ప్రిడిక్టివ్ అనలిటిక్స్ అంటే ఏమిటి?
ప్రస్తుత మరియు చారిత్రక డేటా ఆధారంగా భవిష్యత్ పనితీరును నిర్ణయించడానికి గణాంకాలు మరియు మోడలింగ్ వాడకాన్ని ప్రిడిక్టివ్ అనలిటిక్స్ వివరిస్తుంది. D హాజనిత విశ్లేషణలు ఆ నమూనాలు మళ్లీ ఉద్భవించే అవకాశం ఉందో లేదో తెలుసుకోవడానికి డేటాలోని నమూనాలను పరిశీలిస్తాయి, ఇది వ్యాపారాలు మరియు పెట్టుబడిదారులు భవిష్యత్ వనరులను సద్వినియోగం చేసుకోవడానికి తమ వనరులను ఎక్కడ ఉపయోగించాలో సర్దుబాటు చేయడానికి అనుమతిస్తుంది.
కీ టేకావేస్
- భవిష్యత్ పనితీరును నిర్ణయించడానికి గణాంకాలు మరియు మోడలింగ్ పద్ధతుల ఉపయోగం ప్రిడిక్టివ్ అనలిటిక్స్. ఇది భీమా మరియు మార్కెటింగ్ వంటి వివిధ పరిశ్రమలు మరియు విభాగాలలో నిర్ణయాత్మక సాధనంగా ఉపయోగించబడుతుంది. ప్రిడిక్టివ్ అనలిటిక్స్ మరియు మెషీన్ లెర్నింగ్ తరచుగా ఒకదానితో ఒకటి గందరగోళం చెందుతాయి కాని అవి వేర్వేరు విభాగాలు.
ప్రిడిక్టివ్ అనలిటిక్స్ అర్థం చేసుకోవడం
అనేక రకాల ప్రిడిక్టివ్ అనలిటిక్స్ పద్ధతులు అందుబాటులో ఉన్నాయి. ఉదాహరణకు, డేటా మైనింగ్ దాని నుండి నమూనాలను గుర్తించడానికి డేటా యొక్క పెద్ద మొత్తాల విశ్లేషణను కలిగి ఉంటుంది. వచన విశ్లేషణ పెద్ద టెక్స్ట్ మినహా అదే చేస్తుంది.
భవిష్యత్ ఫలితాల యొక్క సంభావ్యతను నిర్ణయించడానికి models హాజనిత నమూనాలు గత డేటాను చూస్తాయి, అయితే వివరణాత్మక నమూనాలు గత డేటాను చూస్తాయి, ఒక సమూహం వేరియబుల్స్ సమితికి ఎలా స్పందిస్తుందో తెలుసుకోవడానికి.
ప్రిడిక్టివ్ అనలిటిక్స్ అనేది వివిధ రకాల పరిశ్రమలలో నిర్ణయం తీసుకునే సాధనం. ఉదాహరణకు, భీమా సంస్థలు పాలసీ దరఖాస్తుదారులను పరిశీలిస్తాయి, ప్రస్తుత పాలసీదారుల యొక్క ప్రస్తుత రిస్క్ పూల్ ఆధారంగా, అలాగే చెల్లింపులకు దారితీసిన గత సంఘటనల ఆధారంగా భవిష్యత్ దావా కోసం చెల్లించాల్సిన అవకాశాన్ని నిర్ణయించడం. క్రొత్త ప్రచారానికి ప్రణాళిక వేసేటప్పుడు వినియోగదారులు మొత్తం ఆర్థిక వ్యవస్థపై ఎలా స్పందించారో మార్కెటర్లు చూస్తారు మరియు ప్రస్తుత ఉత్పత్తుల మిశ్రమం వినియోగదారులను కొనుగోలు చేయడానికి ప్రలోభపెడుతుందో లేదో తెలుసుకోవడానికి జనాభాలో మార్పులను ఉపయోగించవచ్చు.
చురుకైన వ్యాపారులు భద్రతను కొనుగోలు చేయాలా వద్దా అని నిర్ణయించేటప్పుడు గత సంఘటనల ఆధారంగా పలు రకాల కొలమానాలను చూస్తారు. కదిలే సగటులు, బ్యాండ్లు మరియు బ్రేక్ పాయింట్లు చారిత్రక డేటాపై ఆధారపడి ఉంటాయి మరియు భవిష్యత్ ధరల కదలికలను అంచనా వేయడానికి ఉపయోగిస్తారు.
ప్రిడిక్టివ్ అనలిటిక్స్ యొక్క సాధారణ దురభిప్రాయాలు
ప్రిడిక్టివ్ అనలిటిక్స్ మరియు మెషీన్ లెర్నింగ్ ఒకే విషయాలు అని ఒక సాధారణ దురభిప్రాయం. దాని ప్రధాన భాగంలో, ప్రిడిక్టివ్ అనలిటిక్స్ గణాంక పద్ధతుల శ్రేణిని కలిగి ఉంటుంది (యంత్ర అభ్యాసం, ప్రిడిక్టివ్ మోడలింగ్ మరియు డేటా మైనింగ్ సహా) మరియు భవిష్యత్ ఫలితాలను అంచనా వేయడానికి లేదా అంచనా వేయడానికి గణాంకాలను (చారిత్రక మరియు ప్రస్తుత) ఉపయోగిస్తుంది. గతాన్ని విశ్లేషించడం ద్వారా భవిష్యత్ సంఘటనలను అర్థం చేసుకోవడానికి ప్రిడిక్టివ్ అనలిటిక్స్ మాకు సహాయపడుతుంది. మరోవైపు, యంత్ర అభ్యాసం కంప్యూటర్ సైన్స్ యొక్క ఉపక్షేత్రం, 1959 లో ఆర్థర్ శామ్యూల్ నిర్వచించిన ప్రకారం, కంప్యూటర్ గేమింగ్ మరియు ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రంగంలో ఒక అమెరికన్ మార్గదర్శకుడు "ఇది కంప్యూటర్లు స్పష్టంగా ప్రోగ్రామ్ చేయకుండా నేర్చుకునే సామర్థ్యాన్ని ఇస్తుంది."
అత్యంత సాధారణ అంచనా నమూనాలలో నిర్ణయం చెట్లు, రిగ్రెషన్స్ (లీనియర్ మరియు లాజిస్టిక్) మరియు న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు ఉన్నాయి-ఇది లోతైన అభ్యాస పద్ధతులు మరియు సాంకేతికతల అభివృద్ధి చెందుతున్న క్షేత్రం.
ప్రిడిక్టివ్ అనలిటిక్స్ యొక్క ఉదాహరణ
తయారీలో ఫోర్కాస్టింగ్ ఒక ముఖ్యమైన పని, ఎందుకంటే ఇది సరఫరా గొలుసులో వనరులను సముచితంగా ఉపయోగించుకునేలా చేస్తుంది. సరఫరా గొలుసు చక్రం యొక్క క్లిష్టమైన చువ్వలు, ఇది జాబితా నిర్వహణ లేదా షాప్ ఫ్లోర్ అయినా, పనితీరు కోసం ఖచ్చితమైన సూచనలు అవసరం. అటువంటి అంచనాల కోసం ఉపయోగించే డేటా నాణ్యతను శుభ్రపరచడానికి మరియు ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి ప్రిడిక్టివ్ మోడలింగ్ తరచుగా ఉపయోగించబడుతుంది. మరింత ఖచ్చితమైన సూచనను నిర్ధారించడానికి కస్టమర్ ఎదుర్కొంటున్న కార్యకలాపాలతో సహా సిస్టమ్ ద్వారా ఎక్కువ డేటాను తీసుకునేలా మోడలింగ్ నిర్ధారిస్తుంది.
