Việc sử dụng dữ liệu lịch sử và các phương pháp phân tích như học máy và phân tích dự đoán có thể giúp doanh nghiệp của bạn dự báo các kết quả tiềm năng. Để thấy trước các kết quả tiềm năng, phân tích dự đoán sử dụng các công cụ và phần mềm thống kê tiên tiến song song với AI. Hơn nữa, mục tiêu của phân tích dự đoán là đưa ra dự đoán về tương lai bằng cách nhìn vào quá khứ. Thông thường, dữ liệu lịch sử được sử dụng để xây dựng các mô hình toán học nắm bắt các mẫu thiết yếu. Sau đó, mô hình được áp dụng cho thông tin mới để đưa ra dự đoán về các sự kiện trong tương lai hoặc đề xuất các hướng hành động có khả năng mang lại kết quả mong muốn. Do những tiến bộ trong việc hỗ trợ công nghệ, đặc biệt là trong lĩnh vực dữ liệu lớn và học máy, phân tích dự đoán đã nhận được rất nhiều sự chú ý trong những năm gần đây. Đọc để xem và hiểu các ví dụ phân tích dự đoán và tầm quan trọng của chúng trong phần này.
Phân tích dự đoán là gì?
Phân tích dự đoán là phương pháp đưa ra những suy đoán về những gì có thể xảy ra trong tương lai dựa trên dữ liệu từ quá khứ và hiện tại. Các nhà nghiên cứu có thể đưa ra dự đoán về những gì có thể xảy ra trong tương lai bằng cách xem xét những gì đang xảy ra hiện tại và những gì đã xảy ra trong quá khứ, sau đó sử dụng các kỹ thuật phân tích thống kê trên dữ liệu.
Ngoài ra, phân tích dự đoán được sử dụng trong nhiều môi trường kinh doanh, chẳng hạn như các chương trình quản lý trải nghiệm, để dự đoán các hành động trong tương lai có thể ảnh hưởng đến doanh nghiệp như thế nào. Phân tích dự đoán có thể giúp các công ty đưa ra quyết định bằng cách “nhìn thấy” kết quả hành động của họ.
Phân tích dự đoán không hoàn hảo, nhưng nó có thể giúp ích rất nhiều. Mặc dù các dự đoán không phải lúc nào cũng đúng, nhưng đó vẫn là một cách tốt hơn để đoán hơn là chỉ đoán một cách mù quáng.
Kiến thức về phân tích dự đoán
Phân tích dự đoán là một loại công nghệ được sử dụng để suy đoán về kết quả của các sự kiện trong tương lai. Trí tuệ nhân tạo, khai thác dữ liệu, học máy, lập mô hình và thống kê chỉ là một vài trong số nhiều phương pháp được sử dụng để đạt được những kết quả này.
Ví dụ, khai thác dữ liệu sử dụng phương pháp này để kiểm tra lượng thông tin phong phú cho các kết nối và xu hướng ẩn. Sự khác biệt duy nhất là phân tích văn bản được sử dụng cho các đoạn văn bản dài hơn nhiều.
Hơn nữa, dự báo thời tiết, thiết kế trò chơi, dịch giọng nói thành văn bản, dịch vụ khách hàng và thậm chí cả phương pháp danh mục đầu tư chỉ là một số trong nhiều lĩnh vực được hưởng lợi từ các mô hình dự đoán. Các mô hình thống kê mô tả được sử dụng trong tất cả các chương trình này để dự đoán dữ liệu mới.
Ngoài ra, các doanh nghiệp có thể hưởng lợi từ các phân tích dự đoán theo một số cách, bao gồm quản lý hàng tồn kho được cải thiện, tạo chiến lược tốt hơn cho các chiến dịch tiếp thị và dự đoán chính xác hơn về doanh thu trong tương lai.
Nó rất quan trọng đối với sự thành công của các công ty, đặc biệt là trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe và bán lẻ, nơi cạnh tranh rất khốc liệt. Để xây dựng danh mục đầu tư an toàn, các nhà đầu tư và chuyên gia tài chính có thể tham khảo công nghệ này.
Các mối quan hệ, mẫu và cấu trúc trong dữ liệu được xác định bằng cách sử dụng các mô hình này, cho phép rút ra các suy luận về tác động của việc thay đổi các quy trình được sử dụng để lấy dữ liệu. Phân tích dự đoán mở rộng dựa trên các công cụ mô tả như vậy bằng cách kiểm tra dữ liệu lịch sử để báo trước xác suất của một tập hợp các kết quả trong tương lai với tình trạng hiện tại hoặc một kịch bản cụ thể trong tương lai.
Ba loại phân tích dự đoán là gì?
Phân tích dự đoán là một phương pháp cố gắng dự đoán tương lai bằng cách rút ra kết luận từ hiện tại và quá khứ. Các mô hình phân loại, phân cụm và chuỗi thời gian thường được sử dụng trong phân tích dự báo. Đọc thêm về mỗi trong số này dưới đây.
# 1. Cây quyết định
Cây quyết định là một loại mô hình phân loại sử dụng một bộ tiêu chí để gán dữ liệu cho một trong số các nhóm có thể. Kỹ thuật này tỏa sáng khi áp dụng vào nghiên cứu về sự lựa chọn của con người. Mô hình là một cái cây với mỗi nhánh tượng trưng cho một lựa chọn và mỗi chiếc lá tượng trưng cho kết quả. Khi một tập dữ liệu có nhiều biến bị thiếu, cây quyết định sẽ hiệu quả và dễ sử dụng.
# 2. Mạng thần kinh
Mạng lưới thần kinh là một loại máy học có thể mô hình hóa các tương tác cực kỳ phức tạp, khiến chúng trở nên có giá trị trong phân tích dự đoán. Về cơ bản, đây là những công cụ nhận dạng mẫu cực kỳ mạnh mẽ. Mạng nơ-ron là tốt nhất để tìm mối quan hệ phi tuyến tính trong bộ dữ liệu nếu không tồn tại phương pháp toán học. Có thể xác thực kết quả của cây quyết định và mô hình hồi quy bằng mạng thần kinh.
# 3. hồi quy
Hầu hết công việc thống kê được thực hiện với mô hình này. Nó hữu ích để phát hiện các xu hướng trong các bộ dữ liệu lớn trong đó các yếu tố đầu vào có mối quan hệ tuyến tính với nhau. Việc suy ra một phương trình biểu thị mối quan hệ giữa từng đầu vào trong tập dữ liệu làm cho kỹ thuật này trở nên hiệu quả. Chẳng hạn, phân tích hồi quy có thể được sử dụng để tìm hiểu những thay đổi về giá chứng khoán và các yếu tố quan trọng khác ảnh hưởng đến lợi nhuận như thế nào.
4 bước trong phân tích dự đoán là gì?
Những từ thông dụng như học máy, dữ liệu lớn, trí tuệ nhân tạo và các khái niệm tương tự xuất hiện trong đầu khi chúng ta xem xét xu hướng dữ liệu. Tuy nhiên, mục đích chính của dữ liệu là để tạo điều kiện cho việc ra quyết định tốt hơn.
Các công cụ như dữ liệu lớn và thuật toán dự đoán có ích gì nếu chúng không giúp doanh nghiệp đưa ra những lựa chọn tốt hơn, sáng suốt hơn? Tuy nhiên, không chỉ có quyền truy cập vào dữ liệu mới quan trọng; đúng hơn, chính cách dữ liệu đó được phân tích cho phép bạn đưa ra những đánh giá tốt hơn. Dưới đây là 4 bước trong phân tích dự đoán.
#1. Cung cấp một lý do cho dự đoán
Biết ai đang tham gia và tại sao là thứ tự kinh doanh đầu tiên. Dự báo cấp mặt hàng để lập kế hoạch hoạt động có thể được tạo hàng tháng như một phần của chu kỳ lập kế hoạch nhu cầu thông thường hoặc có thể được yêu cầu trên cơ sở khi cần thiết để đánh giá khả năng tồn tại của việc ra mắt sản phẩm mới. Biết khách hàng nội bộ, đánh giá nhu cầu và tìm ra dữ liệu cần thiết là điều kiện tiên quyết cho mọi nghiên cứu. Khi bạn có thông tin đó, bạn có thể đưa ra dự đoán và phân tích chính xác.
Sau đó, bạn tính toán thời gian, công sức và lợi nhuận từ một nghiên cứu chuyên sâu như vậy. Điều này có thể dẫn đến chẩn đoán nhanh hoặc phán đoán trong một trường hợp hoặc phân tích xác suất kỹ lưỡng trong trường hợp khác. Các tiêu chí đánh giá, chẳng hạn như sản phẩm hoặc khách hàng, có thể được thiết lập trong giai đoạn này. Về vấn đề này, tiến hành phân khúc khách hàng-sản phẩm trước khi thực hiện lập kế hoạch nhu cầu là cực kỳ hữu ích.
# 2. Phần tích nhu cầu
Thu thập và làm sạch dữ liệu là bước tiếp theo. Chúng ta cần chọn dữ liệu phù hợp cho công việc, làm sạch nó, xây dựng nó để thu được thông tin có thể sử dụng, sau đó tích hợp tất cả. Hầu hết thời gian, đây chỉ đơn giản là bản cập nhật hàng tháng về lịch sử nhu cầu và loại bỏ bất kỳ giá trị ngoại lệ hoặc nhu cầu khuyến mãi nào. Ngoài ra, nó có thể kêu gọi tích lũy các bộ dữ liệu mới để bổ sung hoặc thay thế các bộ dữ liệu hiện có. Cho dù bạn đang cập nhật hay thu thập dữ liệu mới, bạn phải đánh giá, định dạng và làm sạch dữ liệu đó.
Ngoài ra, hãy luôn ghi nhớ những điều này trong khi bạn thu thập và sắp xếp dữ liệu của mình:
- Tạo biểu diễn trực quan cho dữ liệu của bạn bất cứ khi nào thực tế để làm như vậy.
- Ghi chú bằng cách sử dụng thuật ngữ tương tự như dự báo.
- Trước tiên, bạn nên kiểm tra xem có bất kỳ dữ liệu liên quan nào đã tồn tại trong cơ sở dữ liệu hoặc các nguồn sẵn có khác hay không.
- Ghi nhật ký mọi thông tin thu thập được, kể cả ngày giờ và bất kỳ ghi chú nào có vẻ liên quan.
# 3. Phân tích dữ liệu khám phá
Khi bạn đã tập hợp dữ liệu lại với nhau, bạn có thể bắt đầu phát triển mô hình của mình. Hiểu các đặc điểm của dữ liệu của bạn là điều kiện tiên quyết để tiến hành. Để xây dựng một mô hình phù hợp, người ta phải làm quen với nguồn gốc, đặc điểm và mối quan hệ của dữ liệu với biến mục tiêu. Nói một cách đơn giản, mục tiêu chính của EDA là hiểu dữ liệu.
Có thể có trường hợp thông tin trùng lặp trong dữ liệu được thu thập. Nói cách khác, rất có thể mô hình sẽ tạo ra những dự đoán không chính xác nếu dữ liệu đó được sử dụng làm đầu vào. Do đó, EDA phải được thực hiện trên dữ liệu để phát hiện và loại bỏ tất cả các điểm bất thường, các giá trị bị thiếu và các phiền nhiễu khác. Nhận dạng mẫu dữ liệu tạo điều kiện lựa chọn tham số mô hình. Khi sử dụng EDA, chúng tôi có thể tăng độ chính xác của mô hình trước khi nó được sản xuất.
Tính toán số và biểu diễn dữ liệu bằng đồ họa là hai yếu tố chính của EDA. Tính toán Độ lệch chuẩn, Điểm Z, Phạm vi giữa các phần tư, Giá trị trung bình, Trung vị và Chế độ cũng như nhận biết độ lệch của dữ liệu giúp giải thích sự phân tán. Đối với bức tranh tổng thể của tập dữ liệu, bản đồ nhiệt, biểu đồ phân tán, biểu đồ thanh và biểu đồ hộp rất hữu ích.
#4. kiểm soát sản xuất
Nếu không ai nhìn thấy, sử dụng hoặc phân tích phân tích dự đoán và dự báo của bạn, thì nó tốt đến đâu cũng không quan trọng. Xác minh rằng dự đoán đã được sử dụng như mong đợi và nâng cao kỹ thuật cho đến khi dự đoán chính xác nhất có thể. Bước đầu tiên là phát triển các kỹ năng để truyền đạt các dự báo một cách hiệu quả theo định dạng mà khán giả của bạn mong muốn. Tôi đã nói điều này trước đây, nhưng những nhà hoạch định nhu cầu hiệu quả giống như những người kể chuyện nói bằng những con số.
Hơn nữa, thời gian, tiện ích, tính nhất quán và hình thức là những đặc điểm nổi bật của giao tiếp hiệu quả. Vào cuối mỗi tháng, nhóm của bạn nên thực hiện Đánh giá nhu cầu, đây có thể là một hoạt động độc lập hoặc một phần của S&OP, FP&A hoặc Quy trình hiệu quả kinh doanh (BEP) chính thức của tổ chức bạn. Bạn có thể thảo luận về đầu vào, đầu ra và những nghi ngờ về dữ liệu tại các hội nghị này và đánh giá thành công hay thất bại của dự án.
Cuối cùng, các quy trình tốt cần được đo lường và theo dõi để đảm bảo chúng có hiệu quả và nâng cao khả năng dự báo trong tương lai. Dự báo và các hình thức phân tích dự đoán khác nên được coi là một phương pháp phát triển liên tục.
Ví dụ phân tích dự đoán
Cải thiện khả năng ra quyết định của bạn và xây dựng nhiều kế hoạch thông tin hơn với sự trợ giúp của dự báo. Để khuyến khích bạn thực hiện phân tích dự đoán tại chính công ty của mình, chúng tôi đã tổng hợp một số ví dụ.
#1. Dự báo dòng tiền trong tài chính
Tất cả các doanh nghiệp cần lưu giữ hồ sơ tài chính và phân tích dự đoán có thể giúp xác định sự tồn tại lâu dài của nó. Dự kiến doanh thu, thu nhập và chi phí cho phép bạn tạo ra bức tranh về tương lai và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu lịch sử từ các báo cáo tài chính trước đó và dữ liệu từ toàn ngành.
Ngoài ra, Kế toán tài chính được giảng dạy tại HBS bởi Giáo sư VG Narayanan và là môn bắt buộc đối với chương trình cốt lõi.
Narayanan lập luận rằng “các nhà quản lý cần phải nhìn về phía trước” để đảm bảo sự cải tiến liên tục của công ty. Ngoài ra, “Luôn có rất nhiều điều không chắc chắn liên quan đến quá trình này, bất kể bạn hoạt động trong lĩnh vực nào.”
#2. Thiết lập Yêu cầu Nhân sự cho Giải trí & Khách sạn
Business Analytics nghiên cứu cách Caesars Entertainment, một nhà điều hành sòng bạc và khách sạn, sử dụng phân tích dự đoán cho các địa điểm của nhân viên một cách tối ưu vào thời gian cao điểm.
Số lượng nhân viên cần thiết tại bất kỳ thời điểm nào trong ngành giải trí và khách sạn phụ thuộc vào một số yếu tố, bao gồm tỷ lệ khách hàng ra vào. Việc bố trí nhân sự không phù hợp có thể dẫn đến việc khách hàng không hài lòng, nhân viên không thoải mái và những sai sót tốn kém trong khi thừa nhân viên lại gây lãng phí tiền bạc.
Hơn nữa, một nhóm các nhà nghiên cứu đã tạo ra một mô hình hồi quy bội sử dụng một số biến số để dự báo số lượng khách nhận phòng khách sạn vào bất kỳ ngày nào. Caesars đã có thể bố trí nhân viên phù hợp cho các khách sạn và sòng bạc của mình mà không cần thuê quá nhiều người bằng phương pháp này.
#3. Nhắm mục tiêu theo hành vi trong tiếp thị
Các nhà tiếp thị có thể tận dụng nguồn thông tin phong phú của người tiêu dùng để điều chỉnh hoạt động truyền thông của họ cho phù hợp với thói quen và sở thích của đối tượng mục tiêu. Phân tích dự đoán là một phương pháp dự báo các sự kiện trong tương lai bằng cách phân tích các mẫu hành vi trong quá khứ.
Trong tiếp thị, phân tích dự đoán có thể được sử dụng để thấy trước các biến động doanh số bán hàng theo mùa để các chiến dịch có thể được xác định thời gian và nhắm mục tiêu chính xác.
Ngoài ra, khả năng chuyển đổi từ nhận thức sang mua hàng của khách hàng tiềm năng có thể được dự đoán từ hành vi trong quá khứ của họ. Chẳng hạn, số lượng nội dung cung cấp mà khách hàng tiềm năng tương tác có thể được sử dụng trong một mô hình hồi quy tuyến tính duy nhất để dự báo khả năng chuyển đổi thành khách hàng trong tương lai của khách hàng tiềm năng với mức độ chắc chắn có ý nghĩa thống kê. Với thông tin này, bạn có thể tạo quảng cáo theo thời gian chiến lược dựa trên vị trí của khách hàng trong hành trình của họ.
#4. Đảm bảo chất lượng sản xuất
Mặc dù các ví dụ về phân tích dự đoán ở trên bao gồm phản ứng với các sự kiện có thể xảy ra trong tương lai, nhưng loại phân tích này cũng có thể được sử dụng để ngăn chặn sự xuất hiện của những sự kiện thảm khốc hoặc không mong muốn. Ví dụ, trong ngành sản xuất, máy tính có thể được đào tạo dựa trên dữ liệu trong quá khứ để dự đoán một cách đáng tin cậy khi một số máy móc bị hỏng.
Sau khi thuật toán phát hiện các điều kiện cho một sự cố sắp xảy ra, nó sẽ gửi tín hiệu đến người vận hành, người này sau đó có thể tạm dừng máy, tiết kiệm cho công ty hàng nghìn, nếu không muốn nói là hàng triệu đô la chi phí sửa chữa và sản phẩm bị hư hỏng. Cách tiếp cận đưa ra những dự đoán ngay lập tức, thay vì xa vời, về các trạng thái thất bại tiềm ẩn.
Tiết kiệm thời gian, tiền bạc và năng lượng là mục tiêu của nhiều thuật toán và một số chương trình này thậm chí sẽ đề xuất các cải tiến và chỉnh sửa để đảm bảo rằng các vấn đề không phát sinh trong tương lai. Đây là một ứng dụng của phân tích quy định; trong thực tế, không có gì lạ khi nhiều hình thức phân tích phối hợp với nhau để tìm ra giải pháp.
Công cụ phân tích dự đoán
Các nhà tiếp thị có thể sử dụng các công cụ hoặc phần mềm phân tích dự đoán để hiểu rõ hơn về hành vi của khách hàng, dự đoán tương lai và phát triển các kế hoạch chiến lược dựa trên vô số thông tin từ quá khứ.
Các nhà phân tích ước tính rằng ngân sách tiếp thị chiếm trung bình 9.5% tổng doanh thu của công ty. Con số năm 2020 cao hơn 11%, do đó đây là mức giảm. Không có áp lực nào lớn hơn bao giờ hết đối với các giám đốc tiếp thị để tận dụng tối đa ngân sách của họ.
Sự ra đời của các công cụ và phần mềm phân tích dự đoán là một món quà trời cho cho bộ phận tiếp thị bằng cách giúp các nhà lãnh đạo của bộ phận phát hiện ra những triển vọng sinh lợi và đưa ra các quyết định chiến lược dựa trên các sự kiện khó khăn. Chúng ta sẽ xem xét các công cụ hoặc phần mềm phân tích dự đoán hàng đầu sẽ hỗ trợ bạn bắt đầu hoặc thúc đẩy các nỗ lực phân tích của mình.
# 1. Cải thiện
Các nhà tiếp thị có thể sử dụng Impvado, một nền tảng dữ liệu doanh thu, để tạo các báo cáo và bảng điều khiển tự động, đồng thời kết hợp dữ liệu theo thời gian thực từ nhiều nguồn khác nhau.
Hơn 500 nguồn dữ liệu (bao gồm hệ thống quản lý quan hệ khách hàng, máy chủ quảng cáo và nền tảng email) có thể được nền tảng khai thác, chuyển đổi thành các định dạng có thể sử dụng được, sau đó được tải vào kho dữ liệu hoặc công cụ trực quan mà bạn chọn.
Hợp nhất dữ liệu tiếp thị của bạn cho phép bạn nhìn thấy bức tranh toàn cảnh về sự thành công của chiến dịch tiếp thị của mình, hiểu cách khách hàng tiềm năng đi qua kênh chuyển đổi và đưa ra những phỏng đoán có cơ sở về kết quả có thể có của các nỗ lực tiếp thị của bạn. Tuy nhiên, nếu bạn muốn mở rộng cách thức sử dụng dữ liệu của mình và nâng cao hiệu quả của các chiến dịch tiếp thị, bạn có thể sử dụng Dịch vụ Chuyên nghiệp của công ty.
#2. Công cụ phân tích KNIME
Miễn phí và mã nguồn mở, KNIME là một công cụ phân tích dữ liệu sử dụng phương pháp “Xây dựng các khối phân tích” để tích hợp nhiều thành phần khai thác dữ liệu và máy học. Nếu bạn không biết nhiều về viết mã, nhưng muốn tạo và chạy các quy trình công việc hiệu quả, thì đây là nền tảng dành cho bạn.
Với quy trình làm việc được mô tả dưới dạng một mạng lưới các nút, mỗi bước riêng lẻ có thể dễ dàng được theo dõi, cách ly và khắc phục sự cố. Ngoài ra, với KNIME, người dùng có thể kết nối với nhiều nguồn dữ liệu khác nhau, xử lý các tập dữ liệu lớn và xây dựng các mô hình máy học cho các tác vụ như phân loại, hồi quy, giảm kích thước, phân cụm, v.v. bằng các kỹ thuật hiện đại. Ngoài ra, KNIME cung cấp tóm tắt đồ họa và biểu đồ để giúp người dùng tinh chỉnh và xác minh mô hình của họ.
Có sẵn các phiên bản KNIME miễn phí và cao cấp. Tuy nhiên, giấy phép máy chủ có thể được yêu cầu nếu bạn cần chạy một truy vấn đặc biệt lớn. Ví dụ: một máy chủ lớn có thể hỗ trợ năm người dùng và bốn lõi xử lý sẽ tiêu tốn của bạn tối thiểu 52,000 USD.
# 3. Alteryx
Để giúp các doanh nghiệp tìm thấy thông tin chi tiết bị ẩn trước đó và đưa ra dự báo chính xác, Alteryx cung cấp một bộ hoàn chỉnh các công cụ phân tích tự động, máy học và khoa học dữ liệu.
Nền tảng này cung cấp một vị trí tập trung để lưu trữ và chia sẻ thông tin được thu thập từ nhiều nguồn trong công ty, cho phép có được bức tranh toàn cảnh hơn về các chỉ số hoạt động, dự báo chính xác hơn và xây dựng chiến lược gắn kết hơn.
Tài chính, nhân sự, công nghệ thông tin, chuỗi cung ứng, tiếp thị và bán hàng chỉ là một vài trong số nhiều ngành mà Alteryx phục vụ.
#4. Studio khai thác nhanh
Các công cụ phân tích dự đoán của RapidMiner được xây dựng xung quanh các năng lực chính của công ty trong khai thác dữ liệu và khai thác văn bản. Việc trích xuất dữ liệu từ một số nguồn, làm sạch dữ liệu và kết hợp dữ liệu đó thành các quy trình lập mô hình dự đoán khác nhau đều được thực hiện dễ dàng hơn nhờ các tính năng cơ bản này. Tất cả những người mới đến có thể bị ướt chân với hàng hóa quan trọng của công ty, vì chúng có sẵn ở cả hai hình thức trả phí và không trả phí. RapidMiner Notebooks giúp người dùng ở mọi cấp độ kỹ năng tạo các mô hình phân tích dự đoán một cách nhanh chóng và dễ dàng.
Hơn nữa, doanh nghiệp cũng cung cấp các công cụ bổ sung để tạo mô hình (Mô hình tự động) và triển khai (Triển khai mô hình) và chuẩn bị dữ liệu (Turbo Prep) (Model Ops). Giờ đây, các mô hình dự đoán có thể dễ dàng được chia sẻ trong toàn công ty nhờ một thư viện tính năng được chia sẻ mới. Nếu cần, nền tảng này cũng có một số tùy chọn để giải thích mọi thứ và tự quản lý.
#5. Thống kê TIBCO
Giao diện click-and-go trực quan của TIBCO Statistica, một nền tảng khoa học dữ liệu và máy học, đang mở đường cho việc sử dụng rộng rãi khoa học dữ liệu. Ngoài ra, TIBCO Statistica cũng nhấn mạnh vào khả năng sử dụng và hợp tác, vì nó cho phép nhiều người dùng làm việc trên cùng một dự án cùng một lúc và đơn giản hóa việc chia sẻ dữ liệu thích hợp trong một nhóm.
Công cụ này có thể xử lý và dọn dẹp các bộ dữ liệu khổng lồ từ nhiều nguồn khác nhau, đồng thời cung cấp nhiều phương pháp thống kê và giao diện trực quan để phát triển nhanh chóng các mô hình thống kê và máy học với các thuật toán và tính năng tích hợp sẵn. Nếu bạn đang tìm kiếm một công cụ phân tích kinh doanh ưu tiên sự thân thiện với người dùng và tinh thần đồng đội, thì TIBCO Statistica là một lựa chọn tuyệt vời.
Phần mềm phân tích dự đoán
Phân tích dự đoán có thể khá hữu ích trong công việc hàng ngày của bạn cho dù bạn là nhà phân tích dữ liệu, kỹ sư hay chủ doanh nghiệp. Nó có thể giúp công ty của bạn hoạt động hiệu quả hơn, an toàn hơn và đáp ứng tốt hơn nhu cầu của người tiêu dùng, tất cả những điều này sẽ giúp bạn có lợi thế cạnh tranh. Các chương trình hàng đầu để hỗ trợ phân tích dự đoán trong các nhiệm vụ trên. Tuy nhiên, không phải ai cũng có giá trị như nhau. Dưới đây là một số phần mềm phân tích dự đoán tốt nhất mà bạn có thể dùng thử.
# 1. Anaconda
Một số phiên bản sản phẩm của Anaconda có sẵn cho những người quan tâm đến các tính năng học máy và khoa học dữ liệu của công ty. Sản phẩm nguồn mở chính của công ty được gọi là Anaconda Enterprise và nó tập trung vào các ngôn ngữ lập trình Python và R. Phần mềm này đa nền tảng, vì vậy bạn có thể sử dụng nó trên Linux, Windows hoặc Mac để tiến hành khoa học dữ liệu và máy học. Sử dụng Anaconda, người dùng có thể truy cập hơn 1,500 gói khoa học dữ liệu Python và R, sắp xếp thư viện, phần phụ thuộc và môi trường của họ, đồng thời thực hiện phân tích dữ liệu với Dask, NumPy, pandas và Numba. Sau khi Anaconda tạo ra kết quả, bạn có thể sử dụng các công cụ như Matplotlib, Bokeh, Datashader và Holoviews để kiểm tra chúng.
#2. hồ đào
Pecan là một giải pháp dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) kỹ thuật số, ít mã, dành cho phân tích dự đoán và khoa học dữ liệu. Các công cụ kinh doanh thông minh (BI) được cung cấp cho người dùng để tăng doanh số bán hàng và cải thiện hoạt động. Tuy nhiên, các doanh nghiệp có thể tiết kiệm tiền bằng cách không thuê các nhà khoa học dữ liệu vì cách sử dụng đơn giản và dễ hiểu. Không có bất kỳ mã hóa nào, nó vẫn hoạt động tốt.
Hơn nữa, bạn có thể điều chỉnh kích thước của sản phẩm một cách dễ dàng và nó khá linh hoạt. Do có nhiều ưu điểm nên nó được áp dụng rộng rãi bởi các tổ chức thuộc mọi quy mô và trong mọi lĩnh vực, từ khoa học y tế và sinh học đến lập trình trò chơi điện tử và thương mại điện tử. Nhiều tập đoàn lớn sử dụng nó, bao gồm Johnson & Johnson, SciPlay và Phoenix.
AutoML, trình tạo tập dữ liệu, chuẩn bị dữ liệu tự động, lập mô hình và làm phong phú, cũng như phân tích dự đoán dựa trên AI là một số khía cạnh quan trọng nhất. Chúng cho phép người dùng có ít hoặc không có kinh nghiệm mã hóa tạo ra thông tin chi tiết có thể hành động được hỗ trợ bởi AI. Và giống như các ứng dụng BI tốt nhất hiện có, Pecan cung cấp các mô hình dự đoán vượt trội và bảng điều khiển thân thiện với người dùng.
Phần mềm hoạt động trơn tru với các chương trình khác của công ty. Salesforce, Google AdWords, Snowflake, Google Big Query, HubSpot và các nền tảng tiếp thị và dữ liệu khác đều có thể được tích hợp mà không cần bất kỳ chương trình bổ sung nào. Cuối cùng, Pecan có thể là của bạn với gói thuê bao đặt trước.
#3. quả cầu pha lê tiên tri
Để mô hình hóa, dự báo, mô phỏng và tối ưu hóa các quy trình, nhiều doanh nghiệp chuyển sang Oracle Crystal Ball, một ứng dụng phần mềm. Hệ thống này được thiết kế để đáp ứng nhu cầu của các nhà hoạch định chiến lược, nhà phân tích tài chính, kỹ sư, nhà khoa học, chủ doanh nghiệp, kế toán viên công chứng, quản lý tiếp thị, nhà đầu tư mạo hiểm và chuyên gia Six Sigma bằng cách cung cấp các công cụ tính toán và tối ưu hóa tinh vi cho nhiều lĩnh vực. Ngoài ra, nó cung cấp cho người dùng nhiều tài nguyên để đưa ra các lựa chọn chiến lược giúp họ có lợi thế hơn so với các đối thủ. Giá cấp phép một lần $995 cho mỗi người dùng ứng dụng có sẵn nếu bạn quyết định nền tảng này phù hợp với doanh nghiệp của mình. Nhà cung cấp tính phí $218.90 cho giấy phép và hỗ trợ nâng cấp phần mềm.
Tầm quan trọng của phân tích dự đoán
Một số lĩnh vực sử dụng phân tích dự đoán như một phần của quá trình ra quyết định của họ. Đây là tầm quan trọng của phân tích dự đoán:
# 1. Tiếp thị
Những người làm việc trong ngành này xem xét phản ứng của khách hàng đối với toàn bộ nền kinh tế khi xây dựng các chiến lược mới. Những thay đổi nhân khẩu học này có thể giúp họ đánh giá liệu sản phẩm hiện tại của họ có khả năng bán được cho thị trường mục tiêu hay không.
Trong khi đó, các nhà giao dịch tích cực xem xét một số chỉ số lịch sử trước khi đưa ra quyết định mua hay bán chứng khoán. Chúng ta có thể dự đoán những thay đổi về giá trong tương lai bằng cách sử dụng các đường trung bình động, dải và điểm dừng bằng cách nhìn vào quá khứ.
#2. phát hiện âm mưu
Phân tích dự đoán có thể được sử dụng trong lĩnh vực tài chính để phân tích các mô hình, xu hướng và giao dịch. Một ngân hàng hoặc tổ chức tài chính khác có thể xem xét bất kỳ giao dịch nào trong số những giao dịch này có vẻ đáng ngờ về khả năng gian lận. Thời gian của các giao dịch cụ thể hoặc hoạt động giữa các tài khoản ngân hàng khác nhau có thể được kiểm tra để hỗ trợ việc này.
# 3. nguồn nhân lực
Phân tích dự đoán được HR sử dụng để tăng cường nhiều hoạt động khác nhau, chẳng hạn như dự đoán nhu cầu lực lượng lao động trong tương lai và yêu cầu kỹ năng hoặc đánh giá dữ liệu nhân viên để xác định nguyên nhân dẫn đến doanh thu cao. Hơn nữa để dự đoán các hoạt động đa dạng hoặc hòa nhập, phân tích dự đoán có thể kiểm tra hiệu suất, tài năng và sở thích của nhân viên để dự đoán sự phát triển nghề nghiệp của họ và hỗ trợ lập kế hoạch phát triển nghề nghiệp. Ngoài ra, đọc PHÂN TÍCH NHÂN SỰ: Tầm quan trọng, Ví dụ, Khóa học, Công việc.
# 4. Dự báo
Trong sản xuất, dự báo là rất quan trọng vì nó đảm bảo sử dụng hiệu quả nhất các nguồn lực của chuỗi cung ứng. Dự đoán chính xác là điều cần thiết để vận hành trơn tru các bộ phận quan trọng của chuỗi cung ứng, chẳng hạn như quản lý hàng tồn kho và sàn sản xuất.
Chất lượng của dữ liệu được sử dụng cho các dự báo này thường được làm sạch và tối ưu hóa với sự trợ giúp của mô hình dự đoán. Có thể dự đoán tốt hơn khi sử dụng mô hình hóa vì nó cho phép hệ thống thu nhận nhiều dữ liệu hơn, bao gồm thông tin từ các quy trình tiếp xúc với khách hàng.
Kết luận
Mặc dù các bước đầu tiên hướng tới việc sử dụng phân tích dự đoán có vẻ khó khăn, nhưng bất kỳ công ty nào có tâm huyết với quy trình và nguồn lực để đưa quả bóng vào hoạt động đều có thể thành công. Bắt đầu với một dự án thí điểm nhỏ trong một phần quan trọng của doanh nghiệp là một cách tiếp cận tuyệt vời để kiểm soát khoản đầu tư ban đầu và rút ngắn thời gian cần thiết để thu được lợi tức từ khoản đầu tư đó. Sau khi một mô hình hoạt động, nó thường ít cần bảo trì trong những năm mà nó tạo ra những hiểu biết hữu ích.
Câu hỏi thường gặp về Phân tích Dự đoán
Phân tích dự đoán được sử dụng ở đâu?
Nhiều lĩnh vực, chẳng hạn như ngân hàng, y học, quảng cáo và bán lẻ đều sử dụng phân tích dự đoán. Phân tích dự đoán sử dụng nhiều kỹ thuật, chẳng hạn như phân tích hồi quy, cây quyết định và mạng lưới thần kinh. Phân tích với một viễn cảnh tương lai ngay bây giờ.
Ba loại dự đoán là gì?
- Cảm ứng
- Suy luận
- bắt cóc
Mục tiêu của phân tích dự đoán là gì?
Nó dự đoán các sự kiện trong tương lai bằng các phương pháp thống kê như thuật toán máy học và mô hình dự đoán phức tạp.
Bài viết tương tự
- Phân tích dự đoán so với phân tích dự đoán, được giải thích !!! (+ Hướng dẫn chi tiết)
- Phần mềm và công cụ phân tích dự đoán: 15+ công cụ tốt nhất
- Phân tích dự đoán: Định nghĩa, Ví dụ và Lợi ích
- Hoạch định nhu cầu: Tổng quan, So sánh, Lương & Công việc
Tài liệu tham khảo
