ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ: ಸರ್ವೈವಲ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್‌ಗೆ ಒಂದು ಸಮಗ್ರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ

ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ, ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಘಟನೆ ಸಂಭವಿಸಲು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಸಮಯವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಊಹಿಸಲು ಸರ್ವೈವಲ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ (ಬದುಕುಳಿಯುವಿಕೆಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ) ಒಂದು ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ತಂತ್ರವಾಗಿದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಊಹಿಸುವ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ರಿಗ್ರೆಷನ್ ಮಾದರಿಗಳಿಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ, ಸರ್ವೈವಲ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ಒಂದು ಘಟನೆ ಸಂಭವಿಸುವವರೆಗಿನ ಅವಧಿಯನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಗ್ರಾಹಕರ ಚರ್ನ್ (ಗ್ರಾಹಕರು ಸೇವೆ ತೊರೆಯುವುದು), ಉಪಕರಣಗಳ ವೈಫಲ್ಯ, ಅಥವಾ ರೋಗಿಯ ಚೇತರಿಕೆ. ಇದು ಆರೋಗ್ಯ, ಹಣಕಾಸು, ಉತ್ಪಾದನೆ ಮತ್ತು ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್‌ನಂತಹ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಜಾಗತಿಕ ಉದ್ಯಮಗಳಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಮೂಲ್ಯವಾಗಿದೆ.

ಸರ್ವೈವಲ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ಎಂದರೇನು?

ಸರ್ವೈವಲ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್, 'ಟೈಮ್-ಟು-ಈವೆಂಟ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್' (ಘಟನೆ ಸಂಭವಿಸುವ ಸಮಯದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ) ಎಂದೂ ಕರೆಯಲ್ಪಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಜೈವಿಕ ಜೀವಿಗಳಲ್ಲಿನ ಸಾವು ಮತ್ತು ಯಾಂತ್ರಿಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿನ ವೈಫಲ್ಯದಂತಹ ಒಂದು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಘಟನೆಗಳು ಸಂಭವಿಸುವವರೆಗಿನ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಸಮಯದ ಅವಧಿಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಬಳಸುವ ಒಂದು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಇದು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ಹುಟ್ಟಿಕೊಂಡಿತು ಆದರೆ ಅಂದಿನಿಂದ ವಿವಿಧ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಿಗೆ ವಿಸ್ತರಿಸಿದೆ.

ಇದರ ಮೂಲ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯು ಒಂದು ಘಟನೆ ಸಂಭವಿಸುವವರೆಗಿನ ಸಮಯವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದರ ಸುತ್ತ ಸುತ್ತುತ್ತದೆ, ಹಾಗೆಯೇ ಸೆನ್ಸರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸಹ ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಇದು ಸರ್ವೈವಲ್ ಡೇಟಾದ ಒಂದು ವಿಶಿಷ್ಟ ಅಂಶವಾಗಿದೆ. ಅಧ್ಯಯನದ ಅವಧಿಯೊಳಗೆ ಎಲ್ಲಾ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಿಗೆ ಆಸಕ್ತಿಯ ಘಟನೆ ಸಂಭವಿಸದಿದ್ದಾಗ ಸೆನ್ಸರಿಂಗ್ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಅಧ್ಯಯನ ಮುಗಿಯುವ ಮೊದಲು ರೋಗಿಯೊಬ್ಬರು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಟ್ರಯಲ್‌ನಿಂದ ಹಿಂದೆ ಸರಿಯಬಹುದು, ಅಥವಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದಾಗ ಗ್ರಾಹಕರು ಇನ್ನೂ ಚಂದಾದಾರರಾಗಿರಬಹುದು.

ಸರ್ವೈವಲ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್‌ನಲ್ಲಿನ ಪ್ರಮುಖ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು:

• ಟೈಮ್-ಟು-ಈವೆಂಟ್: ವೀಕ್ಷಣಾ ಅವಧಿಯ ಪ್ರಾರಂಭದಿಂದ ಘಟನೆ ಸಂಭವಿಸುವವರೆಗಿನ ಅವಧಿ.
• ಈವೆಂಟ್: ಆಸಕ್ತಿಯ ಫಲಿತಾಂಶ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸಾವು, ವೈಫಲ್ಯ, ಚರ್ನ್).
• ಸೆನ್ಸರಿಂಗ್: ವೀಕ್ಷಣಾ ಅವಧಿಯಲ್ಲಿ ಘಟನೆ ಸಂಭವಿಸಲಿಲ್ಲ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಸೆನ್ಸರಿಂಗ್‌ನ ಪ್ರಕಾರಗಳು:
• ರೈಟ್ ಸೆನ್ಸರಿಂಗ್: ಇದು ಅತ್ಯಂತ ಸಾಮಾನ್ಯವಾದ ಪ್ರಕಾರ, ಇದರಲ್ಲಿ ಅಧ್ಯಯನದ ಅಂತ್ಯದ ವೇಳೆಗೆ ಘಟನೆ ಸಂಭವಿಸಿರುವುದಿಲ್ಲ.
• ಲೆಫ್ಟ್ ಸೆನ್ಸರಿಂಗ್: ಅಧ್ಯಯನದ ಪ್ರಾರಂಭಕ್ಕೂ ಮುನ್ನವೇ ಘಟನೆ ಸಂಭವಿಸಿರುತ್ತದೆ.
• ಇಂಟರ್ವಲ್ ಸೆನ್ಸರಿಂಗ್: ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಮಯದ ಅಂತರದಲ್ಲಿ ಘಟನೆ ಸಂಭವಿಸಿರುತ್ತದೆ.

ಸರ್ವೈವಲ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ಅನ್ನು ಏಕೆ ಬಳಸಬೇಕು?

ಟೈಮ್-ಟು-ಈವೆಂಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವಾಗ ಸರ್ವೈವಲ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಧಾನಗಳಿಗಿಂತ ಹಲವಾರು ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ:

• ಸೆನ್ಸರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ: ಸಂಪೂರ್ಣ ಡೇಟಾ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ರಿಗ್ರೆಷನ್ ಮಾದರಿಗಳಿಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ, ಸರ್ವೈವಲ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ಸೆನ್ಸಾರ್ಡ್ ವೀಕ್ಷಣೆಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಘಟನೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
• ಸಮಯದ ಮೇಲೆ ಗಮನಹರಿಸುತ್ತದೆ: ಇದು ಘಟನೆ ಸಂಭವಿಸುವವರೆಗಿನ ಅವಧಿಯನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಮಾದರಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಘಟನೆಯ ಸಮಯ ಮತ್ತು ಪ್ರಗತಿಯ ಬಗ್ಗೆ ಮೌಲ್ಯಯುತ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
• ಹಜಾರ್ಡ್ ಮತ್ತು ಸರ್ವೈವಲ್ ಫಂಕ್ಷನ್‌ಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ: ಸರ್ವೈವಲ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಬದುಕುಳಿಯುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ ಘಟನೆ ಸಂಭವಿಸುವ ತಕ್ಷಣದ ಅಪಾಯವನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ನಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.

ಸರ್ವೈವಲ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್‌ನಲ್ಲಿನ ಪ್ರಮುಖ ವಿಧಾನಗಳು

ಸರ್ವೈವಲ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಹಲವಾರು ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ತನ್ನದೇ ಆದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಅನ್ವಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ:

1. ಕ್ಯಾಪ್ಲನ್-ಮೀಯರ್ ಎಸ್ಟಿಮೇಟರ್

ಕ್ಯಾಪ್ಲನ್-ಮೀಯರ್ ಎಸ್ಟಿಮೇಟರ್, ಇದನ್ನು ಪ್ರಾಡಕ್ಟ್-ಲಿಮಿಟ್ ಎಸ್ಟಿಮೇಟರ್ ಎಂದೂ ಕರೆಯುತ್ತಾರೆ, ಇದು ಜೀವಿತಾವಧಿಯ ಡೇಟಾದಿಂದ ಸರ್ವೈವಲ್ ಫಂಕ್ಷನ್ ಅನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಬಳಸುವ ಒಂದು ನಾನ್-ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಇದು ಯಾವುದೇ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಊಹಿಸದೆ ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಬದುಕುಳಿಯುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ದೃಶ್ಯ ನಿರೂಪಣೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.

ಇದು ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ:

ಕ್ಯಾಪ್ಲನ್-ಮೀಯರ್ ಎಸ್ಟಿಮೇಟರ್ ಪ್ರತಿ ಸಮಯದ ಬಿಂದುವಿನಲ್ಲಿ ಒಂದು ಘಟನೆ ಸಂಭವಿಸಿದಾಗ ಬದುಕುಳಿಯುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದು ಒಟ್ಟಾರೆ ಬದುಕುಳಿಯುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಪ್ರತಿ ಸಮಯದ ಬಿಂದುವಿನಲ್ಲಿ ಘಟನೆಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು ಅಪಾಯದಲ್ಲಿರುವ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತದೆ. ಸರ್ವೈವಲ್ ಫಂಕ್ಷನ್ ಒಂದು ಸ್ಟೆಪ್ ಫಂಕ್ಷನ್ ಆಗಿದ್ದು, ಇದು ಪ್ರತಿ ಘಟನೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತದೆ.

ಉದಾಹರಣೆ:

ಚಂದಾದಾರಿಕೆ ಆಧಾರಿತ ಸೇವೆಗಾಗಿ ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಅಧ್ಯಯನವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಕ್ಯಾಪ್ಲನ್-ಮೀಯರ್ ಎಸ್ಟಿಮೇಟರ್ ಬಳಸಿ, ನಾವು ಸರ್ವೈವಲ್ ಕರ್ವ್ ಅನ್ನು ರೂಪಿಸಬಹುದು, ಇದು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಚಂದಾದಾರರಾಗಿ ಉಳಿಯುವ ಗ್ರಾಹಕರ ಶೇಕಡಾವಾರು ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಚರ್ನ್‌ನ ಪ್ರಮುಖ ಅವಧಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ತಂತ್ರಗಳ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ನಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.

2. ಕಾಕ್ಸ್ ಪ್ರೊಪೋರ್ಷನಲ್ ಹಜಾರ್ಡ್ಸ್ ಮಾದರಿ

ಕಾಕ್ಸ್ ಪ್ರೊಪೋರ್ಷನಲ್ ಹಜಾರ್ಡ್ಸ್ ಮಾದರಿಯು ಒಂದು ಸೆಮಿ-ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಮಾದರಿಯಾಗಿದ್ದು, ಇದು ಹಜಾರ್ಡ್ ರೇಟ್ (ಅಪಾಯದ ದರ) ಮೇಲೆ ಬಹು ಪ್ರಿಡಿಕ್ಟರ್ ವೇರಿಯಬಲ್‌ಗಳ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ತನಿಖೆ ಮಾಡಲು ನಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಅದರ ನಮ್ಯತೆ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವಿಕೆಯಿಂದಾಗಿ ಇದು ಸರ್ವೈವಲ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ.

ಇದು ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ:

ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಹಜಾರ್ಡ್ ದರವು ಅವರ ಬೇಸ್‌ಲೈನ್ ಹಜಾರ್ಡ್ ದರ (ಎಲ್ಲಾ ಪ್ರಿಡಿಕ್ಟರ್‌ಗಳು ಶೂನ್ಯವಾಗಿದ್ದಾಗ ಹಜಾರ್ಡ್ ದರ) ಮತ್ತು ಅವರ ಪ್ರಿಡಿಕ್ಟರ್ ವೇರಿಯಬಲ್‌ಗಳ ಪರಿಣಾಮಗಳ ಕಾರ್ಯವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಕಾಕ್ಸ್ ಮಾದರಿ ಊಹಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಹಜಾರ್ಡ್ ರೇಶಿಯೋವನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಪ್ರಿಡಿಕ್ಟರ್ ವೇರಿಯಬಲ್‌ಗಳ ವಿಭಿನ್ನ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಿಗೆ ಘಟನೆ ಸಂಭವಿಸುವ ಸಾಪೇಕ್ಷ ಅಪಾಯವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ.

ಉದಾಹರಣೆ:

ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಟ್ರಯಲ್‌ನಲ್ಲಿ, ರೋಗಿಗಳ ಬದುಕುಳಿಯುವಿಕೆಯ ಮೇಲೆ ವಿವಿಧ ಚಿಕಿತ್ಸೆಗಳ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಕಾಕ್ಸ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಪ್ರಿಡಿಕ್ಟರ್ ವೇರಿಯಬಲ್‌ಗಳು ವಯಸ್ಸು, ಲಿಂಗ, ರೋಗದ ತೀವ್ರತೆ, ಮತ್ತು ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು. ಮಾದರಿಯು ಪ್ರತಿ ಪ್ರಿಡಿಕ್ಟರ್‌ಗೆ ಹಜಾರ್ಡ್ ರೇಶಿಯೋಗಳನ್ನು ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಬದುಕುಳಿಯುವ ಸಮಯದ ಮೇಲೆ ಅವುಗಳ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಚಿಕಿತ್ಸೆಗಾಗಿ 0.5 ಹಜಾರ್ಡ್ ರೇಶಿಯೋ ಆ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯನ್ನು ಪಡೆಯುವ ರೋಗಿಗಳಿಗೆ ಚಿಕಿತ್ಸೆ ಪಡೆಯದವರಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಸಾವಿನ ಅಪಾಯ ಅರ್ಧದಷ್ಟು ಇದೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.

3. ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಸರ್ವೈವಲ್ ಮಾದರಿಗಳು

ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಸರ್ವೈವಲ್ ಮಾದರಿಗಳು ಟೈಮ್-ಟು-ಈವೆಂಟ್ ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂಭವನೀಯತೆ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಅನುಸರಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಊಹಿಸುತ್ತವೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಎಕ್ಸ್‌ಪೋನೆನ್ಶಿಯಲ್, ವೀಬಲ್, ಅಥವಾ ಲಾಗ್-ನಾರ್ಮಲ್ ವಿತರಣೆ. ಈ ಮಾದರಿಗಳು ಆಯ್ದ ವಿತರಣೆಯ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಬದುಕುಳಿಯುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಭವಿಷ್ಯ ನುಡಿಯಲು ನಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತವೆ.

ಇದು ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ:

ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಮಾದರಿಗಳು ವೀಕ್ಷಿಸಿದ ಡೇಟಾಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂಭವನೀಯತೆ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ವಿತರಣೆಯ ಆಯ್ಕೆಯು ಡೇಟಾದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಮತ್ತು ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಘಟನೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿದ ನಂತರ, ಮಾದರಿಯು ಗರಿಷ್ಠ ಸಂಭವನೀಯತೆ ಅಂದಾಜು (maximum likelihood estimation) ಬಳಸಿ ಅದರ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಉದಾಹರಣೆ:

ಯಾಂತ್ರಿಕ ಘಟಕಗಳ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ, ವೈಫಲ್ಯದವರೆಗಿನ ಸಮಯವನ್ನು ಮಾದರಿ ಮಾಡಲು ವೀಬಲ್ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ವೈಫಲ್ಯ ಡೇಟಾಗೆ ವೀಬಲ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು ವೈಫಲ್ಯದ ಸರಾಸರಿ ಸಮಯ (MTTF) ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಮಯದೊಳಗೆ ವೈಫಲ್ಯದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಬಹುದು. ನಿರ್ವಹಣಾ ಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ಉತ್ಪನ್ನ ವಿನ್ಯಾಸಕ್ಕೆ ಈ ಮಾಹಿತಿ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.

ಉದ್ಯಮಗಳಾದ್ಯಂತ ಸರ್ವೈವಲ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್‌ನ ಅನ್ವಯಗಳು

ಸರ್ವೈವಲ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ವಿವಿಧ ಉದ್ಯಮಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಅನ್ವಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ:

1. ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆ

ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯಲ್ಲಿ, ರೋಗಿಗಳ ಬದುಕುಳಿಯುವಿಕೆಯ ದರಗಳು, ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವ ಮತ್ತು ರೋಗದ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲು ಸರ್ವೈವಲ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ಅನ್ನು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಸಂಶೋಧಕರು ಮತ್ತು ವೈದ್ಯರಿಗೆ ರೋಗಿಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುವ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮಧ್ಯಸ್ಥಿಕೆಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಉದಾಹರಣೆಗಳು:

• ಆಂಕೊಲಾಜಿ: ವಿವಿಧ ಚಿಕಿತ್ಸೆಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತಿರುವ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ರೋಗಿಗಳ ಬದುಕುಳಿಯುವಿಕೆಯ ಸಮಯವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು.
• ಕಾರ್ಡಿಯಾಲಜಿ: ಹೃದಯ ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸೆ ಅಥವಾ ಔಷಧಿಯ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವನ್ನು ರೋಗಿಯ ಬದುಕುಳಿಯುವಿಕೆಯ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಣಯಿಸುವುದು.
• ಸಾಂಕ್ರಾಮಿಕ ರೋಗಗಳು: ಎಚ್ಐವಿ ಅಥವಾ ಇತರ ಸಾಂಕ್ರಾಮಿಕ ರೋಗಗಳಿರುವ ರೋಗಿಗಳಲ್ಲಿ ರೋಗದ ಪ್ರಗತಿ ಅಥವಾ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ವೈಫಲ್ಯದ ಸಮಯವನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡುವುದು.

2. ಹಣಕಾಸು

ಹಣಕಾಸು ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ, ಕ್ರೆಡಿಟ್ ರಿಸ್ಕ್, ಗ್ರಾಹಕರ ಚರ್ನ್, ಮತ್ತು ಹೂಡಿಕೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಮಾದರಿ ಮಾಡಲು ಸರ್ವೈವಲ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಹಣಕಾಸು ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಡಿಫಾಲ್ಟ್ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು, ಗ್ರಾಹಕರ ನಷ್ಟವನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಹೂಡಿಕೆ ಪೋರ್ಟ್‌ಫೋಲಿಯೊಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಉದಾಹರಣೆಗಳು:

• ಕ್ರೆಡಿಟ್ ರಿಸ್ಕ್: ಸಾಲಗಾರನು ಸಾಲವನ್ನು ಡಿಫಾಲ್ಟ್ ಮಾಡುವವರೆಗಿನ ಸಮಯವನ್ನು ಊಹಿಸುವುದು.
• ಗ್ರಾಹಕರ ಚರ್ನ್: ಗ್ರಾಹಕರು ಚಂದಾದಾರಿಕೆಯನ್ನು ರದ್ದುಗೊಳಿಸುವ ಅಥವಾ ಖಾತೆಯನ್ನು ಮುಚ್ಚುವವರೆಗಿನ ಸಮಯವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು.
• ಹೂಡಿಕೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ: ಹೂಡಿಕೆಯು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗುರಿ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ತಲುಪುವವರೆಗಿನ ಸಮಯವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸುವುದು.

3. ಉತ್ಪಾದನೆ

ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ವಾರಂಟಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ ನಿರ್ವಹಣೆಗಾಗಿ ಸರ್ವೈವಲ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ತಯಾರಕರಿಗೆ ತಮ್ಮ ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ಜೀವಿತಾವಧಿಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು, ವಾರಂಟಿ ವೆಚ್ಚಗಳನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಉಪಕರಣಗಳ ವೈಫಲ್ಯಗಳನ್ನು ತಡೆಯಲು ನಿರ್ವಹಣಾ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಉದಾಹರಣೆಗಳು:

• ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ: ಒಂದು ಘಟಕ ಅಥವಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ವಿಫಲಗೊಳ್ಳುವವರೆಗಿನ ಸಮಯವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು.
• ವಾರಂಟಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ: ಉತ್ಪನ್ನದ ವೈಫಲ್ಯ ದರಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವಾರಂಟಿ ಕ್ಲೈಮ್‌ಗಳ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡುವುದು.
• ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ ನಿರ್ವಹಣೆ: ಉಪಕರಣಗಳ ವೈಫಲ್ಯದ ಸಮಯವನ್ನು ಊಹಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಡೌನ್‌ಟೈಮ್ ತಡೆಯಲು ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸುವುದು.

4. ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್

ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ, ಗ್ರಾಹಕರ ಜೀವಿತಾವಧಿಯ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು, ಗ್ರಾಹಕರ ಚರ್ನ್ ಅನ್ನು ಊಹಿಸಲು, ಮತ್ತು ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಪ್ರಚಾರಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಲು ಸರ್ವೈವಲ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಮಾರಾಟಗಾರರಿಗೆ ಗ್ರಾಹಕರು ತಮ್ಮ ಉತ್ಪನ್ನಗಳು ಅಥವಾ ಸೇವೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಎಷ್ಟು ಕಾಲ ತೊಡಗಿಸಿಕೊಂಡಿದ್ದಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರ ನಿಷ್ಠೆಯ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುವ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಉದಾಹರಣೆಗಳು:

• ಗ್ರಾಹಕರ ಜೀವಿತಾವಧಿಯ ಮೌಲ್ಯ (CLTV): ಗ್ರಾಹಕರು ಕಂಪನಿಯೊಂದಿಗೆ ತಮ್ಮ ಸಂಬಂಧದ ಅವಧಿಯಲ್ಲಿ ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಒಟ್ಟು ಆದಾಯವನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡುವುದು.
• ಗ್ರಾಹಕರ ಚರ್ನ್: ಯಾವ ಗ್ರಾಹಕರು ಚರ್ನ್ ಆಗುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ ಎಂದು ಊಹಿಸುವುದು ಮತ್ತು ನಷ್ಟವನ್ನು ತಡೆಯಲು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಜಾರಿಗೆ ತರುವುದು.
• ಪ್ರಚಾರ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್: ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮತ್ತು ತೊಡಗಿಸಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯ ಮೇಲೆ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಪ್ರಚಾರಗಳ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು.

ಸರ್ವೈವಲ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ನಡೆಸಲು ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು

ನಿಖರ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು, ಸರ್ವೈವಲ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ನಡೆಸುವಾಗ ಈ ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿ:

• ಡೇಟಾ ಸಿದ್ಧತೆ: ಡೇಟಾ ಸ್ವಚ್ಛ, ನಿಖರ, ಮತ್ತು ಸರಿಯಾಗಿ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಿ ಮತ್ತು ಔಟ್‌ಲೈಯರ್‌ಗಳನ್ನು ಸೂಕ್ತವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಿ.
• ಸೆನ್ಸರಿಂಗ್: ಸೆನ್ಸಾರ್ಡ್ ವೀಕ್ಷಣೆಗಳನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಗುರುತಿಸಿ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಿ. ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಇರುವ ಸೆನ್ಸರಿಂಗ್ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ಸೂಕ್ತ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿ.
• ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆ: ಸಂಶೋಧನಾ ಪ್ರಶ್ನೆ, ಡೇಟಾದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು, ಮತ್ತು ಮಾದರಿಯ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಊಹೆಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಸರ್ವೈವಲ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ವಿಧಾನವನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ.
• ಮಾದರಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ: ಕ್ರಾಸ್-ವ್ಯಾಲಿಡೇಶನ್ ಅಥವಾ ಬೂಟ್‌ಸ್ಟ್ರ್ಯಾಪಿಂಗ್‌ನಂತಹ ಸೂಕ್ತ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮಾದರಿಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ. ಮಾದರಿಯ ಗುಡ್‌ನೆಸ್-ಆಫ್-ಫಿಟ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಿ ಮತ್ತು ಊಹೆಗಳ ಉಲ್ಲಂಘನೆಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ.
• ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ: ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ ಮತ್ತು ಅತಿಯಾದ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣವನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿ. ಮಾದರಿಯ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಸಂಭಾವ್ಯ ಪಕ್ಷಪಾತದ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ.
• ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಪರಿಕರಗಳು: ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು R (`survival` ಮತ್ತು `survminer` ನಂತಹ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ), ಪೈಥಾನ್ (`lifelines` ನಂತಹ ಲೈಬ್ರರಿಗಳೊಂದಿಗೆ), ಅಥವಾ SAS ನಂತಹ ಸೂಕ್ತ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.

ಉದಾಹರಣೆ: ಜಾಗತಿಕ ಗ್ರಾಹಕ ಚರ್ನ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ

ವಿವಿಧ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಗ್ರಾಹಕರ ಚರ್ನ್ ಅನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಬಯಸುವ ಜಾಗತಿಕ ದೂರಸಂಪರ್ಕ ಕಂಪನಿಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸೋಣ. ಅವರು ಉತ್ತರ ಅಮೇರಿಕಾ, ಯುರೋಪ್ ಮತ್ತು ಏಷ್ಯಾದಲ್ಲಿನ ಗ್ರಾಹಕರ ಜನಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರ, ಚಂದಾದಾರಿಕೆ ಯೋಜನೆಗಳು, ಬಳಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಚರ್ನ್ ಸ್ಥಿತಿಯ ಬಗ್ಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತಾರೆ.

ಸರ್ವೈವಲ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ಬಳಸಿ, ಅವರು ಹೀಗೆ ಮಾಡಬಹುದು:

1. ಸರ್ವೈವಲ್ ಫಂಕ್ಷನ್ ಅನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಿ: ಪ್ರತಿ ಪ್ರದೇಶದ ಗ್ರಾಹಕರ ಬದುಕುಳಿಯುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸಲು ಕ್ಯಾಪ್ಲನ್-ಮೀಯರ್ ಎಸ್ಟಿಮೇಟರ್ ಬಳಸಿ. ಇದು ಪ್ರದೇಶಗಳಾದ್ಯಂತ ಚರ್ನ್ ದರಗಳಲ್ಲಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
2. ಅಪಾಯಕಾರಿ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ: ಪ್ರತಿ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ಗ್ರಾಹಕರ ಚರ್ನ್ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುವ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಕಾಕ್ಸ್ ಪ್ರೊಪೋರ್ಷನಲ್ ಹಜಾರ್ಡ್ಸ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸಿ. ಈ ಅಂಶಗಳು ವಯಸ್ಸು, ಲಿಂಗ, ಚಂದಾದಾರಿಕೆ ಯೋಜನೆಯ ಪ್ರಕಾರ, ಡೇಟಾ ಬಳಕೆ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವಾ ಸಂವಾದಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು.
3. ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಕೆ ಮಾಡಿ: ಇತರ ಅಪಾಯಕಾರಿ ಅಂಶಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಿದ ನಂತರ, ಚರ್ನ್‌ಗಾಗಿ ಹಜಾರ್ಡ್ ದರವು ಪ್ರದೇಶಗಳ ನಡುವೆ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಕಾಕ್ಸ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸಿ. ಇದು ಗ್ರಾಹಕರ ನಿಷ್ಠೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿವೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
4. ಚರ್ನ್ ಅನ್ನು ಊಹಿಸಿ: ಪ್ರತಿ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿನ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಚರ್ನ್ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಕಾಕ್ಸ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸಿ. ಇದು ಕಂಪನಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯದ ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ತಂತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ ಗುರಿಯಾಗಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.

ಸರ್ವೈವಲ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ನಡೆಸುವ ಮೂಲಕ, ದೂರಸಂಪರ್ಕ ಕಂಪನಿಯು ವಿವಿಧ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿನ ಗ್ರಾಹಕರ ಚರ್ನ್ ಮಾದರಿಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಮೌಲ್ಯಯುತ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು, ಪ್ರಮುಖ ಅಪಾಯಕಾರಿ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು, ಮತ್ತು ನಷ್ಟವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಹಾಗೂ ಗ್ರಾಹಕರ ನಿಷ್ಠೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಬಹುದು.

ಸವಾಲುಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಗಣನೆಗಳು

ಶಕ್ತಿಯುತವಾಗಿದ್ದರೂ, ಸರ್ವೈವಲ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ಕೆಲವು ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಸಹ ಒಡ್ಡುತ್ತದೆ:

• ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟ: ತಪ್ಪಾದ ಅಥವಾ ಅಪೂರ್ಣ ಡೇಟಾವು ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಮೇಲೆ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಬಹುದು.
• ಸಂಕೀರ್ಣ ಸೆನ್ಸರಿಂಗ್ ಮಾದರಿಗಳು: ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಸೆನ್ಸರಿಂಗ್ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಿಗೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಟೈಮ್-ಡಿಪೆಂಡೆಂಟ್ ಕೋವೇರಿಯೇಟ್ಸ್, ಕಾಂಪೀಟಿಂಗ್ ರಿಸ್ಕ್ಸ್) ಹೆಚ್ಚು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಮಾದರಿ ತಂತ್ರಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ.
• ಮಾದರಿ ಊಹೆಗಳು: ಕಾಕ್ಸ್ ಮಾದರಿಯು ಪ್ರೊಪೋರ್ಷನಲ್ ಹಜಾರ್ಡ್ಸ್ ಊಹೆಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿದೆ, ಅದು ಯಾವಾಗಲೂ ನಿಜವಾಗಿರಬೇಕೆಂದಿಲ್ಲ. ಈ ಊಹೆಯ ಉಲ್ಲಂಘನೆಗಳು ಪಕ್ಷಪಾತದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಉಲ್ಲಂಘನೆಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಡಯಾಗ್ನೋಸ್ಟಿಕ್ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ನಡೆಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ ಪರ್ಯಾಯ ಮಾದರಿ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು.
• ಹಜಾರ್ಡ್ ರೇಶಿಯೋಗಳ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ: ಹಜಾರ್ಡ್ ರೇಶಿಯೋಗಳು ಅಪಾಯದ ಸಾಪೇಕ್ಷ ಅಳತೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ ಆದರೆ ಘಟನೆಯ ಸಂಪೂರ್ಣ ಅಪಾಯವನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಅವುಗಳನ್ನು ಬೇಸ್‌ಲೈನ್ ಹಜಾರ್ಡ್ ದರದೊಂದಿಗೆ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬೇಕು.

ಸರ್ವೈವಲ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್‌ನ ಭವಿಷ್ಯ

ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಶಕ್ತಿಯಲ್ಲಿನ ಪ್ರಗತಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಸರ್ವೈವಲ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ನಿರಂತರವಾಗಿ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಿದೆ. ಕೆಲವು ಉದಯೋನ್ಮುಖ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು ಹೀಗಿವೆ:

• ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಏಕೀಕರಣ: ಭವಿಷ್ಯದ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣ ಡೇಟಾ ರಚನೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸರ್ವೈವಲ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ಅನ್ನು ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು.
• ಸರ್ವೈವಲ್ ಪ್ರಿಡಿಕ್ಷನ್‌ಗಾಗಿ ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್: ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಯಾಮದ ಡೇಟಾದಿಂದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಮತ್ತು ಬದುಕುಳಿಯುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು.
• ಡೈನಾಮಿಕ್ ಪ್ರಿಡಿಕ್ಷನ್: ಹೊಸ ಮಾಹಿತಿ ಲಭ್ಯವಾದಂತೆ ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ನವೀಕರಿಸಬಲ್ಲ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದು.
• ಕಾರಣಾತ್ಮಕ ತೀರ್ಮಾನ (Causal Inference): ಬದುಕುಳಿಯುವ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಮೇಲೆ ಮಧ್ಯಸ್ಥಿಕೆಗಳ ಕಾರಣಾತ್ಮಕ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಕಾರಣಾತ್ಮಕ ತೀರ್ಮಾನ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು.

ತೀರ್ಮಾನ

ಸರ್ವೈವಲ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಉದ್ಯಮಗಳಲ್ಲಿ ಟೈಮ್-ಟು-ಈವೆಂಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಊಹಿಸಲು ಒಂದು ಮೌಲ್ಯಯುತ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ. ಅದರ ವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳಲ್ಲಿ ಪಾಂಡಿತ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದುವ ಮೂಲಕ, ನೀವು ಘಟನೆಗಳ ಸಮಯ ಮತ್ತು ಪ್ರಗತಿಯ ಬಗ್ಗೆ ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾದ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು, ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮಧ್ಯಸ್ಥಿಕೆಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಬಹುದು, ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಮಾಹಿತಿಪೂರ್ಣ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ನೀವು ಆರೋಗ್ಯ, ಹಣಕಾಸು, ಉತ್ಪಾದನೆ, ಅಥವಾ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿರಲಿ, ಸರ್ವೈವಲ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ನಿಮಗೆ ಅಪಾಯವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಲು, ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಲು, ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಅದರ ಜಾಗತಿಕ ಅನ್ವಯಿಕತೆಯು ಪ್ರಪಂಚದಾದ್ಯಂತದ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಕರಿಗೆ ಇದು ಒಂದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಕೌಶಲ್ಯವಾಗಿ ಉಳಿಯುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.