د رجحاناتو پیژندلو او تحلیل کولو لپاره ډیری لارې شتون لري. یو پکې شامل دی د احتمالي بدلونونو سیګنالونو لپاره په دوامداره توګه سکین کول او د مرکو په څیر میتودونه کارول ترڅو اوسني پرمختګونو ته ژور کیندل د راتلونکي بدلونونو په لور د اشارې په توګه. د رجحان څیړنې تجربې پراساس، نمونې پیژندل شوي ترڅو ستاسو شرایطو پورې اړوند اړوند پرمختګونو اټکل وکړي. هر رجحان توضیحات، اړوند سیګنالونه، او نږدې راتلونکي احتمالات لري چې ستاسو په رادار کې یې وګورئ.

یو بدیل میتود کار کوي ډاټا، بصیرت، چوکاټونه، او د سازمان دننه او بهر دواړه مهارتونه د ځانګړي او پام وړ رجحاناتو جوړولو لپاره. په دې طریقه کې د هغو عناصرو لپاره د چاپیریال سکین کول هم شامل دي چې کولی شي بدلون راولي، د راتلونکو احتمالي امکاناتو پیژندل، او د راتلونکي احتمالي سناریوګانو او داستانونو جوړول او ښکیلتیا. دا طریقه په یوه ناڅرګنده نړۍ کې د مثبت انسان متمرکز راتلونکي اټکل او شکل ورکولو کې مرسته کوي.

دلته مختلف میتودونه هم شتون لري چې پدې پورې اړه لري چې ایا تاسو د رجحاناتو لپاره جوړ شوي توضیحات یا د رجحاناتو لپاره اجزاو ځای په لټه کې یاست. د هغه چا لپاره چې یوازې د لید سره پیل کوي، د رجحان پیژندنې او تحلیل لپاره ډیری وسیلې شتون لري، لکه د AI پر بنسټ د رجحان سپاټینګ خدمتونه یا د رجحان کیوریشن پلیټ فارمونه. دا پلیټ فارمونه په زرګونو رجحانات لري - له میګا څخه مایکرو رجحاناتو ته - او د دوی توضیحات.

دلته د رجحاناتو تحلیل کې ځینې عام کارول شوي میتودونه دي:

د رجحاناتو څیړنه

د رجحاناتو څیړنه د راتلونکي پیښو وړاندوینې لپاره په ډیټا کې د نمونو پیژندل او تحلیل شامل دي. دا د مصرف کونکي چلند ، سوداګرۍ فعالیت ، او د مختلف صنعتونو احتمالي تګلارې د پوهیدو لپاره یوه مهمه وسیله ده.

د رجحان څیړنې لپاره دوه کلیدي میتودولوژیکي تګلارې شتون لري:

• لومړنۍ څیړنه: پدې کې د مختلفو ډلو سره مستقیم تعامل شامل دی لکه پیرودونکي، مخکښ کاروونکي، د ساینسي او صنعتي برخو متخصصین، منظم کاروونکي، کارمندان، او عرضه کوونکي. تخنیکونه، لکه د متخصص او برخه اخیستونکي ورکشاپونه یا د ډیلفي مطالعه، په دې طریقه کې په اغیزمنه توګه کارول کیدی شي.

• ثانوي څیړنه: دا طریقه د موجوده معلوماتو څخه ګټه پورته کوي. د مختلفو صنعتونو لپاره د رجحان ډیری راپورونه شتون لري، کوم چې کولی شي د رجحان پیژندنې لپاره ارزښتناکه سرچینې او بنسټونه وي.

د رجحان تحلیل

د رجحان تحلیل د یو ځانګړي کارونکي ګروپ کې موجود نمونې پیژني او پوهیږي چې دا نمونې څنګه وده کړې یا ممکن د وخت په تیریدو سره وده وکړي. دا پروسه د نوي فرصتونو په موندلو او د احتمالي مفکورو یا محصولاتو لپاره د نظرونو رامینځته کولو کې خورا مهم دی، دا د ډیزاین مرحلې په لومړیو مرحلو کې د کار کولو لپاره ارزښتناکه ستراتیژي جوړوي.

په ډیزاین کې د څیړنې میتودولوژي په توګه، د رجحان تحلیل د کاروونکو پورې اړوند او د معلوماتو راټولول شامل دي. دا معلومات بیا د یو رجحان پیژندلو لپاره څیړل کیږي، چې وروسته بیا د وخت په تیریدو سره د هغې د پرمختګ په اړه تحلیل کیږي.

په هرصورت، داسې مثالونه شتون لري کله چې یو څیړونکی اړتیا لري چې د کاروونکي ګروپ کې موجوده رجحان معاینه کړي. په داسې سناریوګانو کې، ځانګړي معلومات د کاروونکي ګروپونو څخه راټول شوي د دې لامل په ګوته کولو لپاره د رجحان په دقت سره مشاهده کوي. د رجحان د لامل پیژندل اکثرا د رجحان پیژندلو په پرتله خورا ننګونکي دي. دا مهمه ده چې یادونه وکړو چې مختلف فکتورونه، لکه د ورځې وخت، موسم، او جغرافيائی موقعیت کولی شي په رجحان اغیزه وکړي، او دا فکتورونه باید د رجحان د څارنې پروسې په جریان کې مستند شي.

د تمدن استخراج

د رجحان استخراج د یوې ټاکلې مودې په اوږدو کې په ډیټا کې د نمونو پیژندل او د راتلونکي رجحاناتو وړاندوینې لپاره د دې معلوماتو کارول شامل دي. دا تخنیک اکثرا د لنډ مهاله وړاندوینو لپاره د خطي یا اضطراري وکر په اوږدولو سره ترسره کیږي ، مګر نور عوامل لکه د ودې محدودیتونه به د اوږدې مودې وړاندوینې لپاره په پام کې ونیول شي. پدې محدودیتونو کې دا شامل کیدی شي چې څومره ټیکنالوژي یا کلتوري تمرین کولی شي خپریږي، او د مختلف رجحان منحني کیدای شي د معلوماتو سره سمون لپاره وکارول شي، لکه لوژستیک وکر. په هرصورت، دا سپارښتنه کیږي چې د نورو وړاندوینې میتودونو لکه د متخصص قضاوت او د سناریو تحلیلونو سره د استخراج څخه کار واخلئ.

د رجحان اضافه کول ممکن په بیلابیلو برخو کې د راتلونکي رجحاناتو وړاندوینې لپاره وکارول شي ، لکه پلور ، مالیه ، بازار موندنه ، عملیات ، د خطر مدیریت ، بشري سرچینې او نور ډیر څه. په تاریخي ارقامو کې د نمونو په پیژندلو سره، سازمانونه کولی شي د راتلونکو پیښو اټکل کولو لپاره د رجحان استخراج وکاروي او د خپلو عملیاتو د ښه کولو او خپلو اهدافو ترلاسه کولو لپاره باخبره پریکړې وکړي.

د تاریخي معلوماتو په کارولو سره د راتلونکي رجحاناتو وړاندوینې لپاره مختلف میتودونه کارول کیږي ، کوم چې د وړاندوینې قوي تخنیکونه پیژندل کیږي. په هرصورت، دوی ممکن تل غیر متوقع پیښې په پام کې ونه نیسي.

تمایلونه د لاین ګرافونو په کارولو سره لیدل کیدی شي، چیرې چې انحصاري متغیر په y-axis او موده په x-axis باندې پلیټ شوی. رجحانات په څو کټګوریو ویشل کیدی شي:

• پرله پسې - په ټولیزه توګه وده یا کمښت شتون نلري. کیدای شي لاهم منظم بدلونونه وي، لکه په مختلفو موسمونو کې.

• لینر - په ډاټا کې د ثابت او دوامداره زیاتوالي یا کمښت لخوا مشخص شوی. یوه مستقیمه کرښه د دې رجحاناتو استازیتوب کوي، او سلیپ کیدای شي یا هم ګړندی یا تدریجي وي، پدې پورې اړه لري چې څومره چټک معلومات بدلیږي.

• اټکل - په ډیټا کې وده یا کمښت په چټکۍ سره واقع کیږي. د ثابت پرمختګ پر ځای، دا ډول رجحان د وکر په واسطه ښودل کیږي، چیرې چې x-value (په افقی ډول پلیټ شوی) د y-value محاسبه کولو لپاره د رجحان لاین فارمول کې د توضیحي په توګه کارول کیږي.

• ډنډ شوی - افقی اسیمپټوټ یا افقی کرښې ته نږدې کیږي چې د فنکشن ګراف په زیاتیدونکي توګه نږدې کیږي مګر هیڅکله یې نه لمس کوي.