Phân tích dự đoán (Predictive Analytics) là gì?

Phân tích dự đoán (Predictive Analytics) là gì? Những ứng dụng của Phân tích dự đoán.

• Tìm hiểu về việc áp dụng AI trong phân tích mô hình hành vi
• Tận dụng phân tích dự đoán trong giám sát chất lượng không khí
• Vai trò của Phân tích dự đoán trong quản lý chuỗi cung ứng
• Tác động của phân tích dự đoán với ngành nông nghiệp thông minh
• Ưu điểm khi ứng dụng phân tích dự đoán trong bất động sản

Phân tích dự đoán ( Predictive Analytics) là gì? nó có ý nghĩa như thế nào trong quá trình làm lập trình của các IT?

1. Phân tích dự đoán (Predictive Analytics) là gì?

Phân tích dự đoán chỉ việc sử dụng thống kê và kỹ thuật mô hình hóa để đưa ra dự đoán về tương lai. Các nhà phân tích xem xét các mẫu hình (pattern) dữ liệu trong hiện tại và quá khứ để xác định xem những mẫu hình này có khả năng lặp lại hay không. Điều này cho phép các doanh nghiệp và nhà đầu tư điều chỉnh cách sử dụng nguồn lực của mình để lợi dụng những việc có thể xảy ra trong tương lai. Phân tích dự báo cũng có thể được sử dụng để cải thiện hiệu quả vận hành và giảm thiểu rủi ro . 

2. Những điều cần biết phân tích dự đoán

• Phân tích dự đoán dùng thống kê và kỹ thuật mô hình hóa để đưa ra các dự đoán tương lai.
• Các lĩnh vực như bảo hiểm và tiếp thị sử dụng các kỹ thuật phân tích dự đoán để đưa ra các quyết định quan trọng.
• Các mô hình dự báo giúp đưa ra dự báo thời tiết, phát triển trò chơi điện tử, dịch giọng nói thành văn bản và quyết định các danh mục đầu tư.
• Thường có sự nhầm lẫn giữa phân tích dự đoán và Học máy mặc dù đây là những lĩnh vực khác nhau.

Phân tích dự đoán là một công nghệ đưa ra dự đoán về những ẩn số trong tương lai. Lĩnh vực này dựa trên một loạt các công nghệ khác để đưa ra các quyết định này, bao gồm trí tuệ nhân tạo (AI) , khai thác dữ liệu (data mining) , học máy, mô hình hóa và thống kê. Ví dụ, khai thác dữ liệu liên quan đến việc phân tích các bộ dữ liệu lớn để phát hiện các mẫu hình (pattern) ẩn chứa trong đó. 

Các mô hình dự đoán có rất nhiều ứng dụng, bao gồm:

• Dự báo thời tiết
• Làm ra trò chơi điện tử
• Dịch giọng nói sang văn bản để nhắn tin trên điện thoại di động
• Phát triển danh mục đầu tư

Tất cả các ứng dụng này đều sử dụng các mô hình thống kê mô tả của dữ liệu hiện có để đưa ra dự đoán về dữ liệu tương lai.

Những mô hình dự đoán này cũng giúp ích các doanh nghiệp quản lý kho hàng, phát triển các chiến lược tiếp thị và dự báo doanh số bán hàng. Các nhà đầu tư và các chuyên gia tài chính có thể dùng công nghệ này để giúp xây dựng danh mục đầu tư và giảm thiểu rủi ro. 

3. Phân tích dự đoán vs. Học máy (Machine Learning)

Nhiều người hiểu nhầm rằng phân tích dự đoán chính là học máy. Phân tích dự đoán giúp chúng ta hiểu những điều có thể xảy ra trong tương lai bằng cách phân tích quá khứ. Về cốt lõi, phân tích dự đoán bao gồm một loạt các kỹ thuật thống kê (bao gồm học máy, mô hình dự đoán – predictive modeling và khai thác dữ liệu – data mining). Nó sử dụng dữ liệu thống kê (cả quá khứ và hiện tại) để ước tính hoặc dự đoán kết quả trong tương lai.

Mặt khác, Học máy là một nhánh của lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo (AI) dựa trên khái niệm rằng một chương trình máy tính có thể học và thích ứng với dữ liệu mới mà không cần sự can thiệp của con người.

Để hiểu thêm về những ứng dụng, lợi ích, cũng như chỉ trích về Phân tích dự đoán, đọc tiếp tại đây. 

>>>  Tìm hiểu ngay các khóa học lập trình của FUNiX tại:

>>> Xem thêm bài viết hữu ích:

• Data Analytics (Phân tích dữ liệu) là gì?
• Học máy (Machine Learning) là gì?
• Phân tích dữ liệu đang làm thay đổi bóng đá như thế nào? (P1)

Vân Nguyễn (Tổng hợp)