DA 004 การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงพยากรณ์ (Predictive Analytics)

• การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงพยากรณ์ (Predictive Analytics)

การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงพยากรณ์ (Predictive Analytics)

การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงพยากรณ์ (Predictive Analytics) เป็นกระบวนการที่ใช้ข้อมูลในอดีตและปัจจุบัน เพื่อคาดการณ์แนวโน้มและเหตุการณ์ที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต โดยอาศัยเทคนิคทางสถิติ การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) และการทำเหมืองข้อมูล (Data Mining) การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงพยากรณ์มีบทบาทสำคัญในการตัดสินใจทางธุรกิจ ช่วยให้สามารถคาดการณ์แนวโน้มของตลาด พฤติกรรมของลูกค้า และผลลัพธ์ที่อาจเกิดขึ้นจากการดำเนินงานต่างๆ

การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงพยากรณ์ เป็นกระบวนการที่สำคัญในการตัดสินใจและวางแผนในธุรกิจในยุคปัจจุบัน การนำข้อมูลมาวิเคราะห์เพื่อทำนายผลลัพธ์ที่จะเกิดขึ้นในอนาคต เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการช่วยลดความไม่แน่นอนและเพิ่มประสิทธิภาพในการตัดสินใจทางธุรกิจ

1. การสร้างโมเดลพยากรณ์ (Building Predictive Models)

โมเดลพยากรณ์ (Predictive Model) คือ สมการทางคณิตศาสตร์หรืออัลกอริทึม ที่ใช้ในการทำนายผลลัพธ์ในอนาคต โดยอาศัยข้อมูลในอดีตและปัจจุบัน การสร้างโมเดลพยากรณ์ ประกอบด้วยหลายขั้นตอน ดังนี้

- การกำหนดปัญหา คือ การกำหนดปัญหาที่ต้องการแก้ไข เช่น ต้องการทำนายยอดขายในอนาคต ต้องการทำนายความเสี่ยงในการผิดนัดชำระหนี้ หรือต้องการทำนายความพึงพอใจของลูกค้า

- เลือกข้อมูลที่เหมาะสม คือ การเลือกข้อมูลที่เหมาะสมและมีคุณภาพ เนื่องจากข้อมูลที่ไม่เหมาะสมหรือไม่ครอบคลุมอาจทำให้โมเดลไม่แม่นยำ

- การรวบรวมและเตรียมข้อมูล เกี่ยวข้องกับการรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับปัญหา และทำความสะอาดและเตรียมข้อมูลให้พร้อมสำหรับการสร้างโมเดล เช่น การจัดการกับค่าที่หายไป การลบข้อมูลที่ซ้ำซ้อน การแปลงรูปแบบข้อมูล และการแบ่งข้อมูลออกเป็นชุดฝึกฝน (Training Set) และชุดทดสอบ (Test Set)

- การเลือกอัลกอริทึม คือ การเลือกอัลกอริทึมที่เหมาะสมกับปัญหาและประเภทของข้อมูล เช่น การถดถอยเชิงเส้น (Linear Regression) สำหรับการทำนายค่าต่อเนื่อง การถดถอยโลจิสติก (Logistic Regression) สำหรับการทำนายความน่าจะเป็น หรือต้นไม้ตัดสินใจ (Decision Trees) สำหรับการจำแนกประเภท การเลือกและปรับโมเดลที่เหมาะสมกับปัญหาที่ต้องการทำนาย เช่น Linear Regression, Decision Trees, Random Forests, Neural Networks เป็นต้น

- การฝึกฝนโมเดล คือ การฝึกฝนโมเดลด้วยข้อมูลชุดฝึกฝน เพื่อให้โมเดลสามารถเรียนรู้จากข้อมูลและปรับปรุงประสิทธิภาพในการทำนาย

- การประเมินผลโมเดล คือ การประเมินประสิทธิภาพของโมเดลด้วยข้อมูลชุดทดสอบ โดยใช้เมตริกต่างๆ เช่น ความแม่นยำ (Accuracy) ความแม่นยำและการเรียกคืน (Precision and Recall) หรือค่าเฉลี่ยความคลาดเคลื่อนกำลังสอง (Mean Squared Error) 

2. การตรวจสอบและปรับปรุงโมเดลพยากรณ์ (Validating and Refining Predictive Models) 

หลังจากสร้างโมเดลพยากรณ์แล้ว จำเป็นต้องทดสอบและประเมินประสิทธิภาพของโมเดลโดยใช้ชุดข้อมูลทดสอบเพื่อดูความแม่นยำและประสิทธิภาพ เพื่อตรวจสอบและปรับปรุงโมเดลให้มั่นใจว่าโมเดลมีความแม่นยำและสามารถนำไปใช้ได้จริง หลังจากสร้างโมเดลเสร็จสิ้นแล้ว

- การตรวจสอบโมเดล (Model Validation) เป็นกระบวนการที่ใช้ในการประเมินประสิทธิภาพของโมเดลกับข้อมูลที่ไม่ได้ใช้ในการฝึกฝน (Unseen Data) โดยทั่วไปจะใช้เทคนิค Cross-Validation ซึ่งเป็นการแบ่งข้อมูลออกเป็นหลายส่วน และใช้แต่ละส่วนในการฝึกฝนและทดสอบโมเดลสลับกันไป

- การตรวจสอบและปรับปรุงโมเดลพยากรณ์ ตรวจสอบผลลัพธ์: หลังจากการทดสอบโมเดล จำเป็นต้องตรวจสอบผลลัพธ์ที่ได้ว่ามีความแม่นยำและน่าเชื่อถือตามที่คาดหวังหรือไม่

- การปรับปรุงโมเดล (Model Refinement) ปรับปรุงและดัดแปลงหากพบปัญหาหรือข้อผิดพลาด จำเป็นต้องปรับปรุงและดัดแปลงโมเดลให้มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น หากโมเดลพยากรณ์ยังไม่ดีพอสามารถปรับปรุงโมเดลได้หลายวิธี เช่น

* การปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์ (Hyperparameter Tuning) ไฮเปอร์พารามิเตอร์เป็นพารามิเตอร์ที่ควบคุมการทำงานของอัลกอริทึม การปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์สามารถช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลได้

* การเลือกคุณลักษณะ (Feature Selection) การเลือกคุณลักษณะเป็นการเลือกตัวแปรที่สำคัญที่สุดในการทำนาย ซึ่งสามารถช่วยลดความซับซ้อนของโมเดลและปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลได้

* การใช้เทคนิค Ensemble เทคนิค Ensemble เป็นการรวมโมเดลหลายๆ โมเดลเข้าด้วยกัน ซึ่งสามารถช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลได้

3. การใช้โมเดลพยากรณ์ในทางธุรกิจ (Applications of Predictive Analytics in Business)

การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงพยากรณ์ มีการนำไปประยุกต์ใช้อย่างกว้างขวางในหลากหลายอุตสาหกรรม เพื่อช่วยในการตัดสินใจทางธุรกิจและเพิ่มประสิทธิภาพในการดำเนินงาน ตัวอย่างการนำไปใช้ ได้แก่

- การทำนายยอดขาย โมเดลพยากรณ์สามารถใช้ในการทำนายยอดขายสินค้าหรือบริการในอนาคต เพื่อวางแผนการผลิต การตลาด และกำหนดยอดขายเป้าหมาย

- การจัดการคลังสินค้า โมเดลพยากรณ์สามารถช่วยทำนายการใช้งานคลังสินค้า เพื่อวางแผนการจัดส่งและการจัดการคลังสินค้าให้มีประสิทธิภาพ

- การตรวจจับภาวะความเสี่ยง โมเดลพยากรณ์สามารถใช้ในการตรวจจับภาวะความเสี่ยงในธุรกิจ เช่น การทำนายความเสี่ยงทางการเงิน หรือการจำแนกลูกค้าที่เป็นไปได้ที่จะละเมิดสัญญา

- การตลาด การทำนายพฤติกรรมของลูกค้า การระบุกลุ่มเป้าหมาย การปรับแต่งแคมเปญการตลาด และการเพิ่มยอดขาย

- การเงิน การประเมินความเสี่ยงด้านเครดิต การตรวจจับการทุจริต และการบริหารพอร์ตการลงทุน

- การผลิต การทำนายความต้องการของลูกค้า การวางแผนการผลิต การจัดการสินค้าคงคลัง และการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์

- การดูแลสุขภาพ การทำนายความเสี่ยงของโรค การวินิจฉัยโรค และการปรับแผนการรักษา

การใช้โมเดลพยากรณ์ในทางธุรกิจช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการตัดสินใจ ลดความไม่แน่นอน และเตรียมความพร้อมในการรับมือกับสถานการณ์ต่าง ๆ ที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต

ตัวอย่างการใช้โมเดลพยากรณ์ในทางธุรกิจ

- บริษัทอีคอมเมิร์ซ ใช้โมเดลพยากรณ์เพื่อแนะนำสินค้าที่ลูกค้าอาจสนใจ ซึ่งช่วยเพิ่มยอดขายและปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า

- ธนาคาร ใช้โมเดลพยากรณ์เพื่อประเมินความเสี่ยงในการผิดนัดชำระหนี้ของลูกค้า ซึ่งช่วยลดความเสี่ยงและเพิ่มผลกำไร

- โรงงาน ใช้โมเดลพยากรณ์เพื่อทำนายความต้องการของลูกค้า และวางแผนการผลิตให้สอดคล้องกับความต้องการ ซึ่งช่วยลดต้นทุนและเพิ่มประสิทธิภาพในการผลิต

สรุป

การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงพยากรณ์ เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการคาดการณ์อนาคตและช่วยในการตัดสินใจทางธุรกิจ การสร้างโมเดลพยากรณ์ การตรวจสอบ และปรับปรุงโมเดล และการนำโมเดลไปประยุกต์ใช้ในทางธุรกิจ เป็นขั้นตอนที่สำคัญในการนำการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงพยากรณ์มาใช้ให้เกิดประโยชน์สูงสุด

----------------------------------------------------------------

ที่มาข้อมูล

-

รวบรวมโดย

- www.iok2u.com