूर्वीच्या घटनांचे नमुने ओळखता येतात, परंतु भविष्यात घसरण केव्हा होईल याचे ते विश्वसनीय भाकीत करू शकत नाहीत, कारण बाजारपेठांवर नवीन घटकांचा प्रभाव पडतो आणि मानवी वर्तन काळानुसार बदलते. यामुळेच अगदी अत्याधुनिक हेज फंडांनाही घसरणीचा अंदाज वर्तवण्यात अडचण येते. ट्रेंड विश्लेषण हे धोक्याची जाणीव होण्यासाठी उपयुक्त आहे, परंतु त्याला 'ब्लॅक स्वान' घटनांसाठी एक विश्वसनीय चेतावणी प्रणाली मानले जाऊ नये.
दोन्ही दृष्टिकोनांमध्ये अन्वेषणात्मक डेटा विश्लेषणाची भूमिका काय आहे?
भविष्यसूचक मॉडेलिंग आणि ऐतिहासिक ट्रेंडच्या कामासाठी अन्वेषणात्मक डेटा विश्लेषण आवश्यक आहे, कारण ते विश्लेषकांना डेटाचे वितरण समजून घेण्यास, विसंगती शोधण्यास आणि गृहितके तयार करण्यास मदत करते. कोणतेही भविष्यसूचक मॉडेल तयार करण्यापूर्वी, विश्लेषक सामान्यतः मूळ वर्तणूक समजून घेण्यासाठी ऐतिहासिक ट्रेंडचा अभ्यास करतात. ही पायरी चुकीच्या पद्धतीने समजलेल्या डेटावर मॉडेल तयार करण्यामुळे होणाऱ्या महागड्या चुका टाळते.
एखाद्या विशिष्ट समस्येसाठी तुम्ही दोन दृष्टिकोनांपैकी एकाची निवड कशी कराल?
तुम्हाला भूतकाळ समजून घ्यायचा आहे की भविष्याचा अंदाज घ्यायचा आहे, हे विचारून सुरुवात करा. जर अहवाल देणे, कामगिरीचे पुनरावलोकन करणे किंवा एखादी गोष्ट का घडली हे स्पष्ट करणे हे उद्दिष्ट असेल, तर ऐतिहासिक कल योग्य ठरतात. जर तुम्हाला जोखमींचे मूल्यांकन करायचे असेल, मागणीचा अंदाज वर्तवायचा असेल किंवा निर्णय स्वयंचलित करायचे असतील, तर प्रेडिक्टिव्ह मॉडेलिंग अधिक उपयुक्त ठरते. अनेक समस्या सोडवण्यासाठी दोन्ही पद्धती क्रमाने एकत्र वापरणे फायदेशीर ठरते.
निकाल
जेव्हा तुमच्या संस्थेला भविष्यातील घटनांचा अंदाज घ्यायचा असतो, जोखमींचे मूल्यांकन करायचे असते किंवा मोजता येण्याजोग्या अनिश्चिततेसह मोठ्या प्रमाणावर निर्णय स्वयंचलित करायचे असतात, तेव्हा प्रेडिक्टिव्ह मॉडेलिंगची निवड करा. जेव्हा तुम्हाला भूतकाळातील कामगिरी समजून घ्यायची असते, भागधारकांपर्यंत निकाल पोहोचवायचे असतात किंवा अधिक प्रगत विश्लेषण क्षमतांमध्ये गुंतवणूक करण्यापूर्वी संदर्भ स्थापित करायचा असतो, तेव्हा ऐतिहासिक ट्रेंड हा एक चांगला प्रारंभ बिंदू ठरतो. बहुतेक यशस्वी विश्लेषण धोरणे या दोन्हींचा मेळ घालतात, ज्यात ऐतिहासिक विश्लेषणाचा पाया म्हणून आणि भविष्याचा वेध घेणाऱ्या कृतीसाठी प्रेडिक्टिव्ह मॉडेलिंगचा वापर केला जातो.
