ခေတ်ရေစီးကြောင်းများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအတွက် ချဉ်းကပ်မှုများစွာရှိပါသည်။ တစ်ခုပါဝင်တယ်။ ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော အပြောင်းအလဲများ၏ အချက်ပြမှုများကို စဉ်ဆက်မပြတ်စကင်န်ဖတ်ကာ အင်တာဗျူးများကဲ့သို့ လက်ရှိဖြစ်ပေါ်တိုးတက်မှုများကို ပိုမိုနက်ရှိုင်းစွာ တူးဆွကာ အနာဂတ်အသွင်ကူးပြောင်းမှုများကို ညွှန်ပြနေပါသည်။ ခေတ်ရေစီးကြောင်း သုတေသန အတွေ့အကြုံအပေါ် အခြေခံ၍ သင့်အကြောင်းအရာနှင့် သက်ဆိုင်သော သက်ဆိုင်သည့် တိုးတက်မှုများကို မျှော်မှန်းရန် ပုံစံများကို ဖော်ထုတ်ထားသည်။ လမ်းကြောင်းတစ်ခုစီတွင် ရှင်းလင်းချက်များ၊ ဆက်စပ်အချက်ပြမှုများနှင့် သင့်ရေဒါကို ရှာဖွေရန် အနာဂတ်မဝေးတော့သော ဖြစ်နိုင်ခြေများရှိသည်။

အခြားနည်းလမ်းတစ်ခုက အလုပ်ခန့်သည်။ ထူးခြားပြီး သိသာထင်ရှားသော ခေတ်ရေစီးကြောင်းများကို ဖန်တီးရန်အတွက် ဒေတာ၊ ထိုးထွင်းသိမြင်မှု၊ မူဘောင်များနှင့် အဖွဲ့အစည်းအတွင်းရော ပြင်ပမှ ကျွမ်းကျင်မှုများ။ ဤချဉ်းကပ်မှုတွင် ပြောင်းလဲမှုကို တွန်းအားပေးနိုင်သည့် အစိတ်အပိုင်းများအတွက် ပတ်ဝန်းကျင်ကို စကင်န်ဖတ်ခြင်း၊ ပေါ်ပေါက်လာသော အနာဂတ်ဖြစ်နိုင်ခြေများကို ဖော်ထုတ်ခြင်းနှင့် အလားအလာရှိသော အနာဂတ်အခြေအနေများနှင့် ဇာတ်ကြောင်းများဖြင့် တည်ဆောက်ခြင်းနှင့် ပေါင်းစပ်ခြင်းတို့လည်း ပါဝင်ပါသည်။ ဤချဉ်းကပ်နည်းသည် မသေချာသောကမ္ဘာတစ်ခုရှိ အပြုသဘောဆောင်သော လူသားဗဟိုပြု အနာဂတ်ကို ကြိုတင်မှန်းဆပြီး ပုံဖော်ပေးသည်။

ခေတ်ရေစီးကြောင်း၏ ကောက်နှုတ်ဖော်ပြချက်များကို သင်ရှာဖွေနေသည် သို့မဟုတ် ခေတ်ရေစီးကြောင်းအတွက် ပါဝင်ပစ္စည်းများကို အစက်အပြောက်ရှာဖွေနေခြင်းအပေါ် မူတည်ပြီး မတူညီသောနည်းလမ်းများလည်း ရှိပါသည်။ အမြော်အမြင်နဲ့ စတင်လာတဲ့သူတစ်ယောက်အတွက်၊ AI-based trendspotting ဝန်ဆောင်မှုများ သို့မဟုတ် trend curation ပလပ်ဖောင်းများကဲ့သို့သော ခေတ်ရေစီးကြောင်း ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအတွက် ကိရိယာများစွာကို ရနိုင်ပါသည်။ ဤပလပ်ဖောင်းများတွင် ထောင်ပေါင်းများစွာသော ခေတ်ရေစီးကြောင်းများ – mega မှ micro trends – နှင့် ၎င်းတို့၏ ဖော်ပြချက်။

ဤသည်မှာ ခေတ်ရေစီးကြောင်းများကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာရာတွင် အသုံးများသော နည်းစနစ်အချို့ဖြစ်သည်။

ခေတ်ရေစီးကြောင်းသုတေသန

ခေတ်ရေစီးကြောင်း သုတေသနတွင် အနာဂတ်ဖြစ်ရပ်များကို ခန့်မှန်းရန် ဒေတာရှိ ပုံစံများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းတို့ ပါဝင်ပါသည်။ ၎င်းသည် စားသုံးသူအမူအကျင့်၊ လုပ်ငန်းစွမ်းဆောင်ရည်နှင့် အမျိုးမျိုးသောစက်မှုလုပ်ငန်းများ၏ ဖြစ်နိုင်ခြေလမ်းကြောင်းကို နားလည်ရန် အရေးကြီးသောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။

ခေတ်ရေစီးကြောင်း သုတေသနပြုရန် အဓိက နည်းစနစ်ကျသော ချဉ်းကပ်နည်း နှစ်ခုရှိသည်။

• မူလတန်းသုတေသန: ၎င်းတွင် ဖောက်သည်များ၊ ဦးဆောင်အသုံးပြုသူများ၊ သိပ္ပံနှင့် စက်မှုနယ်ပယ်မှ ကျွမ်းကျင်သူများ၊ ပုံမှန်အသုံးပြုသူများ၊ ဝန်ထမ်းများနှင့် ပေးသွင်းသူများ ကဲ့သို့သော အုပ်စုအမျိုးမျိုးနှင့် တိုက်ရိုက်အပြန်အလှန် ပတ်သက်မှု ပါဝင်သည်။ ကျွမ်းကျင်သူများနှင့် အစုအဖွဲ့ဆိုင်ရာ အလုပ်ရုံဆွေးနွေးပွဲများ သို့မဟုတ် Delphi လေ့လာမှုကဲ့သို့ နည်းစနစ်များကို ဤချဉ်းကပ်မှုတွင် ထိထိရောက်ရောက် အသုံးချနိုင်ပါသည်။

• ဆင့်ပွားသုတေသန: ဤချဉ်းကပ်မှုသည် ရှိပြီးသား အချက်အလက်များကို အသုံးချသည်။ များပြားလှသော လမ်းကြောင်းသစ်အစီရင်ခံစာများသည် အမျိုးမျိုးသောစက်မှုလုပ်ငန်းများအတွက် တည်ရှိပြီး လမ်းကြောင်းရှာဖွေဖော်ထုတ်ခြင်းအတွက် အဖိုးတန်အရင်းအမြစ်များနှင့် အခြေခံအုတ်မြစ်များအဖြစ် ဆောင်ရွက်နိုင်ပါသည်။

လမ်းကြောင်းသစ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ

လမ်းကြောင်း ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာချက်သည် သတ်သတ်မှတ်မှတ် အသုံးပြုသူအုပ်စုအတွင်း ပျံ့နှံ့နေသော ပုံစံများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ပြီး ဤပုံစံများ မည်သို့ပြောင်းလဲလာသည် သို့မဟုတ် အချိန်နှင့်အမျှ ပြောင်းလဲလာနိုင်ကြောင်း နားလည်သည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် အခွင့်အလမ်းသစ်များကို ဖော်ထုတ်ရန်နှင့် အလားအလာရှိသော အယူအဆများ သို့မဟုတ် ထုတ်ကုန်များအတွက် စိတ်ကူးစိတ်သန်းများဖန်တီးရာတွင် အရေးပါပြီး ၎င်းသည် ဒီဇိုင်းအဆင့်၏ ကနဦးအဆင့်များအတွင်း အသုံးချရန် တန်ဖိုးရှိသောဗျူဟာတစ်ခု ဖြစ်လာစေသည်။

ဒီဇိုင်းဆိုင်ရာ သုတေသန နည်းစနစ်တစ်ခုအနေဖြင့်၊ လမ်းကြောင်း ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် အသုံးပြုသူများနှင့် သက်ဆိုင်သည့် အချက်အလက်များကို စုဆောင်းခြင်း ပါဝင်သည်။ ယင်းနောက် လမ်းကြောင်းတစ်ခုကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် ဤဒေတာကို စိစစ်ပြီး ယင်း၏တိုးတက်မှုကို အချိန်နှင့်အမျှ နားလည်ရန် နောက်ပိုင်းတွင် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသည်။

သို့သော် သုတေသီတစ်ဦးသည် အသုံးပြုသူအုပ်စုအတွင်း ရှိပြီးသားလမ်းကြောင်းကို ဆန်းစစ်ရန် လိုအပ်သည့်အခါ ဥပမာများရှိပါသည်။ ထိုသို့သောအခြေအနေများတွင်၊ ၎င်း၏အကြောင်းရင်းကိုဖော်ထုတ်ရန် လမ်းကြောင်းကို စေ့စေ့စပ်စပ်လေ့လာခြင်းဖြင့် သုံးစွဲသူအုပ်စုများထံမှ တိကျသောဒေတာကို စုဆောင်းပါသည်။ လမ်းကြောင်းသစ်တစ်ခု၏ အကြောင်းရင်းကို ဖော်ထုတ်ခြင်းသည် လမ်းကြောင်းကို ကိုယ်တိုင်ဖော်ထုတ်ခြင်းထက် ပိုမိုခက်ခဲလေ့ရှိသည်။ နေ့အချိန်၊ ရာသီနှင့် ပထဝီဝင်တည်နေရာတို့ကဲ့သို့သော အမျိုးမျိုးသောအချက်များသည် လမ်းကြောင်းသစ်အပေါ် လွှမ်းမိုးနိုင်ပြီး လမ်းကြောင်းသစ်စောင့်ကြည့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း အဆိုပါအချက်များအား မှတ်တမ်းတင်ထားရန် အရေးကြီးပါသည်။

Trend အပိုဆောင်းခြင်း။

Trend extrapolation သည် သတ်မှတ်ထားသော ကာလတစ်ခုအတွင်း ဒေတာပုံစံများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းနှင့် အနာဂတ်လမ်းကြောင်းများကို ခန့်မှန်းရန် ထိုအချက်အလက်များကို အသုံးပြုခြင်းတို့ ပါဝင်ပါသည်။ ရေတိုခန့်မှန်းချက်များအတွက် linear သို့မဟုတ် exponential မျဉ်းကွေးကို ချဲ့ထွင်ခြင်းဖြင့် ဤနည်းပညာကို မကြာခဏလုပ်ဆောင်သော်လည်း တိုးတက်မှုကန့်သတ်ချက်များကဲ့သို့သော အခြားအချက်များအား ရေရှည်ခန့်မှန်းချက်များအတွက် ထည့်သွင်းစဉ်းစားမည်ဖြစ်သည်။ ဤကန့်သတ်ချက်များတွင် နည်းပညာ သို့မဟုတ် ယဉ်ကျေးမှုဓလေ့ထုံးတမ်းများ မည်မျှပျံ့နှံ့နိုင်သည်၊ ဒေတာနှင့် ကိုက်ညီရန် မတူညီသော လမ်းကြောင်းမျဉ်းကွေးများကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ သို့သော်လည်း ကျွမ်းကျင်သူ၏ စီရင်ချက်နှင့် ဇာတ်လမ်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကဲ့သို့သော အခြားသော ခန့်မှန်းချက်နည်းလမ်းများဖြင့် အပိုပိုထုတ်ခြင်းကို အသုံးပြုရန် အကြံပြုထားသည်။

Trend extrapolation ကို အရောင်း၊ ငွေကြေး၊ စျေးကွက်ချဲ့ထွင်မှု၊ လည်ပတ်မှု၊ စွန့်စားရမှု စီမံခန့်ခွဲမှု၊ လူသားအရင်းအမြစ်နှင့် အခြားအရာများကဲ့သို့သော နယ်ပယ်အသီးသီးတွင် အနာဂတ်လမ်းကြောင်းများကို ခန့်မှန်းရန် အသုံးပြုနိုင်သည်။ သမိုင်းဆိုင်ရာ အချက်အလက်များတွင် ပုံစံများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းဖြင့်၊ အဖွဲ့အစည်းများသည် အနာဂတ်ဖြစ်ရပ်များကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းရန်နှင့် ၎င်းတို့၏လုပ်ငန်းဆောင်တာများကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်လုပ်ပြီး ၎င်းတို့၏ပန်းတိုင်များကို အောင်မြင်ရန် လမ်းကြောင်းပေါ်ရှိ အပိုဆောင်းများကို အသုံးပြုနိုင်သည်။

ခိုင်မာသော ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်းနည်းပညာများဟု သိကြသည့် သမိုင်းအချက်အလက်ကို အသုံးပြု၍ အနာဂတ်လမ်းကြောင်းများကို ခန့်မှန်းရန် အမျိုးမျိုးသောနည်းလမ်းများကို အသုံးပြုထားသည်။ သို့သော် သူတို့သည် မမျှော်လင့်ထားသော အဖြစ်အပျက်များကို အမြဲမစဉ်းစားနိုင်ပေ။

y-axis နှင့် x-axis ပေါ်ရှိ ကာလကို မှီခိုနေသော variable ကို ရေးဆွဲထားသည့် လမ်းကြောင်းများကို မျဉ်းဂရပ်များဖြင့် ပုံဖော်နိုင်သည်။ လမ်းကြောင်းများကို အမျိုးအစားများစွာဖြင့် အုပ်စုဖွဲ့နိုင်သည်-

• စဉ်ဆက်မပြတ် - တိုးတက်မှု သို့မဟုတ် ကျဆင်းမှု လုံးဝမရှိပါ။ မတူညီသောရာသီများကဲ့သို့ ပုံမှန်အတက်အကျရှိနိုင်သေးသည်။

• linear - ဒေတာတွင် တည်ငြိမ်ပြီး တသမတ်တည်း တိုးလာမှု သို့မဟုတ် လျော့ကျခြင်းတို့ဖြင့် လက္ခဏာရပ်များ။ မျဉ်းဖြောင့်သည် ဤခေတ်ရေစီးကြောင်းများကို ကိုယ်စားပြုပြီး ဒေတာပြောင်းလဲမှု မည်မျှမြန်သည်ပေါ်မူတည်၍ လျှောစောက်သည် မတ်စောက်ခြင်း သို့မဟုတ် တစ်ဖြည်းဖြည်း ဖြစ်နိုင်သည်။

• အဆ - ဒေတာတိုးတက်မှု သို့မဟုတ် ကျဆင်းမှုသည် အရှိန်အဟုန်ဖြင့် ဖြစ်ပေါ်သည်။ တည်ငြိမ်သောတိုးတက်မှုအစား၊ y-value ကိုတွက်ချက်ရန် trendline ဖော်မြူလာတွင် x-value (အလျားလိုက်ဆွဲထုတ်ထားသည်) ကို မျဉ်းကွေးဖြင့် ကိုယ်စားပြုသည်ဟူသည့်အတိုင်း လမ်းကြောင်းသစ်အမျိုးအစားကို ကိုယ်စားပြုပါသည်။

• စိုစွတ်နေသည်။ - လုပ်ဆောင်ချက်၏ဂရပ်သည် ပိုမိုနီးကပ်လာသော်လည်း မည်သည့်အခါမျှ မထိဘဲ အလျားလိုက် asymptote သို့မဟုတ် အလျားလိုက်မျဉ်းကို ချဉ်းကပ်သည်။