Phân tích dự đoán: Nó là gì và hoạt động như thế nào

Phân tích dự đoán là một nhánh của khoa học dữ liệu sử dụng nhiều phương pháp khác nhau để phân tích dữ liệu từ một doanh nghiệp, nhằm tìm ra các mô hình hoặc xu hướng giúp doanh nghiệp đó đưa ra quyết định đúng đắn.

Có nhiều hoạt động liên quan đến quá trình này và chúng bao gồm các chuyên ngành như học máy, phân tích dữ liệu và thuật toán trí tuệ nhân tạo giúp đưa ra những dự đoán đó.

Bạn có thể sử dụng phân tích dự đoán trong nhiều ứng dụng. Tất cả những gì bạn cần là quyền truy cập vào dữ liệu lịch sử mà bạn có thể sử dụng để đào tạo hệ thống của mình, cùng với dữ liệu hiện tại để đưa ra dự đoán.

Blog này đề cập đến tất cả những lợi ích khác nhau của việc sử dụng phân tích dự đoán trong doanh nghiệp của bạn và hướng dẫn bạn cách bắt đầu.

Phân tích dự đoán hoạt động như thế nào

Phân tích dự đoán là một phần của các lĩnh vực khác nhau của phân tích dữ liệu. Các lĩnh vực khác là phân tích mô tả, phân tích chẩn đoán và phân tích quy định.

Như tên gọi khác nhau của chúng cũng gợi ý, phân tích mô tả là lĩnh vực mô tả bất cứ điều gì đã xảy ra trong một tình huống, trong khi phân tích chẩn đoán cố gắng tìm ra lý do tại sao điều đó xảy ra. Mặt khác, phân tích dự đoán tập trung vào việc tìm kiếm những điều có thể xảy ra trong tương lai, trong khi phân tích thứ tư, phân tích theo quy định, tìm kiếm những cách bạn có thể làm cho những điều cụ thể xảy ra.

Bây giờ, chúng ta hãy xem xét các cách mà phân tích dự đoán sử dụng để khám phá những gì có thể xảy ra trong tương lai. Tôi sẽ liệt kê chúng theo các bước như sau.

Bước 1: Định nghĩa mục tiêu

Đầu tiên, bạn cần xác định mục tiêu bạn đang cố gắng đạt được và bạn thực hiện điều đó bằng cách chỉ định mục tiêu của mình cho phân tích dự đoán và các biến mục tiêu mà bạn đang cố gắng dự đoán. Các mục tiêu này có thể là doanh số, thu hút khách hàng mới, bảo trì thiết bị, v.v.

Bước 2: Thu thập dữ liệu

Tiếp theo, bạn cần thu thập dữ liệu lịch sử mà bạn có thể sử dụng để đào tạo mô hình dự đoán của mình. Bộ dữ liệu phải toàn diện nhất có thể, với tất cả thông tin có liên quan và các biến mục tiêu.

Bước 3: Xử lý dữ liệu trước và lựa chọn tính năng

Bạn luôn phải chuẩn bị dữ liệu trước khi đào tạo mô hình bằng cách loại bỏ các giá trị ngoại lai và đảm bảo rằng tất cả các biến đều có cùng thang đo. Sau đó, để đơn giản hóa công việc và cải thiện độ chính xác, bạn cần chọn các biến hoặc tính năng quan trọng nhất để đạt được kết quả mong muốn.

Bước 4: Lựa chọn mô hình

Các mô hình học máy khác nhau hoạt động tốt cho các tác vụ khác nhau. Vì vậy, bạn cũng sẽ cần phải chọn loại mô hình dự đoán mà bạn sẽ làm việc. Ví dụ bao gồm mạng nơ-ron, hồi quy tuyến tính, cây quyết định, v.v.

Bước 5: Đào tạo mô hình & tinh chỉnh

Giai đoạn đào tạo chỉ đơn giản là cung cấp dữ liệu thô cho mô hình và dạy cho nó biết đầu ra nào là mong muốn và đầu ra nào không. Bạn cung cấp càng nhiều dữ liệu cho mô hình, thì dự đoán của nó sẽ càng tốt. Sau đó, bạn có thể kiểm tra mô hình để xác thực hiệu suất của nó và tinh chỉnh các tham số khi cần thiết.

Bước 6: Đưa ra dự đoán và triển khai 

Khi bạn hài lòng với hiệu suất của nó, bạn có thể sử dụng mô hình để đưa ra dự đoán về dữ liệu mới. Bạn cũng có thể cần triển khai mô hình trong một môi trường cụ thể hoặc tích hợp nó với các ứng dụng và hệ thống khác.

Lợi ích của phân tích dự đoán

Có nhiều lợi ích khi có một mô hình AI phân tích dự đoán theo ý bạn, mặc dù điều này phụ thuộc vào công việc bạn định làm và mức độ mô hình được đào tạo tốt như thế nào. Sau đây là một số lợi ích chính của việc sử dụng phân tích dự đoán.

• Đánh giá và giảm thiểu rủi ro: Khả năng phân tích dữ liệu lịch sử giúp các mô hình phân tích dự đoán dễ dàng xác định các mô hình chỉ ra mối đe dọa, hành vi rủi ro hoặc tác hại tiềm ẩn đối với công ty. Những điều này có thể bao gồm xác định hành vi gian lận, rủi ro tín dụng và các bất thường khác có thể khiến doanh nghiệp mất một khoản tiền.
• Dự báo xu hướng tương lai: Các mô hình tương tự cũng có thể giúp xác định xu hướng thị trường và hành vi khách hàng liên quan. Các công ty có thể tận dụng thông tin này để đạt được lợi thế cạnh tranh, kiếm nhiều tiền hơn và thu hút khách hàng tốt hơn.
• Cải thiện việc che giấu quyết định: Phân tích dự đoán cũng cung cấp cho các nhà quản lý một công cụ ra quyết định quan trọng. Khả năng xác định các mối quan hệ, xu hướng và mô hình trong dữ liệu hiện tại và lịch sử, cho phép bất kỳ nhà lãnh đạo doanh nghiệp nào đưa ra quyết định vững chắc dựa trên dữ liệu thông qua những hiểu biết sâu sắc hơn về tương lai.
• Tăng hiệu quả: Một số doanh nghiệp có thể sử dụng phân tích dự đoán để dự báo nhu cầu của khách hàng và do đó, sẵn sàng đáp ứng nhu cầu bằng cách tăng sản lượng hoặc mức tồn kho. Các nhà máy cũng có thể sử dụng bảo trì dự đoán để giảm sự cố máy móc và tiết kiệm chi phí.
• Lợi thế cạnh tranh:Hầu hết các doanh nghiệp đều phụ thuộc vào thông tin và việc có được hiểu biết đúng đắn về một tình huống hoặc sự kiện có thể mang lại cho ngay cả các công ty nhỏ lợi thế cạnh tranh so với các công ty lớn hơn.
• Tăng doanh thu:Bằng cách có lợi thế cạnh tranh, tối ưu hóa hoạt động và sự gắn kết với khách hàng hoặc có khả năng tối ưu hóa phân bổ nguồn lực, một công ty có thể thúc đẩy tổng doanh thu và lợi nhuận.

Các loại mô hình và kỹ thuật

Có nhiều loại mô hình học máy khác nhau mà bạn có thể sử dụng để xây dựng ứng dụng phân tích dự đoán. Mỗi loại đều có ưu và nhược điểm riêng, vì vậy lựa chọn tốt nhất của bạn sẽ phụ thuộc vào công việc bạn đang làm và loại kết quả bạn đang cố gắng đạt được.

Sau đây là các loại mô hình chính mà bạn có thể sử dụng để xây dựng ứng dụng của mình.

• Mô hình cây quyết định: Họ sử dụng các nút đại diện cho các nhánh trong quá trình ra quyết định, giống như cách con người lý luận. Chúng thường được sử dụng trong phân loại thông tin, chẳng hạn như Đây là chim hay chó?, dự án này có rủi ro thấp hay rủi ro cao?, và vân vân.
• Mạng lưới thần kinh: Mạng nơ-ron là một loại hệ thống máy học khác được mô phỏng theo não người. Chúng hoạt động với các lớp được gọi là nơ-ron cho phép chúng học mối quan hệ giữa các loại dữ liệu đầu vào khác nhau và ý nghĩa của chúng. Một ví dụ là các mô hình ngôn ngữ lớn và hệ thống nhận dạng chữ viết tay. Mạng nơ-ron lý tưởng cho các dự án phức tạp.
• Chuỗi thời gian: Các sự kiện xảy ra theo thời gian, chẳng hạn như giá cổ phiếu hoặc Forex, được xử lý tốt nhất bằng phân tích chuỗi thời gian. Chuỗi thời gian là chuỗi dữ liệu theo thứ tự thời gian được lập chỉ mục theo các khoảng thời gian được xác định trước. Mô hình này phù hợp với tài chính, kỹ thuật, nhận dạng mẫu, dự báo thời tiết, v.v.
• Mô hình phân tích hồi quy: Phân tích hồi quy là một phương pháp thống kê được sử dụng để ước tính mối quan hệ giữa hai biến. Nếu một trong các biến phụ thuộc vào biến khác, chẳng hạn như chiều cao của trẻ phụ thuộc vào độ tuổi của trẻ, hoặc cân nặng của một người phụ thuộc vào lượng thức ăn mà người đó ăn hàng ngày, thì phân tích hồi quy có thể được sử dụng để dự đoán giá trị của một biến, ví dụ như cân nặng, dựa trên biến khác, ví dụ như chiều cao.
• Mô hình cụm: Phân cụm là một kỹ thuật nhóm dữ liệu sử dụng các đặc điểm tương tự giữa các đối tượng để nhóm chúng thành các cụm. Một đặc điểm tương tự có thể là bất kỳ thứ gì từ màu sắc, hình dạng, chiều cao, mức thu nhập, v.v. Phân cụm hoạt động tốt cho phân khúc khách hàng, công cụ đề xuất, nhận dạng mẫu, v.v.

Ứng dụng phân tích dự đoán trong nhiều ngành công nghiệp

Nhiều người khác nhau đã sử dụng phân tích dự đoán để đạt được dự báo và các kết quả dự đoán khác trong nhiều ngành khác nhau. Các ngành sau đây là một số ngành sử dụng công nghệ này nhiều nhất.

• Tài chính:Các doanh nghiệp trong ngành tài chính tận dụng phân tích dự đoán cho rất nhiều hoạt động, bao gồm phát hiện và ngăn ngừa gian lận, đánh giá rủi ro, phân khúc khách hàng, tăng trưởng doanh thu, sự hài lòng của nhân viên và nhiều hoạt động khác.
• Sản xuất & Chuỗi cung ứng:Các nhà sản xuất sử dụng phân tích dự đoán để quản lý hàng tồn kho, bán hàng và tiếp thị sản phẩm, tối ưu hóa lực lượng lao động để phù hợp với lịch trình sản xuất, tối ưu hóa việc mua sắm nguyên liệu thô và bảo trì dự đoán để tránh hỏng máy và giảm thời gian chết.
• Bán lẻ:Phân tích dự đoán cũng được sử dụng trong ngành bán lẻ theo nhiều cách như dự báo nhu cầu, chiến dịch tiếp thị và dự đoán doanh thu.
• Thể thao: Các đội và người quản lý của họ có thể khám phá ra nhiều thông tin chi tiết có giá trị bằng cách sử dụng phân tích dự đoán về cầu thủ, huấn luyện viên và thành tích lịch sử của họ. Điều này có thể dẫn đến chiến lược trò chơi tốt hơn, cải thiện hiệu suất của đội và phòng ngừa chấn thương tốt hơn.
• Dự báo bảo trì: Nhiều công ty dựa vào nhiều loại máy móc khác nhau để tăng năng suất và khi những máy móc này hỏng, họ sẽ mất tiền. Phân tích dự đoán có thể giải quyết vấn đề này bằng cách sử dụng cảm biến và phần mềm phù hợp để theo dõi và phân tích những máy móc này, do đó, rất dễ phát hiện ra sự cố sắp xảy ra.
• Tối ưu hóa hoạt động: Nếu doanh nghiệp của bạn vận hành các hoạt động tạo ra nhiều dấu vết dữ liệu, thì phân tích dự đoán có thể là một công cụ lý tưởng giúp bạn khám phá ra cách tối ưu hóa hoạt động của mình. Các tối ưu hóa này có thể bao gồm từ tiếp thị tiếp cận đến tiết kiệm chi phí hoạt động và tối đa hóa doanh thu với mức giá phù hợp.
• Dự báo thời tiết: Các nhà dự báo thời tiết cũng áp dụng phân tích dự đoán để có độ chính xác. Họ kết hợp và đưa dữ liệu từ vệ tinh, trạm thời tiết và nhiều cảm biến khác nhau vào mô hình AI, mô hình này cung cấp các dự đoán.
• Video Games: Các ứng dụng của phân tích dự đoán trong ngành công nghiệp trò chơi cũng rất nhiều. Chúng giúp cải thiện sự tham gia của người chơi bằng cách dự đoán những gì người chơi cá nhân sẽ thích. Chúng cũng giúp tối đa hóa các giao dịch mua trong trò chơi, có thể tăng doanh thu khi thực hiện đúng.

Những thách thức của phân tích dự đoán

Trong khi phân tích dự đoán có thể tạo ra những hiểu biết có giá trị, nó cũng đi kèm với những thách thức riêng, có thể khiến việc triển khai trở nên khó khăn hơn. Sau đây là một số thách thức triển khai phổ biến của phân tích dự đoán.

• phức tạp: Phân tích dự đoán không phải là một chủ đề đơn giản, vì vậy nó có thể không dành cho tất cả mọi người. Điều này có nghĩa là mỗi nhóm hoặc doanh nghiệp nên có một người có các kỹ năng cần thiết dành riêng cho phân tích.
• Chất lượng dữ liệu: Một mô hình dự đoán chỉ tốt bằng dữ liệu mà nó được đào tạo. Vì vậy, bất kể loại phương pháp tiếp cận và thuật toán học máy nào bạn sử dụng, bạn sẽ nhận được kết quả kém nếu bạn đào tạo hệ thống của mình trên dữ liệu kém. Tất nhiên, giải pháp là làm việc với dữ liệu chất lượng cao, cả trong quá trình đào tạo mô hình và đưa ra dự đoán.
• Nhận con nuôi: Một số người chỉ đơn giản là không tin tưởng vào máy móc hoặc việc sử dụng các công cụ AI vì họ không mua toàn bộ ý tưởng về trí tuệ nhân tạo. Để vượt qua những thách thức về việc áp dụng như vậy đòi hỏi thời gian và giáo dục về ưu và nhược điểm của việc làm việc với các công cụ AI.

Công cụ phân tích dự đoán hàng đầu

Có nhiều công cụ có thể giúp bạn phân tích dự đoán, mỗi công cụ có cách tiếp cận khác nhau. Sau đây là một số công cụ phổ biến nhất:

• KIẾM: Nền tảng phân tích miễn phí và mã nguồn mở.
• Công cụ khai thác nhanh: Nền tảng khai thác dữ liệu và học máy.
• Phân tích SAP: Nền tảng phân tích dữ liệu dựa trên đám mây.
• weka: Nền tảng dữ liệu cho đám mây và AI.
• dữ liệuRobot: Nền tảng triển khai ứng dụng nhanh chóng.
• Google Cloud AutoML: Học máy cấp doanh nghiệp thân thiện với người mới bắt đầu.
• SAS: Giải pháp phân tích cho nhiều ngành công nghiệp khác nhau.
• Bảng dữ liệu: Ứng dụng trí tuệ dữ liệu được hỗ trợ bởi AI tạo ra.
• H2O.ai: Nền tảng AI đám mây có khả năng tạo ra và dự đoán.
• Alteryx: Công cụ phân tích dữ liệu dễ sử dụng

Kết luận

Kết thúc bài đăng trên blog này về phân tích dự đoán và nhiều lợi ích của nó đối với các tổ chức từ sản xuất đến tiếp thị và tài chính, bạn đã thấy những cách sáng tạo khác nhau mà các công ty đang sử dụng công nghệ này.

Bạn cũng sẽ nhận ra rằng bạn cũng có thể khai thác sức mạnh của phân tích dự đoán thông qua dữ liệu, máy học và thuật toán thống kê để tạo ra những hiểu biết và dự báo có giá trị cho doanh nghiệp của mình.