पूर्वानुमानिक एनालिटिक्स के लिए शुरुआती मार्गदर्शिका

पूर्वानुमानिक एनालिटिक्स वह इंजन है जिसकी किसी भी संगठन को बेहतर निर्णय लेने के लिए आवश्यकता होती है, चाहे संगठन का कार्यक्षेत्र या उद्योग कोई भी हो। इसके अलावा, पूर्वानुमानिक एनालिटिक्स को लागू करने से ऐसा प्रतिस्पर्धात्मक लाभ मिलता है जिसे कहीं और पाना मुश्किल है।

इस लेख में, हम चर्चा करते हैं कि पूर्वानुमानिक एनालिटिक्स क्या है, इसके उपयोग के कुछ उदाहरणों की पड़ताल करते हैं, और देखते हैं कि यह कैसे काम करता है।

पूर्वानुमानिक एनालिटिक्स क्या है?

पूर्वानुमानिक एनालिटिक्स एक व्यापक शब्द है जो विभिन्न सांख्यिकीय और डेटा एनालिटिक्स तकनीकों—जैसे डेटा माइनिंग, पूर्वानुमानिक मॉडलिंग, और मशीन लर्निंग—का वर्णन करता है। पूर्वानुमानिक एनालिटिक्स का प्राथमिक उद्देश्य ऐतिहासिक डेटा से प्राप्त पैटर्न और अंतर्दृष्टियों के आधार पर परिणामों, रुझानों, या घटनाओं के बारे में भविष्यवाणियाँ करना है।

पूर्वानुमानिक एनालिटिक्स किसी संगठन में विश्लेषणात्मक क्षमता के चार चरणों में दूसरा है। विश्लेषण के ये चार चरण क्रम में इस प्रकार हैं:

1. वर्णनात्मक एनालिटिक्स - यह पहचानना कि अतीत में क्या हुआ
2. नैदानिक एनालिटिक्स - यह समझना कि वह क्यों हुआ
3. पूर्वानुमानिक एनालिटिक्स - यह भविष्यवाणी करना कि आगे क्या होगा
4. नियतात्मक (प्रिस्क्रिप्टिव) एनालिटिक्स - इसे सर्वोत्तम तरीके से संभव बनाने हेतु अनुकूलन और प्रयोग करना

संगठनों को इन चरणों तक इसी क्रम में पहुँचना चाहिए, क्योंकि आप केवल अतीत को समझकर ही भविष्य का प्रभावी पूर्वानुमान लगा सकते हैं। इस तरह, संगठन यह समझने से कि क्या हुआ और क्यों हुआ, आगे यह भविष्यवाणी करने तक जाते हैं कि आगे क्या होगा। विश्लेषण का एक अंतिम अतिरिक्त चरण पूर्णतः अनुकूलित, स्वायत्त विश्लेषणात्मक प्रणालियों से जुड़ा है जो समय के साथ निरंतर सीखती हैं और प्रभावी रूप से ‘बुद्धिमान’ होती हैं।

पूर्वानुमानिक मॉडलिंग में मशीन लर्निंग एल्गोरिद्म के दो प्रकार शामिल होते हैं: सुपरवाइज्ड और अनसुपरवाइज्ड। सुपरवाइज्ड मशीन लर्निंग एल्गोरिद्म किसी लक्ष्य परिणाम की भविष्यवाणी करने के लिए उपयोग किए जाते हैं और यही पूर्वानुमानिक एनालिटिक्स के प्राथमिक उपकरण हैं। 

पूर्वानुमानिक एनालिटिक्स में मशीन लर्निंग का चरण-दर-चरण व्यावहारिक परिचय पाने के लिए हमारा Lyric Analysis ट्यूटोरियल देखें।

सुपरवाइज्ड मशीन लर्निंग एल्गोरिद्म दो मुख्य प्रकार के होते हैं:

• वर्गीकरण मॉडल - यह भविष्यवाणी करने के लिए कि अवलोकन किसी विशिष्ट श्रेणी या वर्ग में आएगा या नहीं। उदाहरण के लिए, भविष्यवाणी करना कि कोई ग्राहक छोड़कर जाएगा (चर्न) या नहीं। सामान्य वर्गीकरण तकनीकों में डिसीजन ट्री और लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल शामिल हैं।
• रिग्रेशन मॉडल - किसी मान का पूर्वानुमान लगाने के लिए। उदाहरण के लिए, किसी विज्ञापन के क्लिक-थ्रू रेट का पूर्वानुमान। ऐसे मानों को भविष्यवाणी करने के लिए सामान्य विधियों में लीनियर रिग्रेशन और पॉलिनोमियल रिग्रेशन मॉडल शामिल हैं।

दूसरी ओर, अनसुपरवाइज्ड मशीन लर्निंग एल्गोरिद्म भविष्यवाणी नहीं करते, बल्कि डेटा में पैटर्न पहचानते हैं जिन्हें बाद में समान डेटा पॉइंट्स को लेबल करने या समूहित करने के लिए उपयोग किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, सबसे लोकप्रिय अनसुपरवाइज्ड एल्गोरिद्म में से एक k-means क्लस्टरिंग है, जहाँ समान डेटा पॉइंट्स, जैसे ग्राहक, को क्लस्टरों में समूहित किया जाता है।

पूर्वानुमानिक एनालिटिक्स में मौजूदा रुझानों की पहचान, भविष्य का पूर्वानुमान, और परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए अन्य सांख्यिकीय और डेटा माइनिंग तकनीकें भी शामिल हो सकती हैं। इस लेख में आगे हम कुछ विशिष्ट उदाहरणों पर चर्चा करेंगे कि संगठन पूर्वानुमानिक एनालिटिक्स का उपयोग कैसे कर सकते हैं।

नियतात्मक बनाम पूर्वानुमानिक एनालिटिक्स

नियतात्मक (प्रिस्क्रिप्टिव) एनालिटिक्स किसी संगठन की विश्लेषणात्मक क्षमता का तीसरा चरण है, जो पिछले चरण में बनाए गए पूर्वानुमानिक मॉडलों पर आधारित होता है।

जहाँ पूर्वानुमानिक एनालिटिक्स हमें बताता है कि कुछ क्यों हो रहा है और आगे क्या हो सकता है, वहीं नियतात्मक एनालिटिक्स में फोकस उन मॉडलों का अनुकूलन और उनके साथ प्रयोग करने पर होता है जिन्हें हम पहले ही बना चुके हैं। यह आपके "यदि ऐसा हो तो क्या" जैसे प्रश्नों का उत्तर देता है और आपको प्रयोगों और सिमुलेशनों से प्राप्त जानकारी के आधार पर सर्वोत्तम संभव परिदृश्य के साथ आगे बढ़ने देता है।

Amazon के CEO Jeff Bezos ने प्रसिद्ध रूप से कहा है, "Amazon में हमारी सफलता इस बात का फलन है कि हम प्रति वर्ष, प्रति माह, प्रति सप्ताह, प्रति दिन कितने प्रयोग करते हैं।"

विश्लेषणात्मक प्रक्रियाओं और परियोजनाओं के हर पहलू पर प्रयोग करना, सफल नियतात्मक एनालिटिक्स के लिए एक मुख्य आवश्यकता है।

पूर्वानुमानिक एनालिटिक्स के उदाहरण

पूर्वानुमानिक एनालिटिक्स डेटा पॉइंट्स को मूल्यवान अंतर्दृष्टियों में बदल देता है जो किसी संगठन के कई पहलुओं को दिशा और प्रेरणा दे सकते हैं। 

यहाँ कुछ उदाहरण हैं कि संगठन पूर्वानुमानिक एनालिटिक्स का लाभ कैसे उठा सकते हैं:

वित्तीय KPI का पूर्वानुमान 

राजस्व, खर्च, और इन्वेंट्री जैसे प्रमुख वित्तीय मीट्रिक्स का पूर्वानुमान, केवल अंतर्ज्ञान पर नहीं बल्कि तथ्यों और डेटा पर आधारित अधिक प्रभावी और सूचित निर्णय लेने में मदद करता है।

बैंकिंग में धोखाधड़ी का पता लगाना और कम करना

किसी बैंक के लिए सबसे महंगे और हानिकारक परिदृश्यों में से एक है धोखाधड़ी की गतिविधियाँ। पूर्वानुमानिक एनालिटिक्स असामान्यताओं और कमजोरियों की पहचान करने में मदद कर सकता है जो धोखाधड़ी का संकेत दे सकती हैं, ताकि ये संस्थान तुरंत कार्रवाई कर सकें।

यह भविष्यवाणी करना कि कोई ग्राहक ऋण पर चूक करेगा या नहीं 

बीमा और वित्तीय संस्थानों के लिए ऋण देना स्वाभाविक रूप से जोखिमपूर्ण होता है। किसी ग्राहक के ऋण पर चूक करने की संभावना की भविष्यवाणी करने के लिए पूर्वानुमानिक मॉडलों का उपयोग करना, इन संस्थानों के लिए इस जोखिम को काफी हद तक कम करने का सर्वोत्तम तरीका है।

कर्मचारी ऐट्रिशन का पूर्वानुमान

पूर्वानुमानिक एनालिटिक्स आपके संगठन के मानव संसाधन प्रबंधन में सुधार कर सकता है, कर्मचारी ऐट्रिशन का पूर्वानुमान लगाकर। इसमें भविष्य की भर्ती आवश्यकताओं का अनुमान लगाना और कर्मचारियों को प्रोत्साहित करने के सही समय का पता लगाना शामिल है।

ग्राहक की खरीदारी व्यवहार को समझना

संगठन ग्राहक की खरीद के पीछे के पैटर्न खोजकर और उनके खरीदारी व्यवहार के कारणों की पड़ताल करके बिक्री और रूपांतरण दरें बढ़ा सकते हैं। आप इन व्यवहारों को समझने के लिए Python में ग्राहक एनालिटिक्स और A/B टेस्टिंग का उपयोग कर सकते हैं। 

उचित ग्राहकों तक मार्केटिंग अभियानों को पहुँचाना

व्यवसाय सही समय पर सही ग्राहकों को लक्षित करके विज्ञापनों की क्लिक-थ्रू दर और सामान्यतः मार्केटिंग अभियानों के रूपांतरण को बढ़ा सकते हैं। मार्केटिंग में पूर्वानुमानिक एनालिटिक्स के अनुप्रयोग को गहराई से समझने के लिए, DataCamp का Python में ग्राहक चर्न की भविष्यवाणी पर कोर्स देखें।

मैन्युफैक्चरिंग वेस्ट कम करना

पूर्वानुमानिक एनालिटिक्स आपकी संस्था को मैन्युफैक्चरिंग वेस्ट में शामिल कारकों को समझने में मदद कर सकता है ताकि सही क्षेत्रों में कार्रवाई की जा सके। इन कारकों को समझने के लिए पूर्वानुमानिक मॉडलों का उपयोग करने से संगठनों में पर्याप्त लागत बचत हो सकती है।

पूर्वानुमानिक एनालिटिक्स कैसे काम करता है?

कई प्रकार के पूर्वानुमानिक एनालिटिक्स टूल उपलब्ध हैं। आपके विश्लेषण के उद्देश्य के अनुसार टूल का चयन होता है—बिजनेस इंटेलिजेंस और विज़ुअलाइज़ेशन टूल जैसे Tableau और Power BI से लेकर R Programming और Python जैसी जटिल प्रोग्रामिंग भाषाओं तक।

Python में पूर्वानुमानिक एनालिटिक्स का परिचय पाने के लिए हमारा Introduction to Predictive Analytics in Python कोर्स देखें। यदि आप पहले से Python या पूर्वानुमानिक एनालिटिक्स से परिचित हैं, तो Intermediate Predictive Analytics in Python कोर्स देख सकते हैं।

अधिकांश पूर्वानुमानिक एनालिटिक्स प्रोजेक्ट्स समान वर्कफ़्लो और प्रक्रियाओं का पालन करते हैं। इस खंड में, हम किसी प्रोजेक्ट में आमतौर पर मिलने वाले मुख्य चरणों पर नज़र डालते हैं।

लक्ष्य

हर पूर्वानुमानिक एनालिटिक्स प्रोजेक्ट की शुरुआत लक्ष्य को समझने, समस्या की पहचान करने और सर्वोत्तम समाधान चुनने से होनी चाहिए।

पूर्वानुमानिक एनालिटिक्स प्रोजेक्ट्स का उद्देश्य संगठन को उसकी रणनीतिक उद्देश्यों की प्राप्ति में सहायता करना है। जब प्रोजेक्ट का लक्ष्य संगठन के किसी महत्वपूर्ण उद्देश्य से जुड़ा होता है, तो उस संगठन के सभी प्रासंगिक स्तरों से सहयोग मिलने की संभावना अधिक होती है। यह सुनिश्चित करता है कि प्रोजेक्ट केवल मूल्यवान ही नहीं बल्कि सफल भी हो।

एक बार प्रोजेक्ट का लक्ष्य निर्धारित हो जाने पर, यह स्वाभाविक रूप से उस स्पष्ट समस्या की ओर ले जाता है जिसे प्रोजेक्ट को हल करना है, और इस प्रकार वहाँ तक पहुँचने के लिए आवश्यक समाधान तय होता है।

डेटा

डेटा विभिन्न स्रोतों से आ सकता है, जैसे CSV फाइलें, डेटाबेस, वेयरहाउस, और थर्ड-पार्टी एप्लिकेशन। यदि पहले से नहीं किया गया है, तो इन डेटा स्रोतों को समेकित कर एक केन्द्रीकृत स्थान पर प्रबंधित किया जाना चाहिए, ताकि आप उन्हें पूर्वानुमानिक एनालिटिक्स और मॉडलिंग में उपयोग कर सकें। इससे डेटा सुरक्षित रहता है और गुणवत्ता व गवर्नेंस सर्वोच्च प्राथमिकता में रहती हैं।

जैसा कि पुरानी डेटा एनालिटिक्स कहावत है: "garbage in, garbage out." अपनी सारी डेटा को स्प्रेडशीट्स में रखने से बचें। हालाँकि वे लचीली होती हैं, स्प्रेडशीट्स में डेटा की गुणवत्ता और सुरक्षा पर नियंत्रण के बिना आसानी से संपादन और साझा किया जा सकता है।

इसके अतिरिक्त, आपके पास मौजूद डेटा की मात्रा या भविष्य में आप जितना उत्पन्न करना चाहते हैं, उस पर विचार करें। यदि बड़े डेटा वॉल्यूम को संभालने के लिए उपयुक्त भंडारण प्रणालियाँ और प्रक्रियाएँ न हों, तो पूर्वानुमानिक मॉडल बनाना अनावश्यक रूप से समय लेने वाला और समस्याओं के समाधान के लिए अप्रभावी हो सकता है।

रूपांतरण

पूर्वानुमानिक एनालिटिक्स प्रोजेक्ट में रूपांतरण चरण में डेटा की सफाई, अन्वेषण, और आने वाले विश्लेषण या मॉडल के लिए तैयारी शामिल होती है।

डेटा की सफाई करते समय, आपको गुम मानों और ऐसे बाहरी या संदिग्ध मानों को ढूँढना चाहिए जो समस्या के संदर्भ में समझ में नहीं आते। यह डेटा अन्वेषण के साथ हाथ से हाथ मिलाकर चलता है, क्योंकि डेटा का अन्वेषण करने पर ही आप उसे समझते हैं और असामान्यताएँ आपको अधिक स्पष्ट दिखती हैं।

अंततः, डेटा को प्रोजेक्ट के अगले चरण के लिए तैयार करना होता है। सटीक प्रक्रिया इस बात पर निर्भर करती है कि कौन-सा एल्गोरिद्म और किस प्रकार का विश्लेषण किया जाना है। 

उदाहरण के लिए, मान लीजिए आप किसी विज्ञापन अभियान में क्लिक-थ्रू रेट की भविष्यवाणी करने के लिए लीनियर रिग्रेशन मॉडल फिट कर रहे हैं। ऐसे में आपको लीनियर रिग्रेशन की मान्यताओं पर विचार करना होगा और देखना होगा कि डेटा उन्हें पूरा करता है या नहीं। साथ ही, आपके डेटा में मौजूद किसी भी श्रेणीबद्ध चर (categorical variables) को डमी वेरिएबल्स में बदलना आवश्यक है, जिसे वन-हॉट एनकोडिंग कहा जाता है।

पूर्वानुमानिक मॉडल बनाने की ओर बढ़ने से पहले, अपने डेटा को प्रशिक्षण, परीक्षण, और मान्यकरण सेट में अवश्य बाँटें। आप मॉडल को प्रशिक्षण सेट पर फिट करते हैं, जहाँ से वह डेटा के पैटर्न सीखकर भविष्यवाणियाँ करना सीखता है। हालाँकि, आपको मॉडल पर पुनरावृत्ति और सुधार करने के लिए एक मान्यकरण सेट की भी आवश्यकता होती है और फिर टेस्ट सेट का उपयोग करके मॉडल की सटीकता का अंतिम, निष्पक्ष आकलन प्राप्त किया जाता है।

विश्लेषण

यदि आप लॉजिस्टिक रिग्रेशन जैसे अपेक्षाकृत सरल सुपरवाइज्ड मशीन लर्निंग एल्गोरिद्म का उपयोग करके पूर्वानुमानिक मॉडल बना रहे हैं, तो इस चरण में आपको मॉडल फिट करना और परिणामों का मूल्यांकन करना होगा। हालाँकि, कुछ जटिल एल्गोरिद्म, जैसे न्यूरल नेटवर्क, को सटीक भविष्यवाणियाँ प्राप्त करने के लिए सावधानीपूर्वक फाइन-ट्यूनिंग और समायोजन की आवश्यकता होती है।

ध्यान देने योग्य एक महत्वपूर्ण बात यह है कि कई पूर्वानुमानिक मॉडलों को वास्तविक दुनिया में सही तरीके से सामान्यीकरण करने के लिए बड़े पैमाने पर डेटा की आवश्यकता होती है। यदि आपके पास अभी उन मॉडलों के लिए आवश्यक डेटा वॉल्यूम नहीं हैं, तो आप अन्य तकनीकों पर विचार कर सकते हैं जो आपको छोटे पैमाने पर पूर्वानुमान या पूर्वानुमिति (फोरकास्ट) करने देती हैं। यह भी आपके लक्ष्य और जिस व्यावसायिक समस्या को आप हल करना चाहते हैं उस पर निर्भर करता है, और इसमें डेटा माइनिंग तथा विभिन्न सांख्यिकीय विधियों का उपयोग शामिल है।

परिनियोजन

पूर्वानुमानिक एनालिटिक्स प्रोजेक्ट का अंतिम चरण परिनियोजन है। यही प्रोजेक्ट का अंतिम आउटपुट या परिणाम होता है और इसी माध्यम से मॉडल आपके संगठन के लिए मूल्य जोड़ता है। आपके प्रोजेक्ट और आपके द्वारा चुने गए समाधान के आधार पर, यह चरण साधारण रिपोर्ट या डैशबोर्ड से लेकर मौजूदा प्लेटफॉर्म्स में जटिल परिनियोजन तक कुछ भी शामिल कर सकता है।

यह विचार करें कि क्या आपकी संस्था में अधिक जटिल परिनियोजन के लिए पर्याप्त प्रतिभा मौजूद है, ताकि प्रक्रिया सुचारू और कुशल रहे। उदाहरण के लिए, कम से कम 1 डेटा इंजीनियर में निवेश करना सफल मॉडल परिनियोजन की दिशा में लंबा रास्ता तय कर सकता है।

निष्कर्ष

एनालिटिक्स—विशेष रूप से पूर्वानुमानिक एनालिटिक्स—सिर्फ कुछ टेक दिग्गजों और बड़ी कंपनियों के लिए सुरक्षित नहीं है, न ही केवल संगठन के चुनिंदा लोगों के लिए। आज, सभी आकार के संगठन एनालिटिक्स का उपयोग करते हैं, और इसे लगभग हर उद्योग में लागू किया जा सकता है। साथ ही, पूर्वानुमानिक एनालिटिक्स अब संगठन भर में टीमों में वितरित और स्वामित्व वाला एक कार्य है।

पूर्वानुमानिक एनालिटिक्स लगभग हर संगठन को अविश्वसनीय प्रतिस्पर्धात्मक लाभ दे सकता है। हालाँकि, किसी सफल पूर्वानुमानिक एनालिटिक्स प्रोजेक्ट में शामिल तत्वों पर विचार करना और उन्हें समझना अत्यंत महत्वपूर्ण है। इस लेख ने पूर्वानुमानिक एनालिटिक्स के लिए एक मार्गदर्शिका, इसे व्यावसायिक समस्याओं पर कैसे लागू किया जा सकता है, और इसके काम करने की प्रक्रिया का परिचय प्रस्तुत किया।