Phân tích dự đoán là gì?
Phân tích dự đoán là quá trình nghiên cứu dữ liệu trước đây và hiện tại để đưa ra dự đoán trong tương lai. Quá trình này sử dụng một tập hợp bao gồm nhiều kỹ thuật toán học, thống kê và máy học nâng cao để phân tích dữ liệu nhằm xác định và ngoại suy các xu hướng ẩn.
Nhiều doanh nghiệp và tổ chức sử dụng phân tích dự đoán để định hướng các quyết định trong tương lai. Ví dụ: các nhà phân tích tiếp thị sử dụng phân tích dự đoán để xác định doanh số bán hàng trong tương lai cho sản phẩm của họ; các trạm khí tượng sử dụng phân tích dự đoán để dự báo thời tiết và các nhà môi giới chứng khoán sử dụng phương pháp này để tối đa hóa lợi nhuận giao dịch.
Phân tích dự đoán và cấp bậc phân tích
Các nhà phân tích sử dụng 4 kỹ thuật phân tích dữ liệu: mô tả, chẩn đoán, dự đoán và theo quy định. Cấp bậc phân tích dữ liệu như sau:
- 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 sẽ 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
Tại sao phân tích dự đoán lại quan trọng?
Khả năng dự đoán các khía cạnh của tương lai nắm vai trò rất quan trọng. Từ lâu, các kỹ sư, nhà khoa học, doanh nghiệp và nhà kinh tế đã sử dụng phân tích dự đoán để định hướng các hoạt động của họ. Những hoạt động này bao gồm các kỹ thuật hiện vẫn còn đang được sử dụng, chẳng hạn như phân tích hồi quy và cây quyết định.
Sự phát triển của công nghệ máy học đã tạo điều kiện cho khoa học dữ liệu mở rộng mô hình dự đoán sang các lĩnh vực mà trước đây có cách xử lý quá khó hoặc phức tạp. Kỹ thuật điện toán quy mô linh hoạt, khai thác dữ liệu và học sâu cho phép các doanh nghiệp đi sâu vào hồ dữ liệu của họ và trích xuất thông tin cũng như xu hướng. Phân tích dự đoán đã được tích hợp vào các quy trình kinh doanh, mang lại cho những tổ chức tiên phong một lợi thế cạnh tranh đáng kể.
Phân tích dự đoán hoạt động như thế nào?
Ngày nay, phân tích dự đoán chủ yếu dựa trên các kỹ thuật máy học tiên tiến. Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng công nghệ học sâu và các thuật toán phức tạp để phân tích nhiều biến số nhằm tạo ra những mô hình dự đoán có khả năng dự báo hành vi có thể xảy ra từ dữ liệu lớn.
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. Tức là kỹ thuật này sử dụng quy trình công cụ máy cổ điển để làm sạch dữ liệu, đào tạo mô hình, triển khai, phản hồi, đào tạo lại và triển khai lại cùng với khả năng tải nhập dữ liệu gần theo thời gian thực. Các kỹ thuật bao gồm cây quyết định, phân tích hồi quy, phân tích chuỗi thời gian và mạng nơ-ron học sâu.
Các mô hình phân tích dự đoán định hướng quyết định kinh doanh trong tương lai thường phức tạp và liên quan đến nhiều yếu tố. Các mô hình này thường tiêu tốn nhiều thời gian để phát triển cũng như xác thực và cần được cập nhật lại liên tục để thích ứng với những thay đổi trong môi trường kinh doanh và kinh tế.
Phân tích dự đoán được sử dụng trong những trường hợp nào?
Nhiều tổ chức tích cực sử dụng phân tích dự đoán để định hướng hoạt động ra quyết định theo thời gian thực và trong tương lai.
Tài chính
Lĩnh vực tài chính sử dụng phân tích dự đoán để định hướng hoạt động ra quyết định. Các ví dụ bao gồm giao dịch dự đoán, đánh giá rủi ro tín dụng và phê duyệt các khoản vay. Các công ty bảo hiểm sử dụng phân tích dự đoán để dự đoán những hiện tượng thời tiết khắc nghiệt nhằm giảm thiểu các yêu cầu bồi thường bảo hiểm và phát hiện những yêu cầu bảo hiểm gian lận.
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, cũng như những đề xuất dự đoán để cải thiện cơ hội bán thêm và bán chéo dựa trên hồ sơ khách hàng. 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 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 máy móc và dự đoán các yêu cầu bảo trì.
Chăm sóc sức khỏe
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 phần lớn các cảnh báo giả khiến cho thiết bị theo dõi bệnh nhân hoạt động không hiệu quả. Những trường hợp sử dụng khác bao gồm chẩn đoán y tế và dự đoán chuyển biến của bệnh dựa trên dữ liệu trong quá khứ và tình trạng sức khỏe của bệnh nhân.
Phân tích dự đoán có những lợi ích gì?
Phân tích dự đoán mang lại 4 lợi ích chính:
- Phân tích dự đoán giúp khách hàng đưa ra những quyết định sáng suốt.
- Phân tích dự đoán có thể giải đáp thắc mắc theo thời gian thực. Các mô hình phân tích dự đoán được đào tạo có thể tải nhập dữ liệu theo thời gian thực và ngay lập tức cung cấp câu trả lời.
- Phân tích dự đoán có thể giúp khách hàng hiểu được những vấn đề phức tạp. Phương pháp này có thể giúp phát hiện các mẫu trong dữ liệu nhanh hơn và chính xác hơn.
- Phân tích dự đoán có thể giúp các công ty đạt được lợi thế cạnh tranh. Các công ty sử dụng phân tích dự đoán có lợi thế cạnh tranh cao hơn những công ty không dùng nhờ khả năng dự đoán chính xác hơn các sự kiện trong tương lai.
AWS có thể trợ giúp như thế nào đối với việc phân tích dự đoán?
Để bắt đầu phân tích dự đoán, bạn có thể khám phá Amazon SageMaker Canvas – dịch vụ mở rộng quyền truy cập vào máy học (ML) bằng cách cung cấp cho các nhà phân tích kinh doanh một giao diện trỏ và nhấp trực quan. Qua đó, các nhà phân tích có thể tự đưa ra các dự đoán ML chính xác mà không cần có bất kỳ kinh nghiệm nào về máy học hoặc không phải viết một dòng mã nào. Bạn có thể sử dụng SageMaker Canvas cho hàng loạt các trường hợp sử dụng, bao gồm dự đoán tỷ lệ khách hàng rời đi, dự đoán giao hàng đúng hạn và lập kế hoạch lưu kho.
Bạn cũng có thể khám phá Amazon SageMaker để xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình ML cho bất kỳ trường hợp sử dụng nào với cơ sở hạ tầng, công cụ và quy trình làm việc được quản lý toàn phần.
Để bắt đầu sử dụng, hãy khám phá hướng dẫn về SageMaker Canvas.
Các bước tiếp theo để sử dụng dịch vụ Phân tích dự đoán
