رجحان کی پیشن گوئی کیا ہے؟
ماضی کی فروخت یا مارکیٹ کی نمو کو دیکھنے کے ل past ، رجحان کی پیشن گوئی ایک پیچیدہ لیکن مفید طریقہ ہے جس سے اس اعداد و شمار سے ممکنہ رجحانات کا تعین کیا جاسکتا ہے اور معلومات کو مستقبل میں کیا ہوسکتا ہے اسے باہر نکالنے کے لئے استعمال کیا جاتا ہے۔ مارکیٹنگ کے ماہرین عام طور پر رجحان کی پیشن گوئی کا استعمال مستقبل کی فروخت کی ممکنہ نمو کا تعین کرنے میں مدد کرتے ہیں۔ کاروبار کے بہت سے شعبے پیش گوئیاں کرسکتے ہیں ، اور اس تصور کا جائزہ لیتے ہیں جیسے اس کا تعلق فروخت سے ہے آپ کو اس حکمت عملی کی تفہیم حاصل کرنے میں مدد مل سکتی ہے۔
اشارہ
ماضی میں جو کچھ چل رہا ہے اس کی بنیاد پر رجحان کی پیشن گوئی اس تصویر کی تشکیل کا ایک کام ہے جو مستقبل کے کاروبار کیلئے کیسا ہوسکتا ہے۔
ٹائم سیریز اور رجحانات
رجحان کی پیشن گوئی مقداری پیش گوئی ہے ، یعنی اس کی پیش گوئی ماضی کی ٹھوس ، ٹھوس تعداد پر مبنی ہے۔ اس میں ٹائم سیریز کے اعداد و شمار کا استعمال کیا جاتا ہے ، جو اعداد و شمار میں ہوتا ہے جہاں وقتی طور پر عددی قیمت مختلف نکات پر معلوم ہوتی ہے۔ عام طور پر ، اس عددی اعداد و شمار کو کسی گراف پر پلاٹ کیا جاتا ہے ، جیسے افقی ایکس محور وقت کو پلاٹ کرنے کے لئے استعمال کیا جاتا ہے ، جیسے سال ، اور y ڈیٹا اس معلومات کو پلاٹ کرنے کے لئے استعمال کیا جارہا ہے جس کی آپ پیش گوئی کر رہے ہیں جیسے سیلز کی مقدار یا لوگوں کی تعداد. نمونوں کی متعدد مختلف قسمیں ہیں جو ٹائم سیریز گراف پر ظاہر ہوتی ہیں۔
ڈیٹا میں مستقل مراسلے
مثال کے طور پر ، جب سیلز کی تعداد کو دیکھیں تو ، مستقل رجحان دیکھنے میں آتا ہے جب وقت کے ساتھ ساتھ فروخت میں خالص اضافہ یا کمی نہیں ہوتی ہے۔ مخصوص تاریخوں پر فروخت میں اضافہ یا کمی واقع ہوسکتی ہے ، لیکن مجموعی اوسط یکساں رہتی ہے۔ تاہم ، یہاں تک کہ اگر ایک سال کے اندر اوسط نتائج یکساں ہوں تو پھر بھی موسمی تبدیلیاں ہوسکتی ہیں۔ مثال کے طور پر ، موسم گرما میں فروخت کی سطح مستقل طور پر زیادہ اور سردیوں میں کم ہوسکتی ہے ، حالانکہ پورے سال میں اوسط یکساں ہے۔
ڈیٹا میں خطوطی مراسلے
خطوطی نمونہ وقت کے ساتھ تعداد میں مستقل کمی یا اضافہ ہوتا ہے۔ کسی گراف پر ، یہ سیدھے لکیر کے طور پر ظاہر ہوتا ہے جیسے اختلاط یا نیچے سیدھا لکیر والا ہوتا ہے۔ اگر کسی نے وی سی آر کی فروخت پر غور کیا تو ، مثال کے طور پر ، وہ نیچے کی طرف کونے دار اخترن لائن کو دیکھ سکتے ہیں ، جس سے یہ ظاہر ہوتا ہے کہ وقت کے ساتھ ساتھ وی سی آر کی فروخت میں مسلسل کمی آ رہی ہے۔
مفید نمونے سمجھنا
ایک ضرب المثل نمونہ اس کی آواز سے آسان ہے۔ وقت کے ساتھ آہستہ ، مستحکم اضافے کے بجائے ، ایک وضاحتی نمونہ اس بات کی نشاندہی کرتا ہے کہ وقت کے ساتھ ساتھ اعداد و شمار بڑھتی ہوئی شرح پر بڑھ رہے ہیں۔ سیدھے لکیر کی بجائے اختلاط کی طرف اشارہ کرتے ہوئے ، اس قسم کا گراف ایک مڑے ہوئے خط کو دکھاتا ہے جہاں شرح بڑھ رہی ہے تو بعد کے برسوں میں آخری نقطہ پہلے سال سے زیادہ ہوتا ہے۔ فروخت کے لئے ایک قابل ذکر رجحان اس بات کی نشاندہی کرسکتا ہے کہ ابتدائی برسوں میں فروخت بہت سست تھی ، لیکن ہر سال اس کی مصنوعات میں تیزی سے مقبولیت آئی ہے کیونکہ زیادہ سے زیادہ لوگ اسے خریدنے میں دلچسپی لیتے ہیں۔
مزید پیچیدہ مراسلے
رجحان کی پیشن گوئی ایسے نمونوں کے ساتھ بھی نمٹ سکتی ہے جو مستقل ، لکیری اور صریح گراف سے کہیں زیادہ پیچیدہ ہیں۔ مثال کے طور پر ، گیلا ہوا رجحان ظاہر کرسکتا ہے کہ متعدد سالوں کی فروخت میں مجموعی طور پر اضافہ ہوا ہے اور پھر اچانک اسٹاپ۔ متعدد رجحانات میں بتدریج اضافہ دیکھنے کو مل سکتا ہے ، پھر وقت کے ساتھ ساتھ فروخت میں جمود اور اس کے بعد فروخت میں کمی واقع ہوسکتی ہے۔
پیٹرن کا استعمال کرتے ہوئے پیشن گوئی
متعدد سالوں کے اعداد و شمار کو دیکھتے ہوئے اور نمونوں کی تلاش کرتے ہوئے ، آپ مستقبل کے نمونوں کی پیش گوئی کے لئے اس معلومات کا استعمال کرسکتے ہیں۔ رجحان کا مطلب یہ ہے کہ واقعات کا وہی سلسلہ بار بار پیش آرہا ہے۔ مثال کے طور پر ، اگر موسم سرما میں فروخت میں کمی کے ساتھ ہر سال مستقل فروخت کا رجحان رہتا ہے جو موسم گرما میں اضافے سے پورا ہوتا ہے تو ، کوئی شخص اس نمونہ کا استعمال پیش گوئی کرسکتا ہے کہ موسم سرما میں فروخت کم رہے گی۔ عملی جامہ پہناؤ ، ایک اسٹور منیجر موسم سرما میں اضافی مصنوعات پیش کرسکتا ہے تاکہ فروخت میں متوقع کمی سے بچنے میں مدد ملے۔
تاہم ، پیش گوئی صرف گراف کو دیکھ کر جلد نہیں کی جاتی ہے۔ پیشن گوئی کرنے والے گراف کے نمونوں کا درست انداز میں پیش گوئی کر سکتے ہیں کہ مستقبل میں کیا ہوگا۔ وہ اکثر اسپریڈشیٹ سافٹ ویر کا استعمال کرتے ہیں جو پیش گوئی کی پیش گوئی کے ٹولز کے ساتھ آتا ہے۔
احتیاط کے ساتھ رجحان کی پیشن گوئی
رجحان کی پیشن گوئی سائنسی ہے ، لیکن یہ بھی غیر یقینی ہے۔ مستقبل میں جتنی دیر تک پیش گوئی کی جائے اس کا اطلاق اتنا ہی غیر یقینی ہوجاتا ہے۔ غیر متوقع واقعات رونما ہوسکتے ہیں جو مستحکم نمونوں میں خلل ڈالتے ہیں ، جیسے اسٹاک مارکیٹ صارفین کی طرز عمل کو تبدیل کرنے اور صارفین کی مخصوص ٹکنالوجیوں تک رسائی میں ڈرامائی تبدیلیوں کی بدولت۔ جتنا بھی پیچیدہ نمونہ لگتا ہے ، اس کی رجحان کی پیش گوئی اتنی ہی غیر یقینی ہوتی ہے۔
