Predictive Modeling là gì? Tại sao doanh nghiệp cần mô hình dự đoán

Predictive Modeling là gì?

Mô hình dự đoán, tiếng Anh là Predictive Modeling.

Predictive Modeling là một công cụ được sử dụng trong phân tích dự đoán, đề cập đến quá trình sử dụng các phương pháp tính toán và toán học để kiểm tra các tập dữ liệu hiện tại và quá khứ cho các mẫu cơ bản và tính toán xác suất của một kết quả.

Quá trình lập mô hình dự đoán bắt đầu bằng việc thu thập dữ liệu, sau đó xây dựng mô hình thống kê, đưa ra dự đoán và sửa đổi mô hình khi có dữ liệu mới.

Predictive Modeling được sử dụng rộng rãi tại các công ty để xác định khả năng tồn tại của một liên doanh, dự án hoặc đề xuất mới. Các doanh nghiệp sử dụng công cụ này để dự báo thu nhập, doanh thu, chi phí, thành công thương mại và tăng trưởng kinh tế. Công cụ này tạo điều kiện thuận lợi cho việc xác định các rủi ro và xây dựng các biện pháp để hạn chế thiệt hại.

Phân loại Predictive Modeling

Một số mô hình dự đoán phổ biến được các nhà phân tích là:

Mô hình phân cụm (Clustering Model)

Phương pháp này nhóm dữ liệu đã thu thập thành các cụm dựa trên các thuộc tính hoặc đặc điểm tương tự. Các nhà phân tích sẽ tiến hành phân tích hành vi của cả nhóm để xác định kết quả trong tương lai.

Mô hình phân loại (Classification Model)

Các nhà phân tích phân loại dữ liệu mới vào một danh mục tương ứng được xác định trước để dự đoán kết quả. 

Mô hình ngoại lệ (Outliers Model)

Trong mô hình ngoại lệ, các nhà phân tích sẽ kiểm tra dữ liệu cụ thể, xem chúng có nằm ngoài khuôn mẫu hành vi thông thường hay không, để phát hiện hành vi gian lận và bất thường.

Mô hình dự báo (Forecast Model)

Đây là một trong những mô hình phân tích dự đoán phổ biến nhất; các nhà phân tích thực hiện các tính toán toán học khác nhau và quét qua các bản ghi lịch sử để dự đoán kết quả trong tương lai.

Mô hình chuỗi thời gian (Time Series Model)

Các mô hình chuỗi thời gian xem xét dữ liệu lịch sử và xác định các mẫu trong dữ liệu quá khứ đến một điểm trong tương lai. Vì dữ liệu lịch sử thể hiện các mẫu, và dữ liệu trong tương lai cũng mô tả một mẫu. Một chuỗi thời gian sẽ được sử dụng để bẻ khóa các mẫu trong tương lai; nhằm đảm bảo độ lệch tối thiểu giữa tính toán và kết quả trong thế giới thực.

Cách tạo một mô hình dự đoán

Mọi Predictive Modeling đều có quá trình triển khai tuân theo các bước giống nhau:

• Dọn dẹp dữ liệu bằng cách xử lý dữ liệu bị thiếu và loại bỏ các giá trị ngoại lai
• Xác định xem mô hình dự đoán tham số hay phi tham số là hiệu quả nhất
• Xử lý lại dữ liệu thành định dạng phù hợp với thuật toán mô hình hóa
• Chỉ định một tập hợp con dữ liệu sẽ được sử dụng để đào tạo mô hình
• Huấn luyện tham số mô hình từ tập dữ liệu huấn luyện
• Tiến hành các thử nghiệm giám sát hiệu suất mô hình dự đoán để đánh giá hiệu quả của mô hình
• Xác thực độ chính xác của mô hình dự đoán trên dữ liệu không được sử dụng để hiệu chỉnh mô hình
• Triển khai mô hình để dự đoán

Ví dụ của Predictive Modeling 

Lĩnh vực bảo hiểm

Các công ty bảo hiểm sử dụng các kỹ thuật dự đoán khác nhau để đánh giá giá trị phí bảo hiểm, tối đa hóa lợi nhuận, xác định gian lận và cải thiện quy trình giải quyết yêu cầu bồi thường. Chẳng hạn, một công ty bảo hiểm xe phân tích các điều kiện của phương tiện và áp dụng các thuật toán khác nhau để xác định số tiền phí bảo hiểm cần áp dụng.

Ngành tài chính ngân hàng

Trước khi gia hạn khoản vay, các ngân hàng sử dụng các mô hình dự đoán để xem xét điểm tín dụng của người đi vay, nhằm xác minh độ tin cậy, lý lịch và các khoản nợ trước đó. Điều này giúp dự đoán khả năng gian lận và rủi ro liên quan đến một khách hàng cụ thể.

Lĩnh vực marketing và bán lẻ

Khi một doanh nghiệp chạy một chiến dịch marketing, doanh nghiệp đó sẽ sử dụng các kỹ thuật lập mô hình dự đoán để dự đoán thành công của chiến dịch. Phân tích dự đoán cũng đánh giá đối tượng mục tiêu và doanh số bán hàng trong tương lai. Trong lĩnh vực bán lẻ, các phân tích dự đoán cung cấp dự báo, dựa trên cơ sở đó doanh nghiệp quyết định lượng tồn kho cần thiết cho từng sản phẩm nhất định. 

Dự báo thời tiết

Các phương pháp lập mô hình dự đoán có khả năng dự báo thay đổi thời tiết và thiên tai như giông bão, lốc xoáy và sóng thần. Những mô hình này có thể xác định được hướng gió và tốc độ gió của bão. 

Lợi ích của mô hình dự đoán

Một lợi ích chính của việc sử dụng Predictive Modeling là khả năng tạo ra các chiến lược tiếp thị, bán hàng và cải thiện dịch vụ khách hàng. Với mô hình dự đoán, các doanh nghiệp có thể:

• Hiểu rõ hơn về cạnh tranh
• Sử dụng các chiến lược để đạt được lợi thế cạnh tranh
• Tối ưu hóa sản phẩm và dịch vụ hiện có
• Hiểu nhu cầu của người tiêu dùng
• Giảm thời gian, công sức và chi phí để ước tính kết quả
• Dự báo những yếu tố bên ngoài có thể tác động đến năng suất hoặc quy trình làm việc
• Xác định rủi ro tài chính
• Dự báo hàng tồn kho hoặc quy trình quản lý tài nguyên
• Xác định xu hướng trong tương lai
• Lập kế hoạch lực lượng lao động hoặc phân tích churn (đánh giá tỷ lệ mất khách)

Kỹ thuật được sử dụng trong Predictive Modeling

Hồi quy tuyến tính (Linear Regression) 

Khi hai biến liên tục mô tả mối quan hệ tuyến tính, hồi quy tuyến tính có thể được sử dụng để xác định giá trị của biến phụ thuộc, dựa trên biến độc lập.

Hồi quy bội (Multiple Regression) 

Tương tự như hồi quy tuyến tính, ngoại trừ việc giá trị của biến phụ thuộc được đánh giá bằng cách phân tích nhiều biến độc lập.

Hồi quy logistic (Logistic Regression)

Hồi quy logistic được sử dụng để xác định các biến phụ thuộc khi đó là tập dữ liệu lớn cần được phân loại.

Cây quyết định (Decision Tree) 

Phương pháp này thường được sử dụng để khai thác dữ liệu. Một lưu đồ đại diện cho một cây đảo ngược được xây dựng. Tại đây, nút bên trong chia thành các nhánh liệt kê hai hoặc nhiều quyết định có thể xảy ra và mỗi quyết định lại được chia nhỏ hơn nữa, nhằm hiển thị các kết quả có thể xảy ra khác. Kỹ thuật này giúp lựa chọn được tùy chọn tốt nhất.

Rừng ngẫu nhiên (Random Forest)

Đây là một mô hình phân loại và hồi quy phổ biến. Nó được sử dụng để giải quyết các thuật toán học máy. Rừng ngẫu nhiên bao gồm nhiều cây quyết định không tương quan với nhau. Những cây quyết định này tạo điều kiện thuận lợi cho việc phân tích.

Tăng cường (Boosting)

Đúng như tên gọi, phương pháp này tạo điều kiện thuận lợi cho việc học từ kết quả của các mô hình khác (cây quyết định, hồi quy logistic, mạng nơ-ron và máy vectơ hỗ trợ).

Mạng thần kinh (Neural Network)

Đây là cơ chế giải quyết vấn đề được sử dụng trong học máy và trí tuệ nhân tạo. Mạng thần kinh phát triển một tập hợp các thuật toán cho hệ thống máy tính học. Các thuật toán này bao gồm ba lớp là đầu vào, xử lý và đầu ra.

Công cụ Predictive Modeling

Các công cụ khác nhau sẽ có những yêu cầu hiểu biết về dữ liệu khác nhau, hiệu quả trong những trường hợp sử dụng khác nhau, sử dụng tốt nhất khi kết hợp với các phần mềm tương tự hay có thể khá đắt tiền. Một số công cụ mô hình dự đoán có thể tham khảo như:

• Sisense: Một phần mềm kinh doanh thông minh nhằm vào nhiều công ty cung cấp một loạt các tính năng phân tích kinh doanh. Công cụ này yêu cầu nền tảng công nghệ thông tin tối thiểu.
• Oracle Crystal Ball: Một ứng dụng dựa trên bảng tính tập trung vào các kỹ sư, nhà hoạch định chiến lược và nhà khoa học trong các ngành có thể được sử dụng để lập mô hình dự đoán, dự báo cũng như mô phỏng và tối ưu hóa.
• IBM SPSS Predictive Analytics Enterprise: Nền tảng kinh doanh thông minh hỗ trợ tích hợp nguồn mở và có tính năng phân tích mô tả và dự đoán cũng như chuẩn bị dữ liệu.
• SAS Advanced Analytics: Một chương trình cung cấp các thuật toán xác định khả năng xảy ra các kết quả trong tương lai và có thể được sử dụng để khai thác dữ liệu, dự báo và kinh tế lượng.

Tương lai của Predictive Modeling

Mô hình dự đoán vẫn là những công nghệ mới và đang trên đà phát triển. Khi các kỹ thuật, phương pháp, công cụ và công nghệ được cải thiện, các lợi ích cho doanh nghiệp và xã hội cũng sẽ được cải thiện.

Tuy nhiên, đây không phải là công nghệ mà doanh nghiệp nào cũng có đủ khả năng để áp dụng sau này, nhất là sau khi công nghệ đã trưởng thành và tất cả các nút thắt đã được giải quyết. Những người áp dụng công nghệ muộn có thể sẽ không thể bắt kịp hay không duy trì được tính cạnh tranh.

Hiểu và triển khai công nghệ ngay bây giờ và phát triển lợi ích kinh doanh song song với những tiến bộ của công nghệ là điều cần thiết.

Những câu hỏi thường gặp

Mô hình dự đoán hoạt động như thế nào?

Predictive Modeling áp dụng các kỹ thuật phân tích và khai thác dữ liệu cho dữ liệu quá khứ và dữ liệu hiện tại, cũng như xác định kết quả trong tương lai.

Mô hình dự đoán có phải là học máy không?

Mô hình dự đoán không giống khái niệm học máy (Machine Learning). Phân tích dự đoán là một quá trình sử dụng các kỹ thuật toán học để dự đoán kết quả trong tương lai. Mặt khác, học máy áp dụng các kỹ thuật học nhận thức để phát triển các mô hình khoa học máy tính và các thuật toán phức tạp.

Phân tích dự đoán được sử dụng như thế nào trong kinh doanh?

Phân tích dự đoán là một công cụ thiết yếu được sử dụng trong dự báo tài chính. Các công ty sử dụng những dự báo này để xác định khả năng tài chính của các dự án dài hạn. Các doanh nghiệp cũng sử dụng phân tích dự báo để dự báo doanh thu trong tương lai, lợi nhuận trong tương lai và chi phí trong tương lai. Dựa trên những dự đoán này, các quyết định quản lý quan trọng được đưa ra. Hơn nữa, các phương pháp này được sử dụng để thấy trước những rủi ro để giảm thiểu tổn thất.

Predictive Modeling là một giải pháp cho những thách thức về khám phá dữ liệu trong các hệ thống quản lý dữ liệu lớn. Các doanh nghiệp sử dụng các mô hình dự đoán để phát hiện các rủi ro trong tương lai và những cơ hội đầy hứa hẹn. 

Hy vọng bài viết đã giúp bạn có cái nhìn rõ nét hơn về Predictive Modeling. Theo dõi Meey Land để tìm đọc những khái niệm công nghệ thú vị khác!