การวิเคราะห์เชิงทำนายคืออะไร? ทำไมมันถึงสำคัญ?

การบังคับใช้ Data Analytics ได้เปลี่ยนแปลงวิธีการดำเนินธุรกิจและเพิ่มความสามารถในการทำกำไรในทุกภาคส่วน การวิเคราะห์ข้อมูลที่เก็บไว้ช่วยให้เข้าใจได้ดีขึ้นว่าธุรกิจจะดำเนินการอย่างไรและส่งผลดีต่อความสามารถในการตัดสินใจของบริษัทใดๆ เขตข้อมูลการวิเคราะห์ข้อมูลต่างๆ มุ่งหวังที่จะเพิ่มประสิทธิภาพโดยการกำจัดแรงงานที่ไม่ต้องการออกไป ซึ่งอาจนำไปสู่การทำงานที่มุ่งเน้นการวิจัยแบบใหม่

คุณสามารถศึกษาการวิเคราะห์ข้อมูลภายใต้สาขาที่มีรายละเอียดสี่สาขา:

• การวิเคราะห์เชิงพรรณนา
• การวิเคราะห์วินิจฉัย
• การวิเคราะห์เชิงทำนาย
• การวิเคราะห์ตามกำหนด

บทความนี้เน้นที่การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เป็นหลัก เราจะครอบคลุมการทำงานของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์และสำรวจการใช้งานในอุตสาหกรรมต่างๆ

Predictive Analytics คืออะไร?

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เป็นสาขาหนึ่งของการวิเคราะห์ข้อมูลที่คาดการณ์ผลลัพธ์ในอนาคตของเหตุการณ์โดยอิงจากข้อมูลและข้อมูลในอดีต ผลลัพธ์คำนวณโดยใช้เทคโนโลยีสมัยใหม่หลากหลายรูปแบบ ซึ่งรวมถึงกระบวนการทางคณิตศาสตร์ต่างๆ แบบจำลองทางสถิติ การเรียนรู้ของเครื่อง การทำเหมืองข้อมูล ข้อมูลขนาดใหญ่ และอื่นๆ อีกมากมาย

การใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ทำให้การทำนายที่แม่นยำสูงผ่านการลองผิดลองถูกหลายรอบ ธุรกิจใช้เทคนิคนี้เพื่อรับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับเหตุการณ์ในอนาคต เพื่อปรับปรุงการตัดสินใจและอำนวยความสะดวกในการขายสูงสุด

การได้รับความรู้โดยละเอียดเกี่ยวกับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์จะเกิดขึ้นได้ก็ต่อเมื่อมีพื้นฐานการวิจัยเชิงพรรณนา การวินิจฉัย และการวิจัยที่กำหนดที่ชัดเจนเท่านั้น

ทำความเข้าใจการทำงานของ Predictive Analytics

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ทำงานบนพิมพ์เขียวของการใช้ประโยชน์จากข้อมูลในอดีตเพื่อเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์ โดยอาศัยการทำซ้ำหลายขั้นตอนในลำดับวัฏจักรเพื่อเพิ่มความแม่นยำและความอยู่รอดของแบบจำลองการคาดการณ์ทุกแบบ

นี่คือขั้นตอนที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์:

1. เข้าใจธุรกิจ
2. วิเคราะห์ข้อมูลธุรกิจ
3. กำลังเตรียมข้อมูลสำหรับโมเดล
4. กำลังเตรียมโมเดล
5. การประเมิน
6. แก้ไขข้อผิดพลาดและทำซ้ำทั้งวงจรเพื่อความถูกต้อง
7. การปรับใช้ผลิตภัณฑ์ขั้นสุดท้าย

1. เข้าใจธุรกิจ

การทำความเข้าใจเกี่ยวกับอุปสงค์ก่อนการจัดหาโซลูชั่นสำหรับการจัดหาเป็นสิ่งสำคัญ ดังนั้น ขั้นตอนแรกเกี่ยวข้องกับการรวบรวมความรู้และข้อมูลที่เกี่ยวข้องเพื่อสรุปแนวทางการดำเนินการ ถัดไป คุณต้องรวบรวมข้อมูลที่เพียงพอสำหรับการฝึกแบบจำลองการทำนายที่เหมาะสมและการระบุรูปแบบการทำนาย

2. การวิเคราะห์และเตรียมข้อมูล

คุณต้องวิเคราะห์ข้อมูลที่จำเป็นในการฝึกโมเดล ซึ่งหมายถึงการกำจัดข้อมูลหรือสัญญาณรบกวนที่ไม่ต้องการทั้งหมด และทำให้แน่ใจว่ามีข้อมูลที่เพียงพอสำหรับการทำงานที่สมบูรณ์แบบของแบบจำลอง

3. การเตรียมแบบจำลอง

นี่เป็นขั้นตอนที่สำคัญที่สุด ที่นี่คุณต้องเตรียมผลิตภัณฑ์ตามผลการวิจัยของคุณ การสร้างแบบจำลองดำเนินการโดยใช้เทคนิคการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ เช่น แมชชีนเลิร์นนิง บิ๊กดาต้า การทำเหมืองข้อมูล การวิเคราะห์ทางสถิติ เป็นต้น เมื่อสิ้นสุดการฝึกอบรม ตัวแบบจะเรียนรู้จากข้อมูลในอดีตและระบุแนวโน้มตามลำดับ

4. การประเมินแบบจำลอง

เมื่อทำงานร่วมกับนักวิเคราะห์ธุรกิจและดำเนินการทดลองใช้งาน คุณจะเข้าใจได้ว่าแบบจำลองมีความสมเหตุสมผลและนำเสนอตามความต้องการของธุรกิจหรือไม่ ขั้นตอนนี้เป็นสิ่งจำเป็นเนื่องจากอัลกอริธึมที่ซับซ้อนสามารถนำไปสู่การทำนายที่ผิดพลาด ซึ่งส่งผลเสียต่อธุรกิจ

5. การตรวจสอบความถูกต้อง

คุณสามารถประเมินความถูกต้องได้โดยการฝึกโมเดลใหม่ด้วยชุดข้อมูล นี่เป็นกระบวนการต่อเนื่องที่จะค่อยๆ เพิ่มประสิทธิภาพของแบบจำลองตามผลตอบรับที่ได้รับ

6. การปรับใช้

หลังจากนั้นไม่นาน เมื่อแบบจำลองถึงระดับประสิทธิภาพเฉพาะ ก็สามารถนำไปใช้จริงในสถานการณ์จริงเพื่อแก้ปัญหาแบบเรียลไทม์

การวิเคราะห์เชิงทำนาย: โมเดลต้นแบบ

โมเดลการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เป็นพื้นฐานของการวิเคราะห์ข้อมูล นอกจากนี้ เทมเพลตและโมเดลต้นแบบยังช่วยให้ผู้ใช้แปลงข้อมูลปัจจุบันและในอดีตเป็นการคาดการณ์ที่ได้รับการพิสูจน์ทางคณิตศาสตร์ซึ่งให้ข้อมูลเชิงลึกในอนาคตได้ง่ายขึ้น โมเดลประเภทต่างๆ ที่ใช้ในการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ได้แก่:

• โมเดลการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ : คาดการณ์โอกาสที่อุปกรณ์ทางธุรกิจจะถึงจุดแตกหัก
• แบบจำลองการประกันคุณภาพ : โมเดลนี้มีทักษะในการทำนายและป้องกันข้อบกพร่องที่อาจเกิดขึ้นในผลิตภัณฑ์ จึงรักษาคุณภาพและให้ความพึงพอใจแก่ลูกค้า
• โมเดลมูลค่าตลอดช่วงชีวิตของลูกค้า : เลือกกลุ่มลูกค้าที่มีแนวโน้มจะลงทุนซ้ำในบริการและผลิตภัณฑ์ที่นำเสนอโดยบริษัทมากที่สุด
• โมเดลการแบ่งกลุ่มลูกค้า : โมเดลนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อแยกลูกค้าออกเป็นส่วนๆ ตามลักษณะและพฤติกรรมการจัดซื้อที่คล้ายคลึงกัน

เทคนิคการวิเคราะห์เชิงทำนาย

• ต้นไม้แห่งการตัดสินใจ : ในแง่ที่ง่ายที่สุด โมเดลนี้จะวางข้อมูลในส่วนต่างๆ ที่เรียกว่า 'สาขา' ตามพารามิเตอร์ตัวแปรอื่นๆ แผนผังการตัดสินใจสามารถจัดการได้อย่างง่ายดายและเข้าใจได้ง่าย เนื่องจากข้อมูลถูกดึงออกมาตามความต้องการของผู้ใช้ในช่วงเวลาสั้นๆ
• การถดถอย : ระบบสถิตินี้อำนวยความสะดวกในการกำหนดรูปแบบในชุดข้อมูลและสร้างความสัมพันธ์ตามสูตรระหว่างตัวแปร
• โครงข่ายประสาทเทียม : แบบจำลองนี้พัฒนาขึ้นโดยเลียนแบบการทำงานของระบบประสาทของมนุษย์ โดยใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการจดจำรูปแบบต่างๆ จะมีประสิทธิภาพสูงเมื่อคุณมีข้อมูลมากเกินไปที่จะจัดการ แต่ไม่สามารถกำหนดความสัมพันธ์ระหว่างอินพุตและเอาต์พุตได้

ความแตกต่างระหว่างข้อมูลการพยากรณ์และการทำนายข้อมูล

การคาดคะเนและการพยากรณ์ข้อมูลอาจฟังดูคล้ายกัน แต่มีความแตกต่างกันเล็กน้อยระหว่างทั้งสอง การคาดการณ์ข้อมูลสามารถคาดการณ์ได้เป็นส่วนย่อยของการสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ การทำนายครอบคลุมทฤษฎีทางสถิติมากกว่า ในขณะที่การคาดการณ์จะพิจารณาความน่าจะเป็นและการวิเคราะห์อนุกรมเวลา เพื่ออธิบายเป็นประโยค เราสามารถพูดได้ว่า: “ การคาดคะเนทั้งหมดไม่ใช่การคาดการณ์ แต่การพยากรณ์ทั้งหมดเป็นการคาดคะเน ”

การวิเคราะห์เชิงทำนายและการเรียนรู้ของเครื่อง

คุณอาจสงสัยว่าแมชชีนเลิร์นนิงและการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ปฏิบัติตามขั้นตอนเดียวกันเพื่อพัฒนาโมเดลที่มีความแม่นยำใกล้เคียงมนุษย์หรือไม่ แม้ว่าแนวคิดดั้งเดิมที่อยู่เบื้องหลังเทคโนโลยีเหล่านี้จะคล้ายคลึงกัน แต่ก็มีความแตกต่างที่สำคัญระหว่างพวกเขา

แมชชีนเลิร์นนิงมุ่งเป้าไปที่การทำงานที่เป็นอิสระอย่างสมบูรณ์ของระบบ และกำจัดการพึ่งพาปฏิสัมพันธ์ของมนุษย์ มันพยายามที่จะสร้างระบบนิเวศที่ดำเนินการด้วยตนเองโดยไม่จำเป็นต้องมีการแทรกแซงของมนุษย์

อย่างไรก็ตาม การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ได้รับการออกแบบให้ดำเนินการและแก้ไขโดยผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์ในวงเดียวกัน ตามความต้องการของบริษัท หากปราศจากการป้อนข้อมูลของมนุษย์ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์จะเป็นเทคโนโลยีที่ชะงักงันและไม่สามารถเติบโตได้

การวิเคราะห์เชิงทำนายและข้อมูลขนาดใหญ่

ข้อมูลขนาดใหญ่มีบทบาทปฏิวัติในการจัดหาโครงสร้างและรูปแบบการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ การวิเคราะห์ข้อมูลปริมาณมหาศาลเพื่อใช้ประโยชน์จากการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์จะเป็นไปไม่ได้เลยหากไม่มีการนำข้อมูลขนาดใหญ่มาใช้

แอพพลิเคชั่นของ Predictive Analytics

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ได้เข้าสู่อุตสาหกรรมต่างๆ ในหลากหลายสาขาวิชา ตั้งแต่บริษัทการตลาดและประกันภัยไปจนถึงเครือข่ายร้านอาหาร ทุกภาคส่วนยอมรับเทคโนโลยีที่เกิดขึ้นใหม่นี้ด้วยมือที่เปิดกว้าง

บางภาคส่วนที่การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์มีสิ่งอำนวยความสะดวกในการพัฒนาที่สำคัญ ได้แก่:

• การลงทุน : นักลงทุนใช้วิธีนี้ในการคาดการณ์การเคลื่อนไหวของตลาดที่กำลังจะเกิดขึ้น เพื่อเพิ่มพอร์ตการลงทุนและป้องกันตนเองจากการขาดทุนที่อาจเกิดขึ้น
• การธนาคารและการเงิน : หน่วยงานด้านการเงินเช่นธนาคารใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อรับรองความพึงพอใจและความปลอดภัยของลูกค้า โมเดลเฉพาะของธนาคารใช้สำหรับระบุโอกาสในการขายต่อเนื่องและการตรวจจับการฉ้อโกง
• พลังงานและสาธารณูปโภค : การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์มีบทบาทสำคัญในภาคพลังงาน แบบจำลองที่ซับซ้อนใช้สำหรับคาดการณ์ผลกระทบของรูปแบบการเปลี่ยนแปลงสภาพอากาศ ซึ่งช่วยในการดำเนินมาตรการป้องกันเพื่อลดความสูญเสียจากภัยพิบัติที่เกี่ยวข้องกับพลังงานไฟฟ้าผ่านความเสียหายของโครงข่ายไฟฟ้า
• อุตสาหกรรมการผลิต : การผลิตของหน่วยใด ๆ สามารถเพิ่มหรือลดได้ตามผลลัพธ์ของรูปแบบการทำงานเฉพาะผลิตภัณฑ์ โมเดลเหล่านี้สร้างขึ้นจากการผสมผสานระหว่างการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์และเทคนิคการวิเคราะห์ธุรกิจ
• การ ดูแลสุขภาพ : องค์กรด้านการดูแลสุขภาพได้แสดงความกระตือรือร้นที่จะใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อปรับปรุงการดำเนินงานในช่วงสองสามปีที่ผ่านมา จากการสำรวจพบว่า องค์กรด้านการดูแลสุขภาพที่ใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์มีแนวโน้มที่จะประหยัด (อย่างน้อย) ได้ถึง 15% ของงบประมาณทั้งหมดในช่วงห้าปีถัดไป หากไม่มากกว่านั้น นอกจากนี้ 93% ของผู้บริหารด้านการดูแลสุขภาพเห็นด้วยอย่างเป็นเอกฉันท์ว่าการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์จะมีบทบาทสำคัญในการกำหนดอนาคตของพวกเขา สาขาที่องค์กรด้านการดูแลสุขภาพใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ได้แก่ :

• ปรับตารางเวลาพนักงานให้เหมาะสม
• การจัดหาและการจัดการอุปทาน
• การจัดสรรทรัพยากรในช่วงเวลาอิ่มตัว

บทสรุป

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เป็นสาขาที่เกิดขึ้นใหม่ซึ่งสร้างความต้องการอย่างกว้างขวางสำหรับตัวเอง อันที่จริง การวิเคราะห์ข้อมูลโดยรวมจะเป็นตัวกำหนดอุตสาหกรรมในอนาคต ไม่เพียงแต่เป็นการปฏิวัติธุรกิจและบริษัทเท่านั้น แต่ยังมีบทบาทสำคัญในการสร้างการจ้างงานจำนวนมากอีกด้วย

ด้วยศักยภาพของการเติบโตแบบทวีคูณที่ใกล้เข้ามา การวิเคราะห์ข้อมูลและสาขาวิชาที่เกี่ยวข้อง เช่น การเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์ จะส่งผลกระทบต่อชีวิตมนุษย์เพียงเล็กน้อยในอีกห้าถึงสิบปีข้างหน้า

ตามที่ปรากฎ ตอนนี้เป็นเวลาที่ดีในการเริ่มต้นการเดินทางของคุณใน Data Science & Machine Learning โปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูง ของ upGrad ในสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูล โปรแกรม 8 เดือนจาก IIIT-B ครอบคลุมเทคโนโลยีและแนวคิดระดับโลกที่เกี่ยวข้อง เช่น สถิติ การเขียนโปรแกรม Python การวิเคราะห์เชิงทำนายโดยใช้ Python พื้นฐานและ SQL ขั้นสูง การสร้างภาพโดยใช้ Python, EDA, การเรียนรู้ของเครื่องขั้นพื้นฐานและขั้นสูง อัลกอริทึม

หลักสูตรนี้สอนโดยผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีชื่อเสียงซึ่งอาศัยโครงการอุตสาหกรรมที่เกี่ยวข้องและหลักสูตรที่ทันสมัย ​​เพื่อช่วยให้นักเรียนพัฒนาทักษะที่จำเป็นเพื่อให้ประสบความสำเร็จในสาขานี้ หลักสูตรนี้ยังรวมถึงการสนับสนุนด้านอาชีพ 360° การให้คำปรึกษาในอุตสาหกรรม & เครือข่ายเพียร์ทูเพียร์เพื่อผลลัพธ์ที่คมชัดยิ่งขึ้น