การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์คืออะไร? … และการวิเคราะห์ข้อมูลที่สำคัญ 5 ประเภท
เผยแพร่แล้ว: 2022-04-29การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์คืออะไร? การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ห้าประเภทคืออะไร การประยุกต์ใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในอุตสาหกรรมต่างๆ มีอะไรบ้าง เหตุใดบริษัทต่างๆ จึงตัดสินใจใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์มากขึ้นเรื่อยๆ การปฏิบัติในการตรวจสอบข้อมูลนี้จำเป็นสำหรับการตัดสินใจและการกำหนดกลยุทธ์หรือไม่? อ่านบทความและเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีการคาดการณ์แนวโน้มและเหตุการณ์ในอนาคตในปัจจุบัน
การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ – สารบัญ:
- การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์คืออะไร?
- การวิเคราะห์ข้อมูลที่สำคัญ 5 ประเภท
- ตัวอย่างการประยุกต์ใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์
- ประโยชน์ของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์
การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์คืออะไร?
การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ เรียกอีกอย่างว่าการวิเคราะห์ขั้นสูงและใช้เพื่อคาดการณ์ว่าจะเกิดอะไรขึ้นต่อไป การวิจัยทั้งหมดในการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์นั้นอิงจากชุดข้อมูลในอดีตที่รวบรวมไว้แล้ว แม้ว่าประเภทของข้อมูลที่ใช้อาจแตกต่างกันไป ขณะนี้ไม่สามารถประมวลผลข้อมูลที่รวบรวมทั้งหมดโดยใช้เทคนิคดั้งเดิม (เช่น ฐานข้อมูล) ได้อีกต่อไป ชุดข้อมูลมีขนาดใหญ่และมัก ไม่มีโครงสร้าง รูปแบบที่ซ่อนอยู่ทั้งหมดที่เราค้นหาไม่สามารถเข้าถึงได้ในครั้งแรกอีกต่อไปและต้องใช้เทคนิคขั้นสูงที่ซับซ้อน
ผู้คนสร้างข้อมูลอย่างต่อเนื่อง Big Data ก็ใหญ่ขึ้นเรื่อยๆ และด้วยการเติบโตนี้ เทคนิคการวิเคราะห์จึงมีความซับซ้อนมากขึ้นเรื่อยๆ ยังคงให้ผลลัพธ์ที่มีความหมาย พลังที่เพิ่มขึ้นของคอมพิวเตอร์เป็นสิ่งสำคัญ ที่ควรจำไว้คือ แนวคิดของ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ มีมาหลายทศวรรษแล้ว และเพิ่งจะสามารถแสดงให้เห็นการใช้งานได้ไม่นานมานี้
ทำไมไม่ก่อน? ทั้งหมดนี้เกิดจากความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีในสังคมของเรา - เรามีคอมพิวเตอร์ที่เร็วกว่าและถูกกว่า ซอฟต์แวร์ใช้งานง่าย และในที่สุดก็สามารถรวบรวม ข้อมูลปริมาณมหาศาลได้ เมื่อก่อนการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เป็นที่สนใจของนักสถิติ นักคณิตศาสตร์ และนักวิทยาศาสตร์ มากกว่านักวิเคราะห์ธุรกิจหรือผู้เชี่ยวชาญคนอื่นๆ ในปัจจุบันที่อาจใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์อย่างประสบความสำเร็จ
การวิเคราะห์ข้อมูลที่สำคัญ 5 ประเภท
เรารู้แล้วว่าการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์คืออะไร แต่มีการวิเคราะห์ประเภทใดบ้าง การวิเคราะห์มีห้าประเภท ซึ่งธุรกิจของคุณสามารถใช้ได้ วิธีการทั้งหมดเชื่อมต่อกันอย่างแน่นหนาผ่าน เทคนิคที่มีรายละเอียด ต่างๆ และโดยทั่วไปจะถูกมองว่าเป็นขั้นตอนในการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ การวิเคราะห์ห้าประเภท ได้แก่ :
การวิเคราะห์เชิงพรรณนา – ประเภทการวิเคราะห์ที่ใช้กันทั่วไปและแพร่หลายที่สุด ซึ่งวิเคราะห์ข้อมูลที่มาในแบบเรียลไทม์ ข้อมูลนำมาจากโซเชียลมีเดียและเว็บไซต์ รายงานทางการเงินและการขายเป็นตัวอย่างที่เป็นที่รู้จักมากที่สุดของการวิเคราะห์เชิงพรรณนา
การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัย – การวิเคราะห์ประเภทที่สองที่เป็นที่รู้จักมากที่สุด ซึ่งเกี่ยวข้องกับเหตุผลหรือปัจจัยต่างๆ ซึ่งส่งผลต่อเหตุการณ์ต่างๆ ในธุรกิจ
Predictive Analytics – การวิเคราะห์ประเภทนี้เกี่ยวข้องกับการคาดการณ์ ซึ่งนักวิเคราะห์พยายามคาดการณ์ว่าจะเกิดอะไรขึ้นต่อไปตามรูปแบบหรือแนวโน้มก่อนหน้าทั้งหมด
Prescriptive Analytics – เป็นอีกขั้นตอนหนึ่งหลังจากการวิเคราะห์ประเภทอื่นๆ ซึ่งช่วยสร้างใบสั่งยาเพื่อแก้ปัญหา โดยจะใช้ข้อมูลที่ได้จากผลลัพธ์ของการวิเคราะห์ประเภทอื่นๆ ตัวอย่างหนึ่งของการวิเคราะห์แบบกำหนดเงื่อนไขคือแอปพลิเคชัน Google Maps ซึ่งสามารถช่วยในการเลือกเส้นทางที่ดีที่สุดตามข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับ: ระยะทาง การจราจร และความเร็ว
Cognitive Analytics – เป็นการรวมรูปแบบการวิเคราะห์ที่แตกต่างกันหลายรูปแบบ เช่น ความหมาย ปัญญาประดิษฐ์ อัลกอริธึมการเรียนรู้ด้วยเครื่อง แบบจำลองการเรียนรู้เชิงลึก ทั้งหมดนี้ช่วยให้สามารถประยุกต์ใช้ซอฟต์แวร์ทางปัญญาเพื่อปรับปรุงเมื่อเวลาผ่านไป เพื่อให้ได้ข้อสรุปใด ๆ จะต้องมีการวิเคราะห์ชุดข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างจำนวนมาก
ตัวอย่างการประยุกต์ใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์
อุตสาหกรรมที่มีความสำคัญสูงสุดใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ซึ่งการประเมินความเสี่ยงและการป้องกันเหตุการณ์ที่ไม่คาดคิดเป็นสิ่งสำคัญ มีหลายอุตสาหกรรมที่ใช้วิธี การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ และไม่สามารถเกณฑ์พวกเขาทั้งหมดได้เนื่องจากภาคสนามมีการพัฒนาอย่างรวดเร็ว เป็นมูลค่าที่จะกล่าวถึงอุตสาหกรรมดังกล่าวเช่น:
ยานยนต์ – ยานยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติหรือยานพาหนะที่มีเทคโนโลยีช่วยเหลือผู้ขับขี่ใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อสร้างอัลกอริธึมช่วยเหลือผู้ขับขี่ที่ดีขึ้น
บริการทางการเงิน – การวิเคราะห์ทุกประเภทใช้เพื่อคาดการณ์ความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับเครดิตหรือกระแสเงินสดในอนาคต ปัจจัยทางการเงินทุกประเภทสามารถคาดการณ์ได้ เช่น ยอดขาย รายได้ หรือค่าใช้จ่าย ข้อมูลย้อนหลังจาก cab งบการเงินทั้งหมดใช้สำหรับประมาณการ มีการใช้เครื่องมือเชิงปริมาณและเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง..
อุตสาหกรรมพลังงาน – การผลิตพลังงานต้องการการตรวจสอบข้อมูลประเภทต่างๆ ในระดับสูง เช่น สภาพอากาศ การเปลี่ยนแปลงตามฤดูกาล ความพร้อมใช้งานของโรงงาน ความต้องการและการใช้พลังงาน ทั้งหมดนี้เพื่อคาดการณ์ราคาและปริมาณการใช้ไฟฟ้า
การผลิต – ในอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น การบินหรือการผลิตเครื่องจักร มีการคาดการณ์เกี่ยวกับความล้มเหลวที่อาจเกิดขึ้นในเครื่องจักรหรือชิ้นส่วนเครื่องยนต์ของเครื่องบิน การวิเคราะห์มีจุดมุ่งหมายเพื่อคาดการณ์ความสมบูรณ์ขององค์ประกอบของเครื่องจักร และช่วยลดต้นทุนและเวลาในการบำรุงรักษาและซ่อมแซม ต้องป้องกันการทำงานผิดปกติเพื่อหยุดสถานการณ์ที่เป็นอันตราย เสี่ยง และอันตรายไม่ให้เกิดขึ้น ความเสียหายที่เกิดจากอุปกรณ์ที่ชำรุดอาจมีค่าใช้จ่ายเป็นเงินสดหลายล้านเหรียญ อันเนื่องมาจากการซ่อมแซมที่มีราคาแพง รวมทั้งค่าธรรมเนียมทางกฎหมายในกรณีที่ถูกฟ้องร้องและเรียกร้องค่าสินไหมทดแทน
การแพทย์และการดูแลสุขภาพ – อุปกรณ์ทางการแพทย์ที่มีเทคนิคขั้นสูงใช้อัลกอริธึมทุกประเภทในขั้นตอนการวินิจฉัยที่แตกต่างกัน อุตสาหกรรมการดูแลได้ลงทุนหลายล้านในอุปกรณ์อัจฉริยะที่สวมใส่ได้ซึ่งผู้ป่วยสามารถใช้ในการรวบรวมข้อมูลทางการแพทย์ได้ อุปกรณ์ทั้งหมดใช้อัลกอริธึมการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์บางประเภทเพื่อตรวจจับและคาดการณ์ปฏิกิริยาของร่างกาย ความแข็งแรง และความจำเป็นในการฉีดยาหรือยาที่อาจเกิดขึ้นได้
การ บริการ – บริษัทต้อนรับขนาดใหญ่ที่มีเครือโรงแรมหรือเครือร้านอาหารไม่สามารถพึ่งพาการพยากรณ์ง่ายๆ ได้ ยิ่งบริษัทใหญ่ต้องการการคาดการณ์อย่างละเอียดและแม่นยำมากขึ้น ผู้ประกอบการด้านการบริการจำเป็นต้องกำหนดความต้องการด้านบุคลากร การไหลของลูกค้าเพื่อหลีกเลี่ยงการใช้พนักงานมากเกินไปที่มีค่าใช้จ่ายสูงหรือไม่เพียงพอที่ก่อให้เกิดความเสียหาย
การ ตลาด – เนื่องจากมีข้อมูลมากมายที่เกี่ยวข้องกับพฤติกรรมผู้บริโภค การใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์จึงเป็นขั้นตอนที่ชัดเจน การโฆษณาที่ดีขึ้นด้วยเนื้อหาที่ปรับอย่างระมัดระวังและกลยุทธ์ที่ยอดเยี่ยมอาจเป็นผลมาจากการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ซึ่งสามารถเพิ่มโอกาสในการตัดสินใจซื้อได้ นอกจากนี้ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์อาจใช้ในสถานการณ์ต่างๆ เช่น การระบุลูกค้าที่มีแนวโน้มจะหยุดใช้บริการหรือเพื่อการปรับปรุงการบริการลูกค้า
ประโยชน์ของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์
มีประโยชน์หลายประการในการใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ แต่ประเด็นหลักคือความสามารถในการคาดการณ์ในสถานการณ์ที่ยากลำบากซึ่งไม่มีข้อมูลที่ชัดเจนและตรงไปตรงมา การคาดการณ์สามารถดึงข้อมูลที่นำมาจากหลายแหล่งและแม้กระทั่งข้อเท็จจริงที่ดูเหมือนจะไม่เกี่ยวข้องโดยตรงกับปัญหาของเราอาจมีค่า
ผู้นำธุรกิจ นักวิจัย นักวิทยาศาสตร์ และนักลงทุนสามารถใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อลดความเสี่ยงของการดำเนินงานทุกประเภท ทุกครั้งที่มีการระบุความเสี่ยงและลดการควบคุมเงินทุนและรายได้จะได้รับการคุ้มครอง แม้แต่เหตุการณ์เล็กๆ น้อยๆ ก็อาจส่งผลกระทบต่อธุรกิจและนำมาซึ่งภัยคุกคามที่คาดไม่ถึง ซึ่งอาจส่งผลให้เกิดหายนะในระยะยาว
สรุป
โดยไม่คำนึงถึงการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ของอุตสาหกรรมสามารถใช้เพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นในกระบวนการที่ซับซ้อนใดๆ ตราบใดที่มีข้อมูลที่เกี่ยวข้อง การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ช่วยให้ผู้นำสามารถตัดสินใจได้อย่างถูกต้อง ซึ่งไม่เพียงแต่เพิ่มยอดขาย เปลี่ยนกลยุทธ์การทำเครื่องหมาย ป้องกันการทำงานผิดพลาดที่มีค่าใช้จ่ายสูง หรือประเมินความต้องการของพนักงาน แต่ยังช่วยชีวิต ป้องกันภัยพิบัติ และช่วยหลีกเลี่ยงเหตุการณ์โศกนาฏกรรมที่ไม่จำเป็นอีกด้วย หากไม่รู้ ธุรกิจร่วมสมัยของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์คืออะไรจะไม่เหมือนเดิม
อ่านเพิ่มเติม: CEO คืออะไร?
หากคุณชอบเนื้อหาของเรา เข้าร่วมชุมชนผึ้งที่วุ่นวายบน Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube
ผู้เขียน: Andy Nichols
นักแก้ปัญหาที่มี 5 องศาที่แตกต่างกันและแรงจูงใจสำรองไม่รู้จบ สิ่งนี้ทำให้เขาเป็นเจ้าของธุรกิจและผู้จัดการที่สมบูรณ์แบบ เมื่อค้นหาพนักงานและคู่ค้า การเปิดกว้างและความอยากรู้อยากเห็นของโลกคือคุณสมบัติที่เขาให้ความสำคัญมากที่สุด