আমরা একটি কার্যকারণ অবদান বিশ্লেষণ ক্ষমতা চালু করতে উত্তেজিত মেট্রিক্সের জন্য অ্যামাজন লুকআউট এটি আপনাকে ডেটাতে ব্যবসা-সমালোচনামূলক অসঙ্গতির সম্ভাব্য মূল কারণগুলি বুঝতে সাহায্য করে৷ পূর্বে, আপনাকে পরিমাপ প্রতি একটি একক অসঙ্গতির মূল কারণগুলি দেওয়া হয়েছিল৷ বিভিন্ন পরিমাপে সনাক্ত করা অসামঞ্জস্যগুলির মধ্যে কার্যকারণ সম্পর্ক বিদ্যমান কিনা তা নির্ধারণ করতে আপনাকে বিশ্লেষণ করতে হয়েছিল। একটি একক অসঙ্গতির উপর ফোকাস করার সময়, আপনি সহজেই অসঙ্গতির ডাউনস্ট্রিম (বা আপস্ট্রিম) প্রভাব মিস করতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ, আপনি আপনার চেকআউট কার্ট পরিত্যাগে একটি স্পাইক দেখতে পারেন এবং জানেন যে আপনার আয় কমে যাবে। যাইহোক, আপনি হয়তো জানেন না কি কারণে চেকআউট কার্টগুলি উচ্চ হারে পরিত্যক্ত হয়েছে। কার্যকারণ অবদান বিশ্লেষণ বৈশিষ্ট্য আপনাকে বলতে পারে যে চেকআউট কার্ট পরিত্যাগের স্পাইক লেনদেন ব্যর্থতার কারণে বা প্রচারের মেয়াদ শেষ হওয়ার কারণে দামে হঠাৎ পরিবর্তনের কারণে হতে পারে।
লুকআউট ফর মেট্রিক্স মেশিন লার্নিং (এমএল) ব্যবহার করে স্বয়ংক্রিয়ভাবে বৃহৎ ডেটাসেটে অসঙ্গতিগুলি সনাক্ত করতে এবং নির্ণয় করতে যেখানে স্বাভাবিক থেকে বিচ্যুতিগুলি সনাক্ত করা কঠিন এবং মিস করা অসঙ্গতিগুলি ব্যবসায়-গুরুত্বপূর্ণ প্রভাব ফেলে। মেট্রিক্সের জন্য সন্ধান ব্যবসায়-গুরুত্বপূর্ণ সমস্যার জন্য AI/ML পরিষেবাগুলি বাস্তবায়নের সময় কমিয়ে দেয়।
এই পোস্টে, আমরা নতুন কার্যকারণ অবদান বিশ্লেষণ ক্ষমতা এবং এর সুবিধা নিয়ে আলোচনা করব।
অসঙ্গতি সনাক্তকরণে চ্যালেঞ্জ
অসামঞ্জস্যতা সনাক্তকরণের দুটি অংশ রয়েছে: অসঙ্গতিগুলি সনাক্ত করা এবং অসঙ্গতিগুলিকে ট্রিগার করে এমন মূল কারণ সনাক্ত করা যাতে দল সমস্যা প্রশমিত করতে পদক্ষেপ নিতে পারে।
ট্র্যাডিশনাল বিজনেস ইন্টেলিজেন্স (BI) সিস্টেম যা স্ট্যাটিক থ্রেশহোল্ড-ভিত্তিক বা নিয়ম-ভিত্তিক অসঙ্গতি ব্যবহার করে তাদের তিনটি সমস্যা রয়েছে। প্রথমত, একাধিক ডেটা উৎস জুড়ে ট্র্যাক করার জন্য আপনার লক্ষ লক্ষ মেট্রিক থাকতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, ডিজিটাল বিজ্ঞাপন নিন—আপনি প্রচারের আইডি, পণ্য বিভাগ, ভৌগলিক এবং আরও অনেক কিছু জুড়ে ইম্প্রেশন, ক্লিক, আয় এবং শপিং কার্ট মেট্রিক্সের মতো মেট্রিক্স ট্র্যাক করতে চান৷ এবং এটি যেকোনো ডোমেনের জন্য একই, তা খুচরা, টেলিকম, গেমিং বা আর্থিক পরিষেবা হোক। প্রথাগত BI টুলের সাহায্যে, একাধিক উত্স জুড়ে ডেটা পরিচালনা, ড্যাশবোর্ড এবং রিপোর্ট তৈরি করতে এবং একটি দানাদার স্তরে সতর্কতা যোগ করার জন্য প্রচুর ম্যানুয়াল কাজের প্রয়োজন হয় এবং এটি মাপযোগ্য নয়।
দ্বিতীয়ত, এই ঐতিহ্যবাহী BI টুলগুলি নিয়ম সেট আপ করে কাজ করে। আপনি একটি পরিসর সেট আপ করেন এবং সীমার বাইরের যেকোন কিছু একটি অসঙ্গতি এবং সেগুলির বিষয়ে আপনাকে সতর্ক করা হয়৷ যদি পরিসরটি খুব বিস্তৃত হয়, আপনি গুরুত্বপূর্ণ সতর্কতাগুলি মিস করবেন এবং যদি এটি খুব সংকীর্ণ হয়, আপনি অনেকগুলি মিথ্যা সতর্কতা পাবেন৷
এই রেঞ্জগুলি (উপরের ছবিতে উপরের আবদ্ধ এবং নিম্ন আবদ্ধ) এছাড়াও স্থির, এবং দিনের সময়, সপ্তাহের দিন বা ঋতুর উপর ভিত্তি করে পরিবর্তন হয় না; তাদের ম্যানুয়ালি আপডেট করা দরকার। আপনি সম্ভবত গুরুত্বপূর্ণ অসঙ্গতিগুলি মিস করবেন এবং অনেকগুলি মিথ্যা অ্যালার্ম পাবেন, অথবা আপনি টুলের উপর আস্থা হারিয়ে ফেলবেন এবং এই সতর্কতাগুলিকে পুরোপুরি উপেক্ষা করা শুরু করবেন৷
সবশেষে, BI রিপোর্ট এবং ড্যাশবোর্ডগুলি প্রায়শই ঘন্টার শেষে, দিনের শেষে বা সপ্তাহের শেষে তৈরি হয়, যখন আপনার কোনও সমস্যার সমাধান করতে দেরি হয়ে যায়। এমনকি যখন এই ফলাফল আসে, এটি কেন উত্তর দেয় না। তাই ডেভেলপার, বিশ্লেষক এবং ব্যবসার মালিকরা অসংগতির মূল কারণ চিহ্নিত করার জন্য সপ্তাহ খানেক সময় ব্যয় করতে পারেন, অর্থবহ পদক্ষেপকে আরও বিলম্বিত করতে পারেন।
মেট্রিক্সের জন্য লুকআউটে কার্যকারণ অনুমান
যদিও একটি অপ্রত্যাশিত ঘটনার মূল কারণ জিজ্ঞাসা করা বিশ্বকে বোঝার মানুষের উপায়ের কেন্দ্রবিন্দুতে বলে মনে হয়, পরিসংখ্যানগত সংস্থাগুলি প্রায়ই একটি কার্যকারণ প্রভাব হিসাবে ভুল ব্যাখ্যা করা হয়। অর্থাৎ, পারস্পরিক সম্পর্ক কার্যকারণকে বোঝায় না, এবং পর্যবেক্ষণমূলক তথ্য থেকে ঘটনার কারণ নির্ণয় করার জন্য বিশেষ কার্যকারণ অনুমান পদ্ধতির প্রয়োজন।
মেট্রিক্সের জন্য লুকআউটে মূল কারণ বিশ্লেষণে কার্যকারণ অনুমান কৌশলগুলি ব্যবহার করে পরিমাপ জুড়ে অসঙ্গতিগুলির দৃশ্যমানতা এবং ব্যাখ্যাযোগ্যতা বাড়ানোর জন্য। মেট্রিক্সের জন্য লুকআউট শুধুমাত্র কার্যকারণ চালকদের শনাক্ত করতে সক্ষম নয়, বরং অস্বাভাবিক ঘটনাগুলিকে পরিমাণগতভাবে দায়ী করে, একটি অস্বাভাবিক ঘটনার সম্ভাব্য কারণ চালকদের মধ্যে সম্ভাবনার শতাংশ স্কোর প্রদান করে। উদাহরণ স্বরূপ, মেট্রিক্সের জন্য Lookout এখন আপনার ওয়েবসাইট, IOS, এবং Android-এ কম ক্লিকের কারণে বিজ্ঞাপনের ভিউ কমে যাওয়ার (অসংগতি) মধ্যে কার্যকারণ লিঙ্ক আঁকতে পারে, যার ফলে রাজস্ব হ্রাস পায় (ডাউনস্ট্রিম প্রভাব)। ধরুন এক বা একাধিক সম্ভাব্য মূল কারণ ঘটে (ওয়েবসাইট, iOS, Android)। সেক্ষেত্রে, মেট্রিক্সের জন্য Lookout সবচেয়ে সম্ভাব্য কারণ চিহ্নিত করতে পারে (উদাহরণস্বরূপ, 90% সম্ভাবনা সহ ওয়েবসাইট) যা বিজ্ঞাপনের ভিউ কমে গেছে।
বৈজ্ঞানিক পদ্ধতি একটি দ্বি-পদক্ষেপ পদ্ধতির উপর নির্ভর করে:
- ব্যবস্থার মধ্যে কার্যকারণ সম্পর্ক অনুমান করুন।
- অনুমানকৃত কার্যকারণ কাঠামোর উপর ভিত্তি করে, প্রভাবিত পরিমাপের অসামঞ্জস্যগুলি কারণের ব্যবস্থার জন্য দায়ী করুন।
ব্যবস্থাগুলির মধ্যে কার্যকারণ সম্পর্ক অনুমান করার জন্য, আমরা একটি গ্রেঞ্জার কার্যকারণ পদ্ধতি ব্যবহার করি যা মেট্রিক্সের জন্য লুকআউটের প্যানেল ডেটা কাঠামোকে বিবেচনা করে। প্যানেল ডেটার জন্য বিদ্যমান গ্রেঞ্জার কার্যকারণ পদ্ধতিগুলি মাত্রা মান সংমিশ্রণ জুড়ে নির্ভরতাগুলির সাথে মোকাবিলা করতে পারে না (উদাহরণস্বরূপ, বিভিন্ন দেশে আয়ের নির্ভরতা যা আমাদের সাধারণত বাস্তব ডেটাতে থাকে)। উদাহরণস্বরূপ, ব্ল্যাক ফ্রাইডে-এর মতো ইভেন্টগুলি একাধিক দেশের রাজস্ব বাড়ায় এবং তাই একটি বাহ্যিক উত্স রয়েছে যা নির্ভরশীল বিভিন্ন দেশের রাজস্ব রেন্ডার করে)। তাই আমাদের নিজস্ব গ্রেঞ্জার কার্যকারিতা বিকাশ করতে হয়েছিল[1] প্যানেল ডেটার পদ্ধতি যা এই ধরনের নির্ভরতা মোকাবেলা করতে পারে।
কার্যকারণ কাঠামো উপলব্ধ হয়ে গেলে, আমরা প্রভাবিত পরিমাপের অসামঞ্জস্যগুলিকে কারণ-প্রভাব সম্পর্কগুলি পরিমাপ করার জন্য এর কারণের ব্যবস্থাগুলির জন্য দায়ী করি।
মেট্রিক্স কনসোলের জন্য লুকআউটে অসঙ্গতিগুলি বিশ্লেষণ করুন
মেট্রিক্সের জন্য লুকআউট অসঙ্গতি সনাক্তকরণ শুরু করার পরে, আপনি সনাক্ত করা অসঙ্গতিগুলি দেখতে পারেন ব্যতিক্রমসমূহ ডিটেক্টরের জন্য পৃষ্ঠা। যখন আপনি একটি অসঙ্গতি চয়ন করেন, আপনাকে পর্যবেক্ষণ করা অসঙ্গতির জন্য বিশদ পৃষ্ঠায় পুনঃনির্দেশিত করা হয়।
অসংগতি বিশদ বিবরণ পৃষ্ঠা অন্তর্ভুক্ত a রুট কারণ বিশ্লেষণ অধ্যায়. এই বিভাগটি অসঙ্গতি সনাক্তকারী কনফিগার করা ব্যবস্থাগুলির জন্য অন্যান্য অসামঞ্জস্যতার সাথে এই পর্যবেক্ষণ করা অসঙ্গতিকে ব্যাখ্যা করার চেষ্টা করে।
নিম্নলিখিত উদাহরণে, "রাজস্ব প্রভাবিত" হল পরিলক্ষিত অসামঞ্জস্য, এবং সম্ভাব্য কারণগুলির মধ্যে রয়েছে অর্ডার এবং অ-কনফিগার করা ব্যবস্থা। বর্তমান অসঙ্গতিতে অর্ডারগুলি প্রায় 81.84% অবদান রাখে, যথা রাজস্ব যা লাভের উপর একটি নিম্নধারার প্রভাবের দিকে নিয়ে যায়।
সম্ভাব্য কারণ নির্বাচন আদেশ এর পর্যবেক্ষিত অসঙ্গতির বিবরণে আমাদের নিয়ে যায়। এই ক্ষেত্রে, এই অসঙ্গতির সম্ভাব্য কারণ হল ক্লিক এবং অ-কনফিগার করা ব্যবস্থা। ক্লিকগুলি এই অসঙ্গতির একটি সম্ভাব্য কারণ হতে পারে, তবে এটি 8.37% এর একটি অপেক্ষাকৃত কম অবদান স্কোর পায় এবং ডিটেক্টর এটির জন্য অস্বাভাবিক কিছু লক্ষ্য করে না। এই ক্ষেত্রে, মেট্রিক্সের জন্য লুকআউট উপসংহারে পৌঁছেছে যে অর্ডারের অসঙ্গতি বাহ্যিক কারণ বা ব্যবস্থার কারণে ঘটে যা ডিটেক্টর সেটআপ পর্বের সময় পর্যবেক্ষণের জন্য কনফিগার করা হয়নি। অর্ডারের এই অসামঞ্জস্যতা লাভ এবং রাজস্বের উপর সম্ভাব্য নিম্নধারার প্রভাব ফেলে।
সম্ভাব্য নিম্নধারার প্রভাব নির্বাচন করা মুনাফা এর পর্যবেক্ষিত অসঙ্গতির বিবরণে আমাদের নিয়ে যায়। এই ক্ষেত্রে, সম্ভাব্য কারণগুলি 33%, 14% এবং 53% এর নিজ নিজ অবদানের স্কোর সহ রাজস্ব, আদেশ এবং অ-কনফিগার করা ব্যবস্থাগুলির মধ্যে অসঙ্গতির মিশ্রণ বলে মনে হচ্ছে। এই অসঙ্গতি দ্বারা কোন নিম্নধারার ব্যবস্থা প্রভাবিত হয় না।
এই উদাহরণের জন্য, লাভের অসামঞ্জস্যতা রাজস্ব এবং আদেশের অসামঞ্জস্য দ্বারা আংশিকভাবে ব্যাখ্যা করা যেতে পারে। তারপরে আয়ের অসঙ্গতি একটি উচ্চ নিশ্চিততার সাথে অর্ডারের অসঙ্গতি দ্বারা ব্যাখ্যা করা যেতে পারে।
উপসংহার
লুকআউট ফর মেট্রিক্স-এ নতুন কার্যকারণ অবদান বিশ্লেষণ ক্ষমতা আপনার পরিমাপের অসামঞ্জস্যগুলির মধ্যে কার্যকারণ মিথস্ক্রিয়া সনাক্ত করে। এটি অর্জন করার জন্য, ডিটেক্টর সম্পূর্ণরূপে স্ব-তত্ত্বাবধানে আপনার ডেটার পরিমাপের মধ্যে কার্যকারণ সম্পর্ক শিখে এবং এই কার্যকারণ তথ্য ব্যবহার করে অসামঞ্জস্যতাগুলিকে তাদের মূল কারণগুলিতে ফেরত দিতে। এই বৈশিষ্ট্যটি আপনাকে কার্যকারণে বিভিন্ন ব্যবস্থা জুড়ে অসঙ্গতিগুলিকে সংযুক্ত করতে সহায়তা করতে পারে এবং আপনার সিস্টেমে যে কোনও সমস্যা দ্রুত নির্ণয় এবং পরবর্তীতে সমাধান করার জন্য আপনাকে একটি সরঞ্জাম সরবরাহ করে।
[1] L. Minorics, C. Turkmen, P. Bloebaum, D. Kernert, L. Callot এবং D. Janzing. ক্রস-বিভাগীয় নির্ভরতা সহ প্যানেলে গ্রেঞ্জার নন-কার্যকারিতা পরীক্ষা করা। AISTATS, 2022।
লেখক সম্পর্কে
লেনন মাইনরিক্স কার্যকারণ অনুমান এবং অসঙ্গতি সনাক্তকরণের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে একজন ফলিত বিজ্ঞানী। আমাজনের আগে, লেনন গণিতের একজন একাডেমিক গবেষক ছিলেন। তার ব্যক্তিগত গবেষণার আগ্রহের মধ্যে রয়েছে মেশিন লার্নিং, কার্যকারণ অনুমান, স্টোকাস্টিকস এবং ফ্র্যাক্টাল জ্যামিতি। তার অবসর সময়ে, লেনন সব ধরনের খেলাধুলা, বিশেষ করে ব্রাজিলিয়ান জিউ-জিৎসু অনুশীলন উপভোগ করেন।
শশাঙ্ক শ্রীবাস্তব অ্যামাজন এআই উল্লম্ব পরিষেবাগুলির জন্য সিনিয়র পণ্য ব্যবস্থাপক। তিনি এনএলপি, নতুনত্ব সনাক্তকরণ এবং ডেটা ঘাটতিতে AI-তে সমস্যা সমাধানের বিষয়ে উত্সাহী। শশাঙ্ক তার অবসর সময়ে টেনিস এবং গল্ফ খেলা উপভোগ করেন।
ক্যানের তুর্কমেন তিনি অ্যামাজন ওয়েব সার্ভিসেস-এর একজন ফলিত বিজ্ঞানী, যেখানে তিনি মেশিন লার্নিং, পূর্বাভাস এবং অসঙ্গতি সনাক্তকরণের সংযোগে সমস্যা নিয়ে কাজ করেন। এডব্লিউএস-এ যোগদানের আগে, তিনি ডেটা সায়েন্টিস্ট হিসাবে ব্যবস্থাপনা পরামর্শ শিল্পে কাজ করেছিলেন, বিশ্বজুড়ে প্রকল্পগুলিতে আর্থিক পরিষেবা এবং টেলিযোগাযোগ শিল্পে কাজ করেছিলেন। ক্যানারের ব্যক্তিগত গবেষণার আগ্রহগুলি সম্ভাব্য এবং বায়েসিয়ান এমএল, স্টোকাস্টিক প্রক্রিয়া এবং তাদের ব্যবহারিক প্রয়োগ সহ বিভিন্ন বিষয়ের মধ্যে বিস্তৃত।
অ্যালেক্স কিম AWS AI পরিষেবার জন্য একজন সিনিয়র প্রোডাক্ট ম্যানেজার। তার লক্ষ্য হল AI/ML সমাধানগুলি সমস্ত গ্রাহকদের কাছে পৌঁছে দেওয়া যারা এটি থেকে উপকৃত হতে পারে। তার অবসর সময়ে, তিনি সব ধরণের খেলাধুলা উপভোগ করেন এবং খাওয়ার জন্য নতুন জায়গা আবিষ্কার করেন।
- Coinsmart. ইউরোপের সেরা বিটকয়েন এবং ক্রিপ্টো এক্সচেঞ্জ।
- প্লেটোব্লকচেন। Web3 মেটাভার্স ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. বিনামূল্যে এক্সেস.
- ক্রিপ্টোহক। Altcoin রাডার। বিনামূল্যে ট্রায়াল.
- সূত্র: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/identify-potential-root-cause-in-business-critical-anomalies-using-amazon-lookout-for-metrics/
- "
- 100
- 2022
- a
- সম্পর্কে
- হিসাব
- অর্জন করা
- দিয়ে
- আইন
- কর্ম
- ভি .আই. পি বিজ্ঞাপন
- AI
- এআই পরিষেবা
- সব
- মর্দানী স্ত্রীলোক
- অ্যামাজন ওয়েব সার্ভিসেস
- মধ্যে
- বিশ্লেষণ
- বিশ্লেষণ করা
- অ্যান্ড্রয়েড
- উত্তর
- অ্যাপ্লিকেশন
- ফলিত
- অভিগমন
- আন্দাজ
- স্বয়ংক্রিয়ভাবে
- সহজলভ্য
- ডেস্কটপ AWS
- আগে
- সুবিধা
- সুবিধা
- মধ্যে
- কালো
- ব্ল্যাক ফ্রাইডে
- সীমান্ত
- ব্যবসায়
- ব্যবসায়িক বুদ্ধি
- ক্যাম্পেইন
- সক্ষম
- কারণ
- ঘটিত
- কারণসমূহ
- যার ফলে
- পরিবর্তন
- চেকআউট
- বেছে নিন
- সমন্বয়
- আসা
- সংযোগ করা
- পরামর্শকারী
- পারা
- দেশ
- তৈরি করা হচ্ছে
- বর্তমান
- গ্রাহকদের
- উপাত্ত
- তথ্য বিজ্ঞানী
- দিন
- লেনদেন
- নির্ভরশীল
- বিস্তারিত
- সনাক্ত
- সনাক্তকরণ
- নির্ধারণ
- বিকাশ
- ডেভেলপারদের
- বিভিন্ন
- ডিজিটাল
- মাত্রা
- আলোচনা করা
- না
- ডোমেইন
- ড্রপ
- সময়
- সহজে
- খাওয়া
- বিশেষত
- ঘটনা
- ঘটনাবলী
- উদাহরণ
- উত্তেজিত
- বিদ্যমান
- কারণের
- বৈশিষ্ট্য
- আর্থিক
- অর্থনৈতিক সেবা সমূহ
- প্রথম
- ঠিক করা
- মনোযোগ
- অনুসরণ
- বিনামূল্যে
- শুক্রবার
- থেকে
- অধিকতর
- দূ্যত
- পৃথিবী
- সাহায্য
- সাহায্য
- উচ্চ
- ঊর্ধ্বতন
- যাহোক
- HTTPS দ্বারা
- মানবীয়
- সনাক্ত করা
- চিহ্নিতকরণের
- ভাবমূর্তি
- প্রভাব
- বাস্তবায়ন
- গুরুত্বপূর্ণ
- অন্তর্ভুক্ত করা
- অন্তর্ভুক্ত
- সুদ্ধ
- বৃদ্ধি
- শিল্প
- শিল্প
- প্রভাব
- তথ্য
- উদাহরণ
- বুদ্ধিমত্তা
- মিথষ্ক্রিয়া
- মধ্যে রয়েছে
- ছেদ
- আইওএস
- সমস্যা
- IT
- জানা
- বড়
- শুরু করা
- নেতৃত্ব
- বিশালাকার
- শিক্ষা
- বরফ
- উচ্চতা
- সম্ভবত
- লিঙ্ক
- দেখুন
- মেশিন
- মেশিন লার্নিং
- ব্যবস্থাপনা
- পরিচালক
- পরিচালক
- ম্যানুয়াল
- ম্যানুয়াল কাজ
- ম্যানুয়ালি
- অংক
- অর্থপূর্ণ
- মাপ
- পরিমাপ
- পদ্ধতি
- ছন্দোবিজ্ঞান
- হতে পারে
- লক্ষ লক্ষ
- মিশন
- ML
- পর্যবেক্ষণ
- অধিক
- সেতু
- বহু
- যথা
- সাধারণ
- আদেশ
- অন্যান্য
- নিজের
- মালিকদের
- কামুক
- শতকরা হার
- ব্যক্তিগত
- ফেজ
- কেলি
- সম্ভব
- সম্ভাব্য
- সমস্যা
- সমস্যা
- প্রসেস
- পণ্য
- মুনাফা
- প্রকল্প
- পদোন্নতি
- উপলব্ধ
- প্রদানের
- দ্রুত
- পরিসর
- গ্রহণ করা
- সম্পর্ক
- সম্পর্ক
- রেন্ডার করা
- প্রতিবেদন
- প্রয়োজন
- গবেষণা
- ফলাফল
- খুচরা
- রাজস্ব
- শিকড়
- নিয়ম
- একই
- মাপযোগ্য
- বিজ্ঞানী
- সেবা
- ভজনা
- সেট
- বিন্যাস
- সেটআপ
- কেনাকাটা
- একক
- So
- কঠিন
- সলিউশন
- বিশেষজ্ঞ
- ব্যয় করা
- বিজ্ঞাপন
- শুরু
- শুরু
- পরিসংখ্যানসংক্রান্ত
- পরবর্তীকালে
- আকস্মিক
- পদ্ধতি
- সিস্টেম
- টীম
- প্রযুক্তি
- টেলিকম
- টেলিযোগাযোগ
- পরীক্ষামূলক
- সার্জারির
- বিশ্ব
- অতএব
- তিন
- সময়
- টুল
- সরঞ্জাম
- টপিক
- পথ
- ঐতিহ্যগত
- লেনদেন
- আস্থা
- ধরনের
- সাধারণত
- বোঝা
- বোধশক্তি
- us
- ব্যবহার
- মূল্য
- দৃষ্টিপাত
- ওয়েব
- ওয়েব সার্ভিস
- ওয়েবসাইট
- সপ্তাহান্তিক কাল
- কি
- হু
- হয়া যাই ?
- কাজ করছে
- কাজ
- বিশ্ব
- আপনার