بگ ڊيٽا ٽيڪنالاجيون هاڻي هر هنڌ استعمال ٿين ٿيون - صنعت، دوا، ڪاروبار ۽ تفريح ۾. اهڙيءَ طرح، وڏي ڊيٽا جي تجزيي کان سواءِ، وڏا پرچون ڪندڙ عام طور تي ڪم ڪرڻ جي قابل نه هوندا، Amazon تي وڪرو گهٽجي ويندو، ۽ موسميات جا ماهر ڪيترن ئي ڏينهن، هفتا ۽ مهينا اڳ ۾ موسم جي اڳڪٿي ڪرڻ کان قاصر هوندا. اهو منطقي آهي ته وڏي ڊيٽا جا ماهر هاڻي وڏي طلب ۾ آهن، ۽ مطالبو مسلسل وڌي رهيو آهي.
GeekBrains هن فيلڊ جي نمائندن کي تربيت ڏئي ٿو، شاگردن کي ٻنهي نظرياتي علم ۽ تدريس سان مثالن جي ذريعي مهيا ڪرڻ جي ڪوشش ڪري ٿو، جن لاء تجربا ماهر شامل آهن. هن سال آن لائين يونيورسٽي GeekUniversity مان بگ ڊيٽا جا تجزيه نگار ۽ روسي فيڊريشن ۾ سڀ کان وڏو پرچون ڪندڙ، X5 پرچون گروپ، شريڪ ٿي ويا آهن. ڪمپني جي ماهرن، وسيع ڄاڻ ۽ تجربو رکندڙ، هڪ برانڊڊ ڪورس ٺاهڻ ۾ مدد ڪئي، جنهن ۾ شاگرد تربيت دوران نظرياتي تربيت ۽ عملي تجربو حاصل ڪن ٿا.
اسان ويلري بابشڪن سان ڳالهايو، ماڊلنگ جي ڊائريڪٽر ۽ X5 پرچون گروپ تي ڊيٽا تجزيي. هو انهن مان هڪ آهي دنيا ۾ ڊيٽا سائنسدان (30th مشين سکيا ماهرن جي عالمي درجه بندي ۾). ٻين استادن سان گڏ، ويلري GeekBrains جي شاگردن کي A/B ٽيسٽنگ بابت ٻڌائي ٿي، رياضي جا انگ اکر جن تي اهي طريقا ٻڌل آهن، ۽ گڏوگڏ جديد طريقا حسابن لاءِ ۽ A/B ٽيسٽنگ کي آف لائن پرچون ۾ لاڳو ڪرڻ جون خاصيتون.
اسان کي اي / بي ٽيسٽ جي ضرورت ڇو آهي؟
اھو ھڪڙو بھترين طريقن مان ھڪڙو آھي بھترين طريقن کي ڳولڻ لاء تبادلي، اقتصاديات ۽ رويي جي فڪر کي بهتر ڪرڻ لاء. ٻيا طريقا آهن، پر اهي وڌيڪ قيمتي ۽ پيچيده آهن. A/B ٽيسٽ جا بنيادي فائدا انهن جي نسبتاً گهٽ قيمت ۽ ڪنهن به سائيز جي ڪاروبار لاءِ دستياب آهن.
A/B ٽيسٽن جي باري ۾، اسان اهو چئي سگهون ٿا ته اهو ڪاروبار ۾ ڳولڻ ۽ فيصلا ڪرڻ جو هڪ اهم طريقو آهي، اهي فيصلا جن تي ڪنهن به ڪمپني جي مختلف پروڊڪٽس جي منافعي ۽ ترقي جو دارومدار هوندو آهي. ٽيسٽ ان کي ممڪن بڻائين ٿا فيصلا ڪرڻ جي بنياد تي نه رڳو نظريات ۽ مفروضن جي بنياد تي، پر عملي علم تي به ته ڪيئن مخصوص تبديليون نيٽ ورڪ سان ڪسٽمر جي رابطي کي تبديل ڪن ٿيون.
اهو ياد رکڻ ضروري آهي ته پرچون ۾ توهان کي هر شي کي جانچڻ جي ضرورت آهي - مارڪيٽنگ مهم، ايس ايم ايس ميلنگ، پاڻ ميلنگ جا امتحان، شيلف تي مصنوعات جي جڳهه ۽ سيلز جي علائقن ۾ پاڻ کي محفوظ ڪرڻ. جيڪڏهن اسان هڪ آن لائن اسٽور جي باري ۾ ڳالهايون ٿا، ته هتي توهان عناصر، ڊيزائن، لکت ۽ متن جي ترتيب کي جانچ ڪري سگهو ٿا.
A/B ٽيسٽ هڪ اوزار آهي جيڪو هڪ ڪمپني جي مدد ڪري ٿو، مثال طور، هڪ پرچون ڪندڙ، هميشه مقابلي ۾ رهڻ، وقت ۾ تبديلين کي محسوس ڪرڻ ۽ پاڻ کي تبديل ڪرڻ. اهو ڪاروبار کي ممڪن طور تي ڪارائتو ٿيڻ جي اجازت ڏئي ٿو، وڌ کان وڌ منافعو.
انهن طريقن جي nuances ڇا آهن؟
بنيادي شيء اها آهي ته اتي هڪ مقصد يا مسئلو هجڻ گهرجي جنهن تي جاچ ٻڌل هوندي. مثال طور، مسئلو هڪ پرچون دڪان يا آن لائن اسٽور تي گراهڪن جو هڪ ننڍڙو تعداد آهي. مقصد گراهڪن جي آمد کي وڌائڻ آهي. مفروضو: جيڪڏهن هڪ آن لائين اسٽور ۾ پراڊڪٽ ڪارڊ وڏا ڪيا ويندا آهن ۽ تصويرون روشن هونديون آهن، ته پوءِ وڌيڪ خريداري ٿيندي. اڳيون، هڪ A/B ٽيسٽ ڪيو ويندو آهي، جنهن جو نتيجو تبديلين جو جائزو آهي. سڀني تجربن جا نتيجا حاصل ٿيڻ کان پوء، توهان سائيٽ کي تبديل ڪرڻ لاء هڪ ايڪشن پلان ٺاهڻ شروع ڪري سگهو ٿا.
اوورليپنگ عملن سان ٽيسٽ ڪرڻ جي سفارش نه ڪئي وئي آهي، ٻي صورت ۾ نتيجن جو اندازو لڳائڻ وڌيڪ ڏکيو ٿيندو. اها سفارش ڪئي وئي آهي ته سڀ کان وڌيڪ ترجيحي مقصدن تي ٽيسٽون ڪيون وڃن ۽ پهريان ٺاهيل مفروضا.
نتيجن کي قابل اعتماد سمجهي وڃڻ لاءِ امتحان ڪافي ڊگهو ٿيڻ گهرجي. ڪيتري قدر منحصر آهي، يقينا، امتحان تي. تنهن ڪري، نئين سال جي شام تي، اڪثر آن لائين اسٽورن جي ٽرئفڪ وڌائي ٿي. جيڪڏهن آن لائين اسٽور جي ڊيزائن اڳ ۾ تبديل ٿي وئي هئي، پوء هڪ مختصر مدت جي امتحان ڏيکاريندو ته سڀ ڪجهه ٺيڪ آهي، تبديليون ڪامياب آهن، ۽ ٽرئفڪ وڌي رهي آهي. پر نه، توهان موڪلن کان اڳ ڇا ڪندا آهيو، ٽرئفڪ وڌندي ويندي، ٽيسٽ نئين سال کان اڳ يا ان کان فوري طور تي مڪمل نه ٿي سگهي، اهو تمام ڊگهو هجڻ گهرجي ته سڀني لاڳاپن کي سڃاڻڻ لاء.
مقصد ۽ اشاري جي وچ ۾ صحيح ڪنيڪشن جي اهميت ماپ ڪئي پئي وڃي. مثال طور، ساڳئي آن لائين اسٽور ويب سائيٽ جي ڊيزائن کي تبديل ڪرڻ سان، ڪمپني کي ڏسڻ ۾ اچي ٿو ته سنڌين يا گراهڪن جي تعداد ۾ اضافو ٿيو ۽ ان سان مطمئن آهي. پر حقيقت ۾، سراسري چيڪ سائيز معمول کان ننڍو ٿي سگهي ٿو، تنهنڪري توهان جي مجموعي آمدني اڃا به گهٽ هوندي. اهو، يقينا، هڪ مثبت نتيجو نه ٿو چئي سگهجي. مسئلو اهو آهي ته ڪمپني هڪ ئي وقت ملاقات ڪندڙن ۾ اضافو، خريداري جي تعداد ۾ اضافو، ۽ اوسط چيڪ جي سائيز جي متحرڪ جي وچ ۾ تعلق جي جانچ نه ڪئي.
ڇا صرف آن لائن اسٽورن لاءِ ٽيسٽ ٿي رهي آهي؟
بالڪل نه. آف لائن پرچون ۾ ھڪڙو مشهور طريقو آھي ھڪڙي مڪمل پائپ لائن کي لاڳو ڪرڻ لاءِ آف لائن فرضن جي جاچ لاءِ. اهو هڪ عمل جي تعمير آهي جنهن ۾ تجربن لاء گروپن جي غلط چونڊ جي خطرن کي گھٽايو ويو آهي، اسٽورن جي تعداد، پائلٽ جي وقت ۽ اندازي مطابق اثر جي سائيز جو بهترين تناسب چونڊيو ويو آهي. اهو پڻ آهي ٻيهر استعمال ۽ پوسٽ اثرات جي تجزيي جي طريقن جي مسلسل سڌاري. اهو طريقو ضروري آهي ته غلط قبوليت جي غلطين ۽ گم ٿيل اثرات جي امڪان کي گهٽائڻ لاء، انهي سان گڏ حساسيت کي وڌائڻ لاء، ڇو ته وڏي ڪاروبار جي پيماني تي هڪ ننڍڙو اثر وڏي اهميت رکي ٿو. تنهن ڪري، توهان کي تمام ڪمزور تبديلين جي نشاندهي ڪرڻ ۽ خطرن کي گهٽائڻ جي قابل ٿيڻ جي ضرورت آهي، بشمول تجربن جي نتيجن بابت غلط نتيجا.
پرچون، بگ ڊيٽا ۽ حقيقي ڪيس
گذريل سال، X5 پرچون گروپ جي ماهرن 2018 ورلڊ ڪپ جي مداحن جي وچ ۾ سڀ کان وڌيڪ مشهور مصنوعات جي سيلز جي مقدار جي متحرڪ جو جائزو ورتو. ڪو به تعجب نه ٿيو، پر انگ اکر اڃا به دلچسپ ٿي ويا.
اهڙيءَ طرح، پاڻي ”نمبر 1 بيسٽ سيلر“ ثابت ٿيو. انهن شهرن ۾ جيڪي ورلڊ ڪپ جي ميزباني ڪن ٿا، پاڻي جي وڪرو تقريبن 46 سيڪڙو وڌي وئي؛ اڳواڻ سوچي هو، جتي واپار 87 سيڪڙو وڌي ويو. ميچ جي ڏينهن تي، سرنسڪ ۾ وڌ ۾ وڌ انگ رڪارڊ ڪيو ويو - هتي وڪرو وڌي ويو 160٪ عام ڏينهن جي مقابلي ۾.
پاڻي کان علاوه، مداحن بيئر خريد ڪيو. 14 جون کان 15 جولاءِ تائين، انهن شهرن ۾ جتي ميچون ٿيون، بيئر جو واپار 31,8 سيڪڙو جي سراسري وڌي ويو. سوچي پڻ اڳواڻ ٿيو - بيئر خريد ڪيو ويو هتي 64٪ وڌيڪ فعال طور تي. پر سينٽ پيٽرسبرگ ۾ ترقي ننڍي هئي - صرف 5,6٪. سرنسک ۾ ميچ جي ڏينهن تي، بيئر وڪرو وڌائي 128٪.
ٻين شين تي پڻ تحقيق ڪئي وئي آهي. کاڌ خوراڪ جي استعمال جي چوٽي ڏينهن تي حاصل ڪيل ڊيٽا اسان کي مستقبل ۾ طلب جي وڌيڪ صحيح اڳڪٿي ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿي، ايونٽ فيڪٽرز کي مدنظر رکندي. هڪ درست اڳڪٿي ان کي ممڪن بڻائي ٿي ته ڪسٽمر جي اميدن جي اڳڪٿي ڪرڻ.
جاچ دوران، X5 پرچون گروپ ٻه طريقا استعمال ڪيا:
مجموعي فرق جي تخميني سان گڏ Bayesian ساخت جي ٽائيم سيريز ماڊل؛
چيمپئن شپ کان اڳ ۽ دوران غلطي جي ورڇ ۾ تبديلي جي تشخيص سان ريگريشن تجزيو.
ٻيو ڇا پرچون استعمال ڪندو آهي بگ ڊيٽا مان؟
- اتي ڪافي طريقا ۽ ٽيڪنالاجيون آھن، جن مان ڪنھن جو نالو بند ڪري سگھجي ٿو، اھي آھن:
- طلب جي اڳڪٿي؛
- درجه بندي ميٽرڪس جي اصلاح؛
- ڪمپيوٽر جو وژن شيلفن تي ويڊس کي سڃاڻڻ ۽ قطار جي ٺهڻ کي ڳولڻ لاءِ؛
- پرومو جي اڳڪٿي.
ماهرن جي کوٽ
بگ ڊيٽا ماهرن جي گهرج مسلسل وڌي رهي آهي. اهڙي طرح 2018ع ۾ بگ ڊيٽا سان لاڳاپيل خالي جاين جو تعداد 7 جي مقابلي ۾ 2015 ڀيرا وڌي ويو. 2019 جي پهرين اڌ ۾، ماهرن جي طلب سڄي 65 جي مطالبن جي 2018 سيڪڙو کان وڌي وئي.
وڏيون ڪمپنيون خاص طور تي بگ ڊيٽا تجزيه نگارن جي خدمتن جي ضرورت هونديون آهن. مثال طور، Mail.ru گروپ تي اهي ڪنهن به منصوبي ۾ گهربل آهن جتي ٽيڪسٽ ڊيٽا، ملٽي ميڊيا مواد پروسيس ڪيو ويندو آهي، تقرير جي جوڙجڪ ۽ تجزيو ڪيو ويندو آهي (اهو آهي، سڀ کان پهريان، ڪلائوڊ سروسز، سماجي نيٽ ورڪ، رانديون وغيره). ڪمپني ۾ خالي جاين جو تعداد گذريل ٻن سالن ۾ ٽي ڀيرا ٿي چڪو آهي. ھن سال جي پھرين اٺن مھينن ۾، Mail.ru ساڳي تعداد ۾ بگ ڊيٽا ماهرن کي ڀرتي ڪيو جيئن سڄي گذريل سال ۾. اوزون تي، ڊيٽا سائنس ڊپارٽمينٽ گذريل ٻن سالن ۾ ٽي ڀيرا وڌي چڪو آهي. صورتحال ساڳي آهي ميگافون تي - اها ٽيم جيڪا ڊيٽا جو تجزيو ڪري ٿي گذريل 2,5 سالن ۾ ڪيترائي ڀيرا وڌي چڪي آهي.
بغير ڪنهن شڪ ۾، مستقبل ۾ بگ ڊيٽا سان لاڳاپيل خاصيتن جي نمائندن جي طلب اڃا به وڌيڪ وڌي ويندي. تنهن ڪري جيڪڏهن توهان کي هن علائقي ۾ دلچسپي آهي، توهان کي پنهنجي هٿ جي ڪوشش ڪرڻ گهرجي.
جو ذريعو: www.habr.com