سلاسل ماركوف: كيف تتنبأ الإحصاء بسلوك المستقبل؟
هل يمكن التنبؤ بسلوك شخص أو نظام بناءً على حالته الحالية فقط؟ الإجابة: نعم! وده عن طريق حاجة اسمها سلاسل ماركوف (Markov Chains).
🔍 ما هي سلاسل ماركوف؟
هي نموذج إحصائي بيستخدم الاحتمالات للتنبؤ بالحالة القادمة لأي نظام، بشرط إن القرار مايعتمدش إلا على الحالة الحالية فقط—not الماضي.
بمعنى أبسط:
لو عايز تتوقع "الخطوة الجاية" بناءً على "الوضع الحالي" فقط، سلاسل ماركوف هي الأنسب.
🎯 مثال عملي من التسويق:
موقع إلكتروني بيحلل حركة الزائرين بين 3 صفحات:
- الصفحة الرئيسية
- صفحة المنتج
- سلة الشراء
بالإحصاء، بيحسب احتمالية انتقال الزائر من صفحة لصفحة، وبيعمل "مصفوفة انتقال" تقول مثلاً:
- 40% ينتقلوا من الرئيسية للمنتج
- 25% يرجعوا للرئيسية
- 35% يروحوا للسلة
بالتالي يقدر الموقع يتنبأ بسلوك الزبون، ويحسن تصميمه لتحسين التحويلات.
⚙️ استخدامات سلاسل ماركوف:
- تحليل سلوك العملاء داخل التطبيقات والمواقع
- التنبؤ بالطقس: حالة اليوم تؤثر في الغد
- تقدير احتمالية ترك العميل للخدمة (Churn)
- نظام توصيات مثل نتفليكس أو يوتيوب
📊 لماذا سلاسل ماركوف مفيدة؟
- بسيطة وسريعة
- تعتمد فقط على الحالة الحالية
- تُستخدم في الذكاء الاصطناعي والتمويل والتسويق
💡 ملاحظات مهمة
- سلسلة ماركوف لازم تكون الحالات معروفة ومحدودة
- النموذج لا يتذكر الماضي—بس ده مش عيب، هو تصميمه كده
📌 خلاصة
سلاسل ماركوف بتديك أداة رياضية قوية علشان تتوقع الخطوة اللي جاية، سواء كنت بتحلل سلوك مستخدم، أو بتحاول تحسّن قرارات شركتك، أو حتى بتصمم لعبة!
مع تحيات: ذاكر احصا