Phân tích dự kiến là thừa trình phân tích dữ liệu trước đó và hiện tại tại để đưa ra dự kiến trong tương lai. Quy trình này sử dụng một tập hợp bao gồm nhiều nghệ thuật toán học, thống kê và máy học nâng cao để phân tích dữ liệu nhằm xác định và ngoại suy các xu thế ẩn.
Bạn đang xem: Nghiên cứu dự báo là gì
Nhiều doanh nghiệp và tổ chức triển khai sử dụng phân tích dự đoán để định hướng các ra quyết định trong tương lai. Ví dụ: các nhà so sánh tiếp thị thực hiện phân tích dự kiến để xác minh doanh số bán hàng trong tương lai cho thành phầm của họ; các trạm khí tượng sử dụng phân tích dự đoán để tham dự báo tiết trời và các nhà môi giới kinh doanh thị trường chứng khoán sử dụng cách thức này để buổi tối đa hóa lợi tức đầu tư giao dịch.
Các nhà phân tích áp dụng 4 kỹ thuật so sánh dữ liệu: mô tả, chẩn đoán, dự kiến và theo quy định. Level phân tích tài liệu như sau:
đối chiếu mô tả khẳng định những sự kiện đã xẩy ra trong vượt khứ thông qua phân tích dữ liệu lịch sử Phân tích chẩn đoán áp dụng dữ liệu lịch sử hào hùng để lý giải nguyên nhân đằng sau sự kiện đã xẩy ra trong vượt khứ Phân tích dự đoán sẽ dự đoán xu thế trong sau này dựa trên các mẫu được phát hiện tại trong dữ liệu lịch sử và hiện tại Phân tích theo quy định khuyến cáo các hành vi và quyết định trong tương lai, được cho phép các doanh nghiệp tối ưu hóa hoạt động ra ra quyết địnhKhả năng dự đoán những khía cạnh của tương lai rứa vai trò rất quan trọng. Từ bỏ lâu, các kỹ sư, công ty khoa học, công ty và nhà tài chính đã áp dụng phân tích dự đoán để lý thuyết các buổi giao lưu của họ. Những vận động này bao gồm các nghệ thuật hiện vẫn còn đấy đang được sử dụng, ví dụ như phân tích hồi quy với cây quyết định.
Sự cách tân và phát triển của technology máy học đã tạo điều kiện cho khoa học dữ liệu mở rộng mô hình dự đoán sang các nghành nghề dịch vụ mà trước đây có biện pháp xử lý quá khó hoặc phức tạp. Kỹ thuật năng lượng điện toán đồ sộ linh hoạt, khai quật dữ liệu với học sâu có thể chấp nhận được các công ty đi sâu vào hồ nước dữ liệu của mình và trích xuất thông tin cũng giống như xu hướng. Phân tích dự kiến đã được tích phù hợp vào những quy trình ghê doanh, đem về cho số đông tổ chức tiên phong một lợi thế đối đầu và cạnh tranh đáng kể.
Ngày nay, phân tích dự kiến chủ yếu dựa trên các kỹ thuật máy học tiên tiến. Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng technology học sâu và các thuật toán phức hợp để phân tích nhiều thay đổi số nhằm tạo ra những mô hình dự đoán có chức năng dự báo hành vi rất có thể xảy ra từ dữ liệu lớn.
Tương tự như những ứng dụng thứ học khác, phân tích dự đoán là một chuyển động linh hoạt, tiếp tục sử dụng tài liệu mới để update các dự đoán. Tức là kỹ thuật này sử dụng tiến trình công nỗ lực máy cổ xưa để làm cho sạch dữ liệu, giảng dạy mô hình, triển khai, phản bội hồi, đào tạo lại và xúc tiến lại cùng với kĩ năng tải nhập dữ liệu gần theo thời hạn thực. Những kỹ thuật bao gồm cây quyết định, so sánh hồi quy, so sánh chuỗi thời gian và mạng nơ-ron học sâu.
Các quy mô phân tích dự đoán triết lý quyết định kinh doanh trong tương lai thường tinh vi và liên quan đến nhiều yếu tố. Các mô hình này thường tiêu tốn nhiều thời gian để vạc triển cũng giống như xác thực và nên được cập nhật lại liên tục để yêu thích ứng cùng với những thay đổi trong môi trường marketing và kinh tế.
Nhiều tổ chức tích cực sử dụng phân tích dự kiến để định hướng hoạt động ra ra quyết định theo thời gian thực cùng trong tương lai.
Tài chính
Lĩnh vực tài chính thực hiện phân tích dự kiến để định hướng hoạt động ra quyết định. Các ví dụ bao gồm giao dịch dự đoán, đánh giá rủi ro tín dụng và phê duyệt các khoản vay. Các công ty bảo hiểm thực hiện phân tích dự đoán để tham dự đoán những hiện tượng thời tiết xung khắc nghiệt nhằm mục tiêu giảm thiểu các yêu cầu bồi thường bảo đảm và phân phát hiện hầu hết yêu cầu bảo hiểm gian lận.
Bán lẻ
Các công ty nhỏ lẻ sử dụng so với dự đoán để tham gia báo về nhu cầu của chúng ta trong quần thể vực tương tự như địa phương và giao hàng trước cho các trạm cung cấp trong khoanh vùng và địa phương để giảm sút thời gian giao hàng. Những công ty không giống sử dụng quy mô chấm điểm khách hàng mục tiêu để nâng cấp tỷ lệ biến đổi khách sản phẩm tiềm năng, tương tự như những khuyến nghị dự đoán để nâng cấp cơ hội cung cấp thêm cùng bán chéo cánh dựa trên làm hồ sơ khách hàng. Những công ty cũng áp dụng phân tích dự đoán để tham gia báo yêu cầu và doanh số bán hàng trong tương lai.
Sản xuất
Các đơn vị sản xuất sử dụng phân tích dự đoán để giám sát và đo lường thiết bị dây chuyền sản xuất sản xuất nhằm mục đích tối ưu hóa thông lượng, vạc hiện các bất thường cùng làm nổi bật lỗi của thiết bị. Các công ty sản xuất sử dụng phân tích dự đoán để đo lường và thống kê máy móc, khẳng định tình trạng thứ móc với dự đoán các yêu cầu bảo trì.
Chăm sóc mức độ khỏe
Các công ty chăm lo sức khỏe áp dụng phân tích dự kiến trên trang bị theo dõi người mắc bệnh để phát hiện tại những chuyển đổi theo thời gian thực về tình trạng của bệnh nhân, đồng thời các loại bỏ nhiều phần các chú ý giả làm cho thiết bị theo dõi bệnh dịch nhân chuyển động không hiệu quả. Gần như trường hợp thực hiện khác bao gồm chẩn đoán y tế và dự kiến chuyển biến đổi của bệnh dựa vào dữ liệu trong thừa khứ và tình trạng sức khỏe của bệnh dịch nhân.
Phân tích dự đoán đem lại 4 ích lợi chính:
Phân tích dự đoán giúp quý khách hàng đưa ra những quyết định sáng suốt. đối chiếu dự đoán rất có thể giải đáp thắc mắc theo thời hạn thực. Các quy mô phân tích dự đoán được đào tạo rất có thể tải nhập tài liệu theo thời hạn thực cùng ngay lập tức hỗ trợ câu trả lời. đối chiếu dự đoán hoàn toàn có thể giúp quý khách hiểu được những vấn đề phức tạp. Phương pháp này rất có thể giúp phạt hiện các mẫu trong dữ liệu nhanh rộng và đúng mực hơn. đối chiếu dự đoán rất có thể giúp những công ty đạt được điểm mạnh cạnh tranh. Những công ty áp dụng phân tích dự đoán hữu ích thế tuyên chiến và cạnh tranh cao hơn những công ty không dùng nhờ kỹ năng dự đoán đúng chuẩn hơn những sự kiện trong tương lai.Để bắt đầu phân tích dự đoán, bạn có thể khám phá
suviec.com Sage
Maker Canvas – dịch vụ mở rộng quyền truy cập vào lắp thêm học (ML) bằng cách cung cấp cho các nhà phân tích sale một giao diện trỏ và nhấp trực quan. Qua đó, những nhà phân tích rất có thể tự gửi ra những dự đoán ML đúng mực mà không phải có bất kỳ kinh nghiệm như thế nào về lắp thêm học hoặc chưa hẳn viết một dòng mã nào. Chúng ta có thể sử dụng Sage
Maker Canvas mang đến hàng loạt các trường thích hợp sử dụng, bao hàm dự đoán tỷ lệ khách hàng rời đi, dự đoán ship hàng đúng hạn và lập chiến lược lưu kho.
Bạn cũng có thể khám phá
suviec.com Sage
Makerđể xây dựng, huấn luyện và giảng dạy và thực thi các quy mô ML cho ngẫu nhiên trường hợp áp dụng nào với cơ sở hạ tầng, pháp luật và quy trình thao tác được quản lý toàn phần.
Xem thêm: Máy Phân Tích Phổ Là Gì ? Phương Pháp Phân Tích Phổ Phân Tử
dự báo là gì? tại sao dự báo lại quan lại trọng? phương pháp dự báo bao gồm những các loại nào? dữ liệu chuỗi thời gian là gì? dự đoán theo chuỗi thời hạn là gì? dự báo theo chuỗi thời gian hoạt động như cố nào? đoán trước được thực hiện cho phần đông trường hợp bao gồm nào? suviec.com Forecast là gì?Dự báo là 1 dự đoán được đưa ra bằng phương pháp nghiên cứu vãn dữ liệu lịch sử hào hùng và khuôn mẫu mã trong vượt khứ. Các doanh nghiệp thực hiện những công cụ ứng dụng và khối hệ thống để phân tích cân nặng dữ liệu lớn được thu thập trong một khoảng thời gian dài. Sau đó, ứng dụng sẽ dự đoán nhu cầu cũng giống như xu phía trong tương lai sẽ giúp đỡ các doanh nghiệp đưa ra những đưa ra quyết định tài chính, tiếp thị và hoạt động chính xác hơn.
Dự báo đóng vai trò là 1 trong công nỗ lực lập kế hoạch để giúp đỡ các doanh nghiệp chuẩn bị cho đông đảo bất ổn có thể xảy ra trong tương lai. Chiến thuật này giúp các nhà thống trị tự tin đương đầu với đều thay đổi, kiểm soát chuyển động kinh doanh và chỉ dẫn những ra quyết định chiến lược nhằm mục tiêu thúc đẩy sự vững mạnh trong tương lai. Ví dụ: doanh nghiệp sử dụng dự báo cho những mục đích sau:
Tận dụng những tài nguyênhiệu quả hơn Trực quan hóa hiệu suấtdoanh nghiệp xác định thời điểm ra mắtsản phẩm hoặc thương mại & dịch vụ mới Ước tính ngân sách định kỳ Dự đoán những sự kiện về sau nhưdoanh số bán sản phẩm và lệch giá Đánh giá những quyết định quản lýCác phương pháp dự báo rất có thể mang tính định tính hoặc định lượng:
Phương pháp định tính
Dự báo định tính dựa vào việc các chuyên gia tiếp thị chuyển ra những dự đoán ngắn hạn. Chúng ta cũng có thể sử dụng các cách thức định tính khi không có đủ tài liệu lịch sử. Ví dụ: có hai trường hợp sử dụng như sau:
các kỹ thuật nghiên cứu thị ngôi trường như thăm dò chủ ý và khảo sát khẳng định nhu mong của fan tiêu dùng. Chuyên môn lập quy mô Delphi thăm dò ý kiến các chuyên gia trong một lĩnh vực cụ thể để thu thập ý kiến của họ và dự đoán xu hướng trong nghành đó.Phương pháp định lượng
Các quy mô dự báo định lượng thực hiện số liệu thống kê và dữ liệu lịch sử vẻ vang có giá chỉ trị để tham gia đoán các xu hướng dài hạn trong tương lai. Sau đây là một số lấy một ví dụ về các phương pháp định lượng tiêu chuẩn:
mô hình kinh tế lượngphân tích những tập tài liệu tài chính, ví dụ như dữ liệu những khoản vay mượn và chi tiêu để dự đoán những biến động kinh tế đặc biệt và tác động của bọn chúng lên công ty. Cách tiếp cận chỉ báoso sánh những điểm tài liệu để xác định mối quan hệ tình dục giữa dữ liệu hình như không liên quan. Ví dụ: bạn cũng có thể sử dụng những đổi khác trong chỉ số GDP để tham dự báo xác suất thất nghiệp. Trong trường hòa hợp này, dữ liệu GDP được gọi là chỉ báo cấp tốc và tỷ lệ thất nghiệp là chỉ báo chậm. Dự báo theo chuỗi thời gianphân tích tài liệu được tích lũy trong các khoảng thời gian khác nhau để dự đoán các xu hướng trong tương lai.Dữ liệu chéo cánh quan liền kề các cá thể và doanh nghiệp trong thuộc một khoảng chừng thời gian. Khía cạnh khác, dữ liệu chuỗi thời hạn là bất kỳ tập tài liệu nào tích lũy thông tin trong những khoảng thời hạn khác nhau. Dữ liệu này biệt lập vì nó chuẩn bị xếp những điểm dữ liệu theo thời gian. Vì chưng vậy, giữa những dữ liệu quan lại sát trong những khoảng thời gian liền kề có chức năng tồn trên sự tương quan.
Dữ liệu chuỗi thời gian rất có thể được biểu thị trên biểu đồ dùng bằng những khoảng thời hạn tăng dần phần đông (hoặc mốc thời gian) bên trên trục x và các giá trị dữ liệu mẫu quan ngay cạnh được trên trục y. Những biểu đồ chuỗi thời hạn như vậy là lý lẽ rất có ích để trực quan hóa dữ liệu. Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng bọn chúng để xác định điểm lưu ý của tài liệu dự báo. Sau đó là một số lấy ví dụ về các điểm lưu ý của dữ liệu chuỗi thời gian:
Dữ liệu xu thế theo thời gian
Trong dữ liệu xu hướng, giá trị trục y tăng hoặc bớt theo thời gian, khiến cho biểu đồ bao gồm dạng tuyến đường tính. Ví dụ: dữ liệu dân số có thể tăng hoặc giảm theo dạng tuyến tính theo thời gian.
Tính thời vụ
Mẫu thời vụ lộ diện khi tài liệu chuỗi thời gian biểu lộ các mẫu bao gồm quy và dự kiến được vào khoảng thời hạn dưới một năm. Mẫu tài liệu này rất có thể xuất hiện dưới dạng mức tăng đột biến hoặc những điểm phi lý khác bên trên một biểu đồ đường tính khác. Ví dụ: doanh số của một cửa hàng bán lẻ có thể tăng trong giai đoạn nghỉ ngơi dịp lễ vào khoảng tầm tháng 12 và tháng 4.
Điểm gãy cấu trúc
Đôi khi dữ liệu chuỗi thời gian đột nhiên chuyển đổi hành vi vào một thời điểm độc nhất vô nhị định. Biểu đồ gia dụng chuỗi thời gian hoàn toàn có thể đột nhiên dịch lên hoặc xuống, tạo ra một điểm gãy cấu trúc hoặc phi tuyến tính. Ví dụ: những chỉ báo kinh tế thay đang đổi mạnh trong thời điểm 2008 sau thời điểm cuộc khủng hoảng rủi ro tài chính toàn cầu bắt đầu.
Dự báo theo chuỗi thời hạn là một kỹ thuật công nghệ dữ liệu, áp dụng máy học với các công nghệ máy tính không giống để nghiên cứu dữ liệu quan giáp trong quá khứ và dự kiến giá trị của dữ liệu chuỗi thời hạn trong tương lai. Hãy cùng khám phá một số lấy ví dụ về dự đoán theo chuỗi thời gian:
dữ liệu thiên văn bao hàm những chuyển động lặp lại của các hành tinh trong tương đối nhiều thế kỷ. Chúng ta có thể sử dụng tài liệu này để tham gia đoán đúng chuẩn các sự khiếu nại thiên văn như nhật thực với sao chổi. Dự báo thời huyết sử dụng các hình thái gió và nhiệt độ để tham dự đoán những đổi khác về thời tiết. Các nhà khoa học hoàn toàn có thể sử dụng dữ liệu tỷ suất sinh cùng di cư để tham dự đoán sự gia tăng dân số.Phân tích theo chuỗi thời hạn so với dự đoán theo chuỗi thời gian
Phân tích theo chuỗi thời hạn khảo sát tại sao cơ bản trong bất kỳ dữ liệu chuỗi thời hạn nào. Nghành nghề nghiên cứu này tập trung vào tìm hiểu về “lý do” ẩn dưới tập dữ liệu chuỗi thời gian. Những nhà so sánh thường cần đưa ra phần đa giả định và phân bóc tách hoặc chia nhỏ dữ liệu nhằm rút ra phần đa số liệu thống kê có mức giá trị với các điểm sáng khác.
Phân tích theo chuỗi thời gian tập trung vào việc tìm hiểu tập dữ liệu, trong khi đó, trọng tâm của dự báo chính là dự đoán tập dữ liệu. Quá trình lập mô hình dự đoán trải qua tía bước sau đây:
Đặt câu hỏi và tích lũy tập dữ liệu chuỗi thời gian mẫu trả lời cho thắc mắc này trong một khoảng thời gian trước đây. Đào tạo thành phần mềm máy tính xách tay hoặc thuật toán dự báo bằng cách sử dụng hồ hết giá trị trong vượt khứ. Sử dụng thuật toán dự báo để đưa ra những dự kiến về tương lai.Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng những mô hình dự báo theo chuỗi thời gian để mang ra những dự đoán đúng chuẩn hơn. Trước tiên, họ thực hiện một vài phân tích khảo sát dữ liệu để lựa chọn ra những thuật toán dự báo tương xứng nhất rồi sau đó sử dụng các quy mô máy học để đưa ra dự đoán. Hãy cùng tìm hiểu một số quy mô dự báo phổ cập sau đây:
Mô hình phân rã
Mô hình phân tan phân bóc tách hoặc chia nhỏ dại dữ liệu chuỗi thời gian thành bố thành phần:
Thành phần xu thế Thành phần thời vụ nguyên tố nhiễu, ko thuộc hai team trênMột phương thức phân tích tài liệu chuỗi thời gian khác là chia nhỏ dữ liệu thành nhì thành phần: thành phần dữ liệu dự đoán được cùng không dự kiến được.
Mô hình dựa trên làm mịn dữ liệu
Làm mịn dữ liệu là 1 trong những kỹ thuật thống kê tương quan đến việc sa thải dữ liệu nước ngoài lai hoặc điểm dữ liệu khác hoàn toàn nhiều so với phần còn lại của tập dữ liệu. Những quy mô dự báo này làm cho danh mục chủng loại cơ bản hiển thị ví dụ hơn bằng cách loại quăng quật những trở nên thể đột nhiên trong dữ liệu.
Mô hình dựa vào hồi quy
Tự hồi quy là một mô hình dự báo sử dụng dữ liệu quan liền kề từ các bước nhảy thời hạn trước đó để khẳng định một quan hệ toán học giữa hai điểm dữ liệu. Sau đó, quy mô này sử dụng quan hệ toán học kia để cầu tính quý hiếm tương lai không xác định. Tùy ở trong vào quy mô hồi quy được sử dụng, phương trình toán học công thêm đến các lỗi đoán trước trong quá khứ và những giá trị thời vụ trong thừa khứ giúp cải thiện dự đoán theo thời gian.
Dự báo cung cấp cho bạn những thông tin tương xứng và an toàn và tin cậy về cả lúc này lẫn tương lai. Nội dung sau đây mô tả một vài ví dụ về ngôi trường hợp thực hiện của công nghệ dự báo:
Hoạt rượu cồn – More Retail Limited đã thực hiện tính năng tự động hóa để dự báo doanh thu sản phẩm như thế nào?
More Retail Ltd. (MRL)là một trong những bốn nhà bán lẻ hàng hóa bậc nhất của Ấn Độ với lợi nhuận hàng tỷ đô la. Họ cài đặt một mạng lưới cửa hàng rộng khắp cùng một chuỗi cung ứng phức tạp với nhiều nhà phân phối. Công ty dựa theo sự phán đoán bằng tay của làm chủ cửa sản phẩm để mong tính và đặt hàng dự trữ nhưng điều đó đã ảnh hưởng đến trải đời của khách hàng, nhất là đối với danh mục thành phầm tươi sống. MRL vẫn sử dụngdịch vụ đoán trước của suviec.com để xây dừng một hệ thống đặt hàng tự động, giúp bớt 30% lượng hoa màu tươi sống bị lãng phí.
Sản xuất – Foxconn đã sử dụng dự báo để thống trị nhu ước sản xuất như thế nào?
Hon Hai giải pháp công nghệ Group (Foxconn) là nhà tiếp tế và cung cấp chiến thuật điện tử lớn số 1 thế giới. Vào đại dịch COVID-19, Foxconn đang phải đương đầu với sự dịch chuyển chưa từng có về nhu cầu khách hàng, nguồn cung cấp và năng suất. Công ty đã hợp tác ký kết với
Phòng thực hành phương án suviec.com Machine Learningđể chỉ dẫn dự đoán đúng mực về con số đơn đặt hàng thực tế cho nhà máy sản xuất của chúng ta ở Mexico. Phần lớn dự báo này đã giúp họ tiết kiệm chi phí được rộng 500.000 USD sản phẩm năm.
Hỗ trợ quý khách hàng – Affordable Tours đã thực hiện dự báo doanh số để nâng cấp trải nghiệm của khách hàng như cụ nào?
Affordable Tours.com là một trong những nhà cung cấp tour du lịch kèm lý giải viên, các chuyến đi trên biển, bên trên sông và nghỉ dưỡng kết hợp hoạt động thể chất lớn số 1 tại Hoa Kỳ. Bọn họ đang gặp mặt khó khăn vào việc phân bổ tài nguyên để xử lý con số cuộc gọi phệ từ khách hàng. Tất cả ngày số lượng nhân viên trực tổng đài thừa nhiều còn có ngày con số nhân viên trực tổng đài lại quá ít, vấn đề này khiến cho trải nghiệm quý khách hàng không đồng điệu và làm tăng tỷ lệ nhỡ cuộc gọi. Affordable Tours đã sử dụng
suviec.com Forecast để tham dự đoán trước con số cuộc gọi từ khách hàng hàng xuất sắc hơn và nâng cao tỷ lệ nhỡ cuộc call thêm 20%.
suviec.com Forecastlà một dịch vụ dự báo theo chuỗi thời hạn được thống trị toàn phần, dựa trên công nghệ máy học cùng được desgin để phục vụ mục đích phân tích chỉ số tởm doanh. Để bước đầu sử dụng thương mại dịch vụ này, bạn không cần phải có kinh nghiệm về đồ vật học. Bạn chỉ việc cung cung cấp dữ liệu lịch sử cộng với ngẫu nhiên dữ liệu bổ sung cập nhật nào bạn tin rằng gồm thể ảnh hưởng tới dự đoán của mình. Khi bạn đã cung cấp mọi dữ liệu, suviec.com Forecast sẽ auto khảo cạnh bên và xác định dữ liệu có giá trị. Sau đó, dịch vụ thương mại này đã kết xuất ra một mô hình dự báo có khả năng đưa ra dự đoán đúng mực hơn tới 50% so với những mô hình chỉ tò mò dữ liệu chuỗi thời gian.
Bắt đầu bằng cách tạo một
Tài khoản suviec.com miễn phí tổn ngay hôm nayvới Bậc miễn giá tiền của suviec.com. Trong hai tháng đầu sử dụng suviec.com Forecast, các quý khách suviec.com mới sẽ dìm được buổi tối đa 10.000 lần sinh sản dự báo theo chuỗi thời gian mỗi tháng; tối đa 10 GB dung tích lưu trữ tài liệu mỗi tháng và tối đa 10 giờ huấn luyện và giảng dạy mỗi tháng.
Bạn cũng có thểThích
