Phân tích dự đoán là gì?

Các nhà phân tích sử dụng 4 kỹ thuật phân tích dữ liệu: mô tả, chẩn đoán, dự đoán và theo quy định.

• Phân tích mô tả xác định những sự kiện đã xảy ra trong quá khứ thông qua phân tích dữ liệu lịch sử.
• Phân tích chẩn đoán sử dụng dữ liệu lịch sử để giải thích nguyên nhân đằng sau sự kiện đã xảy ra trong quá khứ.
• Phân tích dự đoán dự đoán xu hướng trong tương lai dựa trên các mẫu được phát hiện trong dữ liệu lịch sử và hiện tại.
• Phân tích theo quy định đề xuất các hành động và quyết định trong tương lai, cho phép các doanh nghiệp tối ưu hóa hoạt động ra quyết định.

Phân tích dự đoán so với phân tích mô tả

Phân tích mô tả là khoa học dữ liệu cho phép các kỹ sư dữ liệu tìm hiểu những gì đã xảy ra trong các sự kiện trong quá khứ. Nó khám phá dữ liệu trong quá khứ và trình bày dữ liệu trong các mô hình thống kê dễ hiểu, chẳng hạn như bảng và biểu đồ. Ví dụ: các công ty đã sử dụng phân tích mô tả để nghiên cứu xu hướng bán hàng theo mùa trong vài năm. 

Phân tích mô tả dựa trên các sự kiện và mô hình thực tế được phát hiện thông qua các kỹ thuật khai thác dữ liệu. Tuy nhiên, nó không dự đoán các sự kiện trong tương lai như phân tích dự đoán.

Phân tích dự đoán so với phân tích theo quy định

Phân tích dự đoán cho bạn biết những gì có thể xảy ra dựa trên các sự kiện trong quá khứ, trong khi phân tích theo quy định đề xuất thêm các quyết định ảnh hưởng đến kết quả. Ví dụ: mô hình dự đoán cho thấy đội ngũ giao hàng không thể đáp ứng với các mùa lễ hội sắp tới. Sau đó, các nhà quản lý nhà máy sử dụng phân tích theo quy định để tìm lịch giao hàng, dịch vụ chuyển phát nhanh và sắp xếp ca nhân sự tốt nhất. 

Nhiều tổ chức tích cực sử dụng phân tích dự đoán để định hướng kết quả trong thời gian thực và trong tương lai. Dưới đây là một số ví dụ phân tích dự đoán.

Tài chính

Các nhà quản lý ngân hàng và quỹ đưa ra các quyết định có tính rủi ro cao, có thể ảnh hưởng đến khả năng sinh lợi của tổ chức tài chính. Phân tích dự đoán cho phép họ đưa ra quyết định một cách tự tin bằng cách cung cấp thông tin kinh doanh dựa trên dữ liệu giao dịch trong quá khứ. Ví dụ:

• Các nhà quản lý khoản vay sử dụng phần mềm phân tích nâng cao để dự đoán rủi ro tín dụng trước khi phê duyệt các khoản vay cho người nộp đơn. 
• Các nhóm bảo mật ngân hàng sử dụng phần mềm phân tích dự đoán để xác định dữ liệu giao dịch bất thường cho thấy các hoạt động gian lận.
• Các công ty bảo hiểm có thể sử dụng mô hình dự đoán để xác định các yêu cầu bồi thường sai lệch. 

Bán lẻ

Các công ty bán lẻ sử dụng phân tích dự đoán để dự báo về nhu cầu của khách hàng trong khu vực cũng như địa phương và giao hàng trước cho các trạm phân phối trong khu vực và địa phương để giảm bớt thời gian giao hàng. Các công ty khác sử dụng mô hình chấm điểm khách hàng tiềm năng để cải thiện tỷ lệ chuyển đổi khách hàng tiềm năng và những đề xuất dự đoán để cải thiện cơ hội bán thêm và bán chéo dựa trên hồ sơ khách hàng. Ở đây, phân tích dự đoán xác định các chiến lược tiếp thị hiệu quả hơn. Các công ty cũng sử dụng phân tích dự đoán để dự báo nhu cầu và doanh số bán hàng trong tương lai.

Sản xuất

Các nhà sản xuất sử dụng phân tích dự đoán để cải thiện năng suất, hiệu quả chi phí và chất lượng trên toàn chuỗi cung ứng. Ví dụ: các nhà quản lý mua sắm sử dụng phân tích dự đoán để dự báo giá nguyên vật liệu và bảo đảm giá ở mức thấp nhất có thể. Trong khi đó, bộ phận kho vận thực hiện các phân tích dự đoán để lập biểu đồ các tuyến giao hàng tối ưu và giảm chi phí vận chuyển.

Sản xuất cũng sử dụng máy học dự đoán để xác định lỗi thiết bị tiềm ẩn. Kỹ thuật viên có thể thực hiện sửa chữa theo lịch trình với tác động tối thiểu đến lịch trình sản xuất. Các nhà sản xuất sử dụng phân tích dữ liệu dự đoán để giám sát thiết bị dây chuyền sản xuất nhằm tối ưu hóa thông lượng, phát hiện các bất thường và làm nổi bật lỗi của thiết bị. Các công ty sản xuất sử dụng phân tích dự đoán để giám sát máy móc, xác định tình trạng và dự đoán các yêu cầu bảo trì.

Chăm sóc sức khỏe

Ngành chăm sóc sức khỏe được hưởng lợi từ phân tích dự đoán ở cả cấp độ vĩ mô và vi mô. Ví dụ: các chuyên gia y tế sử dụng mô hình dự đoán để lập biểu đồ đường đi của các bệnh toàn cầu dựa trên các biến số thay đổi như phát triển và tính sẵn có của vắc-xin. Các bác sĩ cũng sử dụng phân tích dự đoán chăm sóc sức khỏe để theo dõi các triệu chứng của bệnh nhân và dự đoán các biến chứng có thể phát sinh trong tương lai. Các công ty chăm sóc sức khỏe sử dụng phân tích dự đoán trên thiết bị theo dõi bệnh nhân để phát hiện những thay đổi theo thời gian thực về tình trạng của bệnh nhân, đồng thời loại bỏ các cảnh báo giả khiến cho thiết bị theo dõi bệnh nhân hoạt động không hiệu quả.

Tương tự như các ứng dụng máy học khác, phân tích dự đoán là một hoạt động linh hoạt, liên tục sử dụng dữ liệu mới để cập nhật các dự đoán. Điều này có nghĩa là kỹ thuật này sử dụng quy trình dọn dẹp dữ liệu, đào tạo mô hình, triển khai, phản hồi, đào tạo lại, tái triển khai và khả năng tiếp nhận dữ liệu gần với thời gian thực. Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng các kỹ thuật phân tích dự đoán sau đây.

Cây quyết định

Cây quyết định là một mô hình máy học cho phép phần mềm đưa ra dự đoán bằng cách trả lời một loạt các câu hỏi có hoặc không. Giống như tên gọi của nó, kỹ thuật này mô phỏng hình dạng cây với các nút và cành. Mỗi nút chứa một tính năng cụ thể cho vấn đề phải được trả lời trước khi tiến tới nút tiếp theo. Mỗi nút phân nhánh ra hai lá, dẫn đến các nút tiếp theo.

Cây quyết định có thể dự đoán cả dữ liệu định tính và định lượng. Ví dụ: bạn có thể sử dụng mô hình dự đoán cây quyết định để dự đoán giá bất động sản hoặc tình trạng sức khỏe của bệnh nhân dựa trên các triệu chứng đáng chú ý. Cây quyết định dễ hiểu nhưng kém linh hoạt hơn khi phân tích dữ liệu mới đa dạng.  

Phân tích hồi quy

Hồi quy là một cách tiếp cận thống kê mà các nhà khoa học dữ liệu sử dụng để đưa ra dự đoán bằng cách phân loại hoặc tương quan dữ liệu mới với các tập dữ liệu đã biết. Hồi quy tuyến tính mô hình hóa mối quan hệ giữa một biến độc lập và một giá trị phụ thuộc trên biểu đồ hai chiều. Ví dụ: các nhà quản lý nhân sự sử dụng hồi quy tuyến tính để dự đoán mức lương của ứng viên dựa trên nhiều năm kinh nghiệm. 

Trong khi đó, hồi quy logistic phân loại các biến thành hai hoặc nhiều loại dựa trên xác suất. Ví dụ: các nhóm CNTT sử dụng hồi quy logistic để phát hiện và dự đoán xem email có phải là spam hay không. Mô hình phân loại email là đáng ngờ nếu nó tìm thấy quá nhiều đặc điểm không mong muốn vượt quá ngưỡng đã đặt. 

Phân tích chuỗi thời gian

Phân tích chuỗi thời gian là một kỹ thuật phân tích dự đoán được sử dụng để phân tích các điểm dữ liệu được thu thập hoặc ghi lại theo thời gian, nhận ra tầm quan trọng của trật tự thời gian. Điều này làm cho nó đặc biệt hữu ích trong các ứng dụng dự báo như biến động giá cổ phiếu, tiêu thụ năng lượng hoặc lập kế hoạch nhu cầu trong quản lý chuỗi cung ứng.

Một phương pháp quan trọng trong phân tích chuỗi thời gian là đường trung bình động tích hợp tự hồi quy (ARIMA), mô hình hóa các mối quan hệ phụ thuộc vào thời gian bằng cách tính vào các giá trị và sai số trong quá khứ để dự đoán xu hướng trong tương lai. Các phương pháp tiếp cận tiên tiến hơn, chẳng hạn như Bộ nhớ ngắn-dài hạn (LSTM), duy trì bộ nhớ trong các khung thời gian mở rộng, tận dụng học sâu để nắm bắt các mối quan hệ phụ thuộc dài hạn trong dữ liệu chuỗi thời gian.

Mạng nơ-ron học sâu

Học sâu đã cách mạng hóa phân tích dự đoán bằng cách cho phép các mô hình xử lý dữ liệu phức tạp, có chiều cao và khám phá các mối quan hệ phức tạp mà các kỹ thuật truyền thống có thể bỏ lỡ. Mạng nơ-ron đặc biệt hiệu quả khi đưa ra dự đoán với dữ liệu phức tạp như hình ảnh, video và bản ghi âm giọng nói. Các mô hình học sâu nâng cao khả năng dự đoán trong các ngành phức tạp như chăm sóc sức khỏe và an ninh mạng.