การสร้างแบบจำลองเชิงทำนายในการวิเคราะห์ธุรกิจ

การสร้างแบบจำลองเชิงทำนายเป็นเทคนิคที่ธุรกิจและองค์กรใช้เกี่ยวกับผลลัพธ์ที่มีอยู่สำหรับการสร้าง ประมวลผล และการตรวจสอบความถูกต้องของแบบจำลองสำหรับใช้ในอนาคตในการพยากรณ์ทางธุรกิจ เครื่องมือนี้เป็นส่วนสำคัญของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ซึ่งเป็นเทคนิคในการทำเหมืองข้อมูลเพื่อทำความเข้าใจผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ในอนาคต

แบบจำลองเชิงทำนายใช้กันอย่างแพร่หลายในหลายภาคส่วนเพื่อลดความเสี่ยงและความสูญเสียที่อาจเกิดขึ้น บริษัทต่างๆ ใช้แบบจำลองการคาดการณ์อย่างกว้างขวางสำหรับการคาดการณ์เหตุการณ์ พฤติกรรมผู้บริโภค และความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับการเงิน เศรษฐกิจ และตลาด

เหตุใดการสร้างแบบจำลองการคาดการณ์เชิงประยุกต์จึงมีความสำคัญในการวิเคราะห์ธุรกิจ

แบบจำลองการคาดการณ์รวมถึงการวิเคราะห์เหตุการณ์ทางประวัติศาสตร์ ดังนั้นจึงมีบทบาทสำคัญในการวิเคราะห์ธุรกิจ โดยให้บริษัทต่างๆ สามารถคาดการณ์เหตุการณ์ พฤติกรรมของลูกค้า และความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นได้

ด้วยการถือกำเนิดของเทคโนโลยี ผลิตภัณฑ์ดิจิทัล เช่น โทรศัพท์มือถือและคอมพิวเตอร์จึงกลายเป็นสิ่งจำเป็นขั้นพื้นฐาน ส่งผลให้มีการดึงข้อมูลแบบเรียลไทม์จำนวนมากจากโซเชียลมีเดีย ประวัติการท่องเว็บ แพลตฟอร์มคลาวด์คอมพิวติ้ง ฯลฯ ข้อมูลนี้พร้อมให้ธุรกิจนำไปใช้ ข้อมูลจำนวนมหาศาลนี้จัดอยู่ในหมวดหมู่ของข้อมูลขนาดใหญ่ การสร้างแบบจำลองเชิงทำนายมีบทบาทสำคัญในการวิเคราะห์ Big Data ที่บริษัทต่างๆ นำไปใช้ต่อไปเพื่อปรับปรุงการดำเนินงานและความสัมพันธ์กับฐานผู้บริโภค

สำรวจโปรแกรมการวิเคราะห์ธุรกิจในสหรัฐอเมริกาของเราจากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก

เครื่องมือสร้างแบบจำลองเชิงทำนายสามารถจัดการข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและซับซ้อนในสัดส่วนมหาศาล ซึ่งยากต่อการวิเคราะห์ด้วยตนเอง แบบจำลองเชิงทำนายจะใช้แทนการวิเคราะห์ข้อมูลในช่วงเวลาสั้น ๆ ด้วยความช่วยเหลือของโปรแกรมซอฟต์แวร์คอมพิวเตอร์ โปรแกรมเหล่านี้ใช้ในการประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่จากข้อมูลในอดีตเพื่อประเมินและระบุรูปแบบข้อมูลที่ช่วยในการพยากรณ์ ดังนั้น ธุรกิจต่างๆ จึงสามารถใช้แบบจำลองการคาดการณ์เพื่อคาดการณ์พฤติกรรมผู้บริโภคหรือแนวโน้มของตลาดได้

ดูหลักสูตรการวิเคราะห์ธุรกิจเพื่อเพิ่มทักษะให้กับตัวคุณเอง

การสร้างแบบจำลองเชิงทำนายทำงานอย่างไร

การสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ไม่ได้รับการแก้ไข มีการแก้ไขและตรวจสอบอย่างสม่ำเสมอเพื่ออัปเดตและเปลี่ยนแปลงข้อมูล แบบจำลองการทำนายทำงานโดยยึดตามสมมติฐานของเหตุการณ์ก่อนหน้าและเหตุการณ์ปัจจุบันเป็นหลัก หากข้อมูลที่ได้มาใหม่แสดงให้เห็นการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญในปัจจุบัน ผลกระทบต่ออนาคตก็จะถูกคำนวณใหม่ตามนั้นด้วย แบบจำลองการคาดการณ์ได้รับการออกแบบมาให้ทำงานได้อย่างรวดเร็วและจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อทำการคำนวณได้ในเวลาเพียงเสี้ยววินาที อย่างไรก็ตาม แบบจำลองการทำนายที่ซับซ้อน เช่น ชีววิทยาเชิงคำนวณและผลลัพธ์ควอนตัมใช้เวลาในการประมวลผลนานกว่า

โมเดลการวิเคราะห์เชิงทำนายห้าประเภท

ไม่จำเป็นต้องสร้างแบบจำลองการทำนายตั้งแต่เริ่มต้นสำหรับทุกแอปพลิเคชัน เครื่องมือเหล่านี้ใช้สำหรับโมเดลและอัลกอริธึมที่สำคัญมากมายสำหรับแอปพลิเคชันในกรณีการใช้งานจำนวนมาก ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยียังนำไปสู่ความก้าวหน้าในการวิเคราะห์ ซึ่งการใช้แบบจำลองเหล่านี้ได้ขยายออกไปอย่างทวีคูณ โมเดลการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ที่สำคัญห้ารูปแบบมีดังนี้:-:

• แบบจำลองการจัดประเภท: นี่คือแบบจำลองที่ง่ายที่สุด ออกแบบมาเพื่อจัดหมวดหมู่ข้อมูลสำหรับการตอบกลับแบบสอบถามโดยตรงและง่าย
• โมเดลการทำ คลัสเตอร์: โมเดลนี้ออกแบบมาเพื่อสแต็คข้อมูลร่วมกันผ่านแอตทริบิวต์ทั่วไป จัดกลุ่มสิ่งของหรือบุคคลที่มีคุณลักษณะหรือพฤติกรรมร่วมกัน และจัดทำแผนและกลยุทธ์เพิ่มเติมสำหรับแต่ละกลุ่ม
• โมเดลการ คาดการณ์: โมเดล นี้เป็นที่นิยมมากที่สุดในบรรดาโมเดลการคาดการณ์ ออกแบบมาเพื่อทำงานกับค่าตัวเลขและเรียนรู้จากข้อมูลในอดีต
• โมเดล Outliers: โมเดลนี้วิเคราะห์จุดข้อมูลที่ผิดปกติหรืออยู่นอกเหนือ
• โมเดลอนุกรมเวลา: โมเดลนี้ออกแบบมาเพื่อประเมินชุดของจุดข้อมูลตามเวลา

อัลกอริทึมการทำนายทั่วไปในการสร้างแบบจำลองการทำนาย

อัลกอริธึมการทำนายใช้ข้อมูลในอดีตเพื่อทำนายเหตุการณ์ในอนาคตที่ช่วยสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์สำหรับจับแนวโน้มที่สำคัญ อัลกอริทึมการทำนายขึ้นอยู่กับแมชชีนเลิร์นนิงหรือการเรียนรู้เชิงลึก ซึ่งเป็นประเภทย่อยของปัญญาประดิษฐ์ (AI) อัลกอริธึมการทำนายที่สำคัญและใช้กันทั่วไป ได้แก่:-

• Random Forests: อัลกอริธึมนี้นำมาจากคลัสเตอร์ของต้นไม้การตัดสินใจที่ไม่เกี่ยวข้อง และสามารถใช้การถดถอยและการจัดประเภทเพื่อจัดประเภทชุดข้อมูลขนาดใหญ่
• Generalized Linear Model (GLM) สำหรับสองค่า: อัลกอริธึมนี้ลดรายการตัวแปรเพื่อค้นหาสิ่งที่เหมาะสมที่สุด ได้รับการออกแบบมาเพื่อคำนวณจุดเปลี่ยนและแก้ไขการเก็บข้อมูลและอิทธิพลอื่นๆ เช่น ตัวทำนายตามหมวดหมู่ เพื่อกำหนดผลลัพธ์ที่ดีที่สุด อัลกอริธึมนี้ช่วยเอาชนะข้อเสียในแบบจำลองอื่นๆ เช่น การถดถอยเชิงเส้นปกติ
• Gradient Boosted Model: อัลกอริทึมนี้ใช้แผนผังการตัดสินใจแบบรวม อย่างไรก็ตาม ต้นไม้เหล่านี้มีความเกี่ยวข้องกัน ไม่เหมือนกับ Random Forest มันสร้างต้นไม้ทีละต้น จึงช่วยให้ต้นไม้ต้นถัดไปแก้ไขข้อบกพร่องในต้นไม้ต้นก่อนได้ อัลกอริทึมนี้มักใช้ในการจัดอันดับ เช่น ในผลลัพธ์ของเครื่องมือค้นหา
• K-Means: อัลกอริธึมนี้ค่อนข้างเป็นที่นิยมเพราะมันรวดเร็ว ได้รับการออกแบบมาเพื่อจัดกลุ่มจุดข้อมูลตามความคล้ายคลึงกันและมักใช้สำหรับโมเดลคลัสเตอร์ มันสามารถแสดงผลสิ่งต่าง ๆ ได้อย่างรวดเร็ว
• ผู้ เผยพระวจนะ: อัลกอริธึมนี้ใช้กันอย่างแพร่หลายในแบบจำลองการคาดการณ์และอนุกรมเวลา เนื่องจากได้รับการออกแบบมาสำหรับการวางแผนกำลังการผลิต เช่น สินค้าคงคลัง การจัดสรรทรัพยากร โควตาการขาย และอื่นๆ เป็นที่ต้องการเนื่องจากมีความยืดหยุ่นสูงและเนื่องจากสามารถรองรับการวิเคราะห์พฤติกรรมและสมมติฐานที่ดีได้หลากหลาย

อ่านบทความอื่นๆ ในสหรัฐอเมริกาของเราที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ธุรกิจ

ข้อจำกัดของการสร้างแบบจำลองเชิงทำนาย

แม้ว่าจะมีการใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับการวิเคราะห์ทางธุรกิจ แต่การสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์นั้นไม่ใช่คนแปลกหน้าสำหรับข้อจำกัดและความท้าทาย เราได้ระบุความท้าทายและแนวทางแก้ไขไว้ด้านล่างแล้ว:-

• ข้อผิดพลาดในการติดฉลากข้อมูล: สิ่งนี้สามารถแก้ไขได้ง่ายผ่านการเรียนรู้การเสริมแรงหรือเครือข่ายปฏิปักษ์กำเนิด (GAN)
• การขาดแคลนชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่จำเป็นในการฝึกการเรียนรู้ของเครื่อง: สิ่งนี้สามารถเอาชนะได้อย่างง่ายดายด้วย "การเรียนรู้แบบครั้งเดียว"
• การที่เครื่องจักรไม่สามารถอธิบายจุดประสงค์เบื้องหลังการกระทำของมันได้: เครื่องจักรไม่สามารถทำหน้าที่เป็นมนุษย์ได้ การคำนวณบางอย่างอาจซับซ้อนเป็นพิเศษสำหรับมนุษย์ในการค้นหาและทำความเข้าใจ สิ่งนี้สามารถเอาชนะได้อย่างง่ายดายด้วยความช่วยเหลือของความโปร่งใสของแบบจำลองที่จำเป็นสำหรับความปลอดภัยของมนุษย์ การแก้ไขที่อาจเกิดขึ้น เทคนิคความสนใจ และคำอธิบายเฉพาะที่แปลได้-แบบจำลอง-ไม่เชื่อเรื่องพระเจ้า (LIME)
• ความสามารถหรือขาดการเรียนรู้ทั่วไป: เครื่องจักรไม่สามารถดำเนินการตามสิ่งที่ได้เรียนรู้และมีปัญหาในการใช้ความรู้กับสถานการณ์ใหม่ เนื่องจากใช้กับกรณีการใช้งานเฉพาะกรณีหนึ่ง นี่คือที่มาของแมชชีนเลิร์นนิง การสร้างแบบจำลองเชิงทำนายส่วนใหญ่ขึ้นอยู่กับการเรียนรู้ของเครื่องที่จะนำกลับมาใช้ใหม่ได้และสำหรับการใช้งานในหลายกรณี
• อคติในอัลกอริธึมและข้อมูล: นี่เป็นข้อจำกัดเดียวที่ยังไม่มีวิธีแก้ปัญหา ไม่มีการเป็นตัวแทนใดที่สามารถเปลี่ยนแปลงผลลัพธ์ที่ส่งผลให้เกิดการทารุณกรรมคนกลุ่มใหญ่ได้

บทสรุป

ไม่จำเป็นต้องพูด เครื่องมือวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ถูกใช้อย่างกว้างขวางโดยนักวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อลดเวลาและค่าใช้จ่ายและเพิ่มประสิทธิภาพ ช่วยให้องค์กรคาดการณ์ผลลัพธ์ทางธุรกิจได้อย่างมากโดยพิจารณาจากตัวแปรต่างๆ เช่น ข้อมูลการแข่งขัน ปัจจัยด้านสิ่งแวดล้อม สภาวะตลาด และการเปลี่ยนแปลงกฎระเบียบ

การรู้เครื่องมือวิเคราะห์เชิงคาดการณ์นั้นมีประโยชน์อย่างมากหากคุณต้องการอัปเกรด CV และเพิ่มโอกาสในการได้รับโอกาสในการทำงานที่ร่ำรวย โปรแกรมการรับรอง Business Analytics Certification ของ upGrad เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับการเพิ่มทักษะ

หากต้องการทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับหลักสูตร พูดคุยกับผู้เชี่ยวชาญของเราวันนี้!