การสร้างแบบจำลองเชิงทำนายในการวิเคราะห์ธุรกิจ: การวิเคราะห์โดยละเอียด

ด้วยจำนวนคู่แข่งที่เพิ่มขึ้นในอุตสาหกรรมธุรกิจ การคาดคะเนที่ไม่เฉียบขาดทำให้เกิดผลเสียมากกว่าผลดี การคาดเดาแนวคิดและแนวโน้มของตลาดโดยหวังว่าจะสามารถกระตุ้นการเติบโตของธุรกิจได้นั้นแทบจะเป็นไปไม่ได้เลยที่รายงานตามแผนและสถิติที่ได้รับการสนับสนุน สถิติเหล่านี้สามารถสร้างขึ้นได้จากกระแสข้อมูลจำนวนมากที่บริษัทต่างๆ นำไปใช้อย่างต่อเนื่องเพื่อให้บริการลูกค้าเพื่อประเมินและคาดการณ์กิจกรรมเพิ่มเติมเพื่ออนาคตที่ดีกว่าสำหรับบริษัท ในลักษณะเดียวกัน การสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ทำงานเพื่อช่วยให้นักวิเคราะห์ธุรกิจใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์เพื่อสร้าง แบบจำลองการคาดการณ์ที่ประยุกต์ใช้

ตาม Google Trends การสร้างแบบจำลองการคาดการณ์เป็นแนวคิดที่เกิดขึ้นใหม่ใน Business Intelligence มันให้ประโยชน์ที่ยอดเยี่ยมในการใช้ฐานข้อมูลมากกว่าการรู้ตำแหน่งปัจจุบันของตลาด แต่ยังรู้สถานการณ์ตลาดที่น่าจะเป็นไปได้และก้าวล้ำหน้าผู้อื่น สาขาวิชา Business Analytics ทำงานเพื่อสร้างโอกาสที่ดีขึ้น และแบบจำลองการคาดการณ์จะกลายเป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมในการรวมรายงานที่แม่นยำ

เรียนรู้ หลักสูตรการวิเคราะห์ธุรกิจ ออนไลน์จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับ Masters, Executive PGP หรือ Advanced Certificate Programs เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

แต่ทั้งสองทำงานร่วมกันได้อย่างไร? ขั้นตอนและประโยชน์ของการใช้แบบจำลองการคาดการณ์ในการวิเคราะห์ธุรกิจมีอะไรบ้าง ลองหา!

การสร้างแบบจำลองเชิงทำนายคืออะไร?

การสร้างแบบจำลองเชิงทำนายเกี่ยวข้องกับการดึงข้อมูลที่มีค่าด้วยความช่วยเหลือของปัญญาประดิษฐ์ของการเรียนรู้ของเครื่องและการใช้ข้อมูลที่ได้มาในรูปแบบทางคณิตศาสตร์เพื่อคาดการณ์แง่มุมต่างๆ สำหรับธุรกิจ โมเดลการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ประกอบด้วยชุดของอัลกอริธึมที่ทำงานร่วมกันเป็นกระบวนการขุดข้อมูลซึ่งเกี่ยวข้องกับข้อมูลในอดีตเพื่อทำนายสถานการณ์ในอนาคตและแนวทางปฏิบัติใด ๆ

กระบวนการนี้ไหลผ่านฐานข้อมูลขนาดใหญ่ วิเคราะห์ ระบุรูปแบบ รับข้อมูลที่มีค่าที่สุด และนักวิเคราะห์ใช้เพิ่มเติมเพื่อสร้างรายงานที่มีข้อมูลอย่างครอบคลุม บริษัทต่างๆ พึ่งพาแบบจำลองการคาดการณ์เพื่อเพิ่มความได้เปรียบในการแข่งขันให้กับธุรกิจของตนโดยก้าวล้ำนำหน้าด้วยการคาดการณ์อันมีค่า ความผันผวนของบริษัทสามารถควบคุมได้ด้วยข้อมูลเชิงลึกที่แม่นยำ มีสถิติรองรับ และโมเดลการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์จะทำงานเพื่อสร้างสิ่งเดียวกัน

สำรวจโปรแกรมการวิเคราะห์ธุรกิจของเราจากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก

ประเภทของการสร้างแบบจำลองการทำนาย

ธุรกิจต่างๆ ต้องการโมเดลการคาดการณ์ประเภทต่างๆ ที่เหมาะสมกับความต้องการและทรัพยากรที่มีอยู่มากที่สุด ดังนั้น ตัวแบบการทำนายจึงประกอบด้วยเทคนิคต่างๆ ในการทำนายที่เกี่ยวข้อง ต่อไปนี้คือตัวอย่างบางส่วนของแบบจำลองการคาดการณ์

• แบบจำลองการจัดประเภท: แบบจำลองที่ใช้บ่อยในหลายอุตสาหกรรม แบบจำลองการจำแนกประเภทจะจัดหมวดหมู่ข้อมูลตามข้อมูลที่รวบรวมผ่านข้อมูลในอดีต หมวดหมู่ข้อมูลทำงานร่วมกับข้อมูลที่ใหม่กว่าเพื่อวิเคราะห์แนวโน้มและคาดการณ์

• แบบจำลองการคาดการณ์: แบบจำลองการคาดการณ์เป็นแบบจำลองการคาดการณ์ที่ใช้อย่างเด่นชัดที่สุดเนื่องจากมีความเก่งกาจ แบบจำลองการคาดการณ์ทำงานร่วมกับค่าเมตริกเพื่อคาดการณ์โดยการวิเคราะห์รูปแบบในข้อมูลย้อนหลัง ตัวอย่างเช่น ร้านขายเสื้อผ้าคาดการณ์จำนวนผลิตภัณฑ์ที่พวกเขาต้องการสำหรับการขายครั้งต่อไปโดยใช้ข้อมูลในอดีตจากการขายครั้งก่อน

• Clustering Model: Clustering Model ช่วยลดความยุ่งยากในการจัดการข้อมูลโดยการจัดเรียงข้อมูลเป็นหมวดหมู่ต่างๆ ที่มีลักษณะทั่วไป ชุดข้อมูลเหล่านี้มีความเรียบง่ายและใช้งานง่ายเพื่อวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกัน

• โมเดลอนุกรมเวลา: โมเดลอนุกรมเวลาหมายถึงโมเดลการคาดการณ์ที่ทำงานผ่านฐานข้อมูลตามช่วงเวลาและจัดหมวดหมู่เดียวกันเพื่อใช้ในที่ที่แนวโน้มความแปรผันของเวลามีประโยชน์ในการคาดการณ์

• แบบจำลองค่าผิดปกติ: ในขณะที่แบบจำลองการคาดการณ์อื่นๆ ทำงานร่วมกับชนิดข้อมูลที่เป็นเนื้อเดียวกันหรือแบบที่ใช้แอตทริบิวต์ร่วมกัน Outliers เป็นแบบจำลองการคาดการณ์ที่เป็นประโยชน์ซึ่งสร้างขึ้นเพื่อทำงานกับประเภทข้อมูลที่ผิดปกติ โมเดลการคาดการณ์ Outlier จะรวบรวมข้อมูลที่ไม่สอดคล้องกับบรรทัดฐาน

วิธีการสร้างแบบจำลองการทำนาย

นักวิเคราะห์ธุรกิจสามารถเลือกวิธีการสร้างแบบจำลองการคาดการณ์เพื่อวิเคราะห์โครงสร้างข้อมูล ต่อไปนี้เป็นโมเดลที่ใช้บ่อยบางส่วน

• การถดถอยพหุนาม

วิธีการถดถอยพหุนามวิเคราะห์ความสัมพันธ์ไม่เชิงเส้นระหว่างเศษเหลือและตัวทำนายเพื่อดำเนินการตามกระบวนการ

• การถดถอยเชิงเส้นอย่างง่าย

วิธีการถดถอยเชิงเส้นอย่างง่ายใช้ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่อเนื่องสองตัว

• การถดถอยเชิงเส้นพหุคูณ

การถดถอยเชิงเส้นพหุคูณใช้วิธีการทางสถิติเพื่อกล่าวถึงความสัมพันธ์ของตัวแปรต่อเนื่องมากกว่าหนึ่งตัว

• การถดถอยต้นไม้การตัดสินใจ

Decision Tree Regression เป็นไปตามโครงสร้างแบบต้นไม้เพื่อสร้างอัลกอริธึมการจำแนกประเภท วิธีการสร้างแบบจำลองการคาดการณ์จะแบ่งข้อมูลออกเป็นส่วนย่อยๆ เพื่อประมวลผล

• รองรับเวกเตอร์การถดถอย

การสนับสนุน Vector Regression เป็นวิธีการถดถอยอีกรูปแบบหนึ่งที่ใช้คุณลักษณะข้อมูลสำคัญเพื่อกำหนดลักษณะของอัลกอริทึม

• Naive Bayes

วิธีการนี้ทำให้การคาดการณ์ที่เกี่ยวข้องกับสินค้าคงคลังและอัตราการผลิตโดยใช้ข้อมูลในอดีต นอกจากนี้ยังสามารถระบุความล้มเหลวผ่านความไม่สอดคล้องกัน ทำให้มีที่ว่างสำหรับการปรับปรุงด้วยการจัดการความเสี่ยง

ข้อดีของการสร้างแบบจำลองเชิงทำนายในการวิเคราะห์ธุรกิจ

โมเดลเชิงทำนายมีข้อได้เปรียบที่หลากหลายเพื่อขยายไปสู่การปฏิบัติในการวิเคราะห์ธุรกิจ ต่อไปนี้คือประโยชน์บางประการที่นักวิเคราะห์ธุรกิจสามารถเก็บเกี่ยวได้จากการสร้างและนำแบบจำลองการคาดการณ์ไปใช้

แบบจำลองการคาดการณ์มีบทบาทสำคัญในการตรวจจับการฉ้อโกงทางธุรกิจทั้งภายนอกและภายใน อัลกอริธึมแบบจำลองทำงานเพื่อระบุความคลาดเคลื่อนและพฤติกรรมที่ไม่สอดคล้องกันเพื่อกำหนดความเป็นไปได้ของพฤติกรรมทางอาญา แบบจำลองคาดการณ์โจมตีช่องโหว่ที่รั่วไหลเพื่อสร้างระบบที่เชื่อถือได้พร้อมปัญหาด้านความปลอดภัยในโลกไซเบอร์ที่เพิ่มขึ้น

แคมเปญการตลาดที่มีประสิทธิภาพสามารถดำเนินการได้ด้วยความช่วยเหลือของการสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์ เนื่องจากกระบวนการนี้ใช้ประโยชน์จากเมตริกและสถิติที่เกี่ยวข้องกับพฤติกรรมของลูกค้า และปรับวาระการรณรงค์รอบด้าน ตัวแบบจะวิเคราะห์แนวโน้มการซื้อ ความชอบ และอื่นๆ เกี่ยวกับลูกค้าเพื่อดำเนินการแก้ไขกลยุทธ์ทางการตลาดและทำตามความต้องการของลูกค้า

การจัดการความเสี่ยงเป็นประโยชน์สูงสุดของแบบจำลองการคาดการณ์ ตัวอย่างเช่น สถาบันเช่นธนาคารใช้คะแนนเครดิตของแต่ละบุคคลเพื่อให้บริการและการลงทุน ซึ่งมักจะมีผลเสียเมื่อระบบไม่สามารถตรวจสอบประวัติบุคคลได้ โชคดีที่ตัวแบบคาดการณ์ล่วงหน้าจัดการกับปัญหาโดยการวิเคราะห์โอกาสในการฉ้อโกงหรือความน่าเชื่อถือของบุคคลผ่านข้อมูลในอดีต

การประยุกต์ใช้แบบจำลองการคาดการณ์

อุตสาหกรรมที่หลากหลายใช้แบบจำลองการคาดการณ์เพื่อแลกรับผลประโยชน์ต่างๆ ต่อไปนี้คือตัวอย่างบางส่วนของแอปพลิเคชันการสร้างแบบจำลองการคาดการณ์

ภาค การ ค้าปลีก ใช้แบบจำลองการคาดการณ์เพื่อวางแผนผลิตภัณฑ์และราคาตามนั้น พวกเขาวิเคราะห์พฤติกรรมของลูกค้า สร้างกิจกรรมส่งเสริมการขาย และพิจารณาว่าข้อเสนอใดมีแนวโน้มที่จะกระตุ้นยอดขายได้มากที่สุด

ภาค การ ธนาคาร ใช้แบบจำลองการคาดการณ์เพื่อดำเนินการตรวจสอบประวัติเกี่ยวกับการได้รับสถานะสิทธิ์ของบุคคลใดๆ เพื่อลดความเสี่ยงด้านเครดิต นอกจากนี้ยังเก็บข้อมูลลูกค้าเพื่อขยายสิทธิประโยชน์และข้อเสนอ

ภาค การ ผลิต ใช้แบบจำลองการคาดการณ์เพื่อวิเคราะห์ความไม่สอดคล้องกันของประสิทธิภาพของห่วงโซ่อุปทาน และช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของทรัพยากรที่มีจำกัดส่วนใหญ่ อุตสาหกรรมมักใช้โมเดล Business Analytics เพื่อวิเคราะห์แต่ละส่วนและรักษาประสิทธิภาพไว้ทั้งหมด

เปลี่ยนทักษะการวิเคราะห์ธุรกิจของคุณด้วยการรับรอง

คุณต้องการเสริมสร้างเรซูเม่ของคุณด้วยทักษะการวิเคราะห์ธุรกิจที่เหมาะสมหรือไม่? หลักสูตร ผู้บริหารระดับสูง ของ upGrad ด้านนวัตกรรมเชิงกลยุทธ์ การตลาดดิจิทัล & การวิเคราะห์ธุรกิจ เป็นสถานที่ที่เหมาะสมสำหรับคุณ!

โปรแกรมนี้สร้างขึ้นตามทักษะที่เป็นที่ต้องการมากที่สุดในอุตสาหกรรม Business Analytics ภายใต้การแนะนำของผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม มันรวบรวมวิชาต่างๆ เช่น Data Visualization, Exploratory, Data Analytics, Advanced Machine Learning Techniques และอื่นๆ เพื่อให้ทักษะของคุณมีความเกี่ยวข้อง

นอกเหนือจากการขยายโครงสร้างหลักสูตรที่รวบรวมมาอย่างดีแล้ว แพลตฟอร์มยังให้ประโยชน์เพิ่มเติมของเครือข่ายเพียร์ทูเพียร์ การแนะแนวอาชีพ การให้คำปรึกษา ฯลฯ ดูหลักสูตรใน upGrad และค้นหาอีกมากมายเพื่อปรับปรุงประวัติย่อของ Business Analyst เพื่อโอกาสที่น่าตื่นเต้น!

อ่านบทความอื่น ๆ ของเราที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ธุรกิจ

บทสรุป

การสร้างแบบจำลองการคาดการณ์เป็นส่วนสำคัญของ Business Analytics ซึ่งเป็นประโยชน์สำหรับธุรกิจในการบรรลุประสิทธิภาพสูงสุด รายงานที่ได้รับจากแบบจำลองเหล่านี้มีข้อมูลที่ดี มีหน่วยเมตริกสนับสนุน และมีความแม่นยำมากกว่าวิธีการคาดการณ์อื่นๆ เพื่อช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพในปัจจุบันและอนาคตขององค์กร