Phân tích dữ liệu—việc thực hành kiểm tra dữ liệu để trả lời câu hỏi, xác định xu hướng và trích xuất thông tin chi tiết—có thể cung cấp cho bạn thông tin cần thiết để lập chiến lược và đưa ra các quyết định kinh doanh có tác động.
Predictive Analytics là quá trình sử dụng dữ liệu và các kỹ thuật phân tích để dự đoán sự kiện hoặc xu hướng trong tương lai. Nó được sử dụng để giúp doanh nghiệp định hướng và quản lý chiến lược, cũng như tối ưu hóa hoạt động kinh doanh và tăng lợi nhuận. Predictive Analytics cũng giúp tăng hiệu suất và sử dụng tài nguyên một cách hiệu quả hơn.
Có bốn loại phân tích dữ liệu chính:
- Mô tả, trả lời câu hỏi, Chuyện gì đã xảy ra?
- Chẩn đoán, trả lời câu hỏi, “Tại sao điều này lại xảy ra?”
- Prescriptive, trả lời câu hỏi, “Chúng ta nên làm gì tiếp theo?”
- Dự đoán, trả lời câu hỏi, “Điều gì có thể xảy ra trong tương lai?”
Khả năng dự đoán các sự kiện và xu hướng trong tương lai là rất quan trọng trong các ngành công nghiệp. Các Predictive Analytics xuất hiện thường xuyên hơn bạn nghĩ—từ dự báo thời tiết hàng tuần cho đến các tiến bộ y tế hỗ trợ thuật toán. Dưới đây là tổng quan về Predictive Analytics để giúp bạn bắt đầu con đường xây dựng chiến lược dựa trên thông tin dữ liệu và ra quyết định.
Các bài viết liên quan:
Predictive Analytics là gì ?
Predictive Analytics là việc sử dụng dữ liệu để dự đoán các xu hướng và sự kiện trong tương lai. Nó sử dụng dữ liệu lịch sử để dự báo các kịch bản tiềm năng có thể giúp đưa ra các quyết định chiến lược.
Các dự đoán có thể dành cho tương lai gần—ví dụ: dự đoán sự cố của một bộ phận máy móc vào cuối ngày hôm đó—hoặc tương lai xa hơn, chẳng hạn như dự đoán dòng tiền của công ty bạn trong năm tới.
Predictive Analytics có thể được tiến hành thủ công hoặc sử dụng thuật toán học máy. Dù bằng cách nào, dữ liệu lịch sử được sử dụng để đưa ra các giả định về tương lai.
Một công cụ Predictive Analytics là phân tích hồi quy, có thể xác định mối quan hệ giữa hai biến (hồi quy tuyến tính đơn) hoặc ba biến trở lên (hồi quy bội). Mối quan hệ giữa các biến được viết dưới dạng một phương trình toán học có thể giúp dự đoán kết quả nếu một biến thay đổi.
“Hồi quy cho phép chúng tôi hiểu sâu hơn về cấu trúc của mối quan hệ đó và cung cấp các phép đo mức độ phù hợp của dữ liệu với mối quan hệ đó,” Giáo sư Jan Hammond của Trường Kinh doanh Harvard, người dạy khóa học trực tuyến Phân tích kinh doanh, một trong ba khóa học tạo nên chương trình Chứng chỉ Sẵn sàng (CORe).
Dự báo có thể cho phép bạn đưa ra quyết định tốt hơn và xây dựng các chiến lược dựa trên dữ liệu. Dưới đây là một số ví dụ về Predictive Analytics đang hoạt động để truyền cảm hứng cho bạn sử dụng nó tại tổ chức của mình.
Các công cụ sử dụng để Predictive Analytics hàng đầu
- Google Analytics
- IBM SPSS Modeler
- KNIME Analytics
- RapidMiner
- SAS Enterprise Miner
- Azure Machine Learning
- Tableau Prep
- KNIME Analytics
- Alteryx
- Oracle Data Mining.
Các kiến thức cần thiết để Predictive Analytics
- Statistics
- Machine learning
- Mathematics
- Data Mining
- Data Visualization
- Data Management
- Programming (Python, R, SQL, etc.)
- Business domain knowledge
- Communication and presentation skills
- Understanding of data structures and algorithms.
Các bước tiến hành Predictive Analytics
- Tổng quan về Predictive Analytics: Hiểu rõ về Predictive Analytics, mục tiêu và lợi ích của nó.
- Dữ liệu: Tìm hiểu về dữ liệu, thu thập, lọc, chuẩn hóa dữ liệu và xử lý các trường hợp dữ liệu thiếu.
- Phân tích dữ liệu: Sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu để tìm hiểu về dữ liệu, tìm ra các mẫu, tìm ra các quan hệ giữa các biến.
- Chọn mô hình: Chọn mô hình phù hợp với dữ liệu và mục tiêu của bạn.
- Tiến hành dự báo: Sử dụng mô hình đã chọn để dự báo kết quả.
- Đánh giá mô hình: Đánh giá mô hình dự báo để xác định độ chính xác của nó.
- Deployment: Triển khai mô hình dự báo trên tập dữ liệu thực tế và sử dụng kết quả để quản lý hoạt động và quản lý rủi ro.
- Cập nhật: Cập nhật và tối ưu hóa mô hình dự báo sau khi đã sử dụng.
5 ví dụ về Predictive Analytics trong thực tế
- Tài chính: Dự báo dòng tiền trong tương lai
Mọi doanh nghiệp đều cần lưu giữ hồ sơ tài chính định kỳ và các phân tích dự báo có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc dự đoán tình trạng tương lai của tổ chức bạn. Sử dụng dữ liệu lịch sử từ các báo cáo tài chính trước đó, cũng như dữ liệu từ toàn ngành, bạn có thể dự đoán doanh thu, doanh thu và chi phí để tạo ra bức tranh về tương lai và đưa ra quyết định.
Giáo sư HBS V.G. Narayanan đề cập đến tầm quan trọng của dự báo trong khóa học Kế toán tài chính, cũng là một phần của CORe.
Narayanan nói: “Các nhà quản lý cần phải nhìn về phía trước để lập kế hoạch cho sức khỏe tương lai của doanh nghiệp của họ. “Bất kể bạn làm việc trong lĩnh vực nào, luôn có rất nhiều điều không chắc chắn liên quan đến quá trình này.”
- Giải trí & Khách sạn: Xác định Nhu cầu Nhân sự
Một ví dụ được khám phá trong Phân tích kinh doanh là việc nhà điều hành sòng bạc và khách sạn Caesars Entertainment sử dụng Predictive Analytics để xác định nhu cầu nhân sự của địa điểm vào những thời điểm cụ thể.
Trong lĩnh vực giải trí và khách sạn, lượng khách hàng đến và đi phụ thuộc vào nhiều yếu tố khác nhau, tất cả đều phụ thuộc vào số lượng nhân viên mà một địa điểm hoặc khách sạn cần tại một thời điểm nhất định. Sử dụng quá nhiều nhân viên sẽ gây tốn kém tiền bạc và thiếu nhân sự có thể dẫn đến trải nghiệm khách hàng tồi tệ, nhân viên làm việc quá sức và những sai lầm tốn kém.
Để dự đoán số lượt nhận phòng khách sạn vào một ngày nhất định, một nhóm đã phát triển một mô hình hồi quy bội có xem xét một số yếu tố. Mô hình này cho phép Caesars bố trí nhân viên cho các khách sạn và sòng bạc của mình và tránh sử dụng quá nhiều nhân viên trong khả năng tốt nhất của mình.
- Tiếp thị: Nhắm mục tiêu theo hành vi
Trong tiếp thị, dữ liệu người tiêu dùng rất phong phú và được tận dụng để tạo nội dung, quảng cáo và chiến lược nhằm tiếp cận khách hàng tiềm năng tốt hơn ở nơi họ đang ở. Bằng cách kiểm tra dữ liệu hành vi lịch sử và sử dụng nó để dự đoán điều gì sẽ xảy ra trong tương lai, bạn tham gia vào Predictive Analytics.
Predictive Analytics có thể được áp dụng trong tiếp thị để dự báo xu hướng bán hàng vào các thời điểm khác nhau trong năm và lên kế hoạch cho các chiến dịch phù hợp.
Ngoài ra, dữ liệu hành vi lịch sử có thể giúp bạn dự đoán khả năng khách hàng tiềm năng sẽ chuyển xuống kênh từ nhận biết sang mua hàng. Ví dụ: bạn có thể sử dụng một mô hình hồi quy tuyến tính duy nhất để xác định rằng số lượng nội dung cung cấp mà khách hàng tiềm năng tương tác dự đoán—với mức độ chắc chắn có ý nghĩa thống kê—khả năng họ chuyển đổi thành một khách hàng. Với kiến thức này, bạn có thể lập kế hoạch quảng cáo được nhắm mục tiêu tại các thời điểm khác nhau trong vòng đời của khách hàng.
- Sản xuất: Phòng ngừa sự cố
Mặc dù các ví dụ trên sử dụng Predictive Analytics để thực hiện hành động dựa trên các tình huống có thể xảy ra, nhưng bạn cũng có thể sử dụng Predictive Analytics để ngăn các tình huống không mong muốn hoặc có hại xảy ra. Ví dụ, trong lĩnh vực sản xuất, các thuật toán có thể được đào tạo bằng cách sử dụng dữ liệu lịch sử để dự đoán chính xác thời điểm một bộ phận máy móc có thể gặp trục trặc.
Khi các tiêu chí cho sự cố sắp xảy ra được đáp ứng, thuật toán sẽ được kích hoạt để cảnh báo nhân viên có thể dừng máy và có khả năng tiết kiệm cho công ty hàng nghìn, nếu không muốn nói là hàng triệu đô la chi phí sửa chữa và sản phẩm bị hỏng. Phân tích này dự đoán các tình huống trục trặc trong thời điểm hiện tại thay vì trước hàng tháng hoặc hàng năm.
Một số thuật toán thậm chí còn đề xuất các bản sửa lỗi và tối ưu hóa để tránh các trục trặc trong tương lai và nâng cao hiệu quả, tiết kiệm thời gian, tiền bạc và công sức. Đây là một ví dụ về phân tích theo quy định; thường xuyên hơn không, một hoặc nhiều loại phân tích được sử dụng song song để giải quyết vấn đề.
- Chăm sóc sức khỏe: Phát hiện sớm các phản ứng dị ứng
Một ví dụ khác về việc sử dụng các thuật toán để Predictive Analytics, nhanh chóng để phòng ngừa đến từ ngành chăm sóc sức khỏe. Viện Wyss tại Đại học Harvard đã hợp tác với Tổ chức KeepSmilin4Abbie để phát triển một thiết bị công nghệ có thể đeo được giúp dự đoán phản ứng dị ứng phản vệ và tự động sử dụng epinephrine để cứu mạng người.
Cảm biến, được gọi là AbbieSense, phát hiện các dấu hiệu sinh lý ban đầu của sốc phản vệ như là yếu tố dự đoán phản ứng tiếp theo—và nó thực hiện nhanh hơn rất nhiều so với khả năng của con người. Khi một phản ứng được dự đoán sẽ xảy ra, một phản ứng theo thuật toán sẽ được kích hoạt. Thuật toán có thể dự đoán mức độ nghiêm trọng của phản ứng, cảnh báo cho cá nhân và người chăm sóc, đồng thời tự động tiêm epinephrine khi cần thiết. Khả năng dự đoán phản ứng ở tốc độ nhanh hơn so với phát hiện thủ công của công nghệ có thể cứu sống nhiều người.
Bất kể ngành của bạn là gì, Predictive Analytics có thể cung cấp thông tin chi tiết cần thiết để thực hiện bước tiếp theo của bạn. Cho dù bạn đang đưa ra các quyết định tài chính, xây dựng chiến lược tiếp thị, thay đổi hướng hành động hay làm việc để cứu người, thì việc xây dựng nền tảng kỹ năng phân tích có thể giúp ích cho bạn rất nhiều.
