Khi tiến hành phân tích tiên đoán, thường hỗ trợ các doanh nghiệp đưa ra các quyết định kinh doanh sáng suốt, các tổ chức có thể sử dụng mô hình dự đoán. Các mô hình này hỗ trợ các công ty khám phá thông tin bổ sung về nhóm khách hàng của họ, triển vọng kinh doanh tiềm năng hoặc cảnh báo bảo mật liên quan đến tài khoản. Bạn có thể thu được lợi ích từ việc nghiên cứu các chiến lược này nếu bạn quan tâm đến việc tìm ra cách đảm bảo sự thành công hoặc nâng cao chức năng cho doanh nghiệp của mình. Trong bài viết này, chúng tôi giải thích về mô hình dự đoán, phác thảo những ưu điểm của các phương pháp này và liệt kê 10 loại mô hình dự đoán khác nhau có thể được sử dụng trong nhiều tình huống kinh doanh.
Mô hình dự đoán
Phát triển các mô hình có thể dự đoán các sự kiện, xu hướng hoặc mô hình trong tương lai theo dữ liệu lịch sử được gọi là mô hình dự đoán. Các doanh nghiệp sử dụng các mô hình này để lập kế hoạch chính xác cho các hoạt động trong tương lai của họ.
Một công cụ phân tích dự đoán là mô hình dự đoán. Các doanh nghiệp thường sử dụng nó để đánh giá khả năng kinh tế của một dự án, liên doanh hoặc ý tưởng mới. Nó sử dụng thống kê và công cụ phân tích để kiểm tra cả dữ liệu gần đây và dữ liệu lịch sử và kết quả dự báo.
Nhiều doanh nghiệp và ngành công nghiệp sử dụng mô hình dự đoán và phân tích để quản lý hiệu quả các dịch vụ và khách hàng của họ. Các mô hình dự đoán thường được sử dụng trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe để tăng cường quy trình chẩn đoán và điều trị hiệu quả cho bệnh nhân mắc bệnh nan y hoặc mãn tính, trong khi các tổ chức cũng có thể sử dụng các mô hình này để phát hiện gian lận. Chúng có thể được sử dụng bằng cách thuê các nhà quản lý trong các bộ phận nhân sự và doanh nghiệp.
Kỹ thuật lập mô hình dự đoán
Các phương pháp kỹ thuật được liệt kê dưới đây được sử dụng trong mô hình dự đoán:
- Hồi quy tuyến tính: Hồi quy tuyến tính có thể được sử dụng để tính giá trị của biến phụ thuộc dựa trên biến độc lập khi có mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến liên tục.
- Tương tự như hồi quy tuyến tính, hồi quy bội xác định giá trị của biến phụ thuộc bằng cách kiểm tra một số yếu tố độc lập.
- Khi tập dữ liệu lớn và cần phân loại, hồi quy logistic được sử dụng để xác định các biến phụ thuộc.
- Cây quyết định: Khai thác dữ liệu thường xuyên sử dụng kỹ thuật này. Một sơ đồ được tạo ra để minh họa một cây đảo ngược. Ở đây, nút bên trong chia thành các nhánh liệt kê hai hoặc nhiều tùy chọn và mỗi tùy chọn sau đó được chia tiếp để hiển thị các khả năng thay thế có thể xảy ra từ lựa chọn. Sử dụng phương pháp này làm cho việc lựa chọn tùy chọn tốt nhất dễ dàng hơn.
- Một mô hình phân loại và hồi quy phổ biến là Random Forest. Các thuật toán cho học máy được giải quyết bằng cách sử dụng chúng. Nó bao gồm các cây quyết định khác nhau không liên quan đến nhau. Cùng với nhau, những cây quyết định này làm cho việc phân tích trở nên dễ dàng hơn.
- Tăng cường: Như tên gọi của nó, kỹ thuật này giúp dễ dàng học hỏi từ kết quả của các mô hình khác, bao gồm máy vectơ hỗ trợ, cây quyết định, hồi quy logistic và mạng lưới thần kinh.
- Mạng lưới thần kinh là một loại công cụ giải quyết vấn đề được sử dụng trong trí tuệ nhân tạo và học máy. Nó tạo ra một tập hợp các thuật toán cho một hệ thống học tập tính toán. Đầu vào, xử lý và đầu ra là ba cấp độ tạo nên các thuật toán này.
Các loại mô hình dự đoán
Mỗi loại mô hình phục vụ một mục tiêu nhất định và sử dụng một loại dữ liệu cụ thể để thực hiện mục tiêu đó. Ngoài ra, họ sử dụng nhiều phương pháp khác nhau, bao gồm phân tích mô tả, chẩn đoán, dự đoán và quy định. Mười loại mô hình dự đoán phổ biến được liệt kê dưới đây, cùng với các mô tả ngắn gọn về các ứng dụng của chúng trong kinh doanh:
#1. Mô hình phân loại
Mô hình dự đoán này là mô hình cơ bản nhất và được áp dụng để trả lời các câu hỏi có/không. Các mô hình phân loại phân tích các truy vấn sử dụng dữ liệu lịch sử. Nó nhanh chóng thu thập và phân loại dữ liệu để trả lời các câu hỏi như “Người nộp đơn này có khả năng vỡ nợ không?” Bán lẻ và ngân hàng sử dụng điều này. Bởi vì nó có thể sử dụng dữ liệu hiện tại, các doanh nghiệp khác sử dụng phương pháp này.
#2. Mô hình dự đoán
Do khả năng thích ứng của chúng, mô hình dự báo cũng là một trong những loại mô hình dự đoán được sử dụng phổ biến nhất. Các mô hình này phân tích dữ liệu lịch sử và ước tính thông tin từ dữ liệu đó để tạo ra kết quả số. Một doanh nghiệp, chẳng hạn như nhà bán lẻ trực tuyến, có thể sử dụng mô hình dự báo để dự đoán số lượng đơn đặt hàng mà họ có thể nhận được trong tuần tới. Các mô hình này cũng có khả năng kiểm soát thành công nhiều tham số cùng một lúc. Ví dụ: khi xác định số lượng nguồn cung cấp cần đặt hàng, một nhà hàng có thể sử dụng mô hình này để bao gồm thông tin về các sự kiện lân cận và các ngày lễ sắp tới.
#3. Mô hình phân cụm
Dựa trên chất lượng có thể so sánh được, một mô hình phân cụm chia dữ liệu thành nhiều loại. Kết quả cho mỗi cụm sau đó được xác định trên quy mô rộng bằng cách sử dụng dữ liệu từ mỗi nhóm. Mô hình này hoạt động bằng cách sử dụng hai loại phân cụm khác nhau. Bằng cách xác minh xem mỗi điểm có hoàn toàn thuộc về một cụm nhất định hay không, phân cụm cứng sẽ phân loại dữ liệu. Các doanh nghiệp có thể sử dụng mô hình phân cụm để lựa chọn chiến lược tiếp thị cho các nhóm người tiêu dùng cụ thể.
#4. Mô hình ngoại lệ
Thông tin kỳ lạ hoặc ngoại lệ của tập dữ liệu được tìm thấy bằng cách sử dụng mô hình ngoại lệ. Nó có thể kiểm tra các trường hợp cụ thể của dữ liệu lẻ hoặc mối quan hệ với các nhóm và số lượng khác. Các tổ chức tài chính thường sử dụng kỹ thuật này để phát hiện gian lận. MỘT mô hình ngoại lệchẳng hạn, có thể phát hiện các giao dịch kỳ lạ trong tài khoản của khách hàng, chẳng hạn như một khoản chi đáng kể cho đồ trang sức ở một địa điểm mà khách hàng chưa bao giờ thực hiện bất kỳ giao dịch mua nào khác. Mô hình có thể xác định liệu bên thứ ba có truy cập vào tài khoản của người tiêu dùng hay không bằng cách xác định số lượng, địa điểm, thời gian và loại mua hàng.
#5. Mô hình chuỗi thời gian
Trình tự thời gian được sử dụng như biến đầu vào trong một mô hình chuỗi thời gian. Để dự báo các mẫu hoặc sự kiện trong một khoảng thời gian xác định khác, cần tính đến các xu hướng lịch sử và điểm dữ liệu từ một chuỗi thời gian nhất định. Mô hình này có thể dự báo một số xu hướng và dự án cùng một lúc hoặc tập trung vào một xu hướng duy nhất. Nó cũng có thể kiểm tra các yếu tố bên ngoài như mùa hoặc các biến thể theo chu kỳ có thể ảnh hưởng đến các mẫu trong tương lai. Ví dụ, một công ty sản xuất điện tử có thể sử dụng mô hình này để kiểm tra thời gian xử lý trong 12 tháng qua. Sau đó, mô hình có thể dự đoán tốc độ xử lý trung bình hàng tháng.
#6. cây quyết định
Cây quyết định là một thuật toán hiển thị các kết quả tiềm năng của các tùy chọn khác nhau bằng cách vẽ biểu đồ dữ liệu từ một số nguồn thành một cấu trúc dạng cây. Mô hình này chia các lựa chọn khác nhau thành các nhánh và sau đó liệt kê các kết quả tiềm năng bên dưới mỗi lựa chọn. Các doanh nghiệp thường xuyên sử dụng điều này để xác định các biến quan trọng trong một tập dữ liệu nhất định. Họ cũng có thể tận dụng lợi thế của chúng vì mô hình có thể tạo ra các kết quả tiềm năng từ các bộ dữ liệu không đầy đủ. Vì cây quyết định rất dễ hiểu nên một số doanh nghiệp sử dụng chúng để duy trì sự rõ ràng của các bộ phận khi trình bày dữ liệu.
#7. mạng lưới thần kinh
Một mô hình tinh vi giống với bộ não con người được gọi là mạng lưới thần kinh. Nó kết hợp nhiều thuật toán làm việc cùng nhau để tìm các mẫu, nhóm dữ liệu và thiết lập các danh mục cho các bộ dữ liệu khác nhau. Mạng lưới thần kinh thường có ba lớp. Lớp đầu vào gửi thông tin đến lớp che giấu, lớp bên dưới nó. Lớp vô hình chứa các phương pháp để xây dựng các bộ dự đoán. Lớp đầu ra thu thập thông tin từ các yếu tố dự đoán này và tạo ra kết quả cuối cùng, hoàn chỉnh. Các tổ chức có thể sử dụng các mạng này với các mô hình dự đoán khác, như chuỗi thời gian hoặc phân cụm, để đưa ra quyết định.
#số 8. Mô hình tuyến tính tổng quát
Một kỹ thuật phân tích để so sánh ảnh hưởng của các biến khác nhau đối với các biến liên tục là mô hình tuyến tính tổng quát. Công cụ này thường được dùng làm cơ sở cho các thử nghiệm thống kê bổ sung như phân tích hồi quy. Khi tạo và phân tích dữ liệu để đưa ra dự đoán, các doanh nghiệp sử dụng mô hình dự đoán thường sử dụng phân tích hồi quy. Mô hình tuyến tính chung xác định xem phương tiện của hai đặc điểm phụ thuộc có thay đổi trong một dự báo hay không. Một mô hình tuyến tính tổng quát, trong đó một người vẽ đồ thị cho nhiều mô hình liên quan, là một tập hợp các mô hình này.
#9. Mô hình tăng cường độ dốc
Mô hình được tăng cường độ dốc tạo thứ hạng bằng cách kết hợp một số cây quyết định được kết nối. Nó xây dựng từng cây một, sửa lỗi ở cây đầu tiên để xây dựng cây thứ hai được cải thiện. Tùy thuộc vào công ty phát triển nó, quy trình này có thể liên quan đến nhiều cây. Một số doanh nghiệp sử dụng các mô hình này để chọn kết quả công cụ tìm kiếm tiềm năng.
#10. Mô hình nhà tiên tri
Một cá nhân có thể kết hợp mô hình tiên tri với chuỗi thời gian hoặc mô hình dự báo để lập kế hoạch cho một sự kiện cụ thể. Ví dụ, một công ty có thể sử dụng mô hình Tiên tri để tính toán các mục tiêu bán hàng hoặc nhu cầu hàng tồn kho. Giải pháp do Facebook lưu trữ này có thể thích ứng và hoạt động tốt với các mô hình chuỗi thời gian kết hợp nhiều mùa hoặc ngày lễ.
Tạo các mô hình thuật toán dự đoán
Mặc dù việc tạo mô hình phân tích dự đoán không phải là một nỗ lực dễ dàng, nhưng chúng tôi có thể thu hẹp quy trình xuống còn sáu bước quan trọng.
- Xác định quy trình sẽ sử dụng các mô hình phân tích dự đoán và kết quả dự định của công ty sẽ là gì bằng cách xác định phạm vi và quy mô.
- Dữ liệu hồ sơ: Phân tích dự đoán cần rất nhiều dữ liệu. Việc điều tra các dữ liệu cần thiết cho phân tích là trong giai đoạn sau. Các tổ chức phải chọn mức độ truy cập, nơi lưu trữ dữ liệu và cách cấu hình dữ liệu hiện tại.
- Dữ liệu trước tiên phải được tìm thấy, sau đó được thu thập, làm sạch và tích hợp. Đây là một bước quan trọng vì các mô hình phân tích dự đoán tốt đòi hỏi một nền tảng vững chắc.
- Tích hợp phân tích vào quy trình kinh doanh: Mô hình chỉ có thể được sử dụng để đạt được kết quả tốt nhất bằng cách tích hợp phân tích vào quy trình kinh doanh.
Ví dụ về mô hình dự đoán
Để hiểu rõ hơn về mô hình dự đoán, hãy xem xét một số ví dụ.
#1. ngành bảo hiểm
Để đánh giá giá trị phí bảo hiểm, tối ưu hóa lợi nhuận, phát hiện gian lận và tăng cường thủ tục giải quyết khiếu nại, các công ty bảo hiểm sử dụng nhiều phương pháp khác nhau. kỹ thuật dự đoán. Chẳng hạn, để xác định số tiền phí bảo hiểm phù hợp, một công ty bảo hiểm phương tiện sẽ kiểm tra tình trạng của phương tiện và áp dụng nhiều thuật toán.
#2. Lĩnh vực tài chính ngân hàng
Các ngân hàng sử dụng các mô hình dự đoán để phân tích điểm tín dụng của những người vay tiềm năng nhằm xác nhận độ tin cậy, lý lịch và lịch sử vỡ nợ của họ. Nó hỗ trợ dự báo khả năng xảy ra gian lận, xuyên tạc và các nguy cơ liên quan đến một khách hàng cụ thể.
#3. Lĩnh vực Bán lẻ và Tiếp thị
Các doanh nghiệp dự báo hiệu quả của các chiến dịch tiếp thị bằng cách sử dụng các kỹ thuật lập mô hình dự đoán. Phân tích dự đoán cũng phục vụ cho đối tượng mục tiêu dự án và doanh thu trong tương lai. Trong lĩnh vực bán lẻ, các nghiên cứu dự đoán được sử dụng để tạo ra các dự báo hỗ trợ doanh nghiệp xác định số lượng hàng tồn kho cần thiết cho từng sản phẩm. Dự báo xác định số lượng hàng tồn kho cần thiết để đáp ứng nhu cầu dự kiến cho một sản phẩm cụ thể.
#4. Dự báo thời tiết
Cây quyết định và hồi quy tuyến tính là những ví dụ về kỹ thuật lập mô hình dự đoán dự báo các biến đổi thời tiết và thiên tai, bao gồm lốc xoáy, sóng thần và bão. Những mô hình này có thể xác định tốc độ và hướng gió của cơn bão. Do đó, những mô hình này được sử dụng để cảnh báo người dân địa phương.
Ưu điểm của mô hình dự đoán
Khả năng phát triển các kế hoạch tiếp thị, bán hàng và dịch vụ khách hàng hiệu quả hơn là một trong những lợi thế chính của việc áp dụng mô hình dự đoán. Các lợi ích bổ sung mà doanh nghiệp có thể có từ việc sử dụng mô hình dự đoán được liệt kê dưới đây:
- Nâng cao kiến thức về cạnh tranh
- Sử dụng các kỹ thuật để đạt được lợi thế cạnh tranh
- Tăng cường hàng hóa hoặc dịch vụ hiện tại
- Nhận biết yêu cầu của khách hàng
- Nhận biết thị trường mục tiêu của ngành hoặc doanh nghiệp
- Giảm chi phí, công sức và thời gian dành cho ước tính kết quả
- Dự đoán các yếu tố bên ngoài có thể có tác động đến đầu ra hoặc quy trình
- Nhận diện rủi ro tiền tệ
- Phương pháp quản lý hàng tồn kho hoặc tài nguyên để dự báo
- Nhận biết các xu hướng sắp tới
- Chuẩn bị phân tích churn hoặc lực lượng lao động
Mục tiêu chính của mô hình dự đoán là gì?
Donncha Carroll, một đối tác trong nhóm tăng trưởng doanh thu của Axiom Consulting Partners, đã mô tả mô hình dự đoán là một loại khai thác dữ liệu phân tích dữ liệu trước đó với mục đích phát hiện các xu hướng hoặc mẫu, sau đó sử dụng những thông tin chuyên sâu đó để dự đoán các sự kiện trong tương lai.
Sự khác biệt giữa Phân tích Dự đoán và Mô hình Dự đoán là gì?
Mô hình dự đoán và phân tích dự đoán không giống nhau. Đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu trước đó là một quá trình được gọi là mô hình dự đoán. Sử dụng các mô hình dự đoán để giải quyết các vấn đề kinh doanh là một phần của quá trình phân tích dự đoán.
Hồi quy tuyến tính có phải là một mô hình dự đoán không?
Kỹ thuật phân tích dự đoán được sử dụng phổ biến nhất là hồi quy tuyến tính. Nó đưa ra dự đoán về tương lai của mục tiêu bằng cách sử dụng các mối quan hệ tuyến tính giữa mục tiêu, đó là biến phụ thuộcvà một hoặc nhiều yếu tố dự đoán.
Bài viết liên quan
- PREDICTIVE MAINTENANCE: Ý nghĩa, Kỹ thuật, Phần mềm & Sự khác biệt.
- PHÂN TÍCH DỰ ĐOÁN: Nó là gì, Ví dụ, Công cụ & Tầm quan trọng
- Mô hình hóa rủi ro: Định nghĩa, Ví dụ và các Giải pháp Phần mềm Hàng đầu
Tài liệu tham khảo
