การพยากรณ์คืออะไร

การพยากรณ์คือการคาดการณ์โดยศึกษาจากข้อมูลเก่าและรูปแบบต่างๆ ในอดีต หลายธุรกิจใช้เครื่องมือและระบบซอฟต์แวร์เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากที่เก็บรวบรวมมาเป็นระยะเวลานาน จากนั้นซอฟต์แวร์จะคาดการณ์ความต้องการและแนวโน้มในอนาคต เพื่อช่วยให้บริษัทต่างๆ ตัดสินใจด้านการเงิน การตลาด และการดำเนินงานได้แม่นยำยิ่งขึ้น

ปรับปรุงความแม่นยำในการพยากรณ์โดยใช้แมชชีนเลิร์นนิง

เหตุใดการพยากรณ์จึงมีความสำคัญ

การพยากรณ์ทำหน้าที่เป็นเครื่องมือในการวางแผนเพื่อช่วยองค์กรเตรียมความพร้อมในการรับมือกับความไม่แน่นอนที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต ซึ่งช่วยให้ผู้จัดการสามารถตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงได้อย่างมั่นใจ ควบคุมการดำเนินงานทางธุรกิจ และตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ที่ขับเคลื่อนการเติบโตในอนาคตได้ ตัวอย่างเช่น ธุรกิจใช้การพยากรณ์เพื่อทำสิ่งต่อไปนี้

  • ใช้ทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
  • แสดงข้อมูลภาพผลการดำเนินงานของธุรกิจ
  • กำหนดเวลาเปิดตัวผลิตภัณฑ์หรือบริการใหม่
  • ประมาณการค่าใช้จ่ายที่เกิดขึ้นประจำ
  • คาดการณ์เหตุการณ์ในอนาคต เช่น ปริมาณการขายและรายได้
  • ทบทวนการตัดสินใจของฝ่ายบริหาร

วิธีการพยากรณ์มีกี่ประเภท

วิธีการพยากรณ์อาจเป็นได้ทั้งเชิงคุณภาพหรือเชิงปริมาณ

วิธีการเชิงคุณภาพ

การพยากรณ์เชิงคุณภาพอาศัยผู้เชี่ยวชาญด้านการตลาดในการคาดการณ์ระยะสั้น คุณสามารถใช้วิธีการเชิงคุณภาพได้หากมีข้อมูลเก่าไม่เพียงพอ ตัวอย่างกรณีการใช้งาน 2 กรณี ได้แก่

  • เทคนิคการวิจัยตลาด เช่น โพลและแบบสำรวจระบุความต้องการของผู้บริโภค
  • เทคนิคการสร้างแบบจำลอง Delphi สำรวจความเห็นของผู้เชี่ยวชาญในสาขาเฉพาะเพื่อรวบรวมความคิดเห็นและคาดการณ์แนวโน้มในสาขานั้น

วิธีการเชิงปริมาณ

รูปแบบการคาดการณ์เชิงปริมาณจะใช้สถิติที่มีความหมายและข้อมูลเก่าเพื่อคาดการณ์แนวโน้มในอนาคตในระยะยาว ตัวอย่างวิธีการเชิงปริมาณแบบทั่วไป ได้แก่

  • วิธีการสร้างแบบจำลองทางเศรษฐมิติวิเคราะห์ชุดข้อมูลทางการเงิน เช่น ข้อมูลสินเชื่อและการลงทุน เพื่อคาดการณ์การเปลี่ยนแปลงทางเศรษฐกิจที่สำคัญและผลกระทบต่อบริษัท
  • วิธีการตัวชี้วัดเปรียบเทียบจุดข้อมูลเพื่อระบุความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลที่ดูเหมือนไม่เกี่ยวข้องกัน ตัวอย่างเช่น คุณสามารถใช้การเปลี่ยนแปลงใน GDP เพื่อพยากรณ์อัตราการว่างงาน
  • ในสถานการณ์สมมตินี้ จะเรียกข้อมูล GDP ว่าตัวชี้วัดนำ และอัตราการว่างงานคือตัวชี้วัดตาม
  • วิธีการพยากรณ์อนุกรมเวลาวิเคราะห์ข้อมูลที่รวบรวมในช่วงเวลาต่างๆ เพื่อคาดการณ์แนวโน้มในอนาคต 

ข้อมูลอนุกรมเวลาคืออะไร

ข้อมูล ณ เวลาใดเวลาหนึ่งจะสังเกตพนักงานและบริษัทในช่วงเวลาเดียวกัน ในทางกลับกัน ข้อมูลอนุกรมเวลาคือชุดข้อมูลที่รวบรวมข้อมูลในช่วงเวลาต่างๆ ข้อมูลนี้มีความแตกต่างกันเนื่องจากจะเรียงลำดับจุดข้อมูลตามเวลา ซึ่งอาจช่วยให้สามารถมองเห็นความสัมพันธ์ระหว่างการสังเกตในช่วงเวลาที่อยู่ติดกัน

ข้อมูลอนุกรมเวลาสามารถจัดวางลงบนกราฟที่มีช่วงเวลาแบบเพิ่มขึ้น (หรือลำดับเวลา) บนแกน x และค่าข้อมูลตัวอย่างที่สังเกตบนแกน y กราฟอนุกรมเวลาดังกล่าวเป็นเครื่องมือที่มีค่าสำหรับการแสดงข้อมูลภาพ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้เครื่องมือนี้เพื่อระบุลักษณะเฉพาะของข้อมูลการพยากรณ์ ตัวอย่างลักษณะเฉพาะของข้อมูลอนุกรมเวลา ได้แก่

ในข้อมูลแนวโน้ม ค่า y จะเพิ่มขึ้นหรือลดลงตามเวลา ทำให้กราฟปรากฏเป็นเชิงเส้น ตัวอย่างเช่น ข้อมูลประชากรอาจเพิ่มขึ้นหรือลดลงตามเวลาเป็นเชิงเส้น

รูปแบบตามฤดูกาล

รูปแบบตามฤดูกาลเกิดขึ้นเมื่อข้อมูลอนุกรมเวลาแสดงรูปแบบปกติและคาดการณ์ได้ในช่วงเวลาน้อยกว่าหนึ่งปี รูปแบบข้อมูลนี้อาจปรากฏเป็นยอดแหลมหรือความผิดปกติอื่นๆ บนกราฟเชิงเส้น ตัวอย่างเช่น ยอดขายปลีกของร้านค้าอาจเพิ่มขึ้นในช่วงวันหยุดประมาณเดือนธันวาคมและเมษายน

จุดเปลี่ยนในโครงสร้าง

บางครั้งข้อมูลอนุกรมเวลาจะเปลี่ยนพฤติกรรม ณ เวลาจุดใดจุดหนึ่งโดยฉับพลัน กราฟอนุกรมเวลาอาจเพิ่มขึ้นหรือลดลงอย่างกะทันหัน ทำให้เกิดจุดเปลี่ยนในโครงสร้างหรือไม่เป็นเชิงเส้น ตัวอย่างเช่น ตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจจำนวนมากเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วในปี 2008 หลังจากเริ่มวิกฤตการเงินโลก

การพยากรณ์อนุกรมเวลาคืออะไร

การพยากรณ์อนุกรมเวลาเป็นเทคนิคด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลอย่างหนึ่งที่ใช้แมชชีนเลิร์นนิงและเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์อื่นๆ เพื่อศึกษาการสังเกตในอดีตและคาดการณ์ค่าในอนาคตของข้อมูลอนุกรมเวลา ตัวอย่างการพยากรณ์อนุกรมเวลาบางส่วน ได้แก่

  • ข้อมูลทางดาราศาสตร์ประกอบด้วยการเคลื่อนที่ซ้ำๆ ของดาวเคราะห์ตลอดหลายศตวรรษ คุณสามารถใช้ข้อมูลนี้ในการคาดการณ์เหตุการณ์ทางดาราศาสตร์ เช่น สุริยุปราคาและดาวหาง ได้อย่างแม่นยำ
  • การพยากรณ์อากาศใช้รูปแบบลมและอุณหภูมิในการคาดการณ์การเปลี่ยนแปลงของสภาพอากาศ
  • นักวิทยาศาสตร์สามารถใช้ข้อมูลอัตราการเกิดและข้อมูลการย้ายถิ่นเพื่อคาดการณ์การเติบโตของประชากร

การวิเคราะห์อนุกรมเวลาเทียบกับการพยากรณ์อนุกรมเวลา

การวิเคราะห์อนุกรมเวลาจะสำรวจสาเหตุพื้นฐานในข้อมูลอนุกรมเวลาใดๆ สาขาวิชานี้พยายามทำความเข้าใจ "สาเหตุ" ที่อยู่เบื้องหลังชุดข้อมูลอนุกรมเวลา นักวิเคราะห์มักจะต้องตั้งสมมติฐานและแยกย่อยหรือทำลายจำแนกข้อมูลเพื่อค้นหาสถิติที่มีความหมายและคุณลักษณะอื่นๆ

การวิเคราะห์อนุกรมเวลาจะเกี่ยวกับการทำความเข้าใจชุดข้อมูล ส่วนการพยากรณ์จะเกี่ยวกับการคาดการณ์ล้วนๆ การสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์มีด้วยกัน 3 ขั้นตอน ดังนี้

  • ถามคำถามและรวบรวมชุดตัวอย่างข้อมูลอนุกรมเวลาที่ตอบคำถามนี้สำหรับช่วงเวลาที่ผ่านมา
  • ฝึกฝนซอฟต์แวร์คอมพิวเตอร์หรืออัลกอริทึมการพยากรณ์โดยใช้ค่าในอดีต
  • ใช้อัลกอริทึมการพยากรณ์เพื่อสังเกตการณ์ในอนาคต

การพยากรณ์อนุกรมเวลาทำงานอย่างไร

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้รูปแบบการพยากรณ์อนุกรมเวลาเพื่อคาดการณ์ให้แม่นยำมากยิ่งขึ้น ก่อนอื่นพวกเขาจะทำการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจเพื่อเลือกอัลกอริทึมการพยากรณ์ที่ดีที่สุด จากนั้นจึงใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อคาดการณ์ รูปแบบการพยากรณ์ทั่วไปบางส่วน ได้แก่

รูปแบบการจำแนก

รูปแบบจำแนกนี้จะจำแนกหรือแยกย่อยข้อมูลอนุกรมเวลาออกเป็น 3 องค์ประกอบ ดังนี้

  1. องค์ประกอบแนวโน้ม
  2. องค์ประกอบตามฤดูกาล
  3. องค์ประกอบรบกวน ซึ่งไม่เกี่ยวข้องกับองค์ประกอบทั้งสองข้างต้น

อีกวิธีหนึ่งในการวิเคราะห์ข้อมูลอนุกรมเวลาคือการแยกย่อยข้อมูลออกเป็น 2 องค์ประกอบ นั่นคือ องค์ประกอบข้อมูลที่คาดการณ์ได้และคาดการณ์ไม่ได้

รูปแบบการปรับให้เรียบ

การปรับข้อมูลให้เรียบเป็นเทคนิคเชิงสถิติที่เกี่ยวข้องกับการลบค่าผิดปกติหรือจุดข้อมูลที่แตกต่างอย่างมากจากชุดข้อมูลที่เหลือ โมเดลการพยากรณ์เหล่านี้ช่วยให้มองเห็นหมวดหมู่รูปแบบพื้นฐานได้ชัดเจนขึ้นโดยกำจัดรูปแบบสุ่มในข้อมูลออกไป

รูปแบบการถดถอย

การถดถอยอัตโนมัติเป็นรูปแบบการพยากรณ์ที่ใช้การสังเกตจากขั้นตอนเวลาก่อนหน้าเพื่อกำหนดความสัมพันธ์ทางคณิตศาสตร์ระหว่างจุดข้อมูล 2 จุด จากนั้นใช้ความสัมพันธ์ทางคณิตศาสตร์ดังกล่าวเพื่อประเมินค่าในอนาคตที่ไม่รู้จัก สมการทางคณิตศาสตร์จะพิจารณาข้อผิดพลาดการพยากรณ์ในอดีตและค่าในอดีตตามฤดูกาล ซึ่งช่วยปรับปรุงการคาดการณ์ได้เมื่อเวลาผ่านไป ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับรูปแบบการถดถอยที่ใช้

กรณีการใช้งานหลักๆ ของการพยากรณ์มีอะไรบ้าง

การพยากรณ์ช่วยให้ธุรกิจมีข้อมูลที่เกี่ยวข้องและเชื่อถือได้ทั้งในปัจจุบันและอนาคต ตัวอย่างกรณีการใช้งานเทคโนโลยีการพยากรณ์ ได้แก่

การดำเนินงาน – More Retail Limited ใช้ระบบอัตโนมัติในการพยากรณ์ยอดขายผลิตภัณฑ์อย่างไร

More Retail Ltd. (MRL) คือหนึ่งในบริษัทค้าปลีกของชำชั้นนำ 4 อันดับแรกของอินเดีย โดยมีรายได้หลายพันล้านดอลลาร์ พวกเขามีเครือข่ายร้านค้าที่กว้างขวางและห่วงโซ่อุปทานของผู้จัดจำหน่ายที่ซับซ้อน พวกเขาอาศัยการตัดสินใจของผู้จัดการร้านในการประเมินและสั่งซื้อสต็อกสินค้า แต่สิ่งนี้ส่งผลกระทบต่อประสบการณ์ของลูกค้า โดยเฉพาะอย่างยิ่งในหมวดผลิตภัณฑ์สด MRL จึงใช้บริการพยากรณ์ของ AWS เพื่อสร้างระบบสั่งซื้ออัตโนมัติ ซึ่งช่วยลดการสูญเสียอาหารสดลง 30%

การผลิต – Foxconn ใช้การพยากรณ์เพื่อจัดการความต้องการด้านการผลิตอย่างไร

Hon Hai Technology Group (Foxconn) คือผู้ผลิตอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์และผู้ให้บริการโซลูชันรายใหญ่ที่สุดของโลก ในช่วงการระบาดใหญ่ของ COVID-19 ทาง Foxconn ต้องเผชิญกับความผันผวนอย่างที่ไม่เคยประสบก่อนในด้านอุปสงค์ อุปทาน และกำลังการผลิต บริษัทตัดสินใจร่วมมือกับ Amazon Machine Learning Solutions Lab เพื่อคาดการณ์คำสั่งซื้อสุทธิสำหรับโรงงานของพวกเขาในเม็กซิโกอย่างแม่นยำ ซึ่งช่วยประหยัดเงินได้กว่า 500,000 USD ต่อปี

บริการลูกค้า – Affordable Tours ใช้การพยากรณ์ยอดขายเพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าอย่างไร

Affordable Tours.com คือหนึ่งในผู้จำหน่ายทัวร์แบบมีผู้นำเที่ยว ทัวร์ล่องเรือ ทัวร์ล่องเรือในแม่น้ำ และทัวร์วันหยุดพักผ่อนรายใหญ่ที่สุดในสหรัฐอเมริกา พวกเขาประสบปัญหาในการจัดสรรทรัพยากรเมื่อต้องจัดการกับปริมาณการโทรของลูกค้า บางวันพวกเขาก็มีเจ้าหน้าที่มากเกินไป บางวันก็มีน้อยเกินไป ซึ่งทำให้ประสบการณ์ของลูกค้าไม่สอดคล้องกันและเพิ่มอัตราการโทรที่ไม่ได้รับ พวกเขาจึงใช้ Amazon Forecast เพื่อคาดการณ์ปริมาณการโทรของลูกค้าให้ดีขึ้น และปรับปรุงอัตราการโทรที่ไม่ได้รับได้ถึง 20%

Amazon Forecast คืออะไร

Amazon Forecast คือบริการพยากรณ์อนุกรมเวลาที่มีการจัดการเต็มรูปแบบซึ่งใช้แมชชีนเลิร์นนิง และสร้างขึ้นสำหรับการวิเคราะห์ตัววัดทางธุรกิจ ซึ่งนำไปใช้ได้โดยไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์ด้านแมชชีนเลิร์นนิง คุณเพียงแต่ให้ข้อมูลเก่าเท่านั้น รวมถึงข้อมูลอื่นๆ ที่คุณเชื่อว่าอาจส่งผลต่อการพยากรณ์ของคุณด้วย เมื่อคุณให้ข้อมูลทั้งหมดแล้ว Amazon Forecast จะตรวจสอบข้อมูลโดยอัตโนมัติและระบุว่าสิ่งใดมีความหมาย จากนั้นจึงสร้างรูปแบบการพยากรณ์ที่สามารถคาดการณ์ได้แม่นยำขึ้นถึง 50% เมื่อเทียบกับรูปแบบอื่นๆ ที่ดูเฉพาะข้อมูลอนุกรมเวลาเพียงอย่างเดียว

เริ่มจากสร้างบัญชี Amazon ฟรีวันนี้ด้วย AWS Free Tier ในช่วงสองเดือนแรกของการใช้ Amazon Forecast ลูกค้า AWS ใหม่จะได้รับการสร้างการพยากรณ์อนุกรมเวลาสูงสุด 10,000 ครั้งต่อเดือน พื้นที่จัดเก็บข้อมูลสูงสุด 10 GB ต่อเดือน และฝึกฝนได้สูงสุด 10 ชั่วโมงต่อเดือน

ภาพรวม Amazon Forecast

ขั้นตอนถัดไปสำหรับ Amazon Forecast

Standard Product Icons (Features) Squid Ink
ดูแหล่งข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับผลิตภัณฑ์เพิ่มเติม
เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ Amazon Forecast 
Sign up for a free account
ลงชื่อสมัครใช้บัญชีฟรี

รับสิทธิ์การเข้าถึง AWS Free Tier ได้ทันที 

ดู Free Tier ของ AWS Machine Learning 
Standard Product Icons (Start Building) Squid Ink
เริ่มต้นการสร้างใน Console

เริ่มต้นสร้างด้วย AWS ใน AWS Management Console

ลงชื่อเข้าใช้