বাস্তব বিশ্বে অনুমানমূলক বিশ্লেষণ: এটি দেখতে কেমন?

ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ কোনও ব্র্যান্ড-নতুন প্রযুক্তি নয়, তবে সাম্প্রতিক বছরগুলিতে এটি কেবল নিজের মধ্যে আসতে শুরু করেছে। কীভাবে এখন বড় ডেটা সংগ্রহ এবং পরিচালনা করা যায় সেই অগ্রগতির জন্য ধন্যবাদ, সেই ডেটা অন্বেষণ এবং ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণগুলি আগের চেয়ে আরও সংস্থার নাগালের মধ্যে চলেছে। তবে যে সংস্থাগুলি এটি ব্যবহার করছে তাদের পক্ষে এর অর্থ কী? আমরা ডেল স্ট্যাটিস্টিকার জন্য গ্লোবাল অ্যানালিটিক্স প্রোডাক্ট ম্যানেজার ডেভিড সিনউনারের সাথে কথা বলেছি, ডেটা অ্যানালিটিকাসকে আরও দ্রুত, আরও অ্যাক্সেসযোগ্য এবং ব্যবসায়ের জন্য আরও ব্যবহারযোগ্য করে তোলার জন্য ডিজাইন করা একটি ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ সফ্টওয়্যার।

টেকোপিডিয়া: আপনি কী কী ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ একটি ব্যবসায়ের জন্য করতে পারেন এবং ডেটা বিশ্লেষণ এবং ভবিষ্যতের ফলাফল ভবিষ্যদ্বাণী করা যে তথ্যটিকে কার্যত রূপান্তরিত করতে পেরেছে তার সম্পর্কে কিছুটা ব্যাখ্যা করতে পারেন?

ডেভিড সুইউনর: স্ট্যাটিস্টিকাকে প্রায় 30 বছরেরও বেশি সময় ধরে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ প্ল্যাটফর্ম হিসাবে দেখা যায় যা সমস্ত শিল্পে মোতায়েন করা হয়। এটি ব্যবসায়ের জন্য কী করতে পারে তার কয়েকটি উদাহরণ দেব। মেক্সিকোতে আমাদের এক গ্রাহক ক্ষুদ্র microণ সরবরাহ করে। যদি কোনও ব্যবহারকারী ক্রেডিটের জন্য আবেদন করতে চান তবে তারা কোনও ওয়েবসাইটে যান, তাদের তথ্য লিখুন এবং ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেল একটি রিয়েল-টাইম স্কোর সরবরাহ করে যা তাদের loanণ দেওয়া উচিত কিনা তা নির্ধারণ করে। এটি গুরুত্বপূর্ণ কারণ বিশ্বের অনেক অঞ্চলে, FICO, বিশেষজ্ঞ এবং ইক্যুফ্যাক্সের মতো traditionalতিহ্যবাহী creditণ ব্যুরো হয় অস্তিত্বহীন বা বিশ্বাসযোগ্য নয়। তদতিরিক্ত, ব্যাংকিং আইনগুলিও পৃথক হয় যাতে সংস্থাটি তাদের আরও কিছু প্রচলিত ডেটাগুলির সাথে সোশ্যাল মিডিয়া ডেটা পরিপূরক করতে পারে এবং একটি ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ মডেল তৈরি করতে পারে যা আবেদনকারীর আরও ভাল ঝুঁকির প্রোফাইল সরবরাহ করে। এটি করতে গিয়ে সংস্থাটি তাদের ডিফল্ট হারগুলি ৮০ শতাংশেরও বেশি কমাতে সক্ষম হয়েছিল। এটি leণদানকারীর জন্য গেম-চেঞ্জিং এবং এটি এমন কিছু সম্ভব নয় যা আপনি যদি উপলভ্য সমস্ত ডেটার সাথে সংযোগ স্থাপন না করে এবং বিশ্লেষণ না করে থাকেন তবে। ব্যাংকিং বিশ্বে আমাদের যে উদাহরণ রয়েছে তার মধ্যে এটি একটি।