एनालिटिका (सॉफ्टवेयर): Difference between revisions

एनालिटिका
Developer(s)	Lumina Decision Systems
Initial release	January 16, 1992; 32 years ago
Written in	C++
Operating system	Windows
Platform	IA-32, x64
Available in	English
Type	Decision-making software
License	Commercial proprietary software
Website	analytica.com

Latest revision as of 12:59, 2 November 2023

एनालिटिका मात्रात्मक निर्णय प्रतिदर्श बनाने, विश्लेषण करने और संचार करने के लिए ल्यूमिना निर्णय प्रणाली द्वारा विकसित एक दृश्य सॉफ्टवेयर है।^[1] यह दृश्य निर्माण और प्रतिदर्शों के दृश्य के लिए पदानुक्रमित प्रभाव आरेखों को जोड़ता है, बहुआयामी डेटा के साथ काम करने के लिए बुद्धिमान सरणी, जोखिम और अनिश्चितता का विश्लेषण करने के लिए मोंटे कार्लो अनुरूपण, और रैखिक और गैर-रैखिक कार्यरचना सहित अनुकूलन होता है। इसका प्रारुप, विशेष रूप से इसका प्रभाव आरेख और अनिश्चितता का निष्पादन, निर्णय विश्लेषण के क्षेत्र से विचारों पर आधारित है। एक परिकलक भाषा के रूप में, यह गणना की कुशल अनुक्रमण के लिए संदर्भित पारदर्शिता, सरणी अमूर्तता और स्वत: निर्भरता रखरखाव के लिए एक घोषणात्मक (गैर-प्रक्रियात्मक) संरचना को जोड़ती है।

श्रेणीबद्ध प्रभाव आरेख

एनालिटिका प्रतिदर्श को प्रभाव आरेख के रूप में व्यवस्थित किया जाता है। चर (और अन्य वस्तुओं) आरेख पर विभिन्न आकृतियों के चिह्न के रूप में दिखाई देते हैं, जो चिह्नों से जुड़े होते हैं जो निर्भरताओं का एक दृश्य प्रतिनिधित्व प्रदान करते हैं। एनालिटिका प्रभाव आरेख पदानुक्रमित हो सकते हैं, जिसमें आरेख पर एक एकल प्रमात्रक चिह्न पूरे उपप्रतिदर्श का प्रतिनिधित्व करता है।

एनालिटिका में पदानुक्रमित प्रभाव आरेख एक संगठनात्मक उपकरण के रूप में काम करते हैं। क्योंकि एक प्रभाव आरेख का दृश्य अभिन्यास इन प्राकृतिक मानव क्षमताओं से स्थानिक और अमूर्त स्तर दोनों से मेल खाता है, लोग एक दृष्टि में एक प्रतिदर्श की संरचना और संगठन के बारे में अधिक जानकारी लेने में सक्षम होते हैं, जैसे कम दृश्य प्रतिमानों के साथ संभव है, जैसे स्प्रेडशीट और गणितीय अभिव्यक्तियाँ। एक बड़े प्रतिदर्श की संरचना और संगठन का प्रबंधन मॉडलिंग प्रक्रिया का एक महत्वपूर्ण हिस्सा हो सकता है, लेकिन प्रभाव आरेखों के दृश्य से काफी हद तक सहायता प्राप्त होती है।

प्रभाव आरेख संचार के लिए एक उपकरण के रूप में भी काम करते हैं। एक बार जब एक मात्रात्मक प्रतिदर्श बनाया जाता है और इसके अंतिम परिणामों की गणना की जाती है, तो प्रायः वस्तुस्थिति ऐसे होती है कि परिणाम कैसे प्राप्त होते हैं, और विभिन्न धारणाएं परिणामों को कैसे प्रभावित करती हैं, इसकी समझ गणना की गई विशिष्ट संख्याओं की तुलना में कहीं अधिक महत्वपूर्ण है। एनालिटिका उपयोगकर्ताओं को अपने प्रतिदर्श के भीतर इन पहलुओं को लक्षित दर्शकों को समझने में मदद करने की क्षमता देती है। एक प्रभाव आरेख का दृश्य प्रतिनिधित्व जल्दी से अमूर्तता के स्तर पर एक समझ का संचार करता है जो सामान्यतः गणितीय अभिव्यक्तियों या सेल सूत्रों जैसे विस्तृत प्रतिनिधित्व से अधिक उपयुक्त होता है। जब अधिक विवरण की आवश्यकता होती है, तो उपयोगकर्ता विस्तार के बढ़ते स्तर तक प्रशिक्षण कर सकते हैं, प्रतिदर्श की संरचना के दृश्य चित्रण द्वारा गति प्रदान की जाती है।

एक आसानी से समझने योग्य और स्पष्ट प्रतिदर्श का अस्तित्व एक संगठन के भीतर संचार और बहस का समर्थन करता है, और यह प्रभाव मात्रात्मक प्रतिदर्श निर्माण के प्राथमिक लाभों में से एक है। जब सभी इच्छुक पक्ष एक सामान्य प्रतिदर्श संरचना को समझने में सक्षम होते हैं, तो बहस और चर्चाएँ प्रायः विशिष्ट मान्यताओं पर अधिक सीधे ध्यान केंद्रित करती हैं, क्रॉस-वार्ता में कटौती कर सकती हैं, और इसलिए संगठन के भीतर अधिक उत्पादक बातचीत का नेतृत्व करती हैं। प्रभाव आरेख एक चित्रमय प्रतिनिधित्व के रूप में कार्य करता है जो विभिन्न स्तरों पर लोगों के लिए प्रतिदर्श को सुलभ बनाने में मदद कर सकता है।

बुद्धिमान बहुआयामी सरणियाँ

एनालिटिका बहुआयामी सरणियों के आयामों का पथानुसरण करने के लिए सूचकांक वस्तुओं का उपयोग करता है। सूचकांक वस्तु में नाम और तत्वों की एक सूची होती है। जब दो बहुआयामी मान संयुक्त होते हैं, उदाहरण के लिए एक अभिव्यक्ति में जैसे

लाभ = आय − व्यय

बुद्धिमान सरणी अमूर्तता नामक प्रक्रिया में जहां आय और व्यय प्रत्येक बहुआयामी होते हैं, एनालिटिका प्रत्येक आयाम पर लाभ की गणना को दोहराता है, लेकिन यह पहचानता है कि दोनों मूल्यों में समान आयाम कब होता है और गणना के दौरान इसे एक ही आयाम के रूप में मानता है। अधिकांश कार्यरचना भाषाओं के विपरीत, बहुआयामी सरणी में आयामों के लिए कोई अंतर्निहित क्रम नहीं है। यह प्रतिलिपि किए गए सूत्र और स्पष्ट फ़ॉर लूप से बचा जाता है, दोनों प्रतिरूपण त्रुटियों के सामान्य स्रोत हैं। सुधिरस क्रम कल्पना द्वारा संभव की गई सरलीकृत अभिव्यक्तियाँ प्रतिदर्श को अधिक सुलभ, व्याख्यात्मक और पारदर्शी बनाने की अनुमति देती हैं।

बुद्धिमान सरणी अमूर्तता का एक अन्य परिणाम यह है कि प्रतिदर्श संरचना में परिवर्तन या परिवर्तनीय परिभाषाओं में परिवर्तन की आवश्यकता के बिना नए आयामों को मौजूदा प्रतिदर्श से पुरःस्थापित या हटाया जा सकता है। उदाहरण के लिए, एक प्रतिदर्श बनाते समय, प्रतिदर्श बिल्डर एक विशेष चर कल्पना कर सकता है, उदाहरण के लिए छूट_ दर, में एक ही अंक होता है। बाद में, एक प्रतिदर्श का निर्माण करने के बाद, एक उपयोगकर्ता एकल संख्या को संख्याओं की तालिका से बदल सकता है, संभवतः देश और आर्थिक परिदृश्य द्वारा विभाजित छूट_दर हो। ये नए विभाजन इस तथ्य को प्रतिबिंबित कर सकते हैं कि किसी कंपनी के अंतर्राष्ट्रीय प्रभागों के लिए प्रभावी छूट दर समान नहीं है, और विभिन्न काल्पनिक परिदृश्यों के लिए अलग-अलग दरें लागू होती हैं। एनालिटिका स्वचालित रूप से इन नए आयामों को छूट_रेट पर निर्भर किसी भी परिणाम के लिए प्रचारित करता है, इसलिए उदाहरण के लिए, शुद्ध वर्तमान मूल्य का परिणाम बहुआयामी हो जाएगा और इन नए आयामों को समाहित करेगा। संक्षेप में, एनालिटिका देश और आर्थिक_परिदृश्य के प्रत्येक संभावित संयोजन के लिए छूट दर का उपयोग करके उसी गणना को दोहराता है।

विवरण के स्तर, संगणना समय, उपलब्ध डेटा, और समग्र आकार या प्राचलिक रिक्त स्थान के आयाम के बीच संगणना दुविधा की खोज करते समय यह सुनम्यता महत्वपूर्ण है। जब प्रतिरूप पूरी तरह से परिदृश्यों और चर के बीच समग्र संबंधों की खोज के तरीके के रूप में पूरी तरह से निर्मित किए गए हैं तब इस तरह के समायोजन सामान्य हैं।

अनिश्चितता विश्लेषण

प्रतिदर्श आउटपुट में अनिश्चितता को सम्मिलित करने से अधिक यथार्थवादी और सूचनात्मक अनुमान प्रदान करने में मदद मिलती है। एनालिटिका में अनिश्चित मात्राओं को संभाव्यता वितरण का उपयोग करके निर्दिष्ट किया जा सकता है। जब मूल्यांकन किया जाता है, तो वितरण का नमूना या तो लैटिन अतिविम, मोंटे कार्लो अनुरूपण, या सोबोल प्रतिचयन का उपयोग करके लिया जाता है, फिर परिणामों की गणना के माध्यम से नमूने प्रचारित किए जाते हैं। नमूनाकृत परिणाम वितरण और सारांश आँकड़े तब सीधे देखे जा सकते हैं (माध्य, मात्रात्मक, संभाव्यता घनत्व प्रकार्य (PDF), संचयी वितरण प्रकार्य (CDF)), SIPMath (tm) मानक के उपयोग के माध्यम से सहयोगी निर्णय विश्लेषण और संभावना प्रबंधन का समर्थन करता है। .^[2]^[3]

प्रणाली की गतिशीलता प्रतिरूपण

तंत्र गतिकी समय के साथ जटिल तंत्र के व्यवहार का अनुकरण करने का एक दृष्टिकोण है। यह पूरे तंत्र के व्यवहार पर प्रतिपुष्टि लूप और समय की देरी से संबंधित है। एनालिटिका में गतिशील () प्रकार्य चक्रीय निर्भरता वाले चर की परिभाषा की अनुमति देता है, जैसे प्रतिपुष्टि लूप है। यह प्रभाव आरेख संकेतन का विस्तार करता है, जो सामान्य रूप से चक्रों की अनुमति नहीं देता है। प्रत्येक चक्र में कम से कम एक लिंक में एक समय अंतराल सम्मिलित होता है, जिसे बिना समय अंतराल के मानक काले चिह्नों से अलग करने के लिए ग्रे प्रभाव वाले चिह्न के रूप में दर्शाया जाता है।

एक कार्यरचना भाषा के रूप में

एनालिटिका में चरों के बीच गणितीय संबंधों को व्यक्त करने के लिए संचालक और कार्यों की एक सामान्य भाषा सम्मिलित है। उपयोगकर्ता भाषा का विस्तार करने के लिए कार्यों और पुस्तकालयों को परिभाषित कर सकते हैं।

एनालिटिका में एक कार्यरचना भाषा के रूप में कई विशेषताएं हैं जिन्हें मात्रात्मक प्रतिरूपण के लिए उपयोग करना आसान बनाने के लिए परिकलन किया गया है: यह एक दृश्य कार्यरचना भाषा है, जहां उपयोगकर्ता क्रमादेश (या प्रतिदर्श ) को प्रभाव आरेख के रूप में देखते हैं, जिसे वे नोड्स जोड़कर और लिंक करके दृश्य रूप से बनाते और संपादित करते हैं। यह एक घोषणात्मक कार्यरचना भाषा है, जिसका अर्थ है कि एक प्रतिदर्श पारंपरिक अनिवार्य कार्यरचना भाषा द्वारा आवश्यक निष्पादन अनुक्रम निर्दिष्ट किए बिना प्रत्येक चर के लिए एक परिभाषा घोषित करता है। एनालिटिका निर्भरता लेखाचित्र का उपयोग करके एक सही और कुशल निष्पादन अनुक्रम निर्धारित करता है। यह एक संदर्भित रूप से पारदर्शी कार्यात्मक कार्यरचना भाषा है, जिसमें कार्यों और चर के निष्पादन का कोई दुष्प्रभाव नहीं होता है, अर्थात अन्य चर को बदलना। एनालिटिका एक सरणी कार्यरचना भाषा है, जहां संचालन और कार्य बहुआयामी सरणियों पर काम करने के लिए सामान्यीकृत होते हैं।

एनालिटिका के अनुप्रयोग

एनालिटिका का उपयोग नीति विश्लेषण, व्यवसाय विश्लेषण और जोखिम विश्लेषण (व्यवसाय) के लिए किया गया है।^[4] जिन क्षेत्रों में एनालिटिका लागू किया गया है उनमें ऊर्जा,^[5]^[6]^[7]^[8]^[9]^[10] स्वास्थ्य देखभाल और औषधीय,^[11]^[12]^[13]^[14]^[15]^[16]^[17]^[18]^[19]^[20]^[21]^[22]^[23]^[24]^[25]^[26] पर्यावरणीय जोखिम और उत्सर्जन नीति विश्लेषण,^[27]^[28]^[29]^[30]^[31]^[32]^[33]^[34]^[35] वन्यजीव प्रबंधन,^[36]^[37]^[38]^[39] पारिस्थितिकी,^[40]^[41]^[42]^[43]^[44]^[45]^[46] जलवायु परिवर्तन,^[47]^[48]^[49]^[50]^[51]^[52]^[53]^[54]^[55]^[56] प्रौद्योगिकी और रक्षा,^[57]^[58]^[59]^[60]^[61]^[62]^[63]^[64]^[65]^[66]^[67]^[68]^[69]^[70]^[71]^[72]^[73]^[74] सामरिक वित्तीय योजना,^[75]^[76]

अनुसंधान एवं विकास योजना और पोर्टफोलियो प्रबंधन,^[77]^[78]^[79] वित्तीय सेवाएं, एयरोस्पेस,^[80] उत्पादन^[81] और पर्यावरणीय स्वास्थ्य प्रभाव मूल्यांकन है।^[82]

संस्करण

एनालिटिका सॉफ्टवेयर माइक्रोसॉफ़्ट विंडोज़ ऑपरेटिंग तंत्र पर चलता है। एनालिटिका फ्री एडिशन असीमित समय के लिए उपलब्ध है और आपको 101 उपयोगकर्ता ऑब्जेक्ट तक के प्रतिदर्श बनाने की सुविधा देता है। एनालिटिका प्रोफेशनल, एंटरप्राइज़, ऑप्टिमाइज़र कार्यक्षमता के बढ़ते स्तरों के साथ डेस्कटॉप संस्करण हैं। एनालिटिका क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म उपयोगकर्ताओं को एक सर्वर के माध्यम से प्रतिदर्श साझा करने और उन्हें एक वेब ब्राउज़र के माध्यम से चलाने की सुविधा देता है। एनालिटिका 6.1 को 2021 में रिलीज़ किया गया था।

इतिहास

एनालिटिका के पूर्ववर्ती, जिसे डेमोस कहा जाता है,^[83] 1979 और 1990 के बीच PHD छात्र और बाद में कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय में प्रोफेसर के रूप में मैक्स हेनरियन द्वारा नीति विश्लेषण के लिए उपकरणों पर शोध से विकसित हुआ। हेनरियन ने 1991 में ब्रायन अर्नोल्ड के साथ ल्यूमिना निर्णय प्रणाली की स्थापना की। लुमिना ने सॉफ्टवेयर विकसित करना जारी रखा और इसे पर्यावरण और सार्वजनिक नीति विश्लेषण अनुप्रयोगों में लागू किया। लुमिना ने पहली बार एनालिटिका को 1996 में एक उत्पाद के रूप में जारी किया था।

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 '''एनालिटिका''' मात्रात्मक निर्णय प्रतिदर्श बनाने, विश्लेषण करने और संचार करने के लिए ल्यूमिना निर्णय प्रणाली द्वारा विकसित एक दृश्य सॉफ्टवेयर है।<ref>Granger Morgan and Max Henrion (1998), [http://www.lumina.com/software/ch10.9.PDF Analytica:A Software Tool for Uncertainty Analysis and Model Communication] {{webarchive |url=https://web.archive.org/web/20070630125258/http://www.lumina.com/software/ch10.9.PDF |date=June 30, 2007 }}, Chapter 10 of ''Uncertainty: A Guide to Dealing with Uncertainty in Quantitative Risk and Policy Analysis'', second edition, Cambridge University Press, New York.</ref> यह दृश्य निर्माण और प्रतिदर्शों के दृश्य के लिए पदानुक्रमित [[प्रभाव आरेख|प्रभाव आरेखों]]  को जोड़ता है, बहुआयामी डेटा के साथ काम करने के लिए बुद्धिमान सरणी, जोखिम और अनिश्चितता का विश्लेषण करने के लिए [[मोंटे कार्लो सिमुलेशन|मोंटे कार्लो अनुरूपण]], और रैखिक और गैर-रैखिक कार्यरचना सहित [[अनुकूलन]] होता है। इसका प्रारुप, विशेष रूप से इसका प्रभाव आरेख और अनिश्चितता का निष्पादन, [[निर्णय विश्लेषण]] के क्षेत्र से विचारों पर आधारित है। एक परिकलक भाषा के रूप में, यह गणना की कुशल अनुक्रमण के लिए संदर्भित पारदर्शिता, सरणी अमूर्तता और स्वत: निर्भरता रखरखाव के लिए एक घोषणात्मक (गैर-प्रक्रियात्मक) संरचना को जोड़ती है।
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 प्रतिदर्श आउटपुट में अनिश्चितता को सम्मिलित करने से अधिक यथार्थवादी और सूचनात्मक अनुमान प्रदान करने में मदद मिलती है। एनालिटिका में अनिश्चित [[मात्रा]]ओं को संभाव्यता वितरण का उपयोग करके निर्दिष्ट किया जा सकता है। जब मूल्यांकन किया जाता है, तो वितरण का नमूना या तो [[लैटिन हाइपरक्यूब नमूनाकरण|लैटिन अतिविम]], मोंटे कार्लो अनुरूपण, या सोबोल प्रतिचयन का उपयोग करके लिया जाता है, फिर परिणामों की गणना के माध्यम से नमूने प्रचारित किए जाते हैं। नमूनाकृत परिणाम वितरण और सारांश आँकड़े तब सीधे देखे जा सकते हैं (माध्य, मात्रात्मक, संभाव्यता घनत्व प्रकार्य (PDF), संचयी वितरण प्रकार्य (CDF)), SIPMath (tm) मानक के उपयोग के माध्यम से सहयोगी निर्णय विश्लेषण और संभावना प्रबंधन का समर्थन करता है। .<ref>The SIPmath Standard
 http://probabilitymanagement.org/standards.html {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20170121075826/http://www.probabilitymanagement.org/standards.html |date=2017-01-21 }}</ref><ref>Paul D. Kaplan and Sam Savage (2011), [http://probabilitymanagement.org/library/IWM11MarApr_MonteCarlo.pdf Monte Carlo, A Lightbulb for Illuminating Uncertainty] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20170307150357/http://probabilitymanagement.org/library/IWM11MarApr_MonteCarlo.pdf |date=2017-03-07 }}, in Investments & Wealth Monitor</ref>
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श्रेणीबद्ध प्रभाव आरेख

बुद्धिमान बहुआयामी सरणियाँ

अनिश्चितता विश्लेषण

प्रणाली की गतिशीलता प्रतिरूपण

एक कार्यरचना भाषा के रूप में

एनालिटिका के अनुप्रयोग

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