Analytica (software)
اینالیٹکا ایک بصری سافٹ ویئر ہے جسے لومینا ڈیسیژن سسٹمز نے مقداری فیصلہ ماڈل بنانے، تجزیہ کرنے اور بات چیت کرنے کے لیے تیار کیا ہے۔ یہ بصری تخلیق اور ماڈلز کے نقطہ نظر کے لیے درجہ بندی کے اثر کے خاکے، کثیر جہتی ڈیٹا کے ساتھ کام کرنے کے لیے ذہین صفوں، خطرے اور غیر یقینی صورتحال کا تجزیہ کرنے کے لیے مونٹی کارلو تخروپن، اور لکیری اور غیر لکیری پروگرامنگ سمیت اصلاح کو یکجا کرتا ہے۔ اس کا ڈیزائن، خاص طور پر اس کے اثر کے خاکے اور غیر یقینی صورتحال کا علاج، فیصلہ تجزیہ کے شعبے کے خیالات پر مبنی ہے۔ ایک کمپیوٹر زبان کے طور پر، یہ حوالہ جاتی شفافیت، صف تجریدی، اور حساب کی موثر ترتیب کے لیے خودکار انحصار کی دیکھ بھال کے لیے ایک اعلانیہ (غیر طرز عمل) ڈھانچے کو یکجا کرتا ہے۔ درجہ بندی کے اثر کے خاکے تجزیاتی نمونوں کو اثر کے خاکے کے طور پر منظم کیا جاتا ہے۔ متغیرات (اور دیگر اشیاء) ایک خاکہ پر مختلف شکلوں کے نوڈس کے طور پر ظاہر ہوتے ہیں، جو تیروں سے جڑے ہوتے ہیں جو انحصار کی بصری نمائندگی فراہم کرتے ہیں۔ تجزیاتی اثر کے خاکے درجہ بندی کے ہو سکتے ہیں، جس میں خاکہ پر ایک واحد ماڈیول نوڈ ایک پورے ذیلی ماڈل کی نمائندگی کرتا ہے۔ تجزیاتی میں درجہ بندی کے اثر کے خاکے ایک تنظیمی آلے کے طور پر کام کرتے ہیں۔ چونکہ ایک اثر خاکہ کی بصری ترتیب ان قدرتی انسانی صلاحیتوں سے مقامی اور تجریدی دونوں سطحوں پر میل کھاتی ہے، لوگ ایک نظر میں ماڈل کی ساخت اور تنظیم کے بارے میں زیادہ معلومات حاصل کرنے کے قابل ہوتے ہیں جو کہ کم بصری نمونوں، جیسے اسپریڈشیٹ اور ریاضیاتی تاثرات کے ساتھ ممکن ہے۔ کسی بڑے ماڈل کی ساخت اور تنظیم کا انتظام کرنا ماڈلنگ کے عمل کا ایک اہم حصہ ہو سکتا ہے، لیکن اثر و رسوخ کے خاکے کے تصور سے کافی حد تک مدد ملتی ہے۔ اثر کے خاکے بھی مواصلات کے لیے ایک آلے کے طور پر کام کرتے ہیں۔ ایک بار جب ایک مقداری ماڈل بنایا جاتا ہے اور اس کے حتمی نتائج کا حساب لگایا جاتا ہے، تو اکثر ایسا ہوتا ہے کہ نتائج کیسے حاصل کیے جاتے ہیں، اور مختلف مفروضے نتائج کو کس طرح متاثر کرتے ہیں، اس کی تفہیم، حساب شدہ مخصوص اعداد سے کہیں زیادہ اہم ہوتی ہے۔ اینالیٹکا صارفین کو ہدف کے سامعین کو ان کے ماڈلز کے اندر ان پہلوؤں کو سمجھنے میں مدد کرنے کی صلاحیت دیتا ہے۔ اثر کے خاکہ کی بصری نمائندگی فوری طور پر تجریدی سطح پر تفہیم کا اظہار کرتی ہے جو عام طور پر ریاضیاتی تاثرات یا خلیے کے فارمولوں جیسی تفصیلی نمائندگی سے زیادہ مناسب ہوتی ہے۔ جب مزید تفصیل مطلوب ہو تو، صارفین ماڈل کے ڈھانچے کی بصری عکاسی سے تیز ہو کر تفصیل کی بڑھتی ہوئی سطح تک ڈرل کر سکتے ہیں۔ آسانی سے قابل فہم اور شفاف ماڈل کا وجود تنظیم کے اندر مواصلات اور بحث کی حمایت کرتا ہے، اور یہ اثر مقداری ماڈل کی تعمیر کے بنیادی فوائد میں سے ایک ہے۔ جب تمام دلچسپی رکھنے والے فریق ایک مشترکہ ماڈل ڈھانچے کو سمجھنے کے قابل ہوتے ہیں، تب مباحثے اور مباحثے اکثر مخصوص مفروضوں پر زیادہ براہ راست توجہ مرکوز کریں گے، "کراس ٹاک" کو کم کر سکتے ہیں، اور اس وجہ سے تنظیم کے اندر زیادہ نتیجہ خیز تعاملات کا باعث بن سکتے ہیں۔ اثر کا خاکہ ایک گرافیکل نمائندگی کے طور پر کام کرتا ہے جو مختلف سطحوں پر لوگوں کے لیے ماڈلز کو قابل رسائی بنانے میں مدد کر سکتا ہے۔ انٹیلیجنٹ کثیر جہتی صف اینالیٹکا کثیر جہتی صفوں کے طول و عرض کو ٹریک کرنے کے لیے انڈیکس آبجیکٹ کا استعمال کرتا ہے۔ انڈیکس آبجیکٹ میں ایک نام اور عناصر کی فہرست ہوتی ہے۔ جب دو کثیر جہتی اقدار کو جوڑا جاتا ہے، مثال کے طور پر منافع = محصول-اخراجات جیسے اظہار میں جہاں محصول اور اخراجات ہر ایک کثیر جہتی ہوتے ہیں، اینالیٹکا ہر جہت پر منافع کے حساب کو دہراتا ہے، لیکن اس بات کو تسلیم کرتا ہے کہ جب دونوں اقدار میں ایک ہی جہت واقع ہوتی ہے اور حساب کے دوران اسے ایک ہی جہت کے طور پر مانتا ہے، جسے ذہین صف تجریدی کہا جاتا ہے۔ زیادہ تر پروگرامنگ زبانوں کے برعکس، کثیر جہتی صف میں طول و عرض کے لیے کوئی موروثی ترتیب نہیں ہے۔ یہ ڈپلیکیٹڈ فارمولوں اور واضح ایف او آر لوپس سے بچتا ہے، یہ دونوں ماڈلنگ کی غلطیوں کے عام ذرائع ہیں۔ ذہین صف تجریدی کے ذریعے ممکن بنائے گئے آسان تاثرات ماڈل کو زیادہ قابل رسائی، قابل تشریح اور شفاف ہونے کی اجازت دیتے ہیں۔ ذہین صف تجریدی کا ایک اور نتیجہ یہ ہے کہ ماڈل کے ڈھانچے میں تبدیلیوں یا متغیر تعریفوں میں تبدیلیوں کی ضرورت کے بغیر، موجودہ ماڈل سے نئے طول و عرض متعارف کرائے یا ہٹائے جا سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، ماڈل بناتے وقت، ماڈل بنانے والا کسی خاص متغیر کو فرض کر سکتا ہے، مثال کے طور پر ڈسکاؤنٹ ریٹ میں ایک ہی نمبر ہوتا ہے۔ بعد میں، ایک ماڈل بنانے کے بعد، صارف واحد نمبر کو نمبروں کی میز سے تبدیل کر سکتا ہے، شاید ڈسکاؤنٹ ریٹ کو ملک اور اکنامک منظرنامے کے لحاظ سے تقسیم کیا گیا ہے۔ یہ نئے ڈویژن اس حقیقت کی عکاسی کر سکتے ہیں کہ مؤثر رعایت کی شرح کسی کمپنی کے بین الاقوامی ڈویژنوں کے لیے یکساں نہیں ہے، اور یہ کہ مختلف شرحیں مختلف فرضی منظرناموں پر لاگو ہوتی ہیں۔ اینالیٹکا خود بخود ان نئی جہتوں کو کسی بھی ایسے نتائج تک پھیلاتا ہے جو ڈسکاؤنٹ ریٹ پر منحصر ہوتے ہیں، لہذا مثال کے طور پر، خالص موجودہ قیمت کا نتیجہ کثیر جہتی ہو جائے گا اور ان نئی جہتوں پر مشتمل ہوگا۔ مختصرا، اینالیٹیکا ملک اور اقتصادی منظر نامے کے ہر ممکنہ امتزاج کے لیے رعایتی شرح کا استعمال کرتے ہوئے اسی حساب کو دہراتا ہے۔ تفصیل کی سطح، کمپیوٹیشن ٹائم، دستیاب ڈیٹا، اور پیرامیٹرک خالی جگہوں کے مجموعی سائز یا جہت کے درمیان کمپیوٹیشن ٹریڈ آفس کی تلاش کرتے وقت یہ لچک اہم ہے۔ اس طرح کی ایڈجسٹمنٹ عام ہیں جب ماڈلز کو مکمل طور پر کیا-اگر منظرناموں اور متغیرات کے درمیان مجموعی تعلقات کو تلاش کرنے کے طریقے کے طور پر تعمیر کیا گیا ہے۔ غیر یقینی تجزیہ ماڈل آؤٹ پٹ میں غیر یقینی صورتحال کو شامل کرنے سے زیادہ حقیقت پسندانہ اور معلوماتی تخمینے فراہم کرنے میں مدد ملتی ہے۔ اینالیٹکا میں غیر یقینی مقداروں کو ڈسٹری بیوشن فنکشن کا استعمال کرتے ہوئے متعین کیا جا سکتا ہے۔ جب تشخیص کی جاتی ہے، تو تقسیم کا نمونہ لاطینی ہائپر کیوب، مونٹی کارلو، یا سوبول نمونے لینے کا استعمال کرتے ہوئے لیا جاتا ہے، پھر نمونوں کو نتائج کے حساب سے تشہیر کیا جاتا ہے۔ نمونے کے نتائج کی تقسیم اور خلاصہ کے اعداد و شمار کو پھر براہ راست دیکھا جا سکتا ہے (اوسط، فریکٹائل بینڈ، امکان کثافت فنکشن (پی ڈی ایف)، مجموعی تقسیم فنکشن (سی ڈی ایف))، اینالیٹکا ایس آئی پی میتھ (ٹی ایم) معیار کے استعمال کے ذریعے باہمی تعاون کے فیصلے کے تجزیے اور امکان کے انتظام کی حمایت کرتا ہے۔ سسٹمز ڈائنامکس ماڈلنگ سسٹم ڈائنامکس وقت کے ساتھ پیچیدہ سسٹمز کے رویے کی تقلید کرنے کا ایک نقطہ نظر ہے۔ یہ پورے نظام کے رویے پر فیڈ بیک لوپس اور وقت کی تاخیر سے نمٹتا ہے۔ اینالیٹکا میں ڈائنامک () فنکشن چکور انحصار والے متغیرات کی تعریف کی اجازت دیتا ہے، جیسے کہ فیڈ بیک لوپس۔ یہ اثر خاکہ اشارے کو بڑھاتا ہے، جو عام طور پر چکروں کی اجازت نہیں دیتا ہے۔ ہر چکر میں کم از کم ایک لنک میں وقت کا وقفہ شامل ہوتا ہے، جسے وقت کے وقفے کے بغیر معیاری سیاہ تیروں سے ممتاز کرنے کے لیے سرمئی اثر والے تیر کے طور پر دکھایا جاتا ہے۔ پروگرامنگ زبان کے طور پر اینالیٹکا میں متغیرات کے درمیان ریاضیاتی تعلقات کے اظہار کے لیے آپریٹرز اور افعال کی ایک عمومی زبان شامل ہے۔ صارفین زبان کو بڑھانے کے لیے افعال اور کتب خانوں کی وضاحت کر سکتے ہیں۔ اینالیٹیکا میں ایک پروگرامنگ زبان کے طور پر کئی خصوصیات ہیں جو مقداری ماڈلنگ کے لیے استعمال کرنا آسان بنانے کے لیے ڈیزائن کی گئی ہیں: یہ ایک بصری پروگرامنگ زبان ہے، جہاں صارفین پروگراموں (یا "ماڈلز") کو اثر والے خاکے کے طور پر دیکھتے ہیں، جسے وہ نوڈس کو شامل اور جوڑ کر بصری طور پر تخلیق اور ترمیم کرتے ہیں۔ یہ ایک اعلانیہ زبان ہے، جس کا مطلب ہے کہ ایک ماڈل ہر متغیر کے لیے ایک تعریف کا اعلان کرتا ہے جس میں روایتی لازمی زبانوں کی ضرورت کے مطابق عمل کی ترتیب کی وضاحت نہیں کی جاتی ہے۔ اینالیٹکا انحصار گراف کا استعمال کرتے ہوئے ایک درست اور موثر عمل درآمد کے سلسلے کا تعین کرتا ہے۔ یہ ایک حوالہ جاتی طور پر شفاف فنکشنل زبان ہے، اس میں افعال اور متغیرات پر عمل درآمد کے کوئی مضر اثرات نہیں ہوتے یعنی۔ دیگر متغیرات کو تبدیل کرنا۔ اینالیٹکا ایک صف پروگرامنگ زبان ہے، جہاں کارروائیاں اور افعال کثیر جہتی صفوں پر کام کرنے کے لیے عام ہوتے ہیں۔ اینالیٹکا اینالیٹکا کی ایپلی کیشنز کو پالیسی تجزیہ، کاروباری ماڈلنگ اور رسک تجزیہ کے لیے استعمال کیا گیا ہے۔ جن شعبوں میں اینالیٹکا کا اطلاق کیا گیا ہے ان میں توانائی، صحت اور دواسازی، ماحولیاتی خطرہ اور اخراج کی پالیسی کا تجزیہ، جنگلی حیات کا انتظام، ماحولیات، آب و ہوا کی تبدیلی، ٹیکنالوجی اور دفاع، اسٹریٹجک مالیاتی منصوبہ بندی، آر اینڈ ڈی پلاننگ اور پورٹ فولیو مینجمنٹ، مالیاتی خدمات، ایرو اسپیس، مینوفیکچرنگ اور ماحولیاتی صحت کے اثرات کی تشخیص شامل ہیں۔ ایڈیشنز اینالیٹکا سافٹ ویئر مائیکروسافٹ ونڈوز آپریٹنگ سسٹم پر چلتا ہے۔ اینالیٹکا فری ایڈیشن لامحدود وقت کے لیے دستیاب ہے اور آپ کو 101 صارف آبجیکٹ کے ماڈل بنانے کی سہولت دیتا ہے۔ اینالیٹکا پروفیشنل، انٹرپرائز، آپٹیمائزر ڈیسک ٹاپ ایڈیشن ہیں جن میں فعالیت کی سطح میں اضافہ ہوتا ہے۔ اینالیٹکا کلاؤڈ پلیٹ فارم صارفین کو سرور کے ذریعے ماڈل شیئر کرنے اور انہیں ویب براؤزر کے ذریعے چلانے کی سہولت دیتا ہے۔ اینالیٹکا 6.1 کو 2021 میں جاری کیا گیا تھا۔ ہسٹری اینالیٹکا کا پیشرو، جسے ڈیموس کہا جاتا ہے، 1979 اور 1990 کے درمیان کارنیگی میلن یونیورسٹی میں پی ایچ ڈی کے طالب علم اور بعد میں پروفیسر کی حیثیت سے میکس ہینریون کے ذریعہ پالیسی تجزیہ کے ٹولز پر تحقیق سے پروان چڑھا۔ ہنریئن نے 1991 میں برائن آرنلڈ کے ساتھ مل کر لومینا ڈیسیژن سسٹمز کی بنیاد رکھی۔ لومینا نے سافٹ ویئر تیار کرنا اور اسے ماحولیاتی اور عوامی پالیسی تجزیہ ایپلی کیشنز پر لاگو کرنا جاری رکھا۔ لومینا نے پہلی بار 1996 میں اینالیٹکا کو بطور پروڈکٹ جاری کیا۔ حوالہ جات بیرونی روابط ریاضیاتی ماڈلنگ ریاضیاتی اصلاح سافٹ ویئر سائنس سافٹ ویئر شماریاتی پروگرامنگ زبانیں بصری پروگرامنگ زبانیں عددی پروگرامنگ زبانیں عددی سافٹ ویئر صف پروگرامنگ زبانیں سائنس سافٹ ویئر ونڈوز کے لیے کمپیوٹر الجبرا سسٹمز پلاٹنگ سافٹ ویئر