Analytica (software)
एनालिटिका एक दृश्य सॉफ्टवेयर है जिसे लुमिना डिसीजन सिस्टम्स द्वारा मात्रात्मक निर्णय मॉडल बनाने, विश्लेषण करने और संचार करने के लिए विकसित किया गया है। यह दृश्य निर्माण और मॉडल के दृश्य के लिए पदानुक्रमित प्रभाव आरेखों, बहुआयामी डेटा के साथ काम करने के लिए बुद्धिमान सरणी, जोखिम और अनिश्चितता के विश्लेषण के लिए मोंटे कार्लो अनुकरण और रैखिक और अरैखिक प्रोग्रामिंग सहित अनुकूलन को जोड़ती है। इसकी रचना, विशेष रूप से इसके प्रभाव आरेख और अनिश्चितता का उपचार, निर्णय विश्लेषण के क्षेत्र के विचारों पर आधारित है। एक कंप्यूटर भाषा के रूप में, यह गणना की कुशल अनुक्रमण के लिए संदर्भात्मक पारदर्शिता, सरणी अमूर्तता और स्वचालित निर्भरता रखरखाव के लिए एक घोषणात्मक (गैर-प्रक्रियात्मक) संरचना को जोड़ती है। पदानुक्रमित प्रभाव आरेख एनालिटिका मॉडल को प्रभाव आरेख के रूप में व्यवस्थित किया जाता है। चर (और अन्य वस्तुएँ) एक आरेख पर विभिन्न आकृतियों के नोड्स के रूप में दिखाई देते हैं, जो तीरों से जुड़े होते हैं जो निर्भरताओं का एक दृश्य प्रतिनिधित्व प्रदान करते हैं। विश्लेषणात्मक प्रभाव आरेख पदानुक्रमित हो सकते हैं, जिसमें आरेख पर एक एकल मॉड्यूल नोड एक पूरे उप-मॉडल का प्रतिनिधित्व करता है। एनालिटिका में पदानुक्रमित प्रभाव आरेख एक संगठनात्मक उपकरण के रूप में कार्य करते हैं। क्योंकि एक प्रभाव आरेख का दृश्य लेआउट स्थानिक और अमूर्तता के स्तर दोनों में इन प्राकृतिक मानव क्षमताओं से मेल खाता है, लोग एक नज़र में एक मॉडल की संरचना और संगठन के बारे में अधिक जानकारी लेने में सक्षम हैं, जो कि स्प्रेडशीट और गणितीय अभिव्यक्तियों जैसे कम दृश्य प्रतिमानों के साथ संभव है। एक बड़े मॉडल की संरचना और संगठन का प्रबंधन मॉडलिंग प्रक्रिया का एक महत्वपूर्ण हिस्सा हो सकता है, लेकिन प्रभाव आरेखों के दृश्यीकरण से काफी हद तक सहायता मिलती है। प्रभाव आरेख संचार के लिए एक उपकरण के रूप में भी काम करते हैं। एक बार जब एक मात्रात्मक मॉडल बनाया जाता है और इसके अंतिम परिणामों की गणना की जाती है, तो अक्सर ऐसा होता है कि परिणाम कैसे प्राप्त किए जाते हैं, और विभिन्न धारणाएं परिणामों को कैसे प्रभावित करती हैं, इसकी समझ गणना की गई विशिष्ट संख्याओं की तुलना में कहीं अधिक महत्वपूर्ण होती है। एनालिटिका उपयोगकर्ताओं को लक्षित दर्शकों को उनके मॉडल के भीतर इन पहलुओं को समझने में मदद करने की क्षमता देता है। एक प्रभाव आरेख का दृश्य प्रतिनिधित्व जल्दी से अमूर्तता के स्तर पर एक समझ को संप्रेषित करता है जो आम तौर पर गणितीय अभिव्यक्तियों या कोशिका सूत्रों जैसे विस्तृत अभ्यावेदन की तुलना में अधिक उपयुक्त है। जब अधिक विवरण वांछित होता है, तो उपयोगकर्ता मॉडल की संरचना के दृश्य चित्रण द्वारा गति से विस्तार के बढ़ते स्तर तक ड्रिल कर सकते हैं। आसानी से समझने योग्य और पारदर्शी मॉडल का अस्तित्व एक संगठन के भीतर संचार और बहस का समर्थन करता है, और यह प्रभाव मात्रात्मक मॉडल निर्माण के प्राथमिक लाभों में से एक है। जब सभी इच्छुक पक्ष एक सामान्य मॉडल संरचना को समझने में सक्षम होते हैं, तो बहस और चर्चा अक्सर विशिष्ट मान्यताओं पर अधिक सीधे ध्यान केंद्रित करेंगे, "क्रॉस-टॉक" में कटौती कर सकते हैं, और इसलिए संगठन के भीतर अधिक उत्पादक बातचीत हो सकती है। प्रभाव आरेख एक चित्रमय प्रतिनिधित्व के रूप में कार्य करता है जो विभिन्न स्तरों पर लोगों के लिए मॉडल को सुलभ बनाने में मदद कर सकता है। बुद्धिमान बहुआयामी सरणियाँ एनालिटिका बहुआयामी सरणियों के आयामों को ट्रैक करने के लिए सूचकांक वस्तुओं का उपयोग करती है। एक सूचकांक वस्तु में एक नाम और तत्वों की एक सूची होती है। जब दो बहुआयामी मूल्यों को जोड़ा जाता है, उदाहरण के लिए लाभ = राजस्व-व्यय जैसी अभिव्यक्ति में जहां राजस्व और व्यय प्रत्येक बहुआयामी होते हैं, एनालिटिका प्रत्येक आयाम पर लाभ की गणना को दोहराती है, लेकिन यह पहचानती है कि कब दोनों मूल्यों में एक ही आयाम होता है और गणना के दौरान इसे एक ही आयाम के रूप में माना जाता है, जिसे बुद्धिमान सरणी अमूर्तता कहा जाता है। अधिकांश प्रोग्रामिंग भाषाओं के विपरीत, बहुआयामी सरणी में आयामों के लिए कोई अंतर्निहित क्रम नहीं है। यह दोहराए गए सूत्रों और स्पष्ट एफओआर लूप से बचाता है, दोनों मॉडलिंग त्रुटियों के सामान्य स्रोत हैं। बुद्धिमान सरणी अमूर्तता द्वारा संभव की गई सरलीकृत अभिव्यक्तियाँ मॉडल को अधिक सुलभ, व्याख्यात्मक और पारदर्शी होने की अनुमति देती हैं। बुद्धिमान सरणी अमूर्तता का एक अन्य परिणाम यह है कि मॉडल संरचना में परिवर्तन या परिवर्तनीय परिभाषाओं में परिवर्तन की आवश्यकता के बिना, मौजूदा मॉडल से नए आयामों को पेश या हटाया जा सकता है। उदाहरण के लिए, एक मॉडल बनाते समय, मॉडल निर्माता एक विशेष चर मान सकता है, उदाहरण के लिए छूट दर में एक ही संख्या होती है। बाद में, एक मॉडल बनाने के बाद, एक उपयोगकर्ता एकल संख्या को संख्याओं की एक तालिका के साथ बदल सकता है, शायद देश और आर्थिक परिदृश्य द्वारा विभाजित छूट दर। ये नए विभाजन इस तथ्य को प्रतिबिंबित कर सकते हैं कि किसी कंपनी के अंतर्राष्ट्रीय विभाजनों के लिए प्रभावी छूट दर समान नहीं है, और यह कि अलग-अलग दरें अलग-अलग काल्पनिक परिदृश्यों पर लागू होती हैं। एनालिटिका स्वचालित रूप से इन नए आयामों को किसी भी परिणाम के लिए प्रचारित करता है जो छूट दर पर निर्भर करता है, इसलिए उदाहरण के लिए, शुद्ध वर्तमान मूल्य के लिए परिणाम बहुआयामी हो जाएगा और इन नए आयामों को शामिल करेगा। संक्षेप में, एनालिटिका देश और आर्थिक परिदृश्य के प्रत्येक संभावित संयोजन के लिए छूट दर का उपयोग करके एक ही गणना को दोहराती है। यह लचीलापन महत्वपूर्ण है जब विवरण के स्तर, गणना समय, उपलब्ध डेटा और पैरामीट्रिक रिक्त स्थान के समग्र आकार या आयामीता के बीच गणना व्यापार की खोज की जाती है। इस तरह के समायोजन आम हैं जब मॉडल को पूरी तरह से क्या-यदि परिदृश्यों और चर के बीच समग्र संबंधों की खोज करने के तरीके के रूप में बनाया गया है। अनिश्चितता विश्लेषण मॉडल आउटपुट में अनिश्चितता को शामिल करने से अधिक यथार्थवादी और सूचनात्मक अनुमान प्रदान करने में मदद मिलती है। एनालिटिका में अनिश्चित मात्राओं को वितरण कार्य का उपयोग करके निर्दिष्ट किया जा सकता है। जब मूल्यांकन किया जाता है, तो लैटिन हाइपरक्यूब, मोंटे कार्लो या सोबोल नमूने का उपयोग करके वितरण का नमूना लिया जाता है, फिर नमूनों को गणना के माध्यम से परिणामों तक प्रचारित किया जाता है। नमूना परिणाम वितरण और सारांश सांख्यिकी को फिर सीधे देखा जा सकता है (माध्य, फ्रैक्टाइल बैंड, प्रायिकता घनत्व कार्य (पीडीएफ), संचयी वितरण कार्य (सी. डी. एफ.)), एनालिटिका एस. आई. पी. मैथ (टी. एम.) मानक के उपयोग के माध्यम से सहयोगी निर्णय विश्लेषण और प्रायिकता प्रबंधन का समर्थन करता है। सिस्टम डायनामिक्स मॉडलिंग सिस्टम डायनामिक्स समय के साथ जटिल प्रणालियों के व्यवहार का अनुकरण करने का एक तरीका है। यह प्रतिक्रिया लूप और पूरे सिस्टम के व्यवहार पर समय की देरी से संबंधित है। एनालिटिका में डायनेमिक () फ़ंक्शन चक्रीय निर्भरताओं के साथ चर की परिभाषा की अनुमति देता है, जैसे कि प्रतिक्रिया लूप। यह प्रभाव आरेख संकेतन का विस्तार करता है, जो आम तौर पर चक्रों की अनुमति नहीं देता है। प्रत्येक चक्र में कम से कम एक कड़ी में एक समय अंतराल शामिल होता है, जिसे समय अंतराल के बिना मानक काले तीरों से अलग करने के लिए एक ग्रे प्रभाव तीर के रूप में दर्शाया गया है। एक प्रोग्रामिंग भाषा के रूप में एनालिटिका में चरों के बीच गणितीय संबंधों को व्यक्त करने के लिए प्रचालक और कार्यों की एक सामान्य भाषा शामिल है। उपयोगकर्ता भाषा का विस्तार करने के लिए कार्यों और पुस्तकालयों को परिभाषित कर सकते हैं। एनालिटिका में एक प्रोग्रामिंग भाषा के रूप में कई विशेषताएं हैं जो मात्रात्मक मॉडलिंग के लिए उपयोग करने में आसान बनाने के लिए डिज़ाइन की गई हैंः यह एक दृश्य प्रोग्रामिंग भाषा है, जहां उपयोगकर्ता कार्यक्रमों (या "मॉडल") को प्रभाव आरेख के रूप में देखते हैं, जिन्हें वे नोड्स को जोड़कर और जोड़कर नेत्रहीन रूप से बनाते और संपादित करते हैं। यह एक घोषणात्मक भाषा है, जिसका अर्थ है कि एक मॉडल पारंपरिक अनिवार्य भाषाओं द्वारा आवश्यक निष्पादन अनुक्रम को निर्दिष्ट किए बिना प्रत्येक चर के लिए एक परिभाषा घोषित करता है। एनालिटिका निर्भरता ग्राफ का उपयोग करके एक सही और कुशल निष्पादन अनुक्रम निर्धारित करता है। यह एक संदर्भात्मक रूप से पारदर्शी कार्यात्मक भाषा है, जिसमें कार्यों और चर के निष्पादन का कोई दुष्प्रभाव नहीं होता है अर्थात। अन्य चरों को बदलना। एनालिटिका एक सरणी प्रोग्रामिंग भाषा है, जहाँ संचालन और कार्य बहुआयामी सरणी पर काम करने के लिए सामान्यीकृत होते हैं। एनालिटिका एनालिटिका के अनुप्रयोगों का उपयोग नीति विश्लेषण, व्यवसाय मॉडलिंग और जोखिम विश्लेषण के लिए किया गया है। जिन क्षेत्रों में एनालिटिका को लागू किया गया है, उनमें ऊर्जा, स्वास्थ्य और फार्मास्यूटिकल्स, पर्यावरण जोखिम और उत्सर्जन नीति विश्लेषण, वन्यजीव प्रबंधन, पारिस्थितिकी, जलवायु परिवर्तन, प्रौद्योगिकी और रक्षा, रणनीतिक वित्तीय योजना, अनुसंधान और विकास योजना और पोर्टफोलियो प्रबंधन, वित्तीय सेवाएं, एयरोस्पेस, विनिर्माण और पर्यावरण स्वास्थ्य प्रभाव मूल्यांकन शामिल हैं। संस्करण एनालिटिका सॉफ्टवेयर माइक्रोसॉफ्ट विंडोज ऑपरेटिंग सिस्टम पर चलता है। एनालिटिका फ्री एडिशन असीमित समय के लिए उपलब्ध है और आपको 101 उपयोगकर्ता वस्तुओं के मॉडल बनाने देता है। एनालिटिका प्रोफेशनल, एंटरप्राइज, ऑप्टिमाइज़र कार्यात्मकता के बढ़ते स्तर के साथ डेस्कटॉप संस्करण हैं। एनालिटिका क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म उपयोगकर्ताओं को एक सर्वर के माध्यम से मॉडल साझा करने और उन्हें एक वेब ब्राउज़र के माध्यम से चलाने देता है। एनालिटिका 6.1 को 2021 में जारी किया गया था। इतिहास एनालिटिका के पूर्ववर्ती, जिसे डेमोस कहा जाता है, मैक्स हेनरियन द्वारा 1979 और 1990 के बीच कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय में पीएचडी छात्र और बाद में प्रोफेसर के रूप में नीति विश्लेषण के लिए उपकरणों पर शोध से विकसित हुआ। हेनरियन ने 1991 में ब्रायन अर्नोल्ड के साथ मिलकर लुमिना डिसिजन सिस्टम्स की स्थापना की। लुमिना ने सॉफ्टवेयर विकसित करना जारी रखा और इसे पर्यावरण और सार्वजनिक नीति विश्लेषण अनुप्रयोगों पर लागू किया। लुमिना ने पहली बार 1996 में एनालिटिका को एक उत्पाद के रूप में जारी किया। संदर्भ बाहरी लिंक गणितीय मॉडलिंग गणितीय अनुकूलन सॉफ्टवेयर विज्ञान सॉफ्टवेयर सांख्यिकीय प्रोग्रामिंग भाषाएँ दृश्य प्रोग्रामिंग भाषाएँ संख्यात्मक प्रोग्रामिंग भाषाएँ संख्यात्मक सॉफ्टवेयर सरणी प्रोग्रामिंग भाषाएँ विंडोज के लिए विज्ञान सॉफ्टवेयर कंप्यूटर बीजगणित सिस्टम प्लॉटिंग सॉफ्टवेयर