Hướng dẫn cho người mới bắt đầu về Phân tích Dự đoán

Phân tích dự đoán là động lực mà một tổ chức cần để cải thiện việc ra quyết định, bất kể chức năng hay ngành nghề mà tổ chức đó hoạt động. Ngoài ra, triển khai phân tích dự đoán còn tạo ra lợi thế cạnh tranh khó có thể tìm thấy ở nơi khác.

Trong bài viết này, chúng tôi sẽ bàn về phân tích dự đoán là gì, khám phá một số ví dụ về cách nó được sử dụng và xem xét cách nó hoạt động.

Phân tích Dự đoán là gì?

Phân tích dự đoán là một thuật ngữ bao trùm mô tả nhiều kỹ thuật thống kê và phân tích dữ liệu — bao gồm khai phá dữ liệu, mô hình dự đoán và học máy. Mục đích chính của phân tích dự đoán là đưa ra dự đoán về kết quả, xu hướng hoặc sự kiện dựa trên các mẫu và hiểu biết rút ra từ dữ liệu lịch sử.

Phân tích dự đoán là giai đoạn thứ hai trong bốn giai đoạn năng lực phân tích của một tổ chức. Bốn giai đoạn phân tích, theo thứ tự, là:

1. Phân tích mô tả - xác định điều gì đã xảy ra trong quá khứ
2. Phân tích chẩn đoán - hiểu vì sao nó xảy ra
3. Phân tích dự đoán - dự đoán điều gì sẽ xảy ra tiếp theo
4. Phân tích kê đơn - tối ưu hóa và thử nghiệm cách tốt nhất để khiến điều đó xảy ra

Các tổ chức phải đạt được những giai đoạn phân tích này theo đúng thứ tự vì bạn chỉ có thể dự đoán tương lai một cách hiệu quả khi đã hiểu quá khứ. Theo cách này, tổ chức đi từ hiểu điều gì đã xảy ra và tại sao nó xảy ra đến dự đoán điều gì sẽ xảy ra tiếp theo. Một giai đoạn cuối cùng bổ sung của phân tích liên quan đến các hệ thống phân tích tự chủ, tối ưu hóa hoàn toàn, liên tục học hỏi theo thời gian và, trên thực tế, trở nên “thông minh”.

Mô hình hóa dự đoán bao gồm hai loại thuật toán học máy: có giám sát và không giám sát. Các thuật toán học máy có giám sát được dùng để dự đoán một kết quả mục tiêu và là công cụ chính cho phân tích dự đoán. 

Để xem hướng dẫn từng bước về cách dùng học máy trong phân tích dự đoán, hãy xem hướng dẫn Phân tích Lời bài hát của chúng tôi.

Có hai loại chính của thuật toán học máy có giám sát:

• Mô hình phân loại - dùng để dự đoán liệu các quan sát sẽ rơi vào một danh mục hay lớp cụ thể. Ví dụ, dự đoán khách hàng có rời bỏ hay không. Các kỹ thuật phân loại phổ biến gồm cây quyết định và mô hình hồi quy logistic.
• Mô hình hồi quy - dùng để dự đoán một giá trị. Ví dụ, dự đoán tỷ lệ nhấp của một quảng cáo. Các phương pháp phổ biến để dự đoán các giá trị như vậy là hồi quy tuyến tính và mô hình hồi quy đa thức.

Ngược lại, các thuật toán học máy không giám sát không đưa ra dự đoán mà tìm cách xác định các mẫu trong dữ liệu, từ đó có thể dùng để gắn nhãn hoặc nhóm các điểm dữ liệu tương tự lại với nhau. Ví dụ, một trong những thuật toán không giám sát phổ biến nhất là phân cụm k-means, nơi các điểm dữ liệu tương tự, như khách hàng, được gom thành các cụm.

Phân tích dự đoán cũng có thể bao gồm các kỹ thuật thống kê và khai phá dữ liệu khác để xác định xu hướng hiện tại, dự báo tương lai và dự đoán kết quả. Chúng tôi sẽ thảo luận một vài ví dụ cụ thể về cách các tổ chức có thể sử dụng phân tích dự đoán ở phần sau của bài viết.

Phân tích Kê đơn và Phân tích Dự đoán

Phân tích kê đơn là giai đoạn thứ ba về năng lực phân tích của một tổ chức, được xây dựng dựa trên các mô hình dự đoán đã tạo ở giai đoạn trước đó.

Nếu như phân tích dự đoán cho chúng ta biết vì sao điều gì đó đang xảy ra và điều gì có thể xảy ra tiếp theo, thì trọng tâm của phân tích kê đơn là tối ưu hóa và thử nghiệm với các mô hình mà chúng ta đã xây dựng. Nó trả lời những câu hỏi “điều gì xảy ra nếu” và cho phép bạn tiến hành theo kịch bản tốt nhất dựa trên thông tin thu được từ việc chạy thử nghiệm và mô phỏng.

Jeff Bezos, CEO của Amazon, từng nói nổi tiếng: “Thành công của chúng tôi tại Amazon là hàm số của số lượng thí nghiệm chúng tôi thực hiện mỗi năm, mỗi tháng, mỗi tuần, mỗi ngày.”

Thực hiện thử nghiệm trên mọi khía cạnh của quy trình và dự án phân tích là yêu cầu then chốt để phân tích kê đơn thành công.

Ví dụ về Phân tích Dự đoán

Phân tích dự đoán chuyển đổi các điểm dữ liệu thành những hiểu biết giá trị có thể dẫn dắt và cung cấp thông tin cho nhiều khía cạnh trong một tổ chức. 

Dưới đây chỉ là một vài ví dụ về cách các tổ chức có thể tận dụng phân tích dự đoán:

Dự báo các KPI tài chính 

Dự báo các chỉ số tài chính then chốt như doanh thu, chi phí và hàng tồn kho sẽ giúp việc ra quyết định hiệu quả và có cơ sở hơn dựa trên dữ kiện và dữ liệu thay vì chỉ dựa vào trực giác.

Phát hiện và giảm gian lận trong ngân hàng

Một trong những tình huống tốn kém và gây tổn hại nhất đối với ngân hàng là các hoạt động gian lận. Phân tích dự đoán có thể giúp nhận diện bất thường và lỗ hổng có thể chỉ ra gian lận để các tổ chức này hành động kịp thời.

Dự đoán khách hàng có vỡ nợ khoản vay hay không 

Việc cho vay vốn dĩ tiềm ẩn rủi ro đối với các tổ chức bảo hiểm và tài chính. Sử dụng mô hình dự đoán để dự báo khả năng khách hàng vỡ nợ là cách tốt nhất để các tổ chức này giảm đáng kể rủi ro.

Dự đoán tỷ lệ nghỉ việc của nhân viên

Phân tích dự đoán có thể giúp cải thiện quản trị nguồn nhân lực bằng cách dự đoán tỷ lệ nghỉ việc. Điều này bao gồm dự liệu nhu cầu tuyển dụng trong tương lai và xác định thời điểm phù hợp để tạo động lực cho nhân viên.

Hiểu hành vi mua hàng của khách hàng

Các tổ chức có thể tăng doanh số và tỷ lệ chuyển đổi bằng cách khám phá các mẫu đằng sau hành vi mua sắm và tìm hiểu lý do của các hành vi này. Bạn có thể sử dụng phân tích khách hàng và thử nghiệm A/B trong Python để hiểu các hành vi đó. 

Nhắm mục tiêu chiến dịch tiếp thị đến đúng khách hàng

Doanh nghiệp có thể tăng tỷ lệ nhấp quảng cáo và chuyển đổi của các chiến dịch tiếp thị nói chung bằng cách nhắm mục tiêu đúng khách hàng vào đúng thời điểm. Để tìm hiểu sâu hơn về ứng dụng của phân tích dự đoán trong tiếp thị, hãy xem khóa học của DataCamp về dự đoán khách hàng rời bỏ trong Python.

Giảm lãng phí trong sản xuất

Phân tích dự đoán có thể giúp tổ chức của bạn hiểu các yếu tố dẫn đến lãng phí trong sản xuất để có hành động đúng chỗ. Sử dụng mô hình dự đoán để hiểu các yếu tố này có thể mang lại khoản tiết kiệm chi phí đáng kể.

Phân tích Dự đoán hoạt động như thế nào?

Có rất nhiều công cụ phân tích dự đoán khác nhau. Công cụ bạn chọn phụ thuộc vào mục đích phân tích — từ các công cụ trực quan hóa và thông minh doanh nghiệp như Tableau và Power BI đến các ngôn ngữ lập trình phức tạp như R Programming và Python.

Để bắt đầu với phân tích dự đoán trong Python, hãy xem khóa học Giới thiệu về Phân tích Dự đoán trong Python. Nếu bạn đã quen với Python hoặc phân tích dự đoán, bạn có thể xem khóa học Trung cấp Phân tích Dự đoán trong Python.

Hầu hết các dự án phân tích dự đoán đều theo những quy trình và luồng công việc tương tự. Trong phần này, chúng tôi điểm qua một số bước chính thường gặp nhất trong dự án.

Mục tiêu

Mọi dự án phân tích dự đoán đều nên bắt đầu bằng việc hiểu mục tiêu, xác định vấn đề và chọn giải pháp tốt nhất.

Mục tiêu của các dự án phân tích dự đoán là hỗ trợ tổ chức đạt được các mục tiêu chiến lược. Khi mục tiêu dự án gắn liền với một mục tiêu trọng yếu của tổ chức, dự án có nhiều khả năng nhận được sự ủng hộ ở mọi cấp liên quan. Điều này đảm bảo dự án không chỉ có giá trị mà còn thành công.

Sau khi mục tiêu dự án đã được xác định, điều này sẽ dẫn đến một vấn đề rõ ràng mà dự án cần giải quyết và từ đó định hướng giải pháp cần thiết để đạt được mục tiêu.

Dữ liệu

Dữ liệu có thể đến từ nhiều nguồn, như tệp CSV, cơ sở dữ liệu, kho dữ liệu và ứng dụng của bên thứ ba. Nếu chưa thực hiện, các nguồn dữ liệu này nên được hợp nhất và quản lý tại một vị trí tập trung trước khi bạn có thể sử dụng trong phân tích dự đoán và mô hình hóa. Điều này đảm bảo dữ liệu được bảo mật và chất lượng cũng như quản trị được ưu tiên hàng đầu.

Như câu ngạn ngữ trong phân tích dữ liệu: “rác vào, rác ra”. Hãy cố gắng tránh lưu trữ toàn bộ dữ liệu trong bảng tính. Dù linh hoạt, bảng tính rất dễ bị chỉnh sửa và chia sẻ mà không kiểm soát được chất lượng và bảo mật của dữ liệu bên trong.

Ngoài ra, hãy cân nhắc đến khối lượng dữ liệu bạn có hoặc muốn tạo trong tương lai. Việc xây dựng mô hình dự đoán có thể trở nên tốn thời gian không cần thiết và kém hiệu quả đối với vấn đề cần giải quyết nếu thiếu hệ thống lưu trữ và quy trình phù hợp để xử lý khối lượng dữ liệu lớn hơn.

Chuyển đổi

Bước chuyển đổi trong một dự án phân tích dự đoán bao gồm làm sạch, khám phá và chuẩn bị dữ liệu cho phân tích hoặc mô hình tiếp theo.

Khi làm sạch dữ liệu, bạn nên tìm dữ liệu thiếu và các ngoại lệ hoặc giá trị đáng ngờ không hợp lý trong ngữ cảnh vấn đề. Điều này song hành với việc khám phá dữ liệu, vì thông qua khám phá bạn sẽ hiểu dữ liệu và các điểm bất thường trở nên dễ nhận thấy hơn.

Cuối cùng, dữ liệu phải được chuẩn bị cho bước tiếp theo của dự án. Quy trình cụ thể phụ thuộc vào thuật toán và loại phân tích cần thực hiện. 

Ví dụ, giả sử bạn đang ước lượng mô hình hồi quy tuyến tính để dự đoán tỷ lệ nhấp trong một chiến dịch quảng cáo. Khi đó, bạn phải xem xét các giả định của hồi quy tuyến tính và liệu dữ liệu có thỏa mãn chúng không. Bạn cũng cần chuyển đổi mọi biến phân loại trong dữ liệu thành biến giả, còn gọi là mã hóa one-hot.

Trước khi chuyển sang xây dựng mô hình dự đoán, hãy nhớ chia dữ liệu thành các tập huấn luyện, kiểm tra và xác thực. Bạn fit mô hình vào tập huấn luyện, qua đó mô hình học các mẫu trong dữ liệu để đưa ra dự đoán. Tuy nhiên, bạn cũng phải có tập xác thực để lặp lại và cải thiện mô hình, sau đó dùng tập kiểm tra để thu được ước lượng cuối cùng, không thiên lệch về độ chính xác của mô hình.

Phân tích

Nếu bạn xây dựng mô hình dự đoán bằng một thuật toán học máy có giám sát tương đối đơn giản như hồi quy logistic, thì bước này yêu cầu bạn fit mô hình và đánh giá kết quả. Tuy nhiên, một số thuật toán phức tạp như mạng nơ-ron đòi hỏi điều chỉnh tinh vi và hiệu chỉnh cẩn thận để tạo ra dự đoán chính xác.

Một lưu ý quan trọng là nhiều mô hình dự đoán cần khối lượng dữ liệu lớn để khái quát hóa chính xác ra thế giới thực. Nếu bạn chưa có đủ lượng dữ liệu cần thiết cho các mô hình này, bạn có thể cân nhắc các kỹ thuật khác cho phép dự báo hoặc dự đoán kết quả ở quy mô nhỏ hơn. Điều này cũng phụ thuộc vào mục tiêu và bài toán kinh doanh bạn đang cố gắng giải quyết, và bao gồm các kỹ thuật như khai phá dữ liệu và áp dụng nhiều phương pháp thống kê.

Triển khai

Bước cuối cùng trong một dự án phân tích dự đoán là triển khai. Đây là đầu ra hoặc kết quả cuối cùng của dự án và sẽ là phương tiện qua đó mô hình mang lại giá trị cho tổ chức của bạn. Tùy thuộc vào dự án và giải pháp bạn chọn để giải quyết vấn đề cụ thể, bước này có thể bao gồm bất cứ điều gì, từ một báo cáo hoặc bảng điều khiển đơn giản đến triển khai phức tạp vào các nền tảng hiện có.

Hãy cân nhắc liệu tổ chức của bạn có đủ nhân lực cho các triển khai phức tạp hay không để đảm bảo quy trình suôn sẻ và hiệu quả. Ví dụ, đầu tư vào ít nhất 1 kỹ sư dữ liệu có thể góp phần rất lớn vào việc triển khai mô hình thành công.

Kết luận

Phân tích nói chung, và phân tích dự đoán nói riêng, không chỉ dành cho một vài gã khổng lồ công nghệ và tập đoàn lớn hay thậm chí không chỉ dành cho một vài cá nhân trong tổ chức. Ngày nay, các tổ chức ở mọi quy mô đều sử dụng phân tích, và nó có thể áp dụng trong hầu như mọi ngành. Ngoài ra, phân tích dự đoán hiện là một chức năng được phân bổ và sở hữu bởi các nhóm trong toàn tổ chức.

Phân tích dự đoán có thể mang lại lợi thế cạnh tranh vượt trội cho gần như mọi tổ chức. Tuy nhiên, điều quan trọng là phải cân nhắc và hiểu rõ những yếu tố tạo nên một dự án phân tích dự đoán thành công. Bài viết này đã cung cấp một hướng dẫn về phân tích dự đoán, cách nó có thể áp dụng cho các bài toán kinh doanh và quy trình đứng sau cách nó hoạt động.