Phân tích dự đoán là gì?
Phân tích dự đoán mô tả việc sử dụng số liệu thống kê và mô hình hóa để xác định hiệu suất trong tương lai dựa trên dữ liệu hiện tại và lịch sử. Các phân tích dự đoán xem xét các mẫu trong dữ liệu để xác định xem các mẫu đó có khả năng xuất hiện trở lại hay không, điều này cho phép các doanh nghiệp và nhà đầu tư điều chỉnh nơi họ sử dụng tài nguyên của mình để tận dụng các sự kiện có thể xảy ra trong tương lai.
Chìa khóa chính
- Phân tích dự đoán là việc sử dụng các kỹ thuật thống kê và mô hình hóa để xác định hiệu suất trong tương lai. Nó được sử dụng như một công cụ ra quyết định trong nhiều ngành và lĩnh vực khác nhau, chẳng hạn như bảo hiểm và tiếp thị. Phân tích chính tả và học máy thường bị nhầm lẫn với nhau nhưng họ là những ngành học khác nhau.
Hiểu phân tích dự đoán
Có một số loại phương pháp phân tích dự đoán có sẵn. Ví dụ, khai thác dữ liệu liên quan đến việc phân tích các đợt dữ liệu lớn để phát hiện các mẫu từ nó. Phân tích văn bản làm như vậy, ngoại trừ các khối văn bản lớn.
Các mô hình dự đoán nhìn vào dữ liệu trong quá khứ để xác định khả năng của một số kết quả trong tương lai, trong khi các mô hình mô tả nhìn vào dữ liệu trong quá khứ để xác định cách một nhóm có thể phản ứng với một tập hợp các biến.
Phân tích dự đoán là một công cụ ra quyết định trong nhiều ngành công nghiệp. Ví dụ: các công ty bảo hiểm kiểm tra các ứng viên chính sách để xác định khả năng phải trả tiền cho yêu cầu bồi thường trong tương lai dựa trên nhóm rủi ro hiện tại của các chủ hợp đồng tương tự, cũng như các sự kiện trong quá khứ dẫn đến việc xuất chi. Các nhà tiếp thị xem xét cách người tiêu dùng đã phản ứng với nền kinh tế tổng thể khi lập kế hoạch cho một chiến dịch mới và có thể sử dụng các thay đổi trong nhân khẩu học để xác định xem liệu hỗn hợp sản phẩm hiện tại có lôi kéo người tiêu dùng mua hàng hay không.
Các nhà giao dịch tích cực xem xét một loạt các số liệu dựa trên các sự kiện trong quá khứ khi quyết định mua hay bán bảo mật. Đường trung bình, dải và điểm phá vỡ dựa trên dữ liệu lịch sử và được sử dụng để dự báo biến động giá trong tương lai.
Những quan niệm sai lầm phổ biến về phân tích dự đoán
Một quan niệm sai lầm phổ biến là phân tích dự đoán và học máy là những thứ giống nhau. Về cốt lõi, phân tích dự đoán bao gồm một loạt các kỹ thuật thống kê (bao gồm học máy, mô hình dự đoán và khai thác dữ liệu) và sử dụng thống kê (cả lịch sử và hiện tại) để ước tính hoặc dự đoán kết quả trong tương lai. Phân tích dự đoán giúp chúng tôi hiểu các sự kiện có thể xảy ra trong tương lai bằng cách phân tích quá khứ. Mặt khác, học máy là một lĩnh vực của khoa học máy tính, theo định nghĩa năm 1959 của Arthur Samuel, một nhà tiên phong người Mỹ trong lĩnh vực chơi game máy tính và trí tuệ nhân tạo, cho phép "máy tính có khả năng học mà không cần lập trình rõ ràng."
Các mô hình dự đoán phổ biến nhất bao gồm cây quyết định, hồi quy (tuyến tính và logistic) và mạng nơ ron thần kinh là lĩnh vực mới nổi của phương pháp và công nghệ học tập sâu.
Ví dụ về Phân tích Dự đoán
Dự báo là một nhiệm vụ thiết yếu trong sản xuất vì nó đảm bảo sử dụng tối ưu các nguồn lực trong chuỗi cung ứng. Phát ngôn quan trọng của bánh xe chuỗi cung ứng, cho dù đó là quản lý hàng tồn kho hoặc sàn cửa hàng, yêu cầu dự báo chính xác cho hoạt động. Mô hình dự đoán thường được sử dụng để làm sạch và tối ưu hóa chất lượng dữ liệu được sử dụng cho các dự báo đó. Mô hình hóa đảm bảo rằng nhiều dữ liệu có thể được hệ thống nhập vào, bao gồm từ các hoạt động hướng tới khách hàng, để đảm bảo dự báo chính xác hơn.
