การวิเคราะห์เชิงทำนาย: ความรู้แห่งอนาคต

ว่ากันว่าทุกชั่วอายุคนมีภาษาแห่งการรู้หนังสือ หากคุณมีความรู้ในเรื่องนั้น แสดงว่าคุณเป็นผู้รู้หนังสือในยุคนั้น ยุคมืดเมื่อเราดำเนินชีวิตในสงคราม ผู้คนที่มีความรู้ดีเกี่ยวกับเรื่องนี้จึงกลายเป็นนายพลและกษัตริย์ เมื่อเข้าสู่ยุคอุตสาหกรรม คนที่เข้าใจเครื่องจักรก็สร้างอุตสาหกรรมขึ้นมา การวิเคราะห์เชิงทำนายสามารถแม่นยำเพียงใด?

วันนี้เราอยู่ในยุคที่ภาษาของการรู้หนังสือเป็นเทคโนโลยี และผู้ที่เข้าใจเทคโนโลยีก็ให้คะแนนข้อมูลคุณภาพดีเป็นอย่างมาก ส่งผลให้ข้อมูลดังกล่าวกลายเป็นหนึ่งในทรัพย์สินที่สำคัญ ตอนนี้คำถามก็เกิดขึ้น: ผู้คนทำอะไรกับข้อมูล? ถ้าฉันบอกคุณว่าพวกเขาเห็นอนาคตกับมันล่ะ

การวิเคราะห์เชิงทำนายคืออะไร?

การวิเคราะห์เชิงทำนายเป็นวิธีการที่ใช้ข้อมูลเพื่อทำนายเหตุการณ์หรือพฤติกรรมในอนาคต การวิเคราะห์ประเภทนี้ศึกษาสถานการณ์และรูปแบบที่ผ่านมาเพื่อระบุความเชื่อมโยงระหว่างสถานการณ์และเรียนรู้เกี่ยวกับผลลัพธ์ ด้วยข้อมูลนี้ นักวิจัยสามารถทำนายผลลัพธ์ที่สังเกตได้ก่อนหน้านี้ในรูปแบบพฤติกรรมที่คล้ายคลึงกันและจัดการสถานการณ์เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ตามที่คำแนะนำ คาดการณ์เหตุการณ์ที่ไม่รู้จักในอนาคต วัตถุประสงค์คือการไปให้ไกลกว่าการรู้ว่าเกิดอะไรขึ้นเพื่อที่จะตัดสินได้ดีขึ้นว่าอะไรจะเกิดขึ้นในอนาคต โดยใช้ประโยชน์จากการเรียนรู้ของเครื่อง สถิติ การสร้างแบบจำลองข้อมูล และเทคนิคการขุดเพื่อวิเคราะห์อดีตและประเมินอนาคต

เครื่องมือในการตัดสินใจ Predictive Analytics สำหรับหลายอุตสาหกรรม มันครองอุตสาหกรรมเช่นการโฆษณา, การตลาด, การเงิน, อีคอมเมิร์ซ, ประกันภัย, การผลิต, การค้าปลีก, ภาครัฐ, น้ำมันและก๊าซ, การศึกษาและอื่น ๆ

การวิเคราะห์เชิงทำนายทำงานอย่างไร

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์มาจากวิทยาศาสตร์ทางสถิติ และที่แกนกลางของมัน เกี่ยวข้องกับการแสดงการมีอยู่ของตัวแปรเฉพาะในชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แน่นอน ผลลัพธ์นี้ใช้เพื่อคำนวณความน่าจะเป็นของเหตุการณ์บางอย่างที่เกิดขึ้นในอนาคต

มีสองแนวทางการสร้างแบบจำลองทางสถิติหลักที่ใช้ในการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์: ตัวแบบการจำแนกประเภทและตัวแบบการถดถอย

1. โมเดลการจำแนกประเภท

วิธีการจำแนกประเภทใช้เทคนิคทางคณิตศาสตร์ เช่น ต้นไม้ตัดสินใจ การโปรแกรมเชิงเส้น โครงข่ายประสาทเทียม และสถิติ สำหรับ. เช่น จะบอกคุณว่าสมาชิกมีแนวโน้มที่จะอยู่กับบริษัทหรือออกจากบริษัทภายในระยะเวลาหนึ่ง ตามเกณฑ์บางอย่าง

2. ตัวแบบถดถอย

ตัวแบบการถดถอยจะทำนายจำนวนจริงซึ่งจะใช้ข้อมูลต่อเนื่องแทนข้อมูลไบนารี ตัวอย่างเช่น สามารถใช้การถดถอยโลจิสติกเพื่อประเมินว่าอัตราต่อรองของผู้ป่วยที่มีอาการหัวใจวาย (ตัวแปรไบนารี) เปลี่ยนแปลงอย่างไรด้วยค่าดัชนีมวลกายเพิ่มเติมทุกค่า (ตัวแปรต่อเนื่อง)

การวิเคราะห์เชิงทำนาย ข้อดี

• ฉ้อโกง

  • Predictive Analytics เป็นประโยชน์ต่อความปลอดภัยทางไซเบอร์ พวกเขาสามารถตรวจจับการฉ้อโกง ภัยคุกคาม ฯลฯ โดยใช้เทคนิคเหล่านี้

• การเพิ่มประสิทธิภาพ

  • การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ช่วยในการระบุความชอบและไม่ชอบของลูกค้า และด้วยเหตุนี้จึงรับรู้รูปแบบการซื้อและปรับกลยุทธ์ทางการตลาดให้เหมาะสม

• การตัดสินใจ

  • การให้สินเชื่อ การรับการเคลมประกัน ฯลฯ สามารถทำได้ตามแบบจำลองข้อมูลที่ใช้ในการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

• ปฏิบัติการ

  • อุตสาหกรรมอีคอมเมิร์ซสามารถตัดสินใจเกี่ยวกับการจัดการสินค้าคงคลังได้ อุตสาหกรรมน้ำมันและก๊าซสามารถคาดการณ์แผนการบำรุงรักษาอุปกรณ์ตามการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

การวิเคราะห์เชิงทำนาย ข้อเสีย

• ปัจจัยมนุษย์

  • นักวิจัยอ้างว่าโมเดล/อัลกอริทึมของ Predictive Analytics ไม่สามารถพิจารณาอารมณ์ อารมณ์ ความสัมพันธ์ ฯลฯ เมื่อคาดการณ์รูปแบบ

• เวลา

  • ต้องแก้ไขโมเดล Predictive Analytics เมื่อเวลาผ่านไป คนเปลี่ยนไปตามกาลเวลา แบบจำลองที่ใช้ได้ในช่วงเวลาหนึ่งอาจไม่มีประโยชน์ในภายหลัง

• ค่าใช้จ่าย

  • การใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในแง่ของทรัพยากร เครื่องมือ และเวลานั้นมีค่าใช้จ่ายสูง

• ความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัย

  • Predictive Analytics เกี่ยวข้องกับข้อมูล การจัดเก็บข้อมูลจำนวนมากเป็นความท้าทายที่ยิ่งใหญ่ ข้อมูลอาจมีข้อมูลส่วนบุคคลของผู้ใช้ ฯลฯ ซึ่งจำเป็นต้องได้รับการคุ้มครอง

มองลึกลงไปในการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

คุณเคยคิดว่าโทรศัพท์ของคุณกำลังฟังการสนทนาทั้งหมดของคุณหรือไม่? คุณอาจมีเพื่อนอย่างน้อยหนึ่งคนที่เชื่อในแผนการสมคบคิดนั้นเพราะพวกเขาพูดเกี่ยวกับบางสิ่งหรือแม้แต่แค่คิดเกี่ยวกับเรื่องนี้ จากนั้นพวกเขาก็ได้รับการโฆษณาสำหรับผลิตภัณฑ์ที่แน่นอนหรืออย่างน้อยก็บางอย่างที่เกี่ยวข้องกับผลิตภัณฑ์นั้น

อุตสาหกรรมอื่นๆ ส่วนใหญ่ใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เป็นส่วนใหญ่ ช่วยให้แพทย์วินิจฉัยได้อย่างถูกต้องหรือทราบผลการรักษาสำหรับผู้ที่มีอาการเฉพาะ นอกจากนี้ยังช่วยลดเวลารอในห้องฉุกเฉินได้มากถึง 15 เปอร์เซ็นต์

ได้ช่วยตลาดค้าปลีกโดยการคาดการณ์อย่างถูกต้องว่าหุ้นใดจะขายได้มากกว่าและควรสต็อกไว้มากกว่านี้ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ได้ก้าวกระโดดครั้งใหญ่ในโดเมนอื่นๆ เช่น การธนาคาร การผลิต การขนส่งสาธารณะ และความปลอดภัยในโลกไซเบอร์ เป็นต้น

นี่ไม่ได้หมายความว่าทุกอย่างเป็นแสงแดดและสายรุ้ง และจะแก้ปัญหาความหิวโหยของโลกได้ มีหลายกรณีที่เมื่อเร็ว ๆ นี้เกี่ยวกับการรวบรวมข้อมูลที่กำหนดเป้าหมายคนเช่นคุณและฉัน บริษัทต่างๆ ได้แทรกซึมเข้ามาในชีวิตส่วนตัวของเรา ซึ่งส่งผลให้เกิดการฟ้องร้องบริษัทต่างๆ เช่น Facebook และ Cambridge Analytica

คุณอาจคิดว่า อะไรคือสิ่งที่เลวร้ายที่สุดที่คนเหล่านี้สามารถทำได้? ลองคิดดู: ถ้าคุณมีเพื่อนที่ดีจริงๆ ที่คุณรู้จักมานานและคนที่คุณอยู่ด้วยเป็นประจำ มันจะง่ายมากสำหรับคุณที่จะคาดเดาว่าเขาจะทำอะไรในบางสถานการณ์

ในการมีแนวคิดในเรื่องนี้ คุณจะต้องใช้เวลาร่วมกันมากมายและแบ่งปันประสบการณ์ที่เลวร้ายเช่นกัน ดังนั้นการวิเคราะห์เชิงทำนายมีพลังที่จะทำเช่นเดียวกันโดยที่ไม่รู้ว่าคุณเป็นใครได้อย่างไร

บริษัทอย่าง Cambridge Analytica มีจุดข้อมูล 5,000 จุดเพื่อกำหนดว่าคุณเป็นใคร คุณมีแนวโน้มที่จะทำอะไร และสิ่งที่คุณน่าจะซื้อ ข้อมูลที่พวกเขาอัปโหลดซึ่งซื้อมาจากบริษัทต่างๆ เช่น Facebook และ Google ซึ่งอยู่ภายใต้การทำเงินผ่านการโฆษณา ในความเป็นจริง เราซึ่งเป็นผู้บริโภคเทคโนโลยีเหล่านั้นเป็นผลิตภัณฑ์

มีบางสิ่งที่ผันผวนอยู่เสมอที่มนุษยชาติสร้างขึ้นโดยที่ผู้คนถูกแบ่งแยกอย่างสมบูรณ์หากสิ่งนี้ดีสำหรับเราหรือจะเป็นความตายของพวกเราทุกคน ฉันรู้ว่าสิ่งนี้ฟังดูเหมือนการวาดภาพที่ไม่ดีจริงๆ ด้วยเครื่องมือง่ายๆ ที่ออกแบบมาเพื่อคาดการณ์คู่ค้าของลูกค้าเพื่อให้บริการพวกเขาได้ดีขึ้น แต่ข้อกังวลหลักอยู่ที่ข้อเท็จจริงเกี่ยวกับวิธีการรวบรวมข้อมูลเพื่อให้เครื่องมือนั้นทำงานได้จริง

คุณรู้สึกสบายใจหรือไม่ที่รู้ว่าบริษัทบุคคลที่สามรู้ความเคลื่อนไหวและทางเลือกทั้งหมดของคุณ คุณกำลังจะกลายเป็นหุ่นเชิดของบริษัทต่อไปที่พยายามจะขายผลิตภัณฑ์เงางามชิ้นต่อไปของพวกเขาหรือไม่? แล้วทั้งหมดนี้เดือดลงไปเพื่ออะไร?

ข้อเท็จจริงง่ายๆ ก็คือ ก็เหมือนไฟ เราสามารถเรียนรู้ที่จะควบคุมมันและก้าวหน้าเป็นอารยธรรม เรียนรู้ที่จะกินอาหารปรุงสุกและเข้าสังคม หรือเราจะใช้มันให้กลายเป็นอารยธรรมขั้นสูงที่ให้กำเนิด AI ที่เรียนรู้ด้วยตนเอง ที่จบลงด้วยการปกครองโลกและเป็นทาสของมนุษยชาติ มันจะเป็นอย่างไร?

การวิเคราะห์เชิงทำนาย & QuestionPro

QuestionPro ให้การวิเคราะห์โดยเป็นส่วนหนึ่งของผลิตภัณฑ์ Surveys ซึ่งช่วยให้ได้รับข้อมูลเชิงลึกในอดีตและตัดสินใจสำหรับอนาคต มีคุณสมบัติต่างๆ เช่น รายงาน แพ็คเกจสถิติ การกรองข้อมูล การทำตารางข้าม การวิเคราะห์แนวโน้ม การวิเคราะห์ข้อความ ฯลฯ ซึ่งสามารถช่วยเหลือลูกค้าในการตัดสินใจเชิงคาดการณ์ได้!

สร้างบัญชีฟรี

ผู้เขียน : Shubhada and Jackson / Fahad Ahmed Shaikh