การวิเคราะห์เชิงทำนายคืออะไรและทำงานอย่างไร

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เป็นสาขาหนึ่งของวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ใช้หลากหลายวิธีในการวิเคราะห์ข้อมูลจากธุรกิจ เพื่อค้นหารูปแบบหรือแนวโน้มที่จะช่วยให้ธุรกิจนั้นๆ ตัดสินใจได้ถูกต้อง

มีกิจกรรมต่างๆ มากมายที่เกี่ยวข้องกับกระบวนการนี้ ซึ่งรวมถึงสาขาวิชาต่างๆ เช่น การเรียนรู้ของเครื่องจักร การวิเคราะห์ข้อมูล และอัลกอริทึมปัญญาประดิษฐ์ ที่ช่วยในการคาดการณ์เหล่านั้น

คุณสามารถใช้การวิเคราะห์เชิงทำนายได้ในแอปพลิเคชันที่หลากหลาย สิ่งที่คุณต้องมีคือการเข้าถึงข้อมูลในอดีตที่คุณสามารถใช้ฝึกอบรมระบบของคุณ รวมถึงข้อมูลปัจจุบันเพื่อทำนาย

บล็อกนี้จะกล่าวถึงประโยชน์ต่างๆ มากมายของการใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในธุรกิจของคุณ และแสดงวิธีเริ่มต้นใช้งานอีกด้วย

การวิเคราะห์เชิงทำนายทำงานอย่างไร

การวิเคราะห์เชิงทำนายเป็นส่วนหนึ่งของสาขาต่างๆ ของการวิเคราะห์ข้อมูล สาขาอื่นๆ ได้แก่ การวิเคราะห์เชิงพรรณนา การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัย และการวิเคราะห์เชิงกำหนด

การวิเคราะห์เชิงพรรณนาเป็นสาขาที่อธิบายสิ่งที่เกิดขึ้นในสถานการณ์หนึ่งๆ ในขณะที่การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัยจะพยายามค้นหาว่าเหตุใดสิ่งดังกล่าวจึงเกิดขึ้น ในทางกลับกัน การวิเคราะห์เชิงทำนายจะมุ่งเน้นไปที่การค้นหาสิ่งต่างๆ ที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต ในขณะที่การวิเคราะห์เชิงกำหนดจะมองหาวิธีที่จะทำให้สิ่งต่างๆ เกิดขึ้นได้

ตอนนี้เรามาดูวิธีการที่การวิเคราะห์เชิงทำนายใช้เพื่อค้นหาสิ่งที่อาจเกิดขึ้นในอนาคตกัน ฉันจะแสดงรายการเป็นขั้นตอนดังต่อไปนี้

ขั้นตอนที่ 1: การกำหนดวัตถุประสงค์

ขั้นแรก คุณต้องกำหนดสิ่งที่คุณพยายามจะบรรลุให้ได้ โดยระบุวัตถุประสงค์สำหรับการวิเคราะห์เชิงทำนายและตัวแปรเป้าหมายที่คุณพยายามจะคาดการณ์ เป้าหมายเหล่านี้อาจเป็นยอดขาย การรับลูกค้าใหม่ การบำรุงรักษาอุปกรณ์ และอื่นๆ

ขั้นตอนที่ 2: การรวบรวมข้อมูล

ขั้นต่อไป คุณต้องรวบรวมข้อมูลประวัติที่สามารถนำไปใช้ในการฝึกโมเดลการพยากรณ์ได้ ชุดข้อมูลควรครอบคลุมมากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ โดยมีข้อมูลที่เกี่ยวข้องทั้งหมดและตัวแปรเป้าหมาย

ขั้นตอนที่ 3: การประมวลผลข้อมูลเบื้องต้นและการเลือกคุณลักษณะ

คุณต้องเตรียมข้อมูลของคุณก่อนฝึกโมเดลเสมอ โดยลบค่าผิดปกติออกและตรวจสอบให้แน่ใจว่าตัวแปรทั้งหมดอยู่ในระดับที่เปรียบเทียบได้ จากนั้นเพื่อลดความซับซ้อนในการทำงานและปรับปรุงความแม่นยำ คุณต้องเลือกตัวแปรหรือฟีเจอร์ที่สำคัญที่สุดเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่คุณต้องการ

ขั้นตอนที่ 4: การเลือกรุ่น

โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องแต่ละแบบทำงานได้ดีกับงานที่แตกต่างกัน ดังนั้น คุณจะต้องเลือกประเภทของโมเดลการทำนายที่คุณจะใช้ด้วย ตัวอย่าง ได้แก่ เครือข่ายประสาท การถดถอยเชิงเส้น ต้นไม้การตัดสินใจ และอื่นๆ

ขั้นตอนที่ 5: การฝึกอบรมแบบจำลองและปรับแต่ง

ขั้นตอนการฝึกอบรมนั้นเพียงแค่ป้อนข้อมูลดิบให้กับโมเดลและสอนให้โมเดลรู้ว่าผลลัพธ์ใดที่ต้องการและผลลัพธ์ใดที่ไม่ต้องการ ยิ่งคุณป้อนข้อมูลให้โมเดลมากเท่าไร การคาดการณ์ของโมเดลก็จะดีขึ้นเท่านั้น จากนั้นคุณจึงสามารถทดสอบโมเดลเพื่อตรวจสอบประสิทธิภาพและปรับแต่งพารามิเตอร์ตามความจำเป็น

ขั้นตอนที่ 6: การทำการคาดการณ์และการปรับใช้ 

เมื่อคุณพอใจกับประสิทธิภาพแล้ว คุณสามารถนำแบบจำลองไปใช้ทำนายข้อมูลใหม่ได้ นอกจากนี้ คุณอาจต้องปรับใช้แบบจำลองในสภาพแวดล้อมเฉพาะหรือบูรณาการกับแอปพลิเคชันและระบบอื่นๆ

ประโยชน์ของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

การมีโมเดล AI วิเคราะห์เชิงทำนายมีประโยชน์หลายประการ แม้ว่าจะขึ้นอยู่กับงานที่คุณตั้งใจจะทำและว่าโมเดลนั้นได้รับการฝึกฝนมาดีเพียงใด ต่อไปนี้คือประโยชน์หลักบางประการของการใช้การวิเคราะห์เชิงทำนาย

• ประเมินและบรรเทาความเสี่ยง:ความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตทำให้โมเดลการวิเคราะห์เชิงทำนายสามารถระบุรูปแบบที่บ่งชี้ถึงภัยคุกคาม พฤติกรรมเสี่ยง หรืออันตรายที่อาจเกิดขึ้นต่อบริษัทได้ง่ายขึ้น ซึ่งอาจรวมถึงการระบุพฤติกรรมฉ้อโกง ความเสี่ยงด้านสินเชื่อ และความผิดปกติอื่นๆ ที่อาจทำให้ธุรกิจต้องสูญเสียเงิน
• พยากรณ์แนวโน้มในอนาคตรูปแบบเดียวกันนี้ยังช่วยระบุแนวโน้มของตลาดและพฤติกรรมของลูกค้าที่เกี่ยวข้องได้อีกด้วย บริษัทต่างๆ สามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลนี้เพื่อให้ได้เปรียบทางการแข่งขัน ทำเงินได้มากขึ้น และมีส่วนร่วมกับลูกค้ามากขึ้น
• ปรับปรุงการปิดบังการตัดสินใจ:การวิเคราะห์เชิงทำนายยังมอบเครื่องมือการตัดสินใจที่สำคัญให้กับผู้จัดการอีกด้วย ความสามารถในการระบุความสัมพันธ์ แนวโน้ม และรูปแบบในข้อมูลปัจจุบันและในอดีต ทำให้ผู้นำธุรกิจทุกคนสามารถตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลได้อย่างมั่นคงผ่านข้อมูลเชิงลึกในอนาคต
• เพิ่มประสิทธิภาพ:ธุรกิจบางแห่งสามารถใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อคาดการณ์ความต้องการของลูกค้า และเตรียมพร้อมที่จะตอบสนองความต้องการโดยการเพิ่มระดับการผลิตหรือสินค้าคงคลัง โรงงานต่างๆ ยังสามารถใช้การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์เพื่อลดการพังของเครื่องจักรและประหยัดต้นทุนได้อีกด้วย
• เปรียบในการแข่งขัน:ธุรกิจส่วนใหญ่พึ่งพาข้อมูล และการมีข้อมูลเชิงลึกที่ถูกต้องเกี่ยวกับสถานการณ์หรือเหตุการณ์สามารถช่วยให้บริษัทขนาดเล็กได้เปรียบคู่แข่งเหนือบริษัทขนาดใหญ่ได้
• เพิ่มรายได้:ด้วยการมีข้อได้เปรียบในการแข่งขัน การเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานและการมีส่วนร่วมของลูกค้า หรือความสามารถในการเพิ่มประสิทธิภาพการจัดสรรทรัพยากร บริษัทก็สามารถเพิ่มรายได้และกำไรโดยรวมได้

ประเภทและเทคนิคของแบบจำลอง

มีโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องหลายประเภทที่คุณสามารถใช้เพื่อสร้างแอปพลิเคชันการวิเคราะห์เชิงทำนาย แต่ละประเภทมีข้อดีและข้อเสีย ดังนั้นตัวเลือกที่ดีที่สุดของคุณจะขึ้นอยู่กับงานที่คุณมีอยู่ในมือและประเภทของผลลัพธ์ที่คุณต้องการบรรลุ

ต่อไปนี้เป็นประเภทโมเดลหลักที่คุณสามารถใช้ในการสร้างแอปพลิเคชันของคุณ

• แบบจำลองต้นไม้การตัดสินใจ:พวกมันใช้โหนดที่แสดงถึงสาขาในการตัดสินใจ เช่นเดียวกับการใช้เหตุผลของมนุษย์ พวกมันมักใช้ในการจำแนกข้อมูล เช่น นี่คือนกหรือสุนัข?, โครงการนี้มีความเสี่ยงต่ำหรือมีความเสี่ยงสูง?และอื่นๆอีกมากมาย
• โครงข่ายประสาทเทียม:เครือข่ายประสาทเทียมเป็นระบบการเรียนรู้ของเครื่องจักรอีกประเภทหนึ่งที่จำลองตามสมองของมนุษย์ เครือข่ายประสาทเทียมทำงานร่วมกับชั้นต่างๆ ที่เรียกว่าเซลล์ประสาท ซึ่งช่วยให้สามารถเรียนรู้ความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลอินพุตประเภทต่างๆ และความหมายของข้อมูลเหล่านั้น ตัวอย่างเช่น โมเดลภาษาขนาดใหญ่และระบบการจดจำลายมือ เครือข่ายประสาทเทียมเหมาะอย่างยิ่งสำหรับโครงการที่ซับซ้อน
• อนุกรมเวลา:เหตุการณ์ที่เกิดขึ้นในช่วงเวลาหนึ่ง เช่น ราคาหุ้นหรือฟอเร็กซ์ จะได้รับการจัดการที่ดีที่สุดด้วยการวิเคราะห์อนุกรมเวลา อนุกรมเวลาคือลำดับข้อมูลตามลำดับเวลาที่ถูกจัดทำดัชนีในช่วงเวลาที่กำหนดไว้ล่วงหน้า โมเดลนี้เหมาะสำหรับการเงิน วิศวกรรม การจดจำรูปแบบ การพยากรณ์อากาศ และอื่นๆ
• แบบจำลองการวิเคราะห์การถดถอย:การวิเคราะห์การถดถอยเป็นวิธีทางสถิติที่ใช้ในการประมาณความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสองตัว หากตัวแปรตัวหนึ่งขึ้นอยู่กับอีกตัวแปรหนึ่ง เช่น ส่วนสูงของเด็กขึ้นอยู่กับอายุ หรือน้ำหนักของบุคคลขึ้นอยู่กับปริมาณอาหารที่กินในแต่ละวัน การวิเคราะห์การถดถอยสามารถใช้เพื่อทำนายค่าของตัวแปรหนึ่ง เช่น น้ำหนัก โดยอ้างอิงจากตัวแปรอื่น เช่น ส่วนสูง
• แบบจำลองการจัดกลุ่ม:การจัดกลุ่มข้อมูลเป็นเทคนิคการจัดกลุ่มข้อมูลที่ใช้คุณสมบัติที่คล้ายคลึงกันระหว่างอ็อบเจ็กต์เพื่อจัดกลุ่มข้อมูลเข้าเป็นคลัสเตอร์ คุณสมบัติที่คล้ายคลึงกันอาจเป็นอะไรก็ได้ ตั้งแต่สี รูปร่าง ส่วนสูง ระดับรายได้ เป็นต้น การจัดกลุ่มข้อมูลเหมาะสำหรับการแบ่งกลุ่มลูกค้า เครื่องมือแนะนำ การจดจำรูปแบบ และอื่นๆ

แอปพลิเคชันการวิเคราะห์เชิงทำนายในอุตสาหกรรมต่างๆ

ผู้คนต่างใช้การวิเคราะห์เชิงทำนายเพื่อคาดการณ์และทำนายผลลัพธ์อื่นๆ ในอุตสาหกรรมต่างๆ กันอยู่แล้ว อุตสาหกรรมต่อไปนี้เป็นกลุ่มผู้ใช้เทคโนโลยีนี้มากที่สุด

• การเงิน:ธุรกิจอุตสาหกรรมการเงินใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สำหรับกิจกรรมต่างๆ มากมาย รวมถึงการตรวจจับและป้องกันการฉ้อโกง การประเมินความเสี่ยง การแบ่งกลุ่มลูกค้า การเติบโตของรายได้ ความพึงพอใจของพนักงาน และอื่นๆ อีกมากมาย
• การผลิตและซัพพลายเชน:ผู้ผลิตใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สำหรับการจัดการสินค้าคงคลัง การขายและการตลาดของผลิตภัณฑ์ การปรับปรุงกำลังคนให้สอดคล้องกับกำหนดการผลิต การเพิ่มประสิทธิภาพการจัดหาวัตถุดิบ และการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์เพื่อหลีกเลี่ยงการพังของเครื่องจักรและลดระยะเวลาหยุดทำงาน
• ขายปลีก:การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ยังพบการใช้ประโยชน์ในอุตสาหกรรมค้าปลีกในรูปแบบต่างๆ เช่น การคาดการณ์ความต้องการ การรณรงค์ทางการตลาด และการคาดการณ์รายได้
• กีฬา:ทีมและผู้จัดการสามารถค้นพบข้อมูลอันมีค่ามากมายโดยใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เกี่ยวกับผู้เล่น โค้ช และผลงานในอดีต ซึ่งสามารถนำไปสู่กลยุทธ์เกมที่ดีขึ้น ประสิทธิภาพของทีมที่ดีขึ้น และการป้องกันการบาดเจ็บที่ดีขึ้น
• การพยากรณ์การบำรุงรักษา:บริษัทจำนวนมากพึ่งพาเครื่องจักรหลายประเภทเพื่อเพิ่มผลผลิต และเมื่อเครื่องจักรเหล่านี้เสียหาย พวกเขาก็สูญเสียรายได้ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถแก้ปัญหานี้ได้โดยใช้เซ็นเซอร์และซอฟต์แวร์ที่เหมาะสมในการตรวจสอบและวิเคราะห์เครื่องจักรเหล่านี้ ดังนั้นจึงสามารถตรวจพบการเสียหายที่อาจเกิดขึ้นได้อย่างง่ายดาย
• การเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน:หากธุรกิจของคุณดำเนินการที่ก่อให้เกิดข้อมูลจำนวนมาก การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์อาจเป็นเครื่องมือที่เหมาะสมที่จะช่วยให้คุณค้นพบวิธีเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานของคุณ การเพิ่มประสิทธิภาพนี้สามารถครอบคลุมตั้งแต่การตลาดแบบเข้าถึงกลุ่มเป้าหมายไปจนถึงการประหยัดต้นทุนการดำเนินงาน และเพิ่มรายได้สูงสุดด้วยการกำหนดราคาที่เหมาะสม
• การพยากรณ์อากาศ:นักพยากรณ์อากาศยังใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อความแม่นยำ โดยจะรวมและป้อนข้อมูลจากดาวเทียม สถานีตรวจอากาศ และเซ็นเซอร์ต่างๆ ลงในโมเดล AI ที่ให้การคาดการณ์
• วิดีโอเกม:การวิเคราะห์เชิงทำนายมีการประยุกต์ใช้มากมายในอุตสาหกรรมเกม การวิเคราะห์เชิงทำนายช่วยปรับปรุงการมีส่วนร่วมของผู้เล่นโดยทำนายสิ่งที่ผู้เล่นแต่ละคนจะชอบ นอกจากนี้ยังช่วยเพิ่มการซื้อในเกมให้สูงสุด ซึ่งจะช่วยเพิ่มรายได้หากทำได้อย่างถูกต้อง

ความท้าทายของการวิเคราะห์เชิงทำนาย

แม้ว่าการวิเคราะห์เชิงทำนายจะสร้างข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าได้ แต่การวิเคราะห์เชิงทำนายก็มีปัญหาเช่นกัน ซึ่งทำให้การนำไปใช้งานทำได้ยากขึ้น ต่อไปนี้เป็นปัญหาทั่วไปบางประการในการนำการวิเคราะห์เชิงทำนายไปใช้

• ความซับซ้อน:การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ไม่ใช่หัวข้อที่ง่ายนัก ดังนั้นอาจไม่เหมาะสำหรับทุกคน ซึ่งหมายความว่าแต่ละทีมหรือธุรกิจควรมีบุคลากรที่มีทักษะที่จำเป็นเพื่อการวิเคราะห์โดยเฉพาะ
• คุณภาพของข้อมูล:โมเดลการทำนายจะดีเพียงใดขึ้นอยู่กับข้อมูลที่ใช้ในการฝึกเท่านั้น ดังนั้น ไม่ว่าคุณจะใช้วิธีการเรียนรู้ของเครื่องและอัลกอริทึมแบบใด คุณจะได้รับผลลัพธ์ที่ไม่ดีหากคุณฝึกระบบด้วยข้อมูลที่ไม่ดี วิธีแก้ปัญหาคือการใช้ข้อมูลที่มีคุณภาพสูง ทั้งในการฝึกโมเดลและการทำนาย
• การนำมาใช้:บางคนไม่ไว้วางใจเครื่องจักรหรือการใช้เครื่องมือ AI เพราะพวกเขาไม่เชื่อแนวคิดปัญญาประดิษฐ์ทั้งหมด การเอาชนะความท้าทายในการนำมาใช้ต้องใช้เวลาและการศึกษาเกี่ยวกับข้อดีและข้อเสียของการใช้เครื่องมือ AI

เครื่องมือวิเคราะห์เชิงทำนายชั้นนำ

มีเครื่องมือมากมายที่สามารถช่วยคุณวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ โดยแต่ละเครื่องมือมีแนวทางที่แตกต่างกัน ต่อไปนี้เป็นเครื่องมือที่ได้รับความนิยมมากที่สุด:

• ไคม์:แพลตฟอร์มวิเคราะห์แบบโอเพ่นซอร์สและฟรี
• ราปิดไมเนอร์:แพลตฟอร์มการขุดข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่องจักร
• การวิเคราะห์ SAP:แพลตฟอร์มการวิเคราะห์ข้อมูลบนคลาวด์
• weka:แพลตฟอร์มข้อมูลสำหรับคลาวด์และ AI
• ดาต้าโรบอท:แพลตฟอร์มสำหรับการใช้งานแอปพลิเคชันที่รวดเร็ว
• Google Cloud AutoML:การเรียนรู้ของเครื่องระดับองค์กรที่เป็นมิตรต่อผู้เริ่มต้น
• SAS:โซลูชันการวิเคราะห์สำหรับอุตสาหกรรมต่างๆ
• อิฐข้อมูล:แอปพลิเคชันการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยพลัง AI เชิงสร้างสรรค์
• เอชทูโอ.ไอ:แพลตฟอร์ม AI บนคลาวด์เชิงสร้างสรรค์และเชิงทำนาย
• Alteryx:เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลที่ใช้งานง่าย

สรุป

เมื่อสรุปบทความบล็อกนี้เกี่ยวกับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์และประโยชน์ต่างๆ มากมายสำหรับองค์กรต่างๆ ตั้งแต่การผลิตไปจนถึงการตลาดและการเงิน คุณจะพบว่าบริษัทต่างๆ มีวิธีสร้างสรรค์ต่างๆ มากมายที่ใช้เทคโนโลยีนี้

คุณจะตระหนักได้ว่าคุณสามารถใช้พลังของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ได้เช่นกันโดยใช้ข้อมูล การเรียนรู้ของเครื่องจักร และอัลกอริทึมทางสถิติ เพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกและการคาดการณ์ที่มีค่าสำหรับธุรกิจของคุณ