Analytica (software)
એનાલિટિકા એ લુમિના ડિસિઝન સિસ્ટમ્સ દ્વારા માત્રાત્મક નિર્ણય મોડેલ્સ બનાવવા, વિશ્લેષણ કરવા અને વાતચીત કરવા માટે વિકસાવવામાં આવેલું વિઝ્યુઅલ સોફ્ટવેર છે. તે દ્રશ્ય સર્જન અને મોડેલ્સના દૃષ્ટિકોણ માટે અધિક્રમિક પ્રભાવ આકૃતિઓ, બહુ-પરિમાણીય ડેટા સાથે કામ કરવા માટે બુદ્ધિશાળી એરે, જોખમ અને અનિશ્ચિતતાનું વિશ્લેષણ કરવા માટે મોન્ટે કાર્લો સિમ્યુલેશન અને રેખીય અને બિનરેખીય પ્રોગ્રામિંગ સહિત ઓપ્ટિમાઇઝેશનને જોડે છે. તેની રચના, ખાસ કરીને તેના પ્રભાવ આકૃતિઓ અને અનિશ્ચિતતાની સારવાર, નિર્ણય વિશ્લેષણના ક્ષેત્રના વિચારો પર આધારિત છે. કોમ્પ્યુટર ભાષા તરીકે, તે ગણતરીના કાર્યક્ષમ ક્રમ માટે સંદર્ભિત પારદર્શિતા, એરે એબ્સ્ટ્રેક્શન અને સ્વચાલિત નિર્ભરતા જાળવણી માટે ઘોષણાત્મક (બિન-પ્રક્રિયાગત) માળખાને જોડે છે. શ્રેણીબદ્ધ પ્રભાવ આકૃતિઓ એનાલિટિકા મોડેલોને પ્રભાવ આકૃતિઓ તરીકે ગોઠવવામાં આવે છે. ચલ (અને અન્ય પદાર્થો) આકૃતિ પર વિવિધ આકારોના ગાંઠો તરીકે દેખાય છે, જે તીર દ્વારા જોડાયેલા હોય છે જે અવલંબનની દ્રશ્ય રજૂઆત પ્રદાન કરે છે. વિશ્લેષણાત્મક પ્રભાવ આકૃતિઓ અધિક્રમિક હોઈ શકે છે, જેમાં આકૃતિ પરનો એક મોડ્યુલ નોડ સમગ્ર સબમોડેલને રજૂ કરે છે. એનાલિટિકામાં શ્રેણીબદ્ધ પ્રભાવ આકૃતિઓ સંગઠનાત્મક સાધન તરીકે કામ કરે છે. કારણ કે પ્રભાવ આકૃતિનું દ્રશ્ય લેઆઉટ આ કુદરતી માનવ ક્ષમતાઓ સાથે અવકાશી અને અમૂર્ત બંને સ્તરે મેળ ખાય છે, લોકો સ્પ્રેડશીટ્સ અને ગાણિતિક અભિવ્યક્તિઓ જેવા ઓછા દ્રશ્ય દાખલાઓ સાથે શક્ય હોય તેના કરતાં એક નજરમાં મોડેલની રચના અને સંસ્થા વિશે વધુ માહિતી લઈ શકે છે. મોટા મોડેલની રચના અને સંગઠનનું સંચાલન મોડેલિંગ પ્રક્રિયાનો નોંધપાત્ર ભાગ હોઈ શકે છે, પરંતુ પ્રભાવ આકૃતિઓના વિઝ્યુલાઇઝેશન દ્વારા નોંધપાત્ર રીતે સહાય મળે છે. પ્રભાવ આકૃતિઓ સંદેશાવ્યવહાર માટે એક સાધન તરીકે પણ કામ કરે છે. એકવાર માત્રાત્મક મોડેલ બનાવવામાં આવે અને તેના અંતિમ પરિણામોની ગણતરી કરવામાં આવે, ત્યારે ઘણીવાર એવું બને છે કે પરિણામો કેવી રીતે મેળવવામાં આવે છે અને વિવિધ ધારણાઓ પરિણામોને કેવી અસર કરે છે તેની સમજ, ગણતરી કરાયેલ ચોક્કસ સંખ્યાઓ કરતાં ઘણી વધુ મહત્વપૂર્ણ હોય છે. એનાલિટિકા વપરાશકર્તાઓને લક્ષિત પ્રેક્ષકોને તેમના મોડેલોમાં આ પાસાઓને સમજવામાં મદદ કરવાની ક્ષમતા આપે છે. પ્રભાવ આકૃતિની દ્રશ્ય રજૂઆત ઝડપથી અમૂર્તતાના સ્તરે સમજણનો સંદેશાવ્યવહાર કરે છે જે સામાન્ય રીતે ગાણિતિક અભિવ્યક્તિઓ અથવા કોષ સૂત્રો જેવી વિગતવાર રજૂઆત કરતાં વધુ યોગ્ય હોય છે. જ્યારે વધુ વિગતવાર ઇચ્છિત હોય, ત્યારે વપરાશકર્તાઓ મોડેલની રચનાના દ્રશ્ય ચિત્રણ દ્વારા ઝડપી વિગતવાર સ્તર સુધી નીચે જઈ શકે છે. સરળતાથી સમજી શકાય તેવા અને પારદર્શક મોડેલનું અસ્તિત્વ સંસ્થામાં સંદેશાવ્યવહાર અને ચર્ચાને ટેકો આપે છે, અને આ અસર માત્રાત્મક મોડેલ નિર્માણના પ્રાથમિક ફાયદાઓમાંથી એક છે. જ્યારે તમામ રસ ધરાવતા પક્ષો સામાન્ય મોડલ માળખાને સમજી શકે છે, ત્યારે ચર્ચાઓ અને ચર્ચાઓ ઘણીવાર ચોક્કસ ધારણાઓ પર વધુ સીધું ધ્યાન કેન્દ્રિત કરશે, "ક્રોસ-ટોક" પર કાપ મૂકી શકે છે, અને તેથી સંસ્થામાં વધુ ઉત્પાદક ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓ તરફ દોરી જાય છે. પ્રભાવ આકૃતિ ગ્રાફિકલ રજૂઆત તરીકે કામ કરે છે જે વિવિધ સ્તરે લોકો માટે મોડેલોને સુલભ બનાવવામાં મદદ કરી શકે છે. બુદ્ધિશાળી બહુ-પરિમાણીય એરે એનાલિટિકા બહુ-પરિમાણીય એરેના પરિમાણોને ટ્રેક કરવા માટે અનુક્રમણિકા પદાર્થોનો ઉપયોગ કરે છે. અનુક્રમણિકા પદાર્થમાં નામ અને તત્વોની યાદી હોય છે. જ્યારે બે બહુ-પરિમાણીય મૂલ્યોને જોડવામાં આવે છે, ઉદાહરણ તરીકે નફો = આવક-ખર્ચ જેવી અભિવ્યક્તિમાં જ્યાં આવક અને ખર્ચ દરેક બહુ-પરિમાણીય હોય છે, ત્યારે એનાલિટિકા દરેક પરિમાણ પર નફાની ગણતરીનું પુનરાવર્તન કરે છે, પરંતુ જ્યારે બંને મૂલ્યોમાં સમાન પરિમાણ આવે છે ત્યારે તેને ઓળખે છે અને ગણતરી દરમિયાન તેને સમાન પરિમાણ તરીકે માને છે, જેને ઇન્ટેલિજન્ટ એરે એબ્સ્ટ્રેક્શન કહેવાય છે. મોટાભાગની પ્રોગ્રામિંગ ભાષાઓથી વિપરીત, બહુ-પરિમાણીય શ્રેણીમાં પરિમાણોનો કોઈ સહજ ક્રમ નથી. આ ડુપ્લિકેટ સૂત્રો અને સ્પષ્ટ FOR લૂપ્સને ટાળે છે, જે મોડેલિંગ ભૂલોના બંને સામાન્ય સ્રોતો છે. બુદ્ધિશાળી એરે એબ્સ્ટ્રેક્શન દ્વારા શક્ય બનાવવામાં આવેલી સરળ અભિવ્યક્તિઓ મોડેલને વધુ સુલભ, અર્થઘટનક્ષમ અને પારદર્શક બનાવવાની મંજૂરી આપે છે. ઇન્ટેલિજન્ટ એરે એબ્સ્ટ્રેક્શનનું બીજું પરિણામ એ છે કે મોડેલ માળખામાં ફેરફાર અથવા ચલ વ્યાખ્યાઓમાં ફેરફારની જરૂર વગર, હાલના મોડેલમાંથી નવા પરિમાણો રજૂ કરી શકાય છે અથવા દૂર કરી શકાય છે. ઉદાહરણ તરીકે, મોડેલ બનાવતી વખતે, મોડેલ બિલ્ડર કોઈ ચોક્કસ ચલ ધારણ કરી શકે છે, ઉદાહરણ તરીકે ડિસ્કાઉન્ટ રેટમાં એક જ નંબર હોય છે. પાછળથી, એક મોડેલ બનાવ્યાં પછી, વપરાશકર્તા એક નંબરને નંબરોના કોષ્ટક સાથે બદલી શકે છે, કદાચ ડિસ્કાઉન્ટ રેટ દેશ દ્વારા અને ઇકોનોમિક દૃશ્ય દ્વારા વિભાજિત થાય છે. આ નવા વિભાગો એ હકીકતને પ્રતિબિંબિત કરી શકે છે કે કંપનીના આંતરરાષ્ટ્રીય વિભાગો માટે અસરકારક ડિસ્કાઉન્ટ દર સમાન નથી અને વિવિધ અનુમાનિત દૃશ્યો માટે વિવિધ દર લાગુ પડે છે. એનાલિટિકા આપમેળે આ નવા પરિમાણોને કોઈપણ પરિણામોમાં પ્રસારિત કરે છે જે ડિસ્કાઉન્ટ રેટ પર આધાર રાખે છે, તેથી ઉદાહરણ તરીકે, નેટ પ્રેઝન્ટ વેલ્યુ માટેનું પરિણામ બહુ-પરિમાણીય બનશે અને આ નવા પરિમાણો ધરાવશે. સારમાં, એનાલિટિકા દેશ અને આર્થિક દૃશ્યના દરેક સંભવિત સંયોજન માટે ડિસ્કાઉન્ટ દરનો ઉપયોગ કરીને સમાન ગણતરીનું પુનરાવર્તન કરે છે. વિગતવાર સ્તર, ગણતરીનો સમય, ઉપલબ્ધ ડેટા અને પેરામેટ્રિક જગ્યાઓના એકંદર કદ અથવા પરિમાણ વચ્ચેની ગણતરીના વિનિમયની શોધ કરતી વખતે આ લવચીકતા મહત્વપૂર્ણ છે. શું-જો દૃશ્યો અને ચલો વચ્ચેના એકંદર સંબંધોને શોધવાની રીત તરીકે મોડેલોને સંપૂર્ણ રીતે બનાવવામાં આવ્યા પછી આવા ગોઠવણો સામાન્ય છે. અનિશ્ચિતતા વિશ્લેષણ મોડેલ આઉટપુટમાં અનિશ્ચિતતાનો સમાવેશ કરવાથી વધુ વાસ્તવિક અને માહિતીપ્રદ અંદાજો પ્રદાન કરવામાં મદદ મળે છે. એનાલિટિકામાં અનિશ્ચિત જથ્થાને વિતરણ કાર્યનો ઉપયોગ કરીને સ્પષ્ટ કરી શકાય છે. જ્યારે મૂલ્યાંકન કરવામાં આવે છે, ત્યારે લેટિન હાયપરક્યુબ, મોન્ટે કાર્લો અથવા સોબોલ નમૂનાનો ઉપયોગ કરીને વિતરણોનું નમૂના લેવામાં આવે છે, પછી નમૂનાઓને પરિણામોની ગણતરી દ્વારા પ્રચાર કરવામાં આવે છે. નમૂના પરિણામ વિતરણ અને સારાંશ આંકડાઓ પછી સીધા જોઈ શકાય છે (સરેરાશ, ફ્રેક્ટાઇલ બેન્ડ્સ, સંભાવના ઘનતા કાર્ય (પીડીએફ), સંચિત વિતરણ કાર્ય (સી. ડી. એફ.)), એનાલિટિકા એસ. આઈ. પી. મેથ (ટી. એમ.) ધોરણના ઉપયોગ દ્વારા સહયોગી નિર્ણય વિશ્લેષણ અને સંભાવના વ્યવસ્થાપનને ટેકો આપે છે. સિસ્ટમ ડાયનામિક્સ મોડેલિંગ સિસ્ટમ ડાયનામિક્સ એ સમય જતાં જટિલ સિસ્ટમોના વર્તનનું અનુકરણ કરવાનો અભિગમ છે. તે સમગ્ર સિસ્ટમના વર્તન પર પ્રતિસાદ લૂપ્સ અને સમય વિલંબ સાથે કામ કરે છે. એનાલિટિકામાં ડાયનેમિક () ફંક્શન ચક્રીય અવલંબન સાથેના ચલની વ્યાખ્યાને મંજૂરી આપે છે, જેમ કે પ્રતિસાદ લૂપ્સ. તે પ્રભાવ આકૃતિ સંકેતને વિસ્તૃત કરે છે, જે સામાન્ય રીતે ચક્રને મંજૂરી આપતું નથી. દરેક ચક્રમાં ઓછામાં ઓછી એક કડીમાં સમય અંતરાલનો સમાવેશ થાય છે, જેને સમય વિલંબ વિના પ્રમાણભૂત કાળા તીરથી અલગ પાડવા માટે ગ્રે પ્રભાવ તીર તરીકે દર્શાવવામાં આવે છે. એક પ્રોગ્રામિંગ ભાષા તરીકે એનાલિટિકામાં ચલ વચ્ચેના ગાણિતિક સંબંધોને વ્યક્ત કરવા માટે સંચાલકો અને કાર્યોની સામાન્ય ભાષાનો સમાવેશ થાય છે. વપરાશકર્તાઓ ભાષાને વિસ્તારવા માટે કાર્યો અને પુસ્તકાલયોને વ્યાખ્યાયિત કરી શકે છે. એનાલિટિકા પાસે માત્રાત્મક મોડેલિંગ માટે ઉપયોગમાં સરળ બનાવવા માટે રચાયેલ પ્રોગ્રામિંગ લેંગ્વેજ તરીકે ઘણી સુવિધાઓ છેઃ તે એક વિઝ્યુઅલ પ્રોગ્રામિંગ લેંગ્વેજ છે, જ્યાં વપરાશકર્તાઓ પ્રોગ્રામ્સ (અથવા "મોડેલ્સ") ને પ્રભાવ આકૃતિઓ તરીકે જુએ છે, જેને તેઓ નોડ્સ ઉમેરીને અને લિંક કરીને દૃષ્ટિની રીતે બનાવે છે અને સંપાદિત કરે છે. તે એક ઘોષણાત્મક ભાષા છે, જેનો અર્થ છે કે એક મોડેલ પરંપરાગત અનિવાર્ય ભાષાઓ દ્વારા જરૂરી અમલ ક્રમને સ્પષ્ટ કર્યા વિના દરેક ચલ માટે વ્યાખ્યા જાહેર કરે છે. એનાલિટિકા નિર્ભરતા આલેખનો ઉપયોગ કરીને સાચો અને કાર્યક્ષમ અમલ ક્રમ નક્કી કરે છે. તે સંદર્ભમાં પારદર્શક કાર્યાત્મક ભાષા છે, જેમાં કાર્યો અને ચલોના અમલની કોઈ આડઅસર નથી એટલે કે. અન્ય ચલ ફેરફારો. એનાલિટિકા એ એરે પ્રોગ્રામિંગ લેંગ્વેજ છે, જ્યાં કામગીરી અને કાર્યો બહુ-પરિમાણીય એરે પર કામ કરવા માટે સામાન્ય બને છે. એનાલિટિકા એનાલિટિકાની એપ્લિકેશનોનો ઉપયોગ નીતિ વિશ્લેષણ, વ્યવસાય મોડેલિંગ અને જોખમ વિશ્લેષણ માટે કરવામાં આવે છે. એનાલિટિકાને જે ક્ષેત્રોમાં લાગુ કરવામાં આવી છે તેમાં ઊર્જા, આરોગ્ય અને ફાર્માસ્યુટિકલ્સ, પર્યાવરણીય જોખમ અને ઉત્સર્જન નીતિ વિશ્લેષણ, વન્યજીવ વ્યવસ્થાપન, ઇકોલોજી, આબોહવા પરિવર્તન, ટેકનોલોજી અને સંરક્ષણ, વ્યૂહાત્મક નાણાકીય આયોજન, આર એન્ડ ડી આયોજન અને પોર્ટફોલિયો મેનેજમેન્ટ, નાણાકીય સેવાઓ, એરોસ્પેસ, ઉત્પાદન અને પર્યાવરણીય આરોગ્ય અસર આકારણીનો સમાવેશ થાય છે. આવૃત્તિઓ એનાલિટિકા સોફ્ટવેર માઈક્રોસોફ્ટ વિન્ડોઝ ઓપરેટિંગ સિસ્ટમ્સ પર ચાલે છે. એનાલિટિકા ફ્રી એડિશન અમર્યાદિત સમય માટે ઉપલબ્ધ છે અને તમને 101 વપરાશકર્તા ઓબ્જેક્ટ્સનું મોડેલ બનાવવા દે છે. એનાલિટિકા પ્રોફેશનલ, એન્ટરપ્રાઇઝ, ઓપ્ટિમાઇઝર એ કાર્યક્ષમતાના વધતા સ્તરો સાથે ડેસ્કટોપ આવૃત્તિઓ છે. એનાલિટિકા ક્લાઉડ પ્લેટફોર્મ વપરાશકર્તાઓને સર્વર દ્વારા મોડેલો શેર કરવા અને તેમને વેબ બ્રાઉઝર દ્વારા ચલાવવા દે છે. એનાલિટિકા 6.1ને 2021માં રજૂ કરવામાં આવી હતી. ઇતિહાસ એનાલિટિકાના પુરોગામી, ડેમોસ તરીકે ઓળખાતા, મેક્સ હેનરિયન દ્વારા 1979 અને 1990 ની વચ્ચે કાર્નેગી મેલોન યુનિવર્સિટીમાં પીએચડી વિદ્યાર્થી અને પછીના પ્રોફેસર તરીકે નીતિ વિશ્લેષણ માટેના સાધનો પરના સંશોધનમાંથી વિકાસ થયો. હેનરિયને 1991માં બ્રાયન આર્નોલ્ડ સાથે મળીને લુમિના ડિસિઝન સિસ્ટમ્સની સ્થાપના કરી હતી. લુમિનાએ સોફ્ટવેર વિકસાવવાનું અને તેને પર્યાવરણીય અને જાહેર નીતિ વિશ્લેષણ કાર્યક્રમો પર લાગુ કરવાનું ચાલુ રાખ્યું. લુમિનાએ સૌપ્રથમ 1996માં એનાલિટિકાને ઉત્પાદન તરીકે રજૂ કરી હતી. સંદર્ભો બાહ્ય કડીઓ ગાણિતિક મોડેલિંગ ગાણિતિક ઓપ્ટિમાઇઝેશન સોફ્ટવેર વિજ્ઞાન સોફ્ટવેર આંકડાકીય પ્રોગ્રામિંગ ભાષાઓ વિઝ્યુઅલ પ્રોગ્રામિંગ ભાષાઓ આંકડાકીય પ્રોગ્રામિંગ ભાષાઓ આંકડાકીય સોફ્ટવેર એરે પ્રોગ્રામિંગ ભાષાઓ વિન્ડોઝ માટે વિજ્ઞાન સોફ્ટવેર કમ્પ્યુટર બીજગણિત સિસ્ટમો પ્લોટિંગ સોફ્ટવેર