بگ ڊيٽا ٽيڪنالاجيون هاڻي هر هنڌ استعمال ٿين ٿيون - صنعت، دوائون، ڪاروبار، ۽ تفريح ۾. بگ ڊيٽا تجزيي کان سواءِ، وڏا پرچون فروش صحيح طريقي سان ڪم ڪرڻ جي قابل نه هوندا، ايميزون جي وڪرو گهٽجي ويندي، ۽ موسميات جا ماهر موسم جي ڏينهن، هفتن ۽ مهينن جي اڳڪٿي ڪرڻ جي قابل نه هوندا. اهو منطقي آهي ته بگ ڊيٽا ماهرن جي گهڻي طلب آهي، ۽ طلب مسلسل وڌي رهي آهي.
GeekBrains هن شعبي ۾ پيشه ور ماڻهن کي تربيت ڏئي ٿو، شاگردن کي تجربيڪار ماهرن جي مدد سان نظرياتي ڄاڻ ۽ عملي تجربو ٻنهي سان گڏ مهيا ڪري ٿو. هن سال آن لائن يونيورسٽي GeekUniversity ۽ X5 ريٽيل گروپ، روس جي سڀ کان وڏي پرچون ڪندڙ، جي بگ ڊيٽا تجزيه نگارن ڀائيواري ڪئي آهي. ڪمپني جي ماهرن، پنهنجي وسيع ڄاڻ ۽ تجربي سان، هڪ برانڊڊ ڪورس ٺاهڻ ۾ مدد ڪئي جيڪا شاگردن کي نظرياتي تربيت ۽ عملي تجربو ٻنهي سان مهيا ڪري ٿي.
اسان X5 ريٽيل گروپ ۾ ڊيٽا ماڊلنگ ۽ تجزيو جي ڊائريڪٽر ويلري بابوشڪن سان ڳالهايو. هو انهن مان هڪ آهي دنيا جي ڊيٽا سائنسدان (مشين لرننگ ۾ دنيا ۾ 30 هين نمبر تي). ٻين استادن سان گڏ، ويلري گيڪ برينز جي شاگردن کي اي/بي ٽيسٽنگ، انهن طريقن جي بنياد تي رياضياتي انگ اکر، گڏوگڏ جديد حساب ڪتاب جي طريقن ۽ آف لائن پرچون ۾ اي/بي ٽيسٽنگ لاڳو ڪرڻ جي خاصيتن بابت سيکاري ٿو.
اسان کي A/B ٽيسٽنگ جي ضرورت ڇو آهي؟
هي تبادلي جي شرح، معاشي اشارن، ۽ رويي جي عنصرن کي بهتر بڻائڻ لاءِ بهترين طريقن مان هڪ آهي. ٻيا طريقا موجود آهن، پر اهي وڌيڪ مهانگا ۽ پيچيده آهن. A/B جاچ جا مکيه فائدا ان جي نسبتا گهٽ قيمت ۽ ڪنهن به سائيز جي ڪاروبار لاءِ رسائي آهن.
A/B ٽيسٽنگ ڪاروباري فيصلا ڳولڻ ۽ ڪرڻ لاءِ سڀ کان اهم طريقن مان هڪ آهي - اهي فيصلا جيڪي ڪنهن به ڪمپني جي مختلف شين جي منافعي ۽ ترقي تي اثر انداز ٿين ٿا. ٽيسٽنگ فيصلا نه رڳو نظرين ۽ مفروضن جي بنياد تي ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿي، پر عملي ڄاڻ جي بنياد تي پڻ ته ڪيئن مخصوص تبديليون نيٽ ورڪ سان گراهڪ جي رابطي کي تبديل ڪن ٿيون.
اهو ياد رکڻ ضروري آهي ته پرچون ۾، هر شيءِ کي جانچڻ جي ضرورت آهي - مارڪيٽنگ مهم، ايس ايم ايس پيغام، پيغام جي پاڻ ٽيسٽ، شيلف تي پراڊڪٽ جي جڳهه، ۽ سيلز ايريا ۾ شيلف پاڻ. جڏهن آن لائن اسٽورن جي ڳالهه اچي ٿي، ته توهان عنصرن جي ترتيب، ڊيزائن، ٽيڪسٽ ۽ ڪاپي جي جانچ ڪري سگهو ٿا.
اي/بي ٽيسٽنگ هڪ اهڙو اوزار آهي جيڪو هڪ ڪمپني، جهڙوڪ پرچون ڪندڙ، کي مقابلي ۾ رهڻ، تبديلين کي فوري طور تي سڃاڻڻ، ۽ ان مطابق موافقت ڪرڻ ۾ مدد ڪري ٿو. اهو ڪاروبار کي ممڪن حد تائين ڪارآمد بڻائڻ، منافعو وڌائڻ جي اجازت ڏئي ٿو.
انهن طريقن جون نزاڪتون ڇا آهن؟
اهم ڳالهه اها آهي ته هڪ مقصد يا مسئلو هجي جيڪو ٽيسٽنگ جي بنياد طور ڪم ڪري. مثال طور، مسئلو ڪنهن اينٽ ۽ مارٽر يا آن لائن اسٽور تي گهٽ گراهڪ ٽرئفڪ ٿي سگهي ٿو. مقصد گراهڪ ٽرئفڪ وڌائڻ آهي. مفروضو اهو آهي ته جيڪڏهن آن لائن اسٽور ۾ پراڊڪٽ ڪارڊ وڏا ۽ تصويرون روشن ڪيون وڃن، ته وڌيڪ خريداريون ڪيون وينديون. اڳيون، هڪ A/B ٽيسٽ ڪيو ويندو آهي، جنهن جا نتيجا تبديلين جو جائزو وٺڻ لاءِ استعمال ڪيا ويندا آهن. هڪ ڀيرو سڀني ٽيسٽن جا نتيجا اچي وڃن ٿا، ويب سائيٽ جي تبديلين لاءِ هڪ ايڪشن پلان تيار ڪري سگهجي ٿو.
اوورليپنگ عملن سان ٽيسٽ ڪرائڻ جي سفارش نه ڪئي وئي آهي، ڇاڪاڻ ته اهو نتيجن جو جائزو وٺڻ وڌيڪ ڏکيو بڻائيندو. پهرين اعليٰ ترجيحي مقصدن ۽ بيان ڪيل مفروضن تي ٽيسٽ ڪرائڻ جي سفارش ڪئي وئي آهي.
نتيجن کي قابل اعتماد سمجهڻ لاءِ ٽيسٽ ڪافي ڊگهو هجڻ گهرجي. يقيناً، ڪيترو وقت صحيح طور تي ٽيسٽ تي منحصر آهي. مثال طور، نئين سال جي شام تي، گهڻن آن لائن اسٽورن ڏانهن ٽرئفڪ وڌي ٿو. جيڪڏهن آن لائن اسٽور جي ڊيزائن کي اڳ ۾ تبديل ڪيو ويو هو، ته هڪ مختصر مدت جو ٽيسٽ ڏيکاريندو ته سڀ ڪجهه ٺيڪ آهي، تبديليون ڪامياب ٿيون، ۽ ٽرئفڪ وڌي رهي آهي. پر توهان موڪلن کان اڳ ڇا ڪندا آهيو، ٽرئفڪ وڌندي. ٽيسٽ نئين سال کان اڳ يا فوري طور تي مڪمل نه ٿيڻ گهرجي؛ اهو سڀني لاڳاپن کي سڃاڻڻ لاءِ ڪافي ڊگهو هجڻ گهرجي.
مقصد ۽ ماپيل ميٽرڪ جي وچ ۾ واضح تعلق جي اهميت. مثال طور، هڪ آن لائن اسٽور ويب سائيٽ کي ٻيهر ڊزائين ڪرڻ کان پوءِ، هڪ ڪمپني شايد گهمڻ وارن يا گراهڪن ۾ اضافو ڏسي ۽ نتيجي سان مطمئن ٿي سگهي ٿي. جڏهن ته، حقيقت ۾، سراسري آرڊر جي قيمت معمول کان گهٽ ٿي سگهي ٿي، جنهن جي نتيجي ۾ مجموعي آمدني به گهٽ ٿي سگهي ٿي. يقيناً، اهو هڪ مثبت نتيجو نه ٿو سمجهي سگهجي. مسئلو اهو آهي ته ڪمپني هڪ ئي وقت وڌندڙ گهمڻ وارن، وڌندڙ خريداري، ۽ سراسري آرڊر جي قيمت جي وچ ۾ تعلق کي ماپي نه ٿي.
ڇا ٽيسٽنگ صرف آن لائن اسٽورن لاءِ آهي؟
بلڪل نه. آف لائن پرچون ۾ هڪ مشهور طريقو مفروضن کي آف لائن جانچڻ لاءِ هڪ مڪمل پائپ لائن لاڳو ڪرڻ آهي. هي هڪ اهڙو عمل آهي جيڪو ڪنهن تجربي لاءِ غلط طور تي گروپن جي چونڊ ڪرڻ، اسٽورن جي تعداد، پائلٽ وقت، ۽ اثر جي ماپ جي وچ ۾ بهترين توازن ڳولڻ جي خطري کي گهٽائي ٿو. ان ۾ اثرات لاءِ تجزيي کان پوءِ جي طريقن کي ٻيهر استعمال ڪرڻ ۽ مسلسل بهتر ڪرڻ شامل آهي. هي طريقو غلط مثبت ۽ مس ٿيل اثرات جي امڪان کي گهٽائڻ لاءِ ضروري آهي، انهي سان گڏ حساسيت کي وڌائڻ لاءِ، ڇاڪاڻ ته هڪ ننڍڙو اثر به وڏي ڪاروبار جي پيماني تي انتهائي اهم ٿي سگهي ٿو. تنهن ڪري، اهو ضروري آهي ته معمولي تبديلين کي به سڃاڻڻ ۽ خطرن کي گهٽ ڪرڻ جي قابل هجي، جنهن ۾ تجرباتي نتيجن بابت غلط نتيجا ڪڍڻ شامل آهن.
پرچون، وڏو ڊيٽا، ۽ حقيقي دنيا جي ڪيس اسٽڊيز
گذريل سال، X5 ريٽيل گروپ جي ماهرن 2018 ورلڊ ڪپ جي مداحن ۾ سڀ کان وڌيڪ مشهور شين جي سيلز رجحانات جو جائزو ورتو. جڏهن ته ڪو به تعجب نه ٿيو، انگ اکر دلچسپ هئا.
مثال طور، پاڻي "نمبر ون بيسٽ سيلر" طور اڀريو. ورلڊ ڪپ جي ميزباني ڪندڙ شهرن ۾، پاڻي جي وڪرو ۾ تقريبن 46 سيڪڙو اضافو ٿيو، سوچي سڀ کان اڳتي رهيو، سيلز ۾ 87 سيڪڙو اضافو ٿيو. ميچ جي ڏينهن تي، سڀ کان وڌيڪ سيلز سارانسڪ ۾ رڪارڊ ڪيا ويا، جتي سيلز ۾ باقاعده ڏينهن جي مقابلي ۾ 160 سيڪڙو اضافو ٿيو.
پاڻي کان علاوه، مداحن بيئر پڻ خريد ڪئي. 14 جون کان 15 جولاءِ تائين، ميچن جي ميزباني ڪندڙ شهرن ۾ بيئر جي وڪرو ۾ سراسري طور تي 31,8 سيڪڙو اضافو ٿيو. سوچي پڻ اڳواڻي ڪئي، اتي بيئر جي وڪرو ۾ 64 سيڪڙو اضافو ٿيو. جڏهن ته، سينٽ پيٽرسبرگ ۾، واڌ معمولي هئي - صرف 5,6 سيڪڙو. ميچ جي ڏينهن تي، سارانسک ۾ بيئر جي وڪرو ۾ پڻ 128 سيڪڙو اضافو ٿيو.
ٻين شين تي پڻ تحقيق ڪئي وئي. چوٽي جي استعمال جي ڏينهن دوران حاصل ڪيل ڊيٽا مستقبل ۾ وڌيڪ صحيح طلب جي اڳڪٿي جي اجازت ڏئي ٿو، واقعن جي عنصرن کي نظر ۾ رکندي. هڪ صحيح اڳڪٿي صارفين جي اميدن جو اندازو لڳائڻ ممڪن بڻائي ٿي.
جاچ دوران، X5 ريٽيل گروپ ٻه طريقا استعمال ڪيا:
بيزين اسٽرڪچرل ٽائيم سيريز ماڊلز جن ۾ مجموعي فرق جو اندازو آهي؛
چيمپئن شپ کان اڳ ۽ دوران غلطي جي ورڇ جي تعصب جي تشخيص سان ريگريشن تجزيو.
بگ ڊيٽا مان پرچون ٻيو ڇا استعمال ڪري ٿو؟
- ڪافي طريقا ۽ ٽيڪنالاجيون آهن، پر منهنجي سمجهه کان ٻاهر، هتي ڪجهه آهن:
- طلب جي اڳڪٿي؛
- پراڊڪٽ رينج ميٽرڪس جي اصلاح؛
- خالي شيلفن کي سڃاڻڻ ۽ قطارن کي ڳولڻ لاءِ ڪمپيوٽر ويزن؛
- پرومو جي اڳڪٿي.
ماهرن جي کوٽ
بگ ڊيٽا ماهرن جي گهرج مسلسل وڌي رهي آهي. 2018 ۾، بگ ڊيٽا سان لاڳاپيل نوڪرين جي تعداد 2015 جي مقابلي ۾ ست ڀيرا وڌي وئي. 2019 جي پهرين اڌ ۾، ماهرن جي گهرج سڄي 2018 جي گهرج جي 65 سيڪڙو کان وڌي وئي.
وڏين ڪمپنين کي خاص طور تي بگ ڊيٽا تجزيه نگارن جي ضرورت آهي. مثال طور، Mail.ru گروپ ۾، انهن جي ضرورت ڪنهن به منصوبي لاءِ آهي جيڪو ٽيڪسٽ ڊيٽا، ملٽي ميڊيا مواد، ۽ تقرير جي جوڙجڪ ۽ تجزيو (بنيادي طور تي ڪلائوڊ سروسز، سوشل نيٽ ورڪ، رانديون، وغيره) کي پروسيس ڪري ٿو. ڪمپني جي خالي جاين جو تعداد گذريل ٻن سالن ۾ ٽي ڀيرا وڌي ويو آهي. هن سال جي پهرين اٺن مهينن ۾، Mail.ru گذريل سال جي ڀيٽ ۾ ڪيترن ئي بگ ڊيٽا ماهرن کي ملازمت ڏني آهي. اوزون ۾، ڊيٽا سائنس ڊپارٽمينٽ گذريل ٻن سالن ۾ سائيز ۾ ٽي ڀيرا وڌي ويو آهي. ميگا فون ساڳئي صورتحال جو تجربو ڪري رهيو آهي: ڊيٽا تجزيي جي ذميوار ٽيم گذريل اڍائي سالن ۾ ڪيترائي ڀيرا وڌي وئي آهي.
ڪو شڪ ناهي ته مستقبل ۾ بگ ڊيٽا پروفيشنلز جي گهرج اڃا به وڌيڪ وڌندي. تنهن ڪري جيڪڏهن توهان هن فيلڊ ۾ دلچسپي رکو ٿا، ته اهو ڪوشش ڪرڻ جي لائق آهي.
جو ذريعو: www.habr.com
