การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์คืออะไร?
การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ คือการศึกษาข้อมูลย้อนหลังและข้อมูลปัจจุบันเพื่อคาดการณ์อนาคต ซึ่งใช้เทคนิคทางคณิตศาสตร์ สถิติ และแมชชีนเลิร์นนิง (ML) ขั้นสูงผสมผสานกัน เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อพิจารณาและคาดการณ์แนวโน้มที่ซ่อนอยู่
ธุรกิจและองค์กรจำนวนมากใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เป็นแนวทางในการตัดสินใจเกี่ยวกับอนาคต ตัวอย่างเช่น นักวิเคราะห์การตลาดใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อพิจารณายอดขายในอนาคตสำหรับผลิตภัณฑ์ของตน สถานีตรวจอากาศใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อการพยากรณ์อากาศ และนายหน้าซื้อขายหลักทรัพย์ใช้เพื่อสร้างผลตอบแทนจากการซื้อขายสูงสุด
การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์และลำดับชั้นเชิงวิเคราะห์
นักวิเคราะห์ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลสี่ประเภท คือ การวิเคราะห์เชิงพรรณนา การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัย การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ และข้อมูลวิเคราะห์เชิงแนะนำ ลำดับชั้นของการวิเคราะห์เป็นดังนี้
- การวิเคราะห์แบบพรรณนาระบุสิ่งที่เกิดขึ้นในอดีตผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลย้อนหลัง
- การวิเคราะห์แบบวินิจฉัย: ใช้ข้อมูลย้อนหลังเพื่ออธิบายสาเหตุที่บางเหตุการณ์เกิดขึ้นในอดีต
- การวิเคราะห์แบบคาดการณ์: คาดการณ์แนวโน้มอนาคตจากรูปแบบที่พบจากข้อมูลย้อนหลังและข้อมูลปัจจุบัน
- ข้อมูลวิเคราะห์เชิงแนะนำ: ให้คำแนะนำการดำเนินการและการตัดสินใจในอนาคต ซึ่งช่วยให้ธุรกิจสามารถปรับการตัดสินใจให้เหมาะสม
ทำไมการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ถึงมีความสำคัญ?
ความสามารถในการคาดการณ์แง่มุมต่างๆ ของอนาคตนั้นเป็นสิ่งสำคัญ วิศวกร นักวิทยาศาสตร์ นักธุรกิจ และนักเศรษฐศาสตร์ ใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์มาเป็นเวลานาน เพื่อจะเป็นแนวทางในการดำเนินการของพวกเขา ซึ่งรวมถึงเทคนิคที่ยังคงใช้อยู่ในปัจจุบัน เช่น การวิเคราะห์รีเกรสชัน และแผนผังต้นไม้ของการตัดสินใจ
การพัฒนาเทคโนโลยีแมชชีนเลิร์นนิงยังช่วยวิทยาศาสตร์ข้อมูลในการขยายการสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ไปสู่พื้นที่ที่เคยเป็นเรื่องยากหรือซับซ้อนเกินกว่าจะจัดการได้ก่อนหน้านี้ การประมวลผลที่ปรับขนาดได้ การทำเหมืองข้อมูล และเทคนิคดีปเลิร์นนิง ช่วยให้ธุรกิจสามารถเจาะลึกลงไปใน Data Lake ของตนเอง และแยกสารสนเทศและแนวโน้มออกมาได้ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ได้ฝังตัวอยู่ในกระบวนการทางธุรกิจ และให้ความได้เปรียบในการแข่งขันแก่องค์กรแถวหน้าอย่างมีนัยสำคัญ
การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ทำงานอย่างไร
การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในปัจจุบันส่วนใหญ่ใช้เทคนิคแมชชีนเลิร์นนิงขั้นสูง นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้ดีปเลิร์นนิ่งและอัลกอริทึมที่ซับซ้อน เพื่อวิเคราะห์ตัวแปรหลายตัว เพื่อสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ที่สามารถพยากรณ์พฤติกรรมที่น่าจะเป็นได้จากบิ๊กดาต้า
เช่นเดียวกับแอปพลิเคชันแมชชีนเลิร์นนิงจำนวนมาก การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เป็นกิจกรรมแบบไดนามิกที่ใช้ข้อมูลใหม่มาอัปเดตการคาดการณ์อย่างต่อเนื่อง ซึ่งหมายความว่าเทคนิคนี้จะใช้ไปป์ไลน์แบบดั้งเดิมของเครื่องในการชำระข้อมูล การฝึกแบบจำลอง การนำไปใช้จริง การฟีดแบค การฝึกซ้ำ และการปรับใช้ซ้ำ ร่วมกับความสามารถในการประมวลผลข้อมูลด้วยเวลาใกล้เคียงเรียลไทม์ เทคนิคเหล่านี้รวมถึงแผนผังต้นไม้ของการตัดสินใจ การวิเคราะห์รีเกรสชัน การวิเคราะห์อนุกรมเวลา และดีปเลิร์นนิงนิวรัลเน็ตเวิร์ก
แบบจำลองการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ที่ให้แนวทางในการตัดสินใจทางธุรกิจเกี่ยวกับอนาคตมักจะซับซ้อนและต้องนำปัจจัยหลายอย่างมาพิจารณา โดยทั่วไปแล้ว จำเป็นต้องใช้เวลาในการพัฒนาและตรวจสอบความถูกต้อง และจำเป็นต้องกลับมาปรับเปลี่ยนให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงในธุรกิจและสภาพแวดล้อมทางเศรษฐกิจอย่างต่อเนื่อง
กรณีการใช้งานการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์คืออะไรบ้าง
องค์กรหลายแห่งใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์อย่างแข็งขัน เพื่อเป็นแนวทางในการตัดสินใจแบบเรียลไทม์และการตัดสินใจเกี่ยวกับอนาคต
การเงิน
ภาคการเงินใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เป็นแนวทางในการตัดสินใจ ตัวอย่างรวมถึงการซื้อขายในตลาดเชิงคาดการณ์ การประเมินความเสี่ยงด้านเครดิต และการอนุมัติสินเชื่อ บริษัทประกันภัยใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อคาดการณ์เหตุการณ์สภาพอากาศสุดขั้ว เพื่อบรรเทาการเรียกร้องค่าสินไหมทดแทน และตรวจจับการฉ้อโกงการเรียกร้องค่าสินไหมทดแทน
การค้าปลีก
บริษัทค้าปลีกใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อคาดการณ์ความต้องการของลูกค้าในภูมิภาคและท้องถิ่น และส่งมอบสต็อกสินค้าไปยังสถานีกระจายสินค้าระดับภูมิภาคและในท้องที่ล่วงหน้า เพื่อลดเวลาการส่งมอบสินค้า บริษัทอื่นๆ ยังมีการใช้แบบจำลองการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมาย เพื่อปรับปรุงอัตราการเปลี่ยนเป็นลูกค้า ตลอดจนเพื่อให้คำแนะนำเชิงคาดการณ์เพื่อเพิ่มโอกาสในการอัพเซลและครอสเซลโดยอิงตามข้อมูลของลูกค้า บริษัทยังใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อคาดคะเนความต้องการและยอดขายในอนาคตได้อีกด้วย
การผลิต
ผู้ผลิตใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อตรวจสอบอุปกรณ์ในสายการผลิต เพื่อปรับปรุงอัตราการโอนถ่ายข้อมูล ตรวจหาสิ่งผิดปกติ และระบุความบกพร่องของอุปกรณ์ บริษัทผู้ผลิตใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อตรวจสอบเครื่องจักร ระบุสภาพเครื่องจักร และคาดการณ์ความต้องการในการบำรุงรักษา
การดูแลสุขภาพ
บริษัทด้านการดูแลสุขภาพใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์กับอุปกรณ์ติดตามผู้ป่วยเพื่อตรวจจับการเปลี่ยนแปลงสภาวะของผู้ป่วยแบบเรียลไทม์ ในขณะที่ขจัดสัญญาณเตือนเท็จส่วนใหญ่ที่ทำให้อุปกรณ์ติดตามผู้ป่วยขาดประสิทธิภาพ กรณีการใช้งานอื่นๆ รวมถึงการวินิจฉัยทางการแพทย์และการคาดการณ์เส้นทางของโรคโดยอาศัยข้อมูลในอดีตและข้อมูลสุขภาพของผู้ป่วย
ประโยชน์ของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์คืออะไรบ้าง
การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์มีประโยชน์หลักสี่ประการ ดังนี้
- การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์จะช่วยให้ลูกค้าสามารถตัดสินใจบนพื้นฐานของข้อมูลได้
- การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถให้คำตอบแบบเรียลไทม์ได้ แบบจำลองการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ที่ผ่านการฝึกแล้วสามารถใช้วิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์และให้คำตอบได้ทันที
- การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถช่วยลูกค้าทำความเข้าใจปัญหาที่ซับซ้อนได้ ซึ่งสามารถช่วยเปิดเผยรูปแบบที่แฝงอยู่ในข้อมูลได้เร็วขึ้นและถูกต้องมากขึ้น
- การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถช่วยสร้างความได้เปรียบในการแข่งขันให้บริษัทได้ บริษัทที่ใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์จะมีความได้เปรียบในการแข่งขันมากกว่าบริษัทที่ไม่ได้ใช้ เนื่องจากบริษัทจะมีความสามารถในการคาดการณ์เหตุการณ์ในอนาคตได้แม่นยำมากขึ้น
AWS สามารถช่วยเหลือเกี่ยวกับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ได้อย่างไร
การเริ่มต้นใช้งานด้วยการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ คุณสามารถใช้ Amazon SageMaker Canvas ซึ่งจะขยายการเข้าถึงแมชชีนเลิร์นนิงโดยให้อินเทอร์เฟซชี้และคลิกแบบภาพให้กับนักวิเคราะห์ธุรกิจ เพื่อให้นักวิเคราะห์สามารถสร้างการคาดการณ์แมชชีนเลิร์นนิงได้อย่างแม่นยำด้วยตัวเอง โดยไม่ต้องมีประสบการณ์ด้านแมชชีนเลิร์นนิงหรือโดยไม่ต้องเขียนโค้ดสักบรรทัดเดียว คุณสามารถใช้ SageMaker Canvas ในกรณีการใช้งานต่างๆ รวมถึงการคาดการณ์การเลิกใช้บริการของลูกค้า การคาดการณ์การส่งมอบสินค้าตรงเวลา และการวางแผนสินค้าคงคลัง
คุณสามารถใช้ Amazon SageMaker สำหรับการสร้าง ฝึก และปรับใช้แบบจำลองแมชชีนเลิร์นนิงสำหรับกรณีการใช้งานใดๆ ที่มีโครงสร้างพื้นฐาน เครื่องมือ และเวิร์กโฟลว์แบบมีการจัดการเต็มรูปแบบ
เพื่อเริ่มต้นใช้งาน โปรดดู การสอนใช้งาน SageMaker Canvas
