মাসে মাসে বৃদ্ধি কীভাবে গণনা করবেন
ডেটা বিশ্লেষণের ক্ষেত্রে, মাসে মাসে বৃদ্ধি একটি গুরুত্বপূর্ণ সূচক যা সংলগ্ন সময়কালে ডেটার বৃদ্ধি বা হ্রাস পরিমাপ করে। ব্যবসায়িক ক্রিয়াকলাপ, বাজার গবেষণা বা সোশ্যাল মিডিয়া প্রবণতা বিশ্লেষণ যাই হোক না কেন, মাসে মাসে বৃদ্ধির গণনা আমাদের দ্রুত পরিবর্তনশীল প্রবণতা ক্যাপচার করতে সাহায্য করতে পারে। এই নিবন্ধটি মাসে মাসে বৃদ্ধির গণনা পদ্ধতি বিশদভাবে উপস্থাপন করবে, এবং স্ট্রাকচার্ড ডেটার মাধ্যমে বাস্তব প্রয়োগের পরিস্থিতি দেখানোর জন্য গত 10 দিনের পুরো নেটওয়ার্কের আলোচিত বিষয় এবং গরম বিষয়বস্তুকে একত্রিত করবে।
1. মাসে মাসে বৃদ্ধির সংজ্ঞা এবং গণনার সূত্র

পিরিয়ড-অন-মাস ইনক্রিমেন্ট বর্তমান সময়কাল এবং পূর্ববর্তী সময়ের মধ্যে ডেটা পরিবর্তনের পরিমাণ বোঝায়, সাধারণত শতাংশ হিসাবে প্রকাশ করা হয়। গণনার সূত্রটি নিম্নরূপ:
পিরিয়ড-অন-মাস ইনক্রিমেন্ট = (বর্তমান সময়ের ডেটা - পূর্ববর্তী সময়ের ডেটা) / পূর্ববর্তী সময়ের ডেটা × 100%
উদাহরণস্বরূপ, যদি একটি পণ্য এই সপ্তাহে 120 পিস এবং গত সপ্তাহে 100 পিস বিক্রি করে, তাহলে মাসে মাসে বৃদ্ধি হল: (120-100)/100 × 100% = 20%৷
2. গত 10 দিনে সমগ্র নেটওয়ার্কে আলোচিত বিষয়গুলির চেইন বিশ্লেষণ
গত 10 দিনে কিছু আলোচিত বিষয়ের আলোচনার পরিমাণে মাসে মাসে বৃদ্ধি নিম্নরূপ:
| গরম বিষয় | বর্তমান চক্রে আলোচনার পরিমাণ | পূর্ববর্তী চক্রে আলোচনার পরিমাণ | মাসে মাসে বৃদ্ধি |
|---|---|---|---|
| এআই প্রযুক্তিতে নতুন সাফল্য | 15,000 | 10,000 | ৫০.০০% |
| নতুন শক্তি যানবাহন ভর্তুকি নীতি | 12,500 | 8,000 | 56.25% |
| বিশ্বকাপ বাছাইপর্ব | 28,000 | ২৫,০০০ | 12.00% |
| ডাবল ইলেভেন শপিং ফেস্টিভ্যাল ওয়ার্ম আপ | ৩৫,০০০ | 20,000 | 75.00% |
3. চেইন বৃদ্ধির প্রয়োগের পরিস্থিতি
1.বাজার প্রবণতা বিশ্লেষণ: আপনি মাসে মাসে বৃদ্ধির মাধ্যমে একটি নির্দিষ্ট বিষয় বা পণ্যের জনপ্রিয়তা পরিবর্তন দ্রুত নির্ধারণ করতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ, উপরের সারণীতে "ডাবল ইলেভেন শপিং ফেস্টিভ্যাল প্রি-হিটিং" মাসে মাসে বৃদ্ধি 75% পর্যন্ত, যা নির্দেশ করে যে বিষয়টির মনোযোগ দ্রুত বাড়ছে।
2.এন্টারপ্রাইজ অপারেশন পর্যবেক্ষণ: এন্টারপ্রাইজগুলি মাসে মাসে বিক্রয়, ব্যবহারকারীর বৃদ্ধি এবং অন্যান্য ডেটা গণনা করে তাদের ব্যবসায়িক কৌশলগুলিকে সময়মত সামঞ্জস্য করতে পারে৷
3.সোশ্যাল মিডিয়া মনিটরিং: বিষয় আলোচনা ভলিউম মাসে মাসে পরিবর্তন বিশ্লেষণ করুন, যা আকস্মিক গরম ঘটনা ক্যাপচার করতে সাহায্য করে।
4. মাসে মাসে বৃদ্ধি এবং বছরে বৃদ্ধির মধ্যে পার্থক্য
এটি লক্ষ করা গুরুত্বপূর্ণ যে মাসে মাসে বৃদ্ধি এবং বছরে বছরে বৃদ্ধি দুটি ভিন্ন ধারণা:
| সূচক | তুলনা সময়কাল | প্রযোজ্য পরিস্থিতিতে |
|---|---|---|
| মাসে মাসে বৃদ্ধি | সংলগ্ন সময়কাল (যেমন এই মাস বনাম গত মাস) | স্বল্পমেয়াদী প্রবণতা বিশ্লেষণ |
| বছর বছর বৃদ্ধি | একই সময়কাল এবং বিভিন্ন বছর (যেমন এই বছরের জুলাই বনাম গত বছরের জুলাই) | দীর্ঘমেয়াদী প্রবণতা বিশ্লেষণ |
5. মাসে মাসে বৃদ্ধির গণনা করার সময় যে বিষয়গুলি লক্ষ্য করা উচিত৷
1. নিশ্চিত করুন যে ডেটা সময়কাল সামঞ্জস্যপূর্ণ, যেমন সাপ্তাহিক ডেটা বা মাসিক ডেটা ব্যবহার করা।
2. যখন পূর্ববর্তী সময়ের ডেটা শূন্য হয়, তখন মাসে মাসে বৃদ্ধি গণনা করা যায় না।
3. বড় ওঠানামা সহ ডেটার জন্য, এটি চলমান গড়গুলির সাথে একত্রে বিশ্লেষণ করার পরামর্শ দেওয়া হয়।
4. ইতিবাচক এবং নেতিবাচক বৃদ্ধির মধ্যে পার্থক্য করার দিকে মনোযোগ দিন: ধনাত্মক সংখ্যা বৃদ্ধি নির্দেশ করে, এবং ঋণাত্মক সংখ্যা হ্রাস নির্দেশ করে।
6. হট টপিক চেইন বিশ্লেষণের কেস স্টাডি
উদাহরণ হিসেবে "এআই প্রযুক্তিতে নতুন অগ্রগতি" বিষয়টিকে গ্রহণ করে, আমরা মাস-মাস বৃদ্ধির গণনা প্রক্রিয়াটি বিশদভাবে বিশ্লেষণ করব:
| প্রকল্প | সংখ্যাসূচক মান |
|---|---|
| বর্তমান চক্রে আলোচনার পরিমাণ | 15,000 |
| পূর্ববর্তী চক্রে আলোচনার পরিমাণ | 10,000 |
| আলোচনার পরিমাণ বাড়ছে | 15,000 - 10,000 = 5,000 |
| মাসে মাসে বৃদ্ধি | 5,000 / 10,000 × 100% = 50% |
এটি গণনা ফলাফল থেকে দেখা যায় যে এই বিষয়ের মনোযোগ স্বল্প সময়ের মধ্যে উল্লেখযোগ্য বৃদ্ধি অর্জন করেছে।
7. মাসে মাসে ক্রমবর্ধমান ডেটা কীভাবে ব্যাখ্যা করবেন
1.উচ্চ বৃদ্ধি (>30%): সাধারণত নির্দেশ করে যে বিষয় বা পণ্যটি দ্রুত বৃদ্ধির সময়কালের মধ্যে রয়েছে, যেমন উদাহরণে "ডাবল ইলেভেন শপিং ফেস্টিভ্যাল প্রিহিটিং"৷
2.অবিচলিত বৃদ্ধি (5%-30%): একটি স্থিতিশীল উন্নয়ন প্রবণতা নির্দেশ করে, যেমন "বিশ্বকাপ কোয়ালিফায়ার" বিষয়।
3.নেতিবাচক বৃদ্ধি: পতনের কারণগুলি মনোযোগ দেওয়া এবং বিশ্লেষণ করা প্রয়োজন।
উপরের বিশ্লেষণ এবং কেসগুলির মাধ্যমে, আমরা দেখতে পাচ্ছি যে মাসে মাসে বৃদ্ধি একটি সহজ কিন্তু শক্তিশালী বিশ্লেষণ টুল। মাসে মাসে বৃদ্ধির গণনা পদ্ধতি আয়ত্ত করা আমাদের দ্রুত বিশাল ডেটাতে গুরুত্বপূর্ণ পরিবর্তনগুলি ক্যাপচার করতে এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য ডেটা সহায়তা প্রদান করতে সহায়তা করতে পারে।
বিশদ পরীক্ষা করুন
বিশদ পরীক্ষা করুন