ذاتی نوعیت کی سفارش اور صحت سے متعلق مارکیٹنگ کے نفاذ کا راستہ
اسمارٹ میٹرز کے ذریعہ جمع کردہ بجلی کے استعمال کے اعداد و شمار کے گہرائی سے تجزیہ کے ذریعے ، بشمول ہر صارف کی بجلی کی کھپت ، بجلی کی کھپت کی فریکوئنسی ، چوٹی کے اوقات ، اور آلات کے استعمال وغیرہ۔ ڈیٹا کی صفائی اور پری پروسیسنگ مرحلے کے بعد ، آؤٹ لیئرز کو ہٹا دیا جاتا ہے اور بعد کے تجزیہ کے معیار کو یقینی بنانے کے لئے معیاری بنایا جاتا ہے۔ ڈیٹا پری پروسیسنگ مکمل ہونے کے بعد ، ایسوسی ایشن رول لرننگ الگورتھم ، جیسے اپروری الگورتھم ، صارفین کے بجلی کی کھپت کے طرز عمل کے مابین ممکنہ ایسوسی ایشن کو دریافت کرنے کے لئے لاگو ہوتے ہیں۔ یہ انجمنیں صارفین کی بجلی کے استعمال کی عادات کو ظاہر کرنے میں مدد کرتی ہیں ، جیسے ایئر کنڈیشنر اور واٹر ہیٹر کے استعمال کا وقت ارتباط ، اس طرح ذاتی خدمات کی بنیاد فراہم کرنا۔ ٹائم سیریز تجزیہ ٹیکنالوجی صارفین کی بجلی کی طلب کی پیش گوئی کے لئے استعمال کی جاتی ہے۔ اریما ماڈل یا موسمی سڑن کے وقت ٹائم سیریز کی پیشن گوئی ٹکنالوجی کے ذریعے ، مستقبل میں بجلی کی کھپت کی پیش گوئی کی جاسکتی ہے ، جو مطالبہ رسپانس مینجمنٹ اور بجلی کے وسائل کی زیادہ سے زیادہ مختص رقم کے لئے بہت ضروری ہے۔
اس کے علاوہ ، مشین لرننگ ٹیکنالوجیز ، جیسے فیصلے کے درخت اور اعصابی نیٹ ورک ، صارفین کے تاریخی بجلی کی کھپت کے اعداد و شمار اور طرز عمل کے نمونوں پر مبنی توانائی کی بچت کی تجاویز اور مناسب بجلی کے پیکجوں کو خود بخود فراہم کرنے کے لئے استعمال ہوتے ہیں۔ یہ الگورتھم بڑی مقدار میں ڈیٹا سے معلومات کو خود سیکھنے اور نکال سکتے ہیں ، اور صحت سے متعلق مارکیٹنگ کے مقصد کو حاصل کرنے کے لئے ماڈل کی تربیت اور اصلاح کے ذریعہ صارف کی طلب اور بجلی کی فراہمی کا درست طریقے سے مل سکتے ہیں۔ یہ تمام تجزیہ اور پیشن گوئی کے نتائج پاور کمپنی کے کسٹمر ریلیشنشپ مینجمنٹ سسٹم میں مربوط ہیں ، جو صارفین کو ذاتی نوعیت کی اطلاعات اور تجاویز کو آگے بڑھانے کے لئے خودکار مارکیٹنگ ٹولز کا استعمال کرتے ہیں۔
ذہین کسٹمر سروس اور ڈیٹا کی پیشن گوئی کے ماڈل بنانے کا طریقہ
یہ نظام واقعہ سے چلنے والے فن تعمیر پر مبنی ہے اور صارف کے سوالات اور سوالات کا بروقت جواب دے سکتا ہے۔ اس سسٹم کو نافذ کرنے کے ل you ، آپ کو قدرتی زبان پروسیسنگ پر مبنی چیٹ بوٹ بنانے کی ضرورت ہے۔ روبوٹ صارف کے ان پٹ کی ترجمانی کرسکتا ہے ، جیسے پاور استفسار یا غلطی کی رپورٹ ، اور اسی طرح کی آراء مہیا کرسکتا ہے۔ ڈیٹاپریڈیشن ماڈلنگ کی تعمیر ایک ایسا کام ہے جس میں پیچیدہ الگورتھم اور بڑی ڈیٹا ٹیکنالوجیز شامل ہیں۔ اس کے لئے مختلف سمارٹ میٹرز سے ڈیٹا اکٹھا کرنے اور انضمام کرنے کی ضرورت ہے۔ پری پروسیسنگ کے بعد ، اس ڈیٹا کو پیشن گوئی کے ماڈلز کی تربیت کے لئے استعمال کیا جاسکتا ہے۔ پیشن گوئی کے ماڈلز میں عام طور پر بوجھ کی پیشن گوئی ، قیمت کی پیش گوئی ، اور سامان کی ناکامی کی پیش گوئی شامل ہوتی ہے۔ ان ڈیٹا ماڈلز کو تربیت دینے کے لئے ، اعداد و شمار کے طریقوں جیسے ملٹی ویریٹ لکیری رجعت تجزیہ اور زیادہ پیچیدہ مشین لرننگ ماڈل جیسے بے ترتیب جنگلات اور گہری سیکھنے کے نیٹ ورک استعمال کیے جاسکتے ہیں۔
جب بوجھ کی پیشن گوئی کرتے ہو تو ، ماڈل وقت (گھنٹے ، دن ، مہینوں) ، موسم (درجہ حرارت ، نمی) اور تاریخی طاقت کے استعمال کے نمونے جیسے عوامل کو مدنظر رکھتا ہے۔ یہ ماڈل مستقبل میں ایک مدت کے دوران بجلی کی طلب کی درست پیش گوئی کرسکتے ہیں ، جس سے بجلی کی کمپنیوں کو بجلی کی تقسیم اور قیمت کی ترتیبات کو بہتر بنانے میں مدد مل سکتی ہے۔ قیمت کی پیش گوئی کرنے والا ماڈل مارکیٹ کی فراہمی اور طلب کے تعلقات اور تاریخی قیمت کے اعداد و شمار کا تجزیہ کرسکتا ہے ، اور مستقبل میں بجلی کی قیمت کے رجحانات فراہم کرسکتا ہے۔
خدمت میں بہتری میں ڈیٹا تجزیہ ٹیکنالوجی کا کردار
ڈیٹا پری پروسیسنگ تجزیہ کا ابتدائی مرحلہ ہے ، جس میں ڈیٹا کی صفائی ، آؤٹ لیئر پروسیسنگ اور ڈیٹا معیاری کاری شامل ہے۔ یہ اقدامات تجزیہ کے لئے بنیادی اعداد و شمار کے معیار کو یقینی بناتے ہیں اور اس کے بعد کے گہرائی سے تجزیہ کے لئے ٹھوس بنیاد رکھتے ہیں۔ پری پروسیسنگ کے بعد ، اعلی درجے کی تجزیاتی تکنیک ، جیسے پرنسپل جزو تجزیہ اور عنصر تجزیہ ، اعداد و شمار میں اہم متغیرات اور ڈھانچے کی نشاندہی کرنے کے لئے استعمال کیا جاتا ہے ، جو صارف کے بجلی کی کھپت کے رویے کے نمونوں کو سمجھنے کے لئے بہت ضروری ہے۔ اس کے بعد ، مشین لرننگ الگورتھم ، جیسے لاجسٹک ریگریشن اور سپورٹ ویکٹر مشینیں ، صارفین کی بجلی کی کھپت کی عادات کی درجہ بندی اور پیش گوئی کرنے کے لئے استعمال ہوتی ہیں۔ یہ ماڈل صارفین کے بجلی کے استعمال کے ماضی کے اعداد و شمار پر مبنی بجلی کے استعمال کے رجحانات کی پیش گوئی کرسکتے ہیں ، جو توانائی کی بچت کے اقدامات کو تشکیل دینے اور گرڈ بوجھ کو بہتر بنانے کے لئے سائنسی بنیاد فراہم کرتے ہیں۔ ٹائم سیریز کی پیشن گوئی کرنے والے ماڈلز ، جیسے طویل قلیل مدتی میموری نیٹ ورکس کی تعمیر کرکے ، گرڈ کی طلب میں اتار چڑھاو کی درست پیشن گوئی کی جاسکتی ہے ، جس سے بجلی کمپنیوں کو گرڈ بوجھ اور توانائی کی تقسیم کو زیادہ موثر طریقے سے سنبھالنے کی اجازت ملتی ہے۔