کاروباری تجزیات R کے ساتھ
بزنس تجزیات کا بنیادی مرکز کاروبار میں نئی بصیرت تیار کرنا اور کارکردگی کا جائزہ لینا ہے۔ بزنس تجزیات اور اس کی مختلف تکنیکوں کے بارے میں کافی بات کی گئی ہے۔ بزنس تجزیات میں اعداد و شمار کو کس طرح لاگو کیا جاتا ہے اس کی مکمل تفہیم ضروری ہے۔
شماریاتی ماڈلنگ کیا ہے؟
شماریاتی ماڈلنگ ریاضی کی مساوات کی شکل میں متغیر کے مابین تعلقات کو باضابطہ بنانا ہے۔ یہ بنیادی طور پر متغیر تلاش کرنے کے بارے میں ہے۔ اس میں بتایا گیا ہے کہ کس طرح ایک یا زیادہ متغیرات ایک یا زیادہ دیگر متغیروں سے متعلق ہیں۔ یہاں ، متغیرات درست طور پر متعلق نہیں ہیں لیکن اس کا تعلق پوری طرح سے ہوسکتا ہے۔
آسان الفاظ میں ، ایک متغیر ایک وصف کے سوا کچھ نہیں ہے۔ ایک وصف ایک شخص کا قد ، وزن اور عمر بن جاتا ہے۔ قد اور قد فطرت میں احتمال ہیں۔ 30 سالہ شخص کے 4 فٹ لمبے ہونے کے امکانات زیادہ ہوتے ہیں۔ اسی طرح ، جب آپ کسی ایسے شخص کے بارے میں جانتے ہیں جس کی عمر 13 سال ہے ، تو اس کے 6 فٹ لمبے ہونے کا امکان زیادہ ہوتا ہے۔
جاوا میں ڈبل ٹو INT معدنیات سے متعلق
شماریاتی ماڈلنگ کا پورا مقصد تحقیق کے بارے میں نہیں ہے ، یہ آخر کار حلوں کی بصیرت فراہم کرنے پر اتر آتا ہے۔ اس میں اعداد و شمار کا تجزیہ اور مختلف حالات میں اس کا اطلاق شامل ہے۔ ویڈیو میں زیر بحث عنوانات کچھ یوں ہیں:
1. شماریاتی ماڈلنگ کیا ہے؟
2. رجریشن ماڈلنگ کیا ہے؟
3. تجزیات کو سمجھنا
رجریشن ماڈلنگ کیا ہے؟
جیسا کہ اعدادوشمار کے ماڈلنگ کے بارے میں مذکورہ بالا سطور میں ذکر کیا گیا ہے ، اس نظریہ کا ایک اہم اور بنیادی عنصر رجریشن ماڈلنگ ہے۔ رجریشن ماڈلنگ دو متغیروں کے مابین تعلقات کو بڑھاوا دینے کے بارے میں ہے۔ خاص طور پر ، رجعت کسی کو انحصار کرنے میں مدد ملتی ہے کہ کس طرح انحصار متغیر کی قیمت تبدیل ہوتی ہے جبکہ آزاد متغیر میں سے کسی میں بھی مختلف ہوتی ہے ، جبکہ دیگر آزاد متغیرات کو مستحکم رکھا جاتا ہے۔ مثال کے طور پر ، وقت ایک آزاد متغیر ہے جبکہ فروخت اور رفتار کچھ خاص عوامل پر منحصر ہے۔ لہذا ، مقصد یہ ہے کہ دونوں کے مابین تعلقات کا پتہ لگائیں۔
رجعت پسندی کے ماڈل میں کچھ مساوات ہیں ، یہ ایک لکیری ، کثیر القاب اور رسد کا حامل ہونا ہے۔ لاجسٹک رجعت رجعت کی طرح ہی ہے جس میں دو متغیرات ہیں ، لہذا خود کو احتمالی شماریاتی ماڈل کی درجہ بندی کرنا۔ اس کا استعمال قابلیت کے جوابی ماڈل کے پیرامیٹرز کو بیان کرنے میں ہوتا ہے۔
ٹائپکاسٹ ڈبل ٹو انٹ جاوا
ویڈیو میں ذکر کردہ آریھ میں ، لائن نے دو تصورات متعارف کرائے ہیں - ایک وہ لائن پر ہے اور دوسرا جو نہیں ہے۔ لائن سے دور والوں میں ایک خرابی ہے۔ یہ اصل قدر (نیلی نقطوں) اور پیش گوئی شدہ قدر (بلیک لائن) کے درمیان فاصلہ ہے۔ ماڈلنگ کا ہدف ، کسی بھی شکل میں ہو ، ان غلطیوں کو کم سے کم کرنا ہے ، جس کی کوشش کرنا اور ان دونوں کے مابین فاصلے کو ختم کرنا ہے۔ نظریہ کو سمجھنے کے لئے اور بھی تکنیک ہیں۔
کاروبار میں تجزیات کو سمجھنا
تجزیات کا پورا عمل 3 آسان ماڈل پر ابلتا ہے- پیش گوئی کرنے والا ، وضاحتی اور فیصلہ کن ماڈل۔ جیسا کہ نام سے پتہ چلتا ہے ، یہ مستقبل کو سمجھنے کے قابل بناتا ہے۔ مثال کے طور پر ، نظام کی ناکامی ، ساکھ کی اہلیت ، فراڈ پیش گوئی کرنے والے ماڈل کے تحت آجاتا ہے جو آج پوری دنیا میں مقبولیت حاصل کررہا ہے۔ دوسری طرف ، وضاحتی اور فیصلہ کن ماڈل موجود ہیں جو ایک طویل عرصے سے موجود ہیں۔ ایک وضاحتی ماڈل کسی کو اعداد و شمار کی خصوصیت کا اہل بناتا ہے ، جس میں ، کسی ملک کی جی ڈی پی اور اوسط عمر متوقع شرح کا تخمینہ لگایا جاسکتا ہے۔ یہ فطرت میں بھی تلاش ہے ، جہاں ایک صارف کوائف فراہم کرتا ہے اور اس مسئلے کا تجزیہ کیا جاتا ہے۔ گاہک کو مسئلے کے بارے میں ایک بصیرت دی جاتی ہے اور پھر فیصلہ ماڈل استعمال کیا جاتا ہے جس کے بعد کچھ اصلاحات کی تجویز پیش کی جاتی ہے۔ ماڈل کا ایک ہدف ہے جو اصلاح کے سوا کچھ نہیں ہے۔
جاوا میں کسی طاقت میں نمبر بڑھانے کا طریقہ
ہمارے لئے ایک سوال ہے؟ تبصرے کے سیکشن میں ان کا تذکرہ کریں اور ہم آپ کو واپس ملیں گے۔
متعلقہ اشاعت: