प्रवृतिहरू पहिचान र विश्लेषण गर्न धेरै दृष्टिकोणहरू छन्। एक समावेश छ सम्भावित परिवर्तनहरूको सङ्केतहरूको लागि निरन्तर स्क्यान गर्दै र भविष्यका परिवर्तनहरू तर्फ सूचकको रूपमा वर्तमान घटनाक्रमहरूमा गहिरो खन्ने अन्तर्वार्ता जस्ता विधिहरू प्रयोग गर्दै। प्रवृति अनुसन्धान अनुभवको आधारमा, ढाँचाहरू तपाइँको सन्दर्भमा निर्दिष्ट सान्दर्भिक घटनाक्रमहरू अनुमान गर्न पहिचान गरिन्छ। प्रत्येक प्रवृतिसँग तपाईंको रडारमा हेर्नको लागि स्पष्टीकरणहरू, सम्बन्धित संकेतहरू, र निकट भविष्यका सम्भावनाहरू छन्।

वैकल्पिक विधि प्रयोग गरिन्छ डेटा, अन्तर्दृष्टि, फ्रेमवर्क, र संगठन भित्र र बाहिर दुवैबाट अद्वितीय र महत्त्वपूर्ण प्रवृतिहरू सिर्जना गर्न विशेषज्ञता। यस दृष्टिकोणले परिवर्तनलाई ड्राइभ गर्न सक्ने तत्वहरूको लागि वातावरण स्क्यान गर्ने, उदीयमान भविष्यका सम्भावनाहरू पहिचान गर्ने, र सम्भावित भविष्यका परिदृश्यहरू र कथाहरू निर्माण र संलग्न गराउने समावेश गर्दछ। यो दृष्टिकोणले अनिश्चित संसारमा सकारात्मक मानव-केन्द्रित भविष्यको अनुमान र आकारमा मद्दत गर्दछ।

तपाइँ प्रवृतिहरूको क्युरेट गरिएको विवरण वा प्रचलनहरूका लागि सामग्रीहरू स्पटिङ खोज्दै हुनुहुन्छ भन्ने आधारमा विभिन्न विधिहरू पनि छन्। कसैको लागि भर्खर दूरदर्शिताको साथ सुरू गर्दै, प्रचलन पहिचान र विश्लेषणका लागि धेरै उपकरणहरू उपलब्ध छन्, जस्तै AI-आधारित ट्रेन्डस्पटिङ सेवाहरू वा प्रवृत्ति क्युरेसन प्लेटफर्महरू। यी प्लेटफर्महरूमा हजारौं प्रवृतिहरू छन् - मेगादेखि माइक्रो ट्रेन्डहरू - र तिनीहरूको विवरण।

यहाँ प्रचलनहरू विश्लेषण गर्नका लागि सामान्य रूपमा प्रयोग गरिएका केही विधिहरू छन्:

प्रवृत्ति अनुसन्धान

प्रवृति अनुसन्धानले भविष्यका घटनाहरूको भविष्यवाणी गर्न डेटामा ढाँचाहरू पहिचान र विश्लेषण समावेश गर्दछ। यो उपभोक्ता व्यवहार, व्यापार प्रदर्शन, र विभिन्न उद्योगहरूको सम्भावित प्रक्षेपण बुझ्नको लागि एक महत्वपूर्ण उपकरण हो।

प्रवृति अनुसन्धानका लागि दुईवटा प्रमुख पद्धतिगत दृष्टिकोणहरू छन्:

• प्राथमिक अनुसन्धान: यसमा ग्राहकहरू, प्रमुख प्रयोगकर्ताहरू, वैज्ञानिक र औद्योगिक क्षेत्रका विशेषज्ञहरू, नियमित प्रयोगकर्ताहरू, कर्मचारीहरू र आपूर्तिकर्ताहरू जस्ता विभिन्न समूहहरूसँग प्रत्यक्ष अन्तरक्रिया समावेश हुन्छ। विशेषज्ञ र सरोकारवाला कार्यशालाहरू वा डेल्फी अध्ययन जस्ता प्रविधिहरू यस दृष्टिकोणमा प्रभावकारी रूपमा प्रयोग गर्न सकिन्छ।

• माध्यमिक अनुसन्धान: यस दृष्टिकोणले अवस्थित जानकारीको लाभ उठाउँछ। विभिन्न उद्योगहरूको लागि धेरै प्रवृति रिपोर्टहरू अवस्थित छन्, जसले प्रवृति पहिचानको लागि मूल्यवान स्रोतहरू र आधारहरूको रूपमा सेवा गर्न सक्छ।

प्रवृत्ति विश्लेषण

प्रवृति विश्लेषणले एक विशिष्ट प्रयोगकर्ता समूह भित्र प्रचलित ढाँचाहरू पहिचान गर्दछ र बुझ्दछ कि यी ढाँचाहरू कसरी विकसित भएका छन् वा समयसँगै विकसित हुन सक्छन्। यो प्रक्रिया नयाँ अवसरहरू उजागर गर्न र सम्भावित अवधारणाहरू वा उत्पादनहरूका लागि विचारहरू उत्पन्न गर्न महत्त्वपूर्ण छ, यसलाई डिजाइन चरणको प्रारम्भिक चरणहरूमा काम गर्नको लागि बहुमूल्य रणनीति बनाउँदछ।

डिजाइनमा अनुसन्धान पद्धतिको रूपमा, प्रवृति विश्लेषणले प्रयोगकर्ताहरूसँग सम्बन्धित डेटा सङ्कलन समावेश गर्दछ। यस डेटालाई त्यसपछि एक प्रवृत्ति पहिचान गर्न छानबिन गरिन्छ, जुन पछि समयसँगै यसको प्रगति बुझ्नको लागि विश्लेषण गरिन्छ।

त्यहाँ उदाहरणहरू छन्, तथापि, जब एक शोधकर्ताले प्रयोगकर्ता समूह भित्र अवस्थित प्रवृत्तिको जाँच गर्न आवश्यक छ। त्यस्ता परिदृश्यहरूमा, प्रयोगकर्ता समूहहरूबाट विशेष डेटा सङ्कलन गरिएको छ सावधानीपूर्वक प्रवृतिलाई यसको कारण पत्ता लगाउनको लागि। प्रवृतिको कारण पहिचान गर्नु प्रवृति आफैलाई पहिचान गर्नु भन्दा धेरै चुनौतीपूर्ण हुन्छ। दिनको समय, मौसम, र भौगोलिक स्थान जस्ता विभिन्न कारकहरूले प्रवृतिलाई प्रभाव पार्न सक्छ भन्ने कुरामा ध्यान दिनु महत्त्वपूर्ण छ, र यी कारकहरूलाई प्रवृति अनुगमन प्रक्रियामा अभिलेखीकरण गरिनुपर्छ।

ट्रेन्ड एक्स्ट्रापोलेसन

ट्रेन्ड एक्स्ट्रापोलेसनले निश्चित अवधिमा डाटामा ढाँचाहरू पहिचान गर्ने र भविष्यका प्रचलनहरू भविष्यवाणी गर्न त्यो जानकारी प्रयोग गर्ने समावेश गर्दछ। यो प्रविधि प्रायः छोटो अवधिको पूर्वानुमानका लागि रेखीय वा घातीय वक्र विस्तार गरेर गरिन्छ, तर अन्य कारकहरू, जस्तै वृद्धिको सीमा, दीर्घकालीन भविष्यवाणीहरूको लागि विचार गरिनेछ। यी सीमाहरूले टेक्नोलोजी वा सांस्कृतिक अभ्यास कति फैलाउन सक्छ भन्ने समावेश गर्न सक्छ, र विभिन्न प्रवृत्ति कर्भहरू डेटा फिट गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ, जस्तै लजिस्टिक कर्भ। यद्यपि, विशेषज्ञ निर्णय र परिदृश्य विश्लेषण जस्ता अन्य पूर्वानुमान विधिहरूसँग एक्स्ट्रापोलेसन प्रयोग गर्न सिफारिस गरिन्छ।

ट्रेन्ड एक्स्ट्रापोलेसनलाई बिक्री, वित्त, मार्केटिङ, सञ्चालन, जोखिम व्यवस्थापन, मानव संसाधन, र थप जस्ता विभिन्न क्षेत्रहरूमा भविष्यका प्रवृत्तिहरू भविष्यवाणी गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ। ऐतिहासिक डेटामा ढाँचाहरू पहिचान गरेर, संस्थाहरूले भविष्यका घटनाहरू अनुमान गर्न र तिनीहरूको कार्यहरू अनुकूलन गर्न र तिनीहरूको लक्ष्यहरू प्राप्त गर्न सूचित निर्णयहरू गर्न ट्रेन्ड एक्स्ट्रापोलेसन प्रयोग गर्न सक्छन्।

ऐतिहासिक डेटा प्रयोग गरेर भविष्यका प्रचलनहरू भविष्यवाणी गर्न विभिन्न विधिहरू प्रयोग गरिन्छ, जुन बलियो भविष्यवाणी गर्ने प्रविधिहरूका रूपमा चिनिन्छन्। तथापि, तिनीहरूले सधैं अप्रत्याशित घटनाहरू विचार गर्न सक्दैनन्।

प्रवृतिहरू रेखा ग्राफहरू प्रयोग गरेर कल्पना गर्न सकिन्छ, जहाँ निर्भर चर y-अक्ष र अवधि x-अक्षमा प्लट गरिएको छ। प्रवृतिहरू धेरै कोटिहरूमा समूहबद्ध गर्न सकिन्छ:

• स्थिर - त्यहाँ कुनै समग्र वृद्धि वा गिरावट छैन। त्यहाँ अझै पनि नियमित उतार चढाव हुन सक्छ, जस्तै विभिन्न मौसमहरूमा।

• Linear - डाटामा स्थिर र लगातार वृद्धि वा कमी द्वारा विशेषता। एक सीधा रेखाले यी प्रवृतिहरूलाई प्रतिनिधित्व गर्दछ, र ढलान या त ठाडो वा क्रमिक हुन सक्छ, डाटा कति छिटो परिवर्तन हुन्छ भन्ने आधारमा।

• अनुमानित - डेटामा वृद्धि वा गिरावट एक द्रुत दरमा हुन्छ। स्थिर प्रगतिको सट्टा, यस प्रकारको प्रवृतिलाई वक्रद्वारा प्रतिनिधित्व गरिन्छ, जहाँ x-मान (तेर्सो रूपमा प्लट गरिएको) लाई y-मान गणना गर्न ट्रेन्डलाइन सूत्रमा घातांकको रूपमा प्रयोग गरिन्छ।

• भिजेको - एक तेर्सो एसिम्प्टोट वा तेर्सो रेखामा पुग्छ जुन प्रकार्यको ग्राफ बढ्दो रूपमा नजिक हुन्छ तर कहिल्यै छुँदैन।