Hầu hết mọi doanh nghiệp ngày nay đều mong muốn có kỹ năng phân tích dự đoán. Điều này kết nối với sự quan tâm ngày càng tăng đối với Dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo.
Theo các cuộc khảo sát gần đây, hơn 90% công ty tin rằng phân tích dự đoán sẽ rất quan trọng đối với thành công trong tương lai của họ.
Hiện chỉ có một phần tư đến một phần ba số người được hỏi đang sử dụng các công cụ này. Một phần của vấn đề có thể là những khó khăn trong việc lựa chọn công nghệ thích hợp cho nhu cầu của bạn. Đổ xô đi mua để theo kịp xu hướng phân tích dữ liệu dự đoán là một cách chắc chắn để kết thúc với một công cụ đắt tiền không như mong đợi. Làm cách nào để bạn chọn đúng công cụ phân tích dự đoán cho nhu cầu của mình? Các chuyên gia khuyến nghị rằng các công ty nên bắt đầu quá trình lựa chọn các công cụ phân tích dự đoán bằng cách xác định các yêu cầu của họ. Hãy cùng khám phá phần mềm và công cụ mã nguồn mở miễn phí tốt nhất để phân tích dự đoán trong bài viết này.
Công cụ phân tích dự đoán là gì?
Các công cụ Phân tích dự đoán được sử dụng để đánh giá dữ liệu hiện tại và quá khứ nhằm hiểu rõ hơn về khách hàng, hàng hóa và đối tác. Người ta cũng có thể sử dụng chúng để xác định những nguy cơ và cơ hội tiềm ẩn. Nền tảng phân tích dự đoán thường là những sản phẩm rất phức tạp đòi hỏi bộ kỹ năng cao để sử dụng chúng một cách hiệu quả.
Phân tích dự đoán có thể là một công cụ vô cùng hiệu quả trong tay của các chuyên gia phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu. Ví dụ, nó có thể tính toán giá trị lâu dài của khách hàng; dự báo doanh số cho quý tiếp theo; hoặc dự đoán sản phẩm mà người mua sắm trực tuyến có khả năng mua tiếp theo.
Các công cụ phân tích dự đoán làm cho các phân tích này dễ dàng hơn và dễ tiếp cận hơn đối với các doanh nghiệp. Chúng giảm bớt gánh nặng thủ công khi kết hợp các nguồn dữ liệu khác nhau thành các phân tích đơn lẻ. Các công cụ phân tích dự đoán có thể chuẩn hóa hoặc thậm chí tự động hóa một số phân tích lặp đi lặp lại. Các công cụ phân tích thông minh cũng có thể làm cho các phân tích mới hoặc đặc biệt dễ tiếp cận hơn đối với các nhà phân tích kỹ thuật và kinh doanh. Những công cụ này giảm bớt rào cản gia nhập đối với nhiều người dùng không chuyên, mặc dù điều này không phổ biến trên tất cả các nền tảng phân tích.
Phân tích dự đoán là gì?
Phân tích dự đoán điều tra, xử lý và tổng hợp dữ liệu lịch sử trước khi áp dụng các kỹ thuật mô hình dự đoán khác nhau để dự đoán các sự kiện có thể xảy ra trong tương lai. Phân tích dự đoán hỗ trợ các cá nhân và tổ chức hiểu rõ hơn về những gì có thể xảy ra trong tương lai dựa trên những gì đã xảy ra trong quá khứ.
Đây là một trong những loại phân tích kinh doanh tiên tiến nhất. Nó nằm trong các loại phân tích sau được cung cấp cho các tổ chức:
- Phân tích mô tả: Nó cung cấp ảnh chụp nhanh thời gian thực về những gì đang xảy ra ngay bây giờ. Giá cổ phiếu hiện tại là một ví dụ về phân tích mô tả.
- Phân tích chẩn đoán:Những phân tích này hỗ trợ giải thích lý do tại sao hoặc làm thế nào một điều gì đó đã xảy ra hoặc hiện đang xảy ra.
- Phân tích dự đoán: Những phân tích này sử dụng dữ liệu mô tả hoặc chẩn đoán để dự đoán kết quả trong tương lai.
- Phân tích mô tả: Những điều này giúp hướng dẫn những gì nên làm để đạt được một mục tiêu cụ thể.
Phân tích dự đoán thường trùng lặp với hoặc phát triển thành phân tích mô tả. Người ta cũng có thể sử dụng phân tích dự đoán để cung cấp thông tin cho các quyết định kinh doanh khác, thông qua báo cáo được tiêu chuẩn hóa hoặc các phân tích chiến lược đặc biệt.
Tầm quan trọng của dữ liệu tốt
Dữ liệu tốt là nền tảng của các kết quả dự đoán tốt. Để đưa ra dự đoán về những gì khách hàng có khả năng mua trong tương lai, chẳng hạn như dữ liệu chi tiết về những gì họ đã mua trước đó, thuộc tính của sản phẩm đã mua, v.v. là bắt buộc.
Các mô hình dự đoán được tạo bằng cách sử dụng các kỹ thuật như kiểm tra hồi quy, cây quyết định hoặc các phương pháp luận khác để đo lường mức độ tương quan giữa các biến nhằm dự đoán hành vi trong tương lai, giả sử có đủ dữ liệu chất lượng cao. Các công cụ phân tích dự đoán thường sử dụng dữ liệu lớn để đưa ra các dự đoán và đánh giá chính xác và đầy đủ hơn, vượt ra ngoài phạm vi của các phân tích thủ công.
Kinh doanh thông minh so với phân tích dự đoán
Các công cụ Phân tích dự đoán có liên quan chặt chẽ đến Business Intelligence và đôi khi được coi là một phần của vũ trụ BI. Sự khác biệt giữa BI và phân tích dự đoán là BI thường được coi là mô tả, tức là xem xét những gì đã xảy ra trong quá khứ. Phân tích dự đoán là quá trình khám phá các mẫu ẩn trong dữ liệu và sử dụng các mô hình toán học phức tạp để dự báo kết quả trong tương lai.
Sự gia tăng của các nền tảng dữ liệu lớn như Hadoop và các sản phẩm phân tích trong bộ nhớ có tốc độ cực nhanh đã làm mờ đi một số điểm khác biệt giữa dữ liệu lớn và phân tích dự đoán.
So sánh phần mềm cho phân tích dự đoán
Khi so sánh các công cụ và phần mềm phân tích dự đoán, hãy ghi nhớ những điều sau:
- Cơ sở người dùng:
Ai sẽ là người dùng chính của công cụ phân tích dự đoán? Đó sẽ là người dùng doanh nghiệp hoặc chuyên gia kỹ thuật, chẳng hạn như nhà khoa học dữ liệu? Cơ sở người dùng chính sẽ ảnh hưởng đến khả năng tiếp cận / dễ sử dụng cần thiết cho mỗi sản phẩm, vì người dùng doanh nghiệp có thể sẽ yêu cầu ít phương pháp kỹ thuật hơn để tương tác với các phân tích.
- Hội nhập:
Sản phẩm có thể truy cập vào những nguồn dữ liệu nào? Các phân tích sẽ được sử dụng ở đâu và như thế nào cũng như sản phẩm nên gửi dữ liệu đến những hệ thống nào khác? Xem xét những công cụ hiện có mà tổ chức đang sử dụng, sau đó tham khảo chéo với những gì sản phẩm có thể tích hợp một cách rõ ràng.
Định giá cho các công cụ phân tích dự đoán có thể dao động từ các tùy chọn nguồn mở miễn phí đến các nền tảng doanh nghiệp tùy chỉnh có giá hàng nghìn đô la cho mỗi người dùng. Mặt khác, các tổ chức nhận được sự tùy chỉnh và tính đơn giản của việc sử dụng mà họ phải trả tiền. Khi trường hợp sử dụng, cơ sở người dùng và các tính năng cần thiết đã được xác định, hãy đảm bảo rằng cấu trúc giá của mỗi sản phẩm phù hợp với trường hợp sử dụng cụ thể của bạn.
- Dữ liệu định giá:
Một số sản phẩm đương nhiệm nổi tiếng kiểm soát thị phần lớn trên thị trường và những công cụ này đắt hơn nhiều so với các sản phẩm mới nổi có thị phần nhỏ hơn nhiều. Một trong những sản phẩm hàng đầu trong danh mục này có giá hơn 5,000 đô la cho mỗi người dùng. Các sản phẩm mới hơn, ít nổi tiếng hơn thường có giá bằng một phần nhỏ so với giá của các sản phẩm dẫn đầu thị trường.
Ngôn ngữ lập trình R mã nguồn mở miễn phí có hơn 3,000 công cụ phân tích dự đoán do cộng đồng phát triển, nhưng nó có thể khó sử dụng vì nó dựa trên mã và thiếu không gian làm việc trực quan kéo và thả.
16 Công cụ và Phần mềm Phân tích Dự đoán Tốt nhất
# 1. Phân tích SAP dựa trên đám mây
SAP Analytics Cloud kết hợp lập kế hoạch, kinh doanh thông minh và phân tích dự đoán như một nền tảng dựa trên đám mây thống nhất, cho phép thực hiện trực quan hóa, lập kế hoạch và dự đoán trong một công cụ duy nhất. Nó được xây dựng trên Nền tảng đám mây SAP nhanh như chớp và tích hợp hoàn toàn.
# 2. RStudio
RStudio là một nền tảng khoa học dữ liệu mô-đun kết hợp mã nguồn mở và các sản phẩm thương mại. Theo nhà cung cấp, các dịch vụ mã nguồn mở của họ, chẳng hạn như RStudio IDE, Shiny, markdown và nhiều gói trong ngăn nắp, được hàng triệu nhà khoa học dữ liệu trên toàn thế giới sử dụng để…
# 3. IBM SPSS
SPSS Statistics là một chương trình phần mềm phân tích thống kê. Bây giờ nó được chính thức gọi là “Thống kê SPSS của IBM”. Người ta có thể sử dụng các công cụ đồng hành trong cùng một họ để tác giả và triển khai khảo sát (IBM SPSS Data Collection), khai thác dữ liệu (IBM SPSS Modeler) và phân tích dự đoán văn bản.
# 4. Alteryx
Alteryx mong muốn trở thành bệ phóng cho những đột phá về tự động hóa. Cho dù đó là để phát triển cá nhân, đạt được kết quả kỹ thuật số biến đổi hoặc đổi mới nhanh chóng, nhà cung cấp hứa hẹn người dùng sẽ thấy kết quả vô song. Alteryx kết hợp phân tích, khoa học dữ liệu và tự động hóa quy trình thành một hệ thống liền mạch.
# 5. Phân tích MicroStrategy
MicroStrategy Analytics là một nền tảng để phân tích hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp và tính di động. Các tính năng chính bao gồm phân tích và báo cáo dữ liệu lớn tự động, khám phá và hiển thị dữ liệu, thông tin xác thực bảo mật kỹ thuật số và hỗ trợ thiết bị di động.
# 6. Anaconda
Anaconda là một nền tảng phân tích dự đoán / phát hiện dữ liệu & phân phối dữ liệu và phân phối trăn mã nguồn mở.
# 7. Phân tích Logi
Logi Analytics là một nền tảng phân tích cấp nhà phát triển dành cho các nhóm ứng dụng cần nhanh chóng xây dựng, triển khai và duy trì các ứng dụng quan trọng. Nó hỗ trợ mô hình nhúng, tăng khả năng doanh nghiệp phát triển các ứng dụng có giá trị lâu dài. …
#số 8. Phân tích nâng cao SAS
SAS Advanced Analytics là bộ ứng dụng và mô-đun của công ty để phân tích thống kê nâng cao và mô hình dự đoán. Các sản phẩm từ bộ sản phẩm có sẵn theo kiểu gọi món hoặc theo gói, chẳng hạn như SAS Analytics Pro, cung cấp một giải pháp thay thế cho phần mềm trộn và đối sánh…
# 9. Magellan OpenText
OpenText Magellan Analytics Suite sử dụng một bộ phần mềm phân tích dữ liệu toàn diện để xác định các mẫu, mối quan hệ và xu hướng thông qua hình ảnh hóa dữ liệu và trang tổng quan tương tác.
# 10. IBM SPSS Modeler
IBM SPSS Modeler là một nền tảng phân tích dự đoán cho phép người dùng nhanh chóng xây dựng các mô hình dự đoán chính xác và cung cấp thông tin dự đoán cho các cá nhân, nhóm, hệ thống và doanh nghiệp. Phần mềm được thiết kế để…
# 11. Định tuyến hành vi dự đoán NICE Nexidia (trước đây là Mattersight)
Kể từ khi được NICE Nexidia Analytics mua lại Định tuyến hành vi dự đoán theo tầm nhìn, dịch vụ Định tuyến hành vi dự đoán theo tầm quan trọng trước đây đã được tích hợp vào NICE Nexidia Analytics.
# 12. Panoply
Panoply là một hệ thống quản lý dữ liệu end-to-end thông minh, không có ETL, dựa trên đám mây. Nó là một phần mềm ELT và Data Warehouse kết hợp với các thuật toán tối ưu hóa lưu trữ và hiển thị tích hợp.
# 13. H2O
H2O.ai là một nền tảng dành cho các công cụ phân tích dự đoán và học máy có mã nguồn mở.
# 14. DataRobot
Nền tảng AI dành cho doanh nghiệp DataRobot được định vị như một giải pháp tăng tốc và dân chủ hóa khoa học dữ liệu bằng cách tự động hóa đường dẫn đầu cuối từ dữ liệu đến giá trị và cho phép khách hàng xây dựng các ứng dụng AI trên quy mô lớn. DataRobot cung cấp một nền tảng tập trung…
# 15. Phức tạp
Cung cấp thông tin bán hàng phức tạp cho các chuyên gia bán và quảng cáo các sản phẩm công nghệ. Mục tiêu của nhà cung cấp là hỗ trợ các doanh nghiệp tìm đúng tài khoản và nắm bắt mọi cơ hội để kết nối theo cách định hướng giá trị. Hơn nữa, người bán tuyên bố rằng phần mềm của họ cung cấp góc nhìn 360 độ…
# 16. Dịch vụ thời tiết
Công ty Thời tiết, một Doanh nghiệp của IBM, cung cấp các dự báo thời tiết phù hợp và có thể hành động cho hàng triệu cá nhân và hàng nghìn tổ chức trên khắp thế giới. Trên mọi thiết bị, sản phẩm cung cấp thông tin và phân tích thời tiết.
Câu hỏi thường gặp về Công cụ phân tích dự đoán
Các phương pháp phân tích dự đoán là gì?
Mô hình dữ liệu, học máy, AI, thuật toán học sâu và khai thác dữ liệu là những ví dụ về phương pháp thống kê phân tích dự đoán.
Công cụ tốt nhất để phân tích dự đoán là gì?
Thống kê SPSS của IBM. Không có cách nào làm sai với công cụ phân tích dự đoán của IBM.
Các công ty sử dụng phân tích dự đoán như thế nào?
Phân tích dự đoán được sử dụng để dự đoán phản hồi hoặc mua hàng của khách hàng và để tăng cường cơ hội bán kèm. Các mô hình dự đoán hỗ trợ các công ty thu hút, giữ chân và mở rộng những người tiêu dùng có lợi nhất.
Ví dụ về phân tích mô tả là gì?
Waymo, chiếc xe tự lái của Google, là một ví dụ điển hình về phân tích mô tả đang hoạt động. Mỗi chuyến đi, phương tiện thực hiện hàng triệu phép tính để xác định thời điểm và vị trí nên rẽ, giảm tốc độ hay giảm tốc độ và chuyển làn đường - những quyết định tương tự mà người lái xe thực hiện sau tay lái.
- Phân tích dự đoán: Định nghĩa, Ví dụ và Lợi ích
- Phân tích dự đoán so với phân tích dự đoán, được giải thích !!! (+ Hướng dẫn chi tiết)
- Phân tích mô tả: Định nghĩa, Ví dụ trong thế giới thực, Cách hoạt động
- Các loại phân tích: Cách áp dụng chúng trong bất kỳ Doanh nghiệp nào
- SAP ACCOUNTING: Sap Kế toán là gì? (+ Các khóa học 2021 hàng đầu)
