Telecommunications forecasting
تمام ٹیلی کمیونیکیشن سروس فراہم کنندگان اپنے نیٹ ورک کی منصوبہ بندی میں ان کی مدد کے لیے پیشن گوئی کے حسابات انجام دیتے ہیں۔ درست پیشن گوئی آپریٹرز کو پروڈکٹ کی ترقی اور تعارف، اشتہارات، قیمتوں وغیرہ سے متعلق اہم سرمایہ کاری کے فیصلے کرنے میں مدد کرتی ہے، پروڈکٹ لانچ سے پہلے ہی، جس سے اس بات کو یقینی بنانے میں مدد ملتی ہے کہ کمپنی کسی نئے منصوبے پر منافع کمائے گی اور اس سرمائے کی دانشمندی سے سرمایہ کاری کی جائے گی۔ پیشن گوئی کا استعمال کیوں کیا جاتا ہے؟ پیشن گوئی بہت سے مقاصد کے لیے کی جا سکتی ہے، اس لیے یہ ضروری ہے کہ حساب کرنے کی وجہ واضح طور پر بیان کی جائے اور اسے سمجھا جائے۔ پیشن گوئی کی کچھ عام وجوہات میں شامل ہیں: منصوبہ بندی اور بجٹ سازی-پیشن گوئی کے اعداد و شمار کا استعمال نیٹ ورک کے منصوبہ سازوں کو یہ فیصلہ کرنے میں مدد کر سکتا ہے کہ ٹریفک کے بوجھ کے زیادہ سے زیادہ انتظام کو یقینی بنانے کے لیے کتنا سامان خریدنا ہے اور اسے کہاں رکھنا ہے۔ تشخیص-پیشن گوئی انتظامیہ کو یہ فیصلہ کرنے میں مدد کر سکتی ہے کہ کیا کیے گئے فیصلے کمپنی کے فائدے یا نقصان کے لیے ہوں گے۔ تصدیق-جیسے جیسے پیش گوئی کا نیا ڈیٹا دستیاب ہوتا ہے یہ چیک کرنا ضروری ہے کہ آیا نئی پیش گوئیاں پرانی پیش گوئیوں کے پیش کردہ نتائج کی تصدیق کرتی ہیں یا نہیں۔ پیشن گوئی کے مقصد کو جاننے سے درج ذیل جیسے اضافی سوالات کے جوابات دینے میں مدد ملے گی: کس چیز کی پیش گوئی کی جا رہی ہے؟ - واقعات، رجحانات، متغیرات، ٹیکنالوجی کی سطح پر توجہ مرکوز-کسی ایک پروڈکٹ یا پوری لائن پر توجہ مرکوز کریں، کسی ایک کمپنی یا پوری صنعت پر توجہ مرکوز کریں۔ پیشن گوئی کتنی بار کی جاتی ہے؟ - روزانہ، ہفتہ وار، ماہانہ، سالانہ کیا استعمال شدہ طریقے انتظامیہ کے ذریعے لیے جانے والے ضروری فیصلوں کی عکاسی کرتے ہیں؟ فیصلے کرنے کے لیے کون سے وسائل دستیاب ہیں؟ - لیڈ ٹائم، عملہ، متعلقہ ڈیٹا، بجٹ وغیرہ۔ غلطیاں کس قسم کی ہو سکتی ہیں اور ان کی کمپنی کو کتنی قیمت چکانی پڑے گی؟ پیشین گوئی پر اثر انداز ہونے والے عوامل جب پیشین گوئی کی جائے تو یہ سمجھنا ضروری ہے کہ کون سے عوامل حساب پر اثر انداز ہو سکتے ہیں، اور کس حد تک۔ کچھ عام عوامل کی فہرست ذیل میں دیکھی جا سکتی ہے: ٹیکنالوجی صارفین کی رسائی-فائبر، وائرلیس، وائرڈ، سیلولر، ٹی ڈی ایم اے، سی ڈی ایم اے، ہینڈ سیٹس ایپلی کیشن-ٹیلی فون، پی بی ایکس، آئی ایس ڈی این، ویڈیو کانفرنسنگ، ایل اے این، ٹیلی کانفرنسنگ، انٹرنیٹ ورکنگ، ڈبلیو اے این ٹیکنالوجی-براڈ بینڈ، تنگ بینڈ، کیریئرز، فائبر ٹو دی کرب، ڈی ایس ایل اکنامکس گلوبل اکنامکس-اقتصادی آب و ہوا، پیش گوئیاں، تخمینے، معاشی عوامل، شرح سود، پرائم ریٹ، ترقی، انتظامیہ کا نقطہ نظر، سرمایہ کاروں کا اعتماد، سیاست سیکٹرل اکنامکس-صنعت میں رجحانات، سرمایہ کاروں کا نقطہ نظر، ٹیلی مواصلات، ابھرتی ہوئی ٹیکنالوجیز کی شرح نمو، کساد بازاری اور میکرو اکنامکس میں سست روی-افراط زر، جی ڈی پی، برآمدات، مالیاتی تبادلے کی شرحیں، درآمدات اگر اعداد و شمار میں غلطیاں ہیں، تو پیشن گوئی کا نتیجہ بھی اتنا ہی ناقص ہوگا۔ اس لیے یہ ضروری ہے کہ تمام بے ضابطہ ڈیٹا کو ہٹا دیا جائے۔ اس طرح کے طریقہ کار کو ڈیٹا "سکریبنگ" کہا جاتا ہے۔ ڈیٹا کو صاف کرنے میں ڈیٹا پوائنٹس کو ہٹانا شامل ہوتا ہے جسے "آؤٹ لیئرز" کہا جاتا ہے۔ آؤٹ لیئر وہ ڈیٹا ہوتے ہیں جو عام پیٹرن سے باہر ہوتے ہیں۔ وہ عام طور پر بے ضابطگی اور اکثر منفرد واقعات کی وجہ سے ہوتے ہیں اور اس لیے ان کے دوبارہ ہونے کا امکان نہیں ہوتا ہے۔ آؤٹ لیئرز کو ہٹانے سے ڈیٹا کی سالمیت میں بہتری آتی ہے اور پیشن گوئی کی درستگی میں اضافہ ہوتا ہے۔ پیشن گوئی کرنے کے طریقے پیشن گوئی کرنے کے لیے بہت سے مختلف طریقے استعمال کیے جاتے ہیں۔ انہیں ان نظریات کی بنیاد پر مختلف گروہوں میں تقسیم کیا جا سکتا ہے جن کے مطابق وہ تیار کیے گئے تھے: فیصلے پر مبنی طریقے فیصلے پر مبنی طریقے ان لوگوں کی رائے اور علم پر انحصار کرتے ہیں جو اس شعبے میں کافی تجربہ رکھتے ہیں جس میں پیش گوئی کی جا رہی ہے۔ فیصلے پر مبنی دو اہم طریقے ہیں: ڈیلفی طریقہ-ڈیلفی طریقہ میں ماہرین کو سوالات کا ایک سلسلہ ہدایت کرنا شامل ہے۔ ماہرین مستقبل کی ترقی کے حوالے سے اپنے تخمینے فراہم کرتے ہیں۔ محقق جوابات کا خلاصہ پیش کرتا ہے اور خلاصہ ماہرین کو واپس بھیجتا ہے، ان سے پوچھتا ہے کہ کیا وہ اپنی رائے پر نظر ثانی کرنا چاہتے ہیں۔ ڈیلفی کا طریقہ بہت قابل اعتماد نہیں ہے اور اس نے صرف بہت کم صورتوں میں کامیابی سے کام کیا ہے۔ ایکسٹریپولیشن-ایکسٹریپولیشن پیشن گوئی کا معمول کا طریقہ ہے۔ یہ اس مفروضے پر مبنی ہے کہ مستقبل کے واقعات اسی حدود کے ساتھ ترقی کرتے رہیں گے جیسے پچھلے واقعات یعنی۔ ماضی مستقبل کا ایک اچھا پیشین گوئی کرنے والا ہے۔ محقق پہلے پچھلے واقعات کے بارے میں ڈیٹا حاصل کرتا ہے اور اسے پلاٹ کرتا ہے۔ اس کے بعد وہ اس بات کا تعین کرتا ہے کہ آیا کوئی نمونہ سامنے آیا ہے، اور اگر ایسا ہے تو، وہ مستقبل میں نمونہ کو بڑھانے کی کوشش کرتا ہے اور ایسا کرتے ہوئے اس کی پیش گوئی کرنا شروع کر دیتا ہے کہ کیا ہونے کا امکان ہے۔ نمونوں کو بڑھانے کے لیے، محققین عام طور پر ایک سادہ ایکسٹراپولیشن اصول استعمال کرتے ہیں، جیسے کہ ایس کی شکل کا لاجسٹک فنکشن یا گومپرٹز منحنی خطوط، یا ان کی ایکسٹراپولیشن میں مدد کے لیے کیٹاسٹروفک وکر۔ یہ فیصلہ کرنے میں ہے کہ کون سا قاعدہ استعمال کرنا ہے کہ محقق کا فیصلہ ضروری ہے۔ سروے کے طریقے گاہکوں کی رائے پر مبنی ہوتے ہیں اور اس طرح اگر صحیح طریقے سے انجام دیا جائے تو معقول حد تک درست ہوتے ہیں۔ سروے انجام دینے میں، سروے کے ہدف گروپ کی شناخت کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔ یہ سب سے پہلے اس بات پر غور کر کے حاصل کیا جا سکتا ہے کہ پیشن گوئی کیوں کی جا رہی ہے۔ ایک بار ہدف گروپ کی شناخت ہو جانے کے بعد، ایک نمونے کا انتخاب کرنا ضروری ہے۔ نمونہ ہدف کا ایک ذیلی سیٹ ہے اور اسے منتخب کیا جانا چاہیے تاکہ یہ ہدف گروپ میں ہر ایک کی درست عکاسی کرے۔ اس کے بعد سروے کو نمونے لینے والے گروپ کے سامنے سوالات کا ایک سلسلہ پیش کرنا چاہیے اور ان کے جوابات ریکارڈ کیے جانے چاہئیں۔ اس کے بعد درج کردہ جوابات کا شماریاتی اور تجزیاتی طریقوں کا استعمال کرتے ہوئے تجزیہ کیا جانا چاہیے۔ اوسط رائے اور اس اوسط کے بارے میں تغیر شماریاتی تجزیاتی تکنیک ہیں جو استعمال کی جا سکتی ہیں۔ تجزیہ کے نتائج کو پھر پیشین گوئی کے متبادل طریقوں کا استعمال کرتے ہوئے چیک کیا جانا چاہیے اور نتائج شائع کیے جا سکتے ہیں۔ یہ بات ذہن میں رکھنی چاہیے کہ یہ طریقہ صرف اس صورت میں درست ہے جب نمونہ ہدف گروپ کا متوازن اور درست ذیلی مجموعہ ہو اور اگر نمونہ گروپ نے سوالات کے درست جوابات دیے ہوں۔ ٹائم سیریز کے طریقے وقت کی بنیاد پر واقعات کی پیمائش پر مبنی ہوتے ہیں۔ یہ طریقے ایسے اعداد و شمار کو ماڈل تیار کرنے کے لیے استعمال کرتے ہیں جنہیں پھر مستقبل میں خلاصہ کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے، اس طرح پیشن گوئی پیدا ہوتی ہے۔ ہر ماڈل مفروضوں کے ایک مختلف سیٹ کے مطابق کام کرتا ہے اور ایک مختلف مقصد کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ ٹائم سیریز کے طریقوں کی مثالیں یہ ہیں: ایکسپونینشیل اسموتنگ-یہ طریقہ تجزیہ کیے جانے والے ڈیٹا کی حرکت پذیر اوسط پر مبنی ہے، مثال کے طور پر۔ فروخت کے اعداد و شمار کی حرکت پذیر اوسط چکور اور موسمی رجحانات-یہ طریقہ پچھلے اعداد و شمار پر مرکوز ہے تاکہ چکور یا موسمی ادوار میں پائے جانے والے نمونے یا رجحان کی وضاحت میں مدد مل سکے۔ اس کے بعد محققین پیٹرن کو ایڈجسٹ کرنے کے لیے موجودہ ڈیٹا کا استعمال کر سکتے ہیں تاکہ یہ اس مدت کے ڈیٹا کے مطابق ہو، اور ایسا کرنے سے پیش گوئی کی جا سکتی ہے کہ موجودہ سیزن یا سائیکل کے بقیہ حصے کے دوران کیا ہوگا۔ شماریاتی نمونے-شماریاتی نمونے محقق کو متغیرات کے درمیان شماریاتی تعلقات کو فروغ دینے کی اجازت دیتے ہیں۔ یہ ماڈل موجودہ ڈیٹا پر مبنی ہوتے ہیں اور ایکسٹریپولیشن کے ذریعے مستقبل کا ماڈل بنایا جا سکتا ہے۔ ایکسٹریپولیشن تکنیک معیاری شماریاتی قوانین پر مبنی ہوتی ہیں، اس طرح پیشن گوئی کی درستگی میں بہتری آتی ہے۔ شماریاتی تکنیکیں نہ صرف پیشن گوئی کرتی ہیں بلکہ درستگی اور وشوسنییتا کی مقدار بھی طے کرتی ہیں۔ اس کی مثالیں ایرلانگ بی اور سی فارمولے ہیں، جو 1917 میں ڈینش ریاضی دان ایگنر ایرلانگ نے تیار کیے تھے۔ مماثل طریقے مماثل طریقوں میں غیر ملکی واقعات اور ان واقعات کے درمیان مماثلت تلاش کرنا شامل ہے جن کا مطالعہ کیا جا رہا ہے۔ غیر ملکی مقابلوں کا انتخاب عام طور پر اس وقت کیا جاتا ہے جب وہ موجودہ واقعات سے زیادہ "پختہ" ہوتے ہیں۔ کوئی بھی غیر ملکی واقعہ موجودہ واقعات کی مکمل عکاسی نہیں کرے گا اور اسے ذہن میں رکھنا چاہیے تاکہ کوئی بھی ضروری اصلاحات کی جا سکیں۔ غیر ملکی، زیادہ پختہ، واقعات کے مجموعے کا جائزہ لے کر، موجودہ واقعات کے مستقبل کی پیش گوئی کی جا سکتی ہے۔ مماثل طریقوں کو دو گروپوں میں تقسیم کیا جا سکتا ہے یعنی: کوالٹیٹو (علامتی) ماڈل کوالٹیٹو (عددی) ماڈل کازل ماڈل کازل ماڈل پیشن گوئی کی سب سے درست شکل اور سب سے پیچیدہ شکل ہیں۔ ان میں پیش گوئی کیے جانے والے واقعات کا ایک پیچیدہ اور مکمل نمونہ بنانا شامل ہے۔ ماڈل میں تمام ممکنہ متغیرات شامل ہونے چاہئیں، اور ہر ممکنہ نتیجہ کی پیش گوئی کرنے کے قابل ہونا چاہیے۔ کازل ماڈل اکثر اتنے پیچیدہ ہوتے ہیں کہ انہیں صرف کمپیوٹر پر بنایا جا سکتا ہے۔ وہ واقعات کے ایک سیٹ سے ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے تیار کیے جاتے ہیں۔ ماڈل صرف اتنا ہی درست ہے جتنا اسے تیار کرنے کے لیے استعمال ہونے والا ڈیٹا۔ امتزاج کی پیش گوئیاں امتزاج کی پیش گوئیاں اوپر بیان کردہ طریقوں کو یکجا کرتی ہیں۔ فائدہ یہ ہے کہ زیادہ تر معاملات میں درستگی میں اضافہ ہوتا ہے ؛ تاہم ایک محقق کو محتاط رہنا چاہیے کہ مذکورہ بالا طریقوں میں سے ہر ایک کے نقصانات پیشن گوئی میں مرکب غلطیاں پیدا کرنے کے لیے یکجا نہ ہوں۔ امتزاج پیشن گوئی کی مثالوں میں شامل ہیں: "فیصلے اور مقداری پیش گوئیوں کا انضمام" اور "سادہ اور وزن اوسط"۔ پیشن گوئی کی درستگی کا تعین کسی بھی پیشن گوئی کی درستگی کا تعین کرنا مشکل ہے، کیونکہ یہ مستقبل کے واقعات کی پیش گوئی کرنے کی کوشش کی نمائندگی کرتا ہے، جو ہمیشہ چیلنجنگ ہوتا ہے۔ پیشن گوئی کی درستگی کو بہتر بنانے اور جانچ کرنے میں مدد کے لیے محققین جانچ کے بہت سے مختلف طریقے استعمال کرتے ہیں۔ جانچ کے ایک سادہ طریقے میں پیشن گوئی کے کئی مختلف طریقوں کا استعمال اور نتائج کا موازنہ کرنا شامل ہے تاکہ یہ دیکھا جا سکے کہ آیا وہ کم و بیش برابر ہیں یا نہیں۔ ایک اور طریقہ میں اعداد و شمار کے لحاظ سے پیشن گوئی کے حساب میں غلطیوں کا حساب لگانا اور انہیں جڑ اوسط مربع شدہ غلطی کے لحاظ سے ظاہر کرنا شامل ہو سکتا ہے، اس طرح طریقہ کار میں مجموعی غلطی کا اشارہ فراہم ہوتا ہے۔ حساسیت کا تجزیہ بھی مفید ہو سکتا ہے، کیونکہ یہ اس بات کا تعین کرتا ہے کہ اگر کچھ اصل ڈیٹا جس پر پیش گوئی کی گئی تھی غلط ثابت ہو تو کیا ہوگا۔ پیشین گوئی کی درستگی کا تعین، جیسے خود پیشین گوئی کرنا، کبھی بھی یقین کے ساتھ نہیں کیا جا سکتا ہے اور اس لیے یہ یقینی بنانا مناسب ہے کہ ان پٹ ڈیٹا کی پیمائش کی جائے اور اسے زیادہ سے زیادہ درست طریقے سے حاصل کیا جائے، پیشین گوئی کے انتہائی مناسب طریقے منتخب کیے جائیں، اور پیشین گوئی کا عمل زیادہ سے زیادہ سختی سے انجام دیا جائے۔ حوالہ جات ٹیلی مواصلات معاشیات