Phân tích Dự đoán (Predictive Analysis) là gì? Ứng dụng của Phân tích dự đoán vào thực tế hiện nay

Phân tích Dự đoán (Predictive Analysis) là một nhánh của phân tích dữ liệu sử dụng dữ liệu lịch sử, thuật toán thống kê và các kỹ thuật học máy để đưa ra dự đoán và dự báo các kết quả trong tương lai. Nó bao gồm việc khai thác thông tin từ các tập dữ liệu lớn để xác định các mẫu, xu hướng và mối quan hệ có thể được sử dụng để dự đoán các sự kiện hoặc hành vi trong tương lai.

Ví dụ, trong bối cảnh du lịch, Phân tích Dự đoán có thể phân tích các mẫu giao thông lịch sử, dữ liệu thời tiết và các yếu tố liên quan khác để ước tính khả năng tắc nghẽn giao thông, tai nạn hoặc các sự chậm trễ khác trên tuyến đường đã lên kế hoạch. Thông tin này có thể được sử dụng để điều chỉnh kế hoạch du lịch, chọn các tuyến đường thay thế hoặc đưa ra các quyết định sáng suốt nhằm giảm thiểu tác động của các sự cố có thể xảy ra.

Phân tích Dự đoán đã trở thành một công cụ quan trọng trong thế giới ngày nay dựa trên dữ liệu, giúp các tổ chức vận hành và ra quyết định. Dưới đây là những lý do chính khiến Phân tích Dự đoán có tầm quan trọng hàng đầu:

Dự đoán Kết quả Tương lai

Phân tích Dự đoán cho phép các tổ chức nhìn vào tương lai với mức độ chắc chắn cao hơn. Bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử và theo thời gian thực, xác định các mẫu và áp dụng các thuật toán tiên tiến, Phân tích Dự đoán giúp đưa ra các dự đoán và dự báo chính xác. Tầm nhìn trước này giúp các tổ chức đưa ra quyết định chủ động, giảm thiểu rủi ro, tối ưu hóa hoạt động và nắm bắt cơ hội.

Ra quyết định Chiến lược

Phân tích Dự đoán cung cấp cho những người ra quyết định những thông tin chi tiết có giá trị và bằng chứng khách quan. Nó cho phép họ vượt qua cảm tính và phán đoán chủ quan, thay vào đó dựa vào các dự đoán dựa trên dữ liệu. Với sự hiểu biết toàn diện về kết quả có thể xảy ra của các lựa chọn khác nhau, các tổ chức có thể lập ra một lộ trình chiến lược tối ưu hóa lợi nhuận, hiệu quả, sự hài lòng của khách hàng và thành công tổng thể.

Hiểu và Cá nhân hóa Khách hàng

Trong thị trường cạnh tranh khốc liệt ngày nay, việc hiểu khách hàng là chìa khóa thành công. Phân tích Dự đoán giúp các tổ chức hiểu sâu hơn về hành vi, sở thích và nhu cầu của khách hàng. Bằng cách phân tích một lượng lớn dữ liệu khách hàng, các tổ chức có thể phân đoạn đối tượng, xác định các mẫu mua sắm và cung cấp các trải nghiệm, sản phẩm và dịch vụ cá nhân hóa. Điều này nâng cao sự hài lòng của khách hàng và cuối cùng thúc đẩy tăng trưởng doanh thu.

Mô hình Phân tích Dự đoán được sử dụng để phân tích dữ liệu lịch sử và đưa ra dự đoán về các sự kiện hoặc kết quả trong tương lai. Có nhiều loại mô hình phân tích dự đoán khác nhau, bao gồm:

Mô hình Phân loại (Classification Models)

Mô hình phân loại được sử dụng để dự đoán các kết quả phân loại hoặc nhóm dữ liệu vào các lớp được xác định trước. Ví dụ bao gồm hồi quy logistic, cây quyết định, rừng ngẫu nhiên và máy vector hỗ trợ.

Mô hình Hồi quy (Regression Models)

Mô hình hồi quy được sử dụng để dự đoán một biến kết quả liên tục dựa trên một hoặc nhiều biến độc lập. Ví dụ bao gồm hồi quy tuyến tính, hồi quy bội và hồi quy đa thức.

Mô hình Phân cụm (Clustering Models)

Mô hình phân cụm được sử dụng để nhóm các điểm dữ liệu tương tự nhau dựa trên các đặc điểm hoặc mẫu. Ví dụ bao gồm phân cụm k-means và phân cụm phân cấp.

Mô hình Chuỗi thời gian (Time Series Models)

Mô hình chuỗi thời gian được sử dụng để dự đoán các giá trị trong tương lai dựa trên các mẫu trong dữ liệu phụ thuộc vào thời gian lịch sử. Ví dụ bao gồm các mô hình ARIMA và làm mịn mũ.

Hành trình của Phân tích Dự đoán bao gồm 5 bước quan trọng:

Xác định Vấn đề

Bước đầu tiên trong Phân tích Dự đoán là xác định rõ vấn đề cần giải quyết. Cho dù đó là phát hiện gian lận, tối ưu hóa hàng tồn kho hay dự đoán mức lũ tiềm năng, một tuyên bố vấn đề rõ ràng giúp xác định phương pháp phân tích dự đoán phù hợp.

Thu thập và sắp xếp dữ liệu

Dữ liệu là nguồn sống của Phân tích Dự đoán. Các tổ chức có thể có một lượng lớn dữ liệu lịch sử hoặc dữ liệu liên tục được truyền từ các nguồn khác nhau. Bước đầu tiên là xác định và thu thập dữ liệu liên quan và sau đó sắp xếp nó vào một kho dữ liệu trung tâm.

Tiền xử lý Dữ liệu

Dữ liệu thô hiếm khi ở trạng thái lý tưởng để phân tích. Trước khi phát triển các mô hình dự đoán, dữ liệu cần được xử lý trước đúng cách. Điều này bao gồm làm sạch dữ liệu để loại bỏ các bất thường, xử lý các điểm dữ liệu bị thiếu và giải quyết các giá trị ngoại lệ cực đoan.

Phát triển Mô hình Dự đoán

Các nhà khoa học dữ liệu hoặc nhà phân tích dữ liệu sử dụng nhiều công cụ và kỹ thuật để phát triển các mô hình dự đoán dựa trên tuyên bố vấn đề và bản chất của tập dữ liệu. Các thuật toán học máy, mô hình hồi quy, cây quyết định và mạng lưới nơ-ron là những phương pháp thường được sử dụng.

Xác thực và Triển khai Kết quả

Xác thực mô hình là một bước quan trọng để đánh giá độ chính xác và độ tin cậy của các dự đoán. Sau khi mô hình đạt được kết quả thỏa đáng, nó có thể được triển khai để cung cấp dự đoán cho các bên liên quan thông qua các ứng dụng, trang web hoặc bảng điều khiển dữ liệu.

Phân tích Dự đoán có thể được sử dụng trong nhiều tình huống thực tế, bao gồm:

Phân tích Tài chính và Ngân hàng

Phân tích Dự đoán được sử dụng để chấm điểm tín dụng, phát hiện gian lận, đánh giá rủi ro và phân tích đầu tư. Nó giúp các tổ chức tài chính đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu, phát hiện các hoạt động đáng ngờ và xác định các xu hướng thị trường tiềm năng.

Bán hàng và Tiếp thị

Phân tích Dự đoán đóng vai trò quan trọng trong bán hàng và tiếp thị bằng cách cung cấp thông tin chi tiết quý giá và giúp các tổ chức đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu.

Sản xuất và Quản lý Chuỗi Cung ứng

Phân tích Dự đoán giúp tối ưu hóa quy trình sản xuất, dự đoán sự cố thiết bị và quản lý logistics chuỗi cung ứng.

Chăm sóc Sức khỏe

Phân tích Dự đoán có thể xác định những bệnh nhân có nguy cơ phát triển một số bệnh nhất định, cải thiện độ chính xác trong chẩn đoán và cá nhân hóa kế hoạch điều trị.

Bán lẻ và Thương mại Điện tử

Phân tích Dự đoán được sử dụng để dự báo nhu cầu, quản lý hàng tồn kho và phân khúc khách hàng.

Phân tích dự đoán (Predictive Analytics) sử dụng một số công cụ và nền tảng chính để xử lý dữ liệu, phát triển mô hình, và tạo ra dự đoán về các sự kiện trong tương lai. Dưới đây là những công cụ phổ biến và thường được sử dụng nhất trong phân tích dự đoán:

Python

Python là một ngôn ngữ lập trình rất phổ biến trong phân tích dữ liệu và học máy. Nó cung cấp nhiều thư viện mạnh mẽ cho phân tích dự đoán như:

• Pandas: Quản lý và xử lý dữ liệu.
• NumPy: Tính toán toán học.
• Scikit-learn: Phát triển các mô hình học máy cho phân loại, hồi quy, và phân cụm.
• TensorFlow và Keras: Xây dựng và huấn luyện các mô hình học sâu (deep learning).
• Statsmodels: Thực hiện phân tích thống kê và hồi quy.

Ứng dụng: Dùng để xây dựng các mô hình dự đoán, xử lý dữ liệu, và trực quan hóa kết quả.

R

R là một ngôn ngữ và môi trường lập trình chuyên dụng cho phân tích thống kê và tính toán dữ liệu.

• Forecast: Phân tích chuỗi thời gian.
• Caret: Hỗ trợ quy trình phát triển các mô hình học máy.
• RandomForest: Xây dựng các mô hình rừng ngẫu nhiên (random forest) cho phân loại và hồi quy.
• Tidyverse: Một tập hợp các gói R để xử lý và trực quan hóa dữ liệu.

Ứng dụng: Thường được sử dụng trong các dự án học thuật hoặc nghiên cứu chuyên sâu về thống kê và phân tích dữ liệu.

IBM SPSS

(Statistical Package for the Social Sciences) là một công cụ phân tích thống kê và dự đoán dữ liệu phổ biến, đặc biệt trong các tổ chức và công ty lớn.

Ứng dụng: SPSS được sử dụng để phân tích dữ liệu, dự đoán kết quả, và xác định các xu hướng dựa trên các bộ dữ liệu lớn.

SAS (Statistical Analysis System)

SAS là một phần mềm mạnh mẽ để phân tích dữ liệu và dự đoán, được sử dụng rộng rãi trong ngành tài chính, chăm sóc sức khỏe, và nghiên cứu.

Ứng dụng: SAS chủ yếu được sử dụng cho xử lý dữ liệu lớn, phát triển mô hình dự đoán, và phân tích thống kê phức tạp.

Microsoft Power BI

Power BI là một công cụ phân tích dữ liệu và trực quan hóa của Microsoft, tích hợp các tính năng phân tích dự đoán bằng cách sử dụng Python và R.

Ứng dụng: Được sử dụng để tổng hợp, phân tích, và trực quan hóa dữ liệu, Power BI cũng có thể chạy các mô hình dự đoán được phát triển trong Python hoặc R.

Google Analytics & Firebase

Google Analytics và Firebase cung cấp các giải pháp phân tích và dự đoán hành vi người dùng trên các trang web và ứng dụng di động.

Ứng dụng: Các công cụ này giúp dự đoán xu hướng hành vi của người dùng và tối ưu hóa các chiến lược marketing, sản phẩm dựa trên dữ liệu thời gian thực.

BigQuery

Google BigQuery là nền tảng kho dữ liệu của Google Cloud, hỗ trợ phân tích dự đoán dữ liệu lớn với tốc độ cao.

Ứng dụng: Thích hợp cho các dự án phân tích dữ liệu lớn với quy mô lớn, tích hợp với các công cụ học máy của Google.

RapidMiner

RapidMiner là một nền tảng mạnh mẽ để phân tích dữ liệu và học máy.

Ứng dụng: Giúp phát triển các mô hình dự đoán thông qua giao diện kéo-thả mà không yêu cầu lập trình.

Hadoop/Spark

Hadoop và Spark là các nền tảng xử lý dữ liệu lớn, giúp hỗ trợ các mô hình học máy phân tích dữ liệu lớn.

Ứng dụng: Dùng để quản lý và xử lý các bộ dữ liệu cực lớn, phù hợp với các dự án phân tích dữ liệu quy mô lớn.

Tham khảo Khoá học Data Analyst, đào tạo toàn diện bộ công cụ, kỹ năng để có thể làm việc thực tế trong lĩnh vực phân tích dữ liệu. 

Tham khảo Lộ trình học tập chi tiết tại đây.