ਅਸੀਂ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਨੂੰ ਵੇਚਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ?

ਸਾਡੇ ਇਤਿਹਾਸਕ ਵਿਕਰੀ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਆਮ ਵਿਚਾਰ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਮਾਡਲ ਕਦੋਂ ਵੇਚਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਅਸੀਂ ਹੋਰ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤਰੱਕੀ ਕੀਤੀ ਗਈ, ਮੀਲਪੱਥਰ ਪੂਰੇ ਕੀਤੇ ਗਏ, ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵਿੱਚ ਬਚਿਆ ਸਮਾਂ। ਇਹਨਾਂ ਸਾਰੇ ਕਾਰਕਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਅਸੀਂ ਮਾਡਲ ਦਾ ਇੱਕ ਮੌਜੂਦਾ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ 60 ਜਾਂ 90 ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਵਿਕਰੀ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਉਸ ਭਵਿੱਖੀ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਦੀ ਸਾਡੇ ਇਤਿਹਾਸਕ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਵੇਰੀਏਬਲ ਲਗਾਤਾਰ ਬਦਲਦੇ ਹੋਏ ਇਹ ਸੰਖਿਆ ਉੱਪਰ ਅਤੇ ਹੇਠਾਂ ਉਤਰਾਅ-ਚੜ੍ਹਾਅ ਰਹੇਗੀ, ਪਰ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮਾਡਲ ਪੂਰਾ ਹੋਣ ਦੇ ਨੇੜੇ ਆਵੇਗਾ, ਉੱਪਰ ਵੱਲ ਰੁਝਾਨ ਹੋਵੇਗਾ।"

ਅਸੀਂ ਮੀਲਪੱਥਰ ਨੂੰ ਵੈੱਬਸਾਈਟ 'ਤੇ ਸੂਚੀਬੱਧ ਚਾਰ ਬਾਲਟੀਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਦੇ ਹਾਂ: ਡਰਾਫਟ ਪੂਰਾ, ਸਟੇਕਆਉਟ ਪੂਰਾ, ਫਰੇਮਿੰਗ ਪੂਰਾ, ਅਤੇ ਹੋਮ ਕੰਪਲੀਟ, ਜੋ ਕਿ ਉਸਾਰੀ ਦੇ ਮੀਲਪੱਥਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਸੀਂ ਟਰੈਕ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਉਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਵੇਚੇ ਗਏ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹਾਂ। ਫਾਰਮੂਲਾ ਮੀਲਪੱਥਰ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਦਿਨਾਂ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਅਤੇ ਮੀਲਪੱਥਰ 'ਤੇ ਵੇਚੇ ਗਏ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖੇਗਾ। ਇਸਨੂੰ ਫਿਰ ਔਸਤ ਵਿੱਚ ਕੰਪਾਇਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ 90 ਦਿਨਾਂ ਨਾਲ ਗੁਣਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਲਈ ਘਰ ਦੇ ਵੇਚਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਵਰਤੇ ਗਏ ਵੇਰੀਏਬਲ:

ਇਹ ਕਿਉਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ:

ਇੱਕ ਦਿੱਤੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵਿੱਚ ਦੋ ਮੀਲ ਪੱਥਰਾਂ ਬਾਰੇ ਸੋਚੋ। ਅਸੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੋ ਮੀਲ ਪੱਥਰਾਂ 'ਤੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਬਾਰੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਜਾਣਦੇ ਹਾਂ, ਪਰ ਇੰਨਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਹੀਂ। ਅਸੀਂ ਦੋ ਮੀਲ ਪੱਥਰਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਬਿੰਦੀਆਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਲਾਈਨ ਨਾਲ ਜੋੜਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਰੇਖਾ ਦੇ ਨਾਲ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਔਸਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਹੁਣ ਮੀਲਪੱਥਰ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਝਟਕੇ ਹੋਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਅਸੀਂ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੇ ਚੱਲਣ ਵਾਲੇ ਹਰ ਦਿਨ ਦੀ ਔਸਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ ਹੈ। ਫਾਰਮੂਲਾ ਇਹ ਲੈਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਘਰ ਕਿੱਥੇ ਉਸਾਰੀ ਅਧੀਨ ਹੈ, ਔਸਤ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਦੁਆਰਾ ਵੇਚੇ ਜਾਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਉਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਕਿਹੜੇ ਕਾਰਕ ਨਹੀਂ ਮੰਨੇ ਜਾਂਦੇ?

ਜੋ ਇਤਿਹਾਸਕ ਡੇਟਾ ਅਸੀਂ ਵਰਤਦੇ ਹਾਂ ਉਹ ਸਾਡੇ ਸਾਰੇ ਭਾਈਚਾਰਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ - ਇਸ ਲਈ, ਅਗਲੇ 90 ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵੇਚਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹਰੇਕ ਭਾਈਚਾਰੇ ਲਈ ਖਾਸ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਉਹਨਾਂ ਸਾਰੇ ਭਾਈਚਾਰਿਆਂ ਵਿੱਚ ਔਸਤ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਘਰ ਦਾ ਮਾਡਲ ਵੇਚਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।