முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வு வரையறை

முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வு என்றால் என்ன?

தற்போதைய மற்றும் வரலாற்று தரவுகளின் அடிப்படையில் எதிர்கால செயல்திறனை தீர்மானிக்க புள்ளிவிவரங்கள் மற்றும் மாடலிங் பயன்பாட்டை முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வு விவரிக்கிறது. முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வு தரவுகளில் உள்ள வடிவங்களைப் பார்க்கிறது, அந்த வடிவங்கள் மீண்டும் வெளிவர வாய்ப்புள்ளதா என்பதைத் தீர்மானிக்க, இது வணிகங்களையும் முதலீட்டாளர்களையும் எதிர்கால வளங்களை சாதகமாக்க தங்கள் வளங்களை எங்கு பயன்படுத்துகிறது என்பதை சரிசெய்ய அனுமதிக்கிறது.

முக்கிய எடுத்துக்காட்டுகள்

• எதிர்கால செயல்திறனைத் தீர்மானிக்க புள்ளிவிவரங்கள் மற்றும் மாடலிங் நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துவது முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வு ஆகும். இது காப்பீடு மற்றும் சந்தைப்படுத்தல் போன்ற பல்வேறு தொழில்கள் மற்றும் துறைகளில் முடிவெடுக்கும் கருவியாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வு மற்றும் இயந்திர கற்றல் பெரும்பாலும் ஒருவருக்கொருவர் குழப்பமடைகின்றன, ஆனால் அவை வெவ்வேறு துறைகள்.

முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வுகளைப் புரிந்துகொள்வது

பல வகையான முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வு முறைகள் உள்ளன. எடுத்துக்காட்டாக, தரவுச் செயலாக்கம் அதிலிருந்து வடிவங்களைக் கண்டறிய தரவுகளின் பெரிய பகுதியை பகுப்பாய்வு செய்வதை உள்ளடக்குகிறது. உரையின் பெரிய தொகுதிகள் தவிர, உரை பகுப்பாய்வு அதையே செய்கிறது.

சில எதிர்கால விளைவுகளின் சாத்தியக்கூறுகளைத் தீர்மானிக்க முன்கணிப்பு மாதிரிகள் கடந்தகால தரவைப் பார்க்கின்றன, அதே நேரத்தில் விளக்கமளிக்கும் மாதிரிகள் கடந்த காலத் தரவைப் பார்த்து ஒரு குழு மாறிகள் எவ்வாறு பதிலளிக்கக்கூடும் என்பதைத் தீர்மானிக்கிறது.

முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வு என்பது பல்வேறு தொழில்களில் முடிவெடுக்கும் கருவியாகும். எடுத்துக்காட்டாக, காப்பீட்டு நிறுவனங்கள் இதேபோன்ற பாலிசிதாரர்களின் தற்போதைய அபாயக் குளத்தின் அடிப்படையில் எதிர்கால உரிமைகோரலுக்கு பணம் செலுத்துவதற்கான சாத்தியக்கூறுகளையும், அதேபோல் பணம் செலுத்துதலின் விளைவாக ஏற்பட்ட கடந்த நிகழ்வுகளையும் தீர்மானிக்க கொள்கை விண்ணப்பதாரர்களை ஆராய்கின்றன. ஒரு புதிய பிரச்சாரத்தைத் திட்டமிடும்போது நுகர்வோர் ஒட்டுமொத்த பொருளாதாரத்திற்கு எவ்வாறு பிரதிபலித்தார்கள் என்பதை சந்தைப்படுத்துபவர்கள் பார்க்கிறார்கள், மேலும் தற்போதைய தயாரிப்புகளின் கலவையானது நுகர்வோரை வாங்குவதற்கு தூண்டுகிறதா என்பதைத் தீர்மானிக்க புள்ளிவிவரங்களில் மாற்றங்களைப் பயன்படுத்தலாம்.

செயலில் உள்ள வர்த்தகர்கள் ஒரு பாதுகாப்பை வாங்கலாமா அல்லது விற்கலாமா என்பதை தீர்மானிக்கும்போது கடந்த கால நிகழ்வுகளின் அடிப்படையில் பல்வேறு அளவீடுகளைப் பார்க்கிறார்கள். நகரும் சராசரிகள், பட்டைகள் மற்றும் இடைவெளி புள்ளிகள் வரலாற்றுத் தரவை அடிப்படையாகக் கொண்டவை, மேலும் அவை எதிர்கால விலை நகர்வுகளை முன்னறிவிப்பதற்குப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன.

முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வுகளின் பொதுவான தவறான எண்ணங்கள்

ஒரு பொதுவான தவறான கருத்து என்னவென்றால், முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வு மற்றும் இயந்திர கற்றல் ஆகியவை ஒரே விஷயங்கள். அதன் மையத்தில், முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வு தொடர்ச்சியான புள்ளிவிவர நுட்பங்களை உள்ளடக்கியது (இயந்திர கற்றல், முன்கணிப்பு மாடலிங் மற்றும் தரவு சுரங்கம் உட்பட) மற்றும் எதிர்கால விளைவுகளை மதிப்பிடுவதற்கு அல்லது கணிக்க புள்ளிவிவரங்களை (வரலாற்று மற்றும் நடப்பு இரண்டையும்) பயன்படுத்துகிறது. கடந்த காலத்தை பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலம் எதிர்கால நிகழ்வுகளைப் புரிந்துகொள்ள முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வு நமக்கு உதவுகிறது. இயந்திர கற்றல், மறுபுறம், கணினி அறிவியலின் ஒரு துணைத் துறையாகும், இது 1959 ஆம் ஆண்டு ஆர்தர் சாமுவேலின் வரையறையின்படி, கணினி கேமிங் மற்றும் செயற்கை நுண்ணறிவுத் துறையில் ஒரு அமெரிக்க முன்னோடி, இது "கணினிகள் வெளிப்படையாக திட்டமிடப்படாமல் கற்றுக் கொள்ளும் திறனைக் கொடுக்கும்"."

மிகவும் பொதுவான முன்கணிப்பு மாதிரிகள் முடிவு மரங்கள், பின்னடைவுகள் (நேரியல் மற்றும் லாஜிஸ்டிக்) மற்றும் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் ஆகியவை அடங்கும் - இது ஆழமான கற்றல் முறைகள் மற்றும் தொழில்நுட்பங்களின் வளர்ந்து வரும் துறையாகும்.

முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வுகளின் எடுத்துக்காட்டு

முன்னறிவிப்பு என்பது உற்பத்தியில் ஒரு முக்கியமான பணியாகும், ஏனெனில் இது விநியோகச் சங்கிலியில் வளங்களை உகந்த முறையில் பயன்படுத்துவதை உறுதி செய்கிறது. விநியோகச் சங்கிலி சக்கரத்தின் விமர்சன பேச்சாளர்கள், அது சரக்கு மேலாண்மை அல்லது கடைத் தளமாக இருந்தாலும், செயல்படுவதற்கு துல்லியமான முன்னறிவிப்புகள் தேவை. இத்தகைய கணிப்புகளுக்குப் பயன்படுத்தப்படும் தரவின் தரத்தை சுத்தப்படுத்தவும் மேம்படுத்தவும் முன்கணிப்பு மாடலிங் பெரும்பாலும் பயன்படுத்தப்படுகிறது. மிகவும் துல்லியமான முன்னறிவிப்பை உறுதி செய்வதற்காக, வாடிக்கையாளர் எதிர்கொள்ளும் செயல்பாடுகள் உட்பட, கணினியால் கூடுதல் தரவை உட்கொள்ள முடியும் என்பதை மாடலிங் உறுதி செய்கிறது.