การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์คืออะไร

นักวิเคราะห์ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลสี่ประเภท คือ การวิเคราะห์เชิงพรรณนา การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัย การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ และข้อมูลวิเคราะห์เชิงแนะนำ

• การวิเคราะห์เชิงพรรณนาระบุสิ่งที่เกิดขึ้นในอดีตผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลในอดีต
• การวิเคราะห์การวินิจฉัยใช้ข้อมูลทางประวัติศาสตร์เพื่ออธิบายว่าทำไมบางอย่างเกิดขึ้นในอดีต
• การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์คาดการณ์แนวโน้มในอนาคตตามรูปแบบข้อมูลในอดีตและปัจจุบัน
• การวิเคราะห์ตามกำหนดกำหนดการดำเนินการและการตัดสินใจในอนาคต ช่วยให้ธุรกิจสามารถปรับการตัดสินใจให้เหมาะสมที่สุด

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เทียบกับการวิเคราะห์เชิงพรรณนา

การวิเคราะห์เชิงพรรณนาคือวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ช่วยให้วิศวกรข้อมูลสามารถเรียนรู้สิ่งที่เกิดขึ้นในเหตุการณ์ที่ผ่านมา มันสำรวจข้อมูลในอดีตและนำเสนอในแบบจำลองทางสถิติที่เข้าใจได้ง่าย เช่น ตารางและแผนภูมิ ตัวอย่างเช่น บริษัท ต่างๆได้ใช้การวิเคราะห์เชิงพรรณนาเพื่อศึกษาแนวโน้มการขายตามฤดูกาลเป็นเวลาหลายปี 

การวิเคราะห์เชิงพรรณนาขึ้นอยู่กับเหตุการณ์ที่จริงและรูปแบบที่เปิดเผยผ่านเทคนิคการขุดข้อมูล อย่างไรก็ตาม มันไม่ได้ทำนายเหตุการณ์ในอนาคตเช่นเดียวกับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เทียบกับการวิเคราะห์ตามข้อกำหนด

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์จะบอกคุณว่าอาจเกิดอะไรขึ้นตามเหตุการณ์ที่ผ่านมา ในขณะที่การวิเคราะห์เชิงกำหนดแนะนำให้ตัดสินใจที่มีอิทธิพลต่อผลลัพธ์ ตัวอย่างเช่นแบบจำลองการทำนายชี้ให้เห็นว่าทีมส่งมอบไม่สามารถรับมือกับฤดูกาลเทศกาลที่จะมาถึง จากนั้นผู้จัดการโรงงานจะใช้การวิเคราะห์ตามข้อกำหนดเพื่อค้นหาตารางการจัดส่ง บริการจัดส่ง และการจัดการกะพนักงานที่ดีที่สุด 

หลายองค์กรใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อชี้นำผลลัพธ์แบบเรียลไทม์และอนาคต นี่คือตัวอย่างการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

การเงิน

การธนาคารและผู้จัดการกองทุนตัดสินใจที่มีเดิมพันสูงซึ่งอาจส่งผลต่อผลกำไรของสถาบันการเงิน การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ช่วยให้พวกเขาสามารถตัดสินใจได้อย่างมั่นใจโดยการให้ข้อมูลธุรกิจอัจฉริยะตามข้อมูลการทำธุรกรรมในอดีต ตัวอย่างเช่น

• ผู้จัดการสินเชื่อใช้ซอฟต์แวร์วิเคราะห์ขั้นสูงเพื่อทำนายความเสี่ยงด้านเครดิตก่อนอนุมัติสินเชื่อให้กับผู้สมัคร 
• ทีมรักษาความปลอดภัยของธนาคารใช้ซอฟต์แวร์วิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อระบุข้อมูลการทำธุรกรรมที่ผิดปกติที่บ่งบอกถึงกิจกรรมหลอกลวง
• บริษัท ประกันภัยสามารถใช้การสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์เพื่อระบุการอ้างสิทธิ์การประกันภัยที่ผิดพลาด 

การค้าปลีก

บริษัทค้าปลีกใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อคาดการณ์ความต้องการของลูกค้าในภูมิภาคและท้องถิ่น และส่งมอบสต็อกสินค้าไปยังสถานีกระจายสินค้าระดับภูมิภาคและในท้องที่ล่วงหน้า เพื่อลดเวลาการส่งมอบสินค้า บริษัท อื่น ๆ ใช้แบบจำลองการให้คะแนนลูกค้าเพื่อปรับปรุงอัตราการแปลงลูกค้าและคำแนะนำเชิงคาดการณ์เพื่อเพิ่มโอกาสในการขายแบบข้ามตามโปรไฟล์ลูกค้า ที่นี่การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์จะเป็นตัวกำหนดกลยุทธ์การตลาดที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น บริษัทยังใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อคาดคะเนความต้องการและยอดขายในอนาคตได้อีกด้วย

การผลิต

ผู้ผลิตใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพด้านต้นทุนและคุณภาพในห่วงโซ่อุปทาน ตัวอย่างเช่น ผู้จัดการการจัดซื้อใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อคาดการณ์ราคาวัสดุและรักษาความปลอดภัยในอัตราต่ำสุดที่เป็นไปได้ ในขณะเดียวกัน แผนกโลจิสติกส์ดำเนินการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อกำหนดเส้นทางการจัดส่งที่เหมาะสมและลดค่าใช้จ่ายในการจัดส่ง

การผลิตยัง ใช้การเรียนรู้ของเครื่องแบบคาดการณ์ เพื่อระบุความล้มเหลวของอุปกรณ์ที่อาจเกิดขึ้น ช่างเทคนิคสามารถดำเนินการซ่อมแซมตามกำหนดเวลาโดยมีผลกระทบต่อตารางการผลิตน้อยที่สุด ผู้ผลิตใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคาดการณ์เพื่อตรวจสอบอุปกรณ์สายการผลิตเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพปริมาณงานตรวจจับความผิดปกติและเน้นข้อบกพร่องของอุปกรณ์ บริษัทผู้ผลิตใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อตรวจสอบเครื่องจักร ระบุเงื่อนไข และทำนายข้อกำหนดในการบำรุงรักษา

การดูแลสุขภาพ

อุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพได้รับประโยชน์จากการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ทั้งในระดับมาโครและระดับไมโคร ตัวอย่างเช่น ผู้เชี่ยวชาญทางการแพทย์ใช้การสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์เพื่อกำหนดเส้นทางของโรคทั่วโลกตามตัวแปรที่เปลี่ยนแปลงเช่นการพัฒนาวัคซีนและความพร้อมใช้งาน แพทย์ยังใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ด้านการดูแลสุขภาพเพื่อตรวจสอบอาการของผู้ป่วยและคาดการณ์ภาวะแทรกซ้อนที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต บริษัทด้านการดูแลสุขภาพใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เกี่ยวกับอุปกรณ์ตรวจสอบผู้ป่วยเพื่อตรวจจับการเปลี่ยนแปลงตามเวลาจริงในสภาพของผู้ป่วยในขณะที่กำจัดสัญญาณเตือนปลอมที่ทำให้อุปกรณ์ตรวจสอบผู้ป่วยไม่ได้ผล

เช่นเดียวกับแอปพลิเคชันการเรียนรู้ของเครื่องหลายเครื่อง การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เป็นกิจกรรมแบบไดนามิกที่ใช้ข้อมูลใหม่เพื่ออัปเดตการคาดการณ์อย่างต่อเนื่อง ซึ่งหมายความว่าเทคนิคนี้ใช้แนวทางการทำความสะอาดข้อมูล การฝึกอบรมแบบจำลอง การปรับใช้ ข้อเสนอแนะ การฝึกอบรมใหม่ การปรับเปลี่ยนแปลง และความสามารถในการรับข้อมูลในเวลาใกล้กับแบบเรียลไทม์ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้เทคนิคการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ต่อไปนี้

ต้นไม้ตัดสินใจ

แผนผังการตัดสินใจเป็นแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องที่ช่วยให้ซอฟต์แวร์สามารถทำนายได้โดยตอบคำถามใช่หรือไม่หลายข้อ เช่นเดียวกับชื่อของมันเทคนิคนี้เลียนแบบรูปร่างของต้นไม้ที่มีโหนดและกิ่งไม้ แต่ละโหนดมีคุณสมบัติเฉพาะสำหรับปัญหาที่ต้องตอบก่อนที่จะดำเนินการไปยังโหนดถัดไป แต่ละโหนดกิ่งออกเป็นสองใบซึ่งนำไปสู่โหนดที่ตามมา

ต้นไม้การตัดสินใจสามารถทำนายทั้งข้อมูลเชิงคุณภาพและเชิงปริมาณ ตัวอย่างเช่น คุณสามารถใช้แบบจำลองการทำนายแบบแผนผังตัดสินใจเพื่อทำนายราคาอสังหาริมทรัพย์หรือสภาพสุขภาพของผู้ป่วยตามอาการที่เห็นได้ชัด ต้นไม้การตัดสินใจเข้าใจง่าย แต่มีความยืดหยุ่นน้อยลงเมื่อวิเคราะห์ข้อมูลใหม่ที่หลากหลาย  

การวิเคราะห์รีเกรสชัน

รีเกรสชันเป็นวิธีการทางสถิติที่นักวิทยาศาสตร์ใช้ในการทำนายโดยการจำแนกหรือเชื่อมโยงข้อมูลใหม่กับชุดข้อมูลที่รู้จัก โมเดล รีเกรสชันเชิงเส้น ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอิสระและค่าขึ้นอยู่กับบนแผนภูมิสองมิติ ตัวอย่างเช่น ผู้จัดการทรัพยากรบุคคลใช้รีเกรสชันเชิงเส้นเพื่อทำนายเงินเดือนของผู้สมัครตามประสบการณ์หลายปี 

ในขณะเดียวกัน รีเกรสชันทางโลจิสติกส์ แบ่งตัวแปรออกเป็นสองประเภทขึ้นไปตามความน่าจะเป็น ตัวอย่างเช่น ทีมไอทีใช้รีเกรสชันทางโลจิสติกส์เพื่อตรวจจับและคาดการณ์ว่าอีเมลเป็นสแปมหรือไม่ แบบจำลองจำแนกอีเมลว่าน่าสงสัยหากพบลักษณะที่ไม่พึงประสงค์มากเกินกว่าเกณฑ์ที่กำหนด 

การวิเคราะห์อนุกรมเวลา

การวิเคราะห์อนุกรมเวลาเป็นเทคนิคการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ที่ใช้ในการวิเคราะห์จุดข้อมูลที่รวบรวมหรือบันทึกเมื่อเวลาผ่านไป โดยตระหนักถึงความสำคัญของลำดับชั่วคราว สิ่งนี้ทำให้มีประโยชน์อย่างยิ่งในการประยุกต์ใช้การคาดการณ์เช่นการเคลื่อนไหวของราคาหุ้นการใช้พลังงานหรือการวางแผนอุปสงค์ในการจัดการห่วงโซ่อุปทาน

วิธีการสำคัญในการวิเคราะห์อนุกรมเวลาคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบบูรณาการแบบถดถอยอัตโนมัติ (ARIMA) ซึ่งสร้างแบบจำลองความสัมพันธ์ที่ขึ้นอยู่กับเวลาโดยคำนวณค่าในอดีตและข้อผิดพลาดเพื่อทำนายแนวโน้มในอนาคต แนวทางที่ทันสมัยมากขึ้น เช่น Long Short Memory (LSTM) รักษาหน่วยความจำในกรอบเวลาที่ยาวนานขึ้น ใช้ประโยชน์จากการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อจับการพึ่งพาระยะยาวในข้อมูลอนุกรมเวลา

นิวรัลเน็ตเวิร์กดีปเลิร์นนิง

การเรียนรู้เชิงลึกได้ปฏิวัติการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์โดยอนุญาตให้โมเดลประมวลผลข้อมูลที่ซับซ้อนและมิติสูงและค้นพบความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนซึ่งเทคนิคดั้งเดิมอาจพลาดไป เครือข่ายประสาทมีประสิทธิภาพโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อทำการคาดการณ์ด้วยข้อมูลที่ซับซ้อนเช่นรูปภาพวิดีโอและการบันทึกเสียง แบบจำลองการเรียนรู้เชิงลึกช่วยเพิ่มความสามารถในการทำนายในอุตสาหกรรมที่ซับซ้อนเช่นการดูแลสุขภาพและความปลอดภัยทางไซเบอร์