การพยากรณ์คืออะไรการพยากรณ์คือการคาดการณ์โดยศึกษาจากข้อมูลเก่าและรูปแบบต่างๆ ในอดีต หลายธุรกิจใช้เครื่องมือและระบบซอฟต์แวร์เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากที่เก็บรวบรวมมาเป็นระยะเวลานาน จากนั้นซอฟต์แวร์จะคาดการณ์ความต้องการและแนวโน้มในอนาคต เพื่อช่วยให้บริษัทต่างๆ ตัดสินใจด้านการเงิน การตลาด และการดำเนินงานได้แม่นยำยิ่งขึ้น Show
เหตุใดการพยากรณ์จึงมีความสำคัญการพยากรณ์ทำหน้าที่เป็นเครื่องมือในการวางแผนเพื่อช่วยองค์กรเตรียมความพร้อมในการรับมือกับความไม่แน่นอนที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต ซึ่งช่วยให้ผู้จัดการสามารถตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงได้อย่างมั่นใจ ควบคุมการดำเนินงานทางธุรกิจ และตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ที่ขับเคลื่อนการเติบโตในอนาคตได้ ตัวอย่างเช่น ธุรกิจใช้การพยากรณ์เพื่อทำสิ่งต่อไปนี้
วิธีการพยากรณ์มีกี่ประเภทวิธีการพยากรณ์อาจเป็นได้ทั้งเชิงคุณภาพหรือเชิงปริมาณ วิธีการเชิงคุณภาพการพยากรณ์เชิงคุณภาพอาศัยผู้เชี่ยวชาญด้านการตลาดในการคาดการณ์ระยะสั้น คุณสามารถใช้วิธีการเชิงคุณภาพได้หากมีข้อมูลเก่าไม่เพียงพอ ตัวอย่างกรณีการใช้งาน 2 กรณี ได้แก่
วิธีการเชิงปริมาณรูปแบบการคาดการณ์เชิงปริมาณจะใช้สถิติที่มีความหมายและข้อมูลเก่าเพื่อคาดการณ์แนวโน้มในอนาคตในระยะยาว ตัวอย่างวิธีการเชิงปริมาณแบบทั่วไป ได้แก่
ข้อมูลอนุกรมเวลาคืออะไรข้อมูล ณ เวลาใดเวลาหนึ่งจะสังเกตพนักงานและบริษัทในช่วงเวลาเดียวกัน ในทางกลับกัน ข้อมูลอนุกรมเวลาคือชุดข้อมูลที่รวบรวมข้อมูลในช่วงเวลาต่างๆ ข้อมูลนี้มีความแตกต่างกันเนื่องจากจะเรียงลำดับจุดข้อมูลตามเวลา ซึ่งอาจช่วยให้สามารถมองเห็นความสัมพันธ์ระหว่างการสังเกตในช่วงเวลาที่อยู่ติดกัน ข้อมูลอนุกรมเวลาสามารถจัดวางลงบนกราฟที่มีช่วงเวลาแบบเพิ่มขึ้น (หรือลำดับเวลา) บนแกน x และค่าข้อมูลตัวอย่างที่สังเกตบนแกน y กราฟอนุกรมเวลาดังกล่าวเป็นเครื่องมือที่มีค่าสำหรับการแสดงข้อมูลภาพ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้เครื่องมือนี้เพื่อระบุลักษณะเฉพาะของข้อมูลการพยากรณ์ ตัวอย่างลักษณะเฉพาะของข้อมูลอนุกรมเวลา ได้แก่ ข้อมูลแนวโน้มเวลาในข้อมูลแนวโน้ม ค่า y จะเพิ่มขึ้นหรือลดลงตามเวลา ทำให้กราฟปรากฏเป็นเชิงเส้น ตัวอย่างเช่น ข้อมูลประชากรอาจเพิ่มขึ้นหรือลดลงตามเวลาเป็นเชิงเส้น รูปแบบตามฤดูกาลรูปแบบตามฤดูกาลเกิดขึ้นเมื่อข้อมูลอนุกรมเวลาแสดงรูปแบบปกติและคาดการณ์ได้ในช่วงเวลาน้อยกว่าหนึ่งปี รูปแบบข้อมูลนี้อาจปรากฏเป็นยอดแหลมหรือความผิดปกติอื่นๆ บนกราฟเชิงเส้น ตัวอย่างเช่น ยอดขายปลีกของร้านค้าอาจเพิ่มขึ้นในช่วงวันหยุดประมาณเดือนธันวาคมและเมษายน จุดเปลี่ยนในโครงสร้างบางครั้งข้อมูลอนุกรมเวลาจะเปลี่ยนพฤติกรรม ณ เวลาจุดใดจุดหนึ่งโดยฉับพลัน กราฟอนุกรมเวลาอาจเพิ่มขึ้นหรือลดลงอย่างกะทันหัน ทำให้เกิดจุดเปลี่ยนในโครงสร้างหรือไม่เป็นเชิงเส้น ตัวอย่างเช่น ตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจจำนวนมากเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วในปี 2008 หลังจากเริ่มวิกฤตการเงินโลก การพยากรณ์อนุกรมเวลาคืออะไรการพยากรณ์อนุกรมเวลาเป็นเทคนิคด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลอย่างหนึ่งที่ใช้แมชชีนเลิร์นนิงและเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์อื่นๆ เพื่อศึกษาการสังเกตในอดีตและคาดการณ์ค่าในอนาคตของข้อมูลอนุกรมเวลา ตัวอย่างการพยากรณ์อนุกรมเวลาบางส่วน ได้แก่
การวิเคราะห์อนุกรมเวลาเทียบกับการพยากรณ์อนุกรมเวลาการวิเคราะห์อนุกรมเวลาจะสำรวจสาเหตุพื้นฐานในข้อมูลอนุกรมเวลาใดๆ สาขาวิชานี้พยายามทำความเข้าใจ "สาเหตุ" ที่อยู่เบื้องหลังชุดข้อมูลอนุกรมเวลา นักวิเคราะห์มักจะต้องตั้งสมมติฐานและแยกย่อยหรือทำลายจำแนกข้อมูลเพื่อค้นหาสถิติที่มีความหมายและคุณลักษณะอื่นๆ การวิเคราะห์อนุกรมเวลาจะเกี่ยวกับการทำความเข้าใจชุดข้อมูล ส่วนการพยากรณ์จะเกี่ยวกับการคาดการณ์ล้วนๆ การสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์มีด้วยกัน 3 ขั้นตอน ดังนี้
การพยากรณ์อนุกรมเวลาทำงานอย่างไรนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้รูปแบบการพยากรณ์อนุกรมเวลาเพื่อคาดการณ์ให้แม่นยำมากยิ่งขึ้น ก่อนอื่นพวกเขาจะทำการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจเพื่อเลือกอัลกอริทึมการพยากรณ์ที่ดีที่สุด จากนั้นจึงใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อคาดการณ์ รูปแบบการพยากรณ์ทั่วไปบางส่วน ได้แก่ รูปแบบการจำแนกรูปแบบจำแนกนี้จะจำแนกหรือแยกย่อยข้อมูลอนุกรมเวลาออกเป็น 3 องค์ประกอบ ดังนี้
อีกวิธีหนึ่งในการวิเคราะห์ข้อมูลอนุกรมเวลาคือการแยกย่อยข้อมูลออกเป็น 2 องค์ประกอบ นั่นคือ องค์ประกอบข้อมูลที่คาดการณ์ได้และคาดการณ์ไม่ได้ รูปแบบการปรับให้เรียบการปรับข้อมูลให้เรียบเป็นเทคนิคเชิงสถิติที่เกี่ยวข้องกับการลบค่าผิดปกติหรือจุดข้อมูลที่แตกต่างอย่างมากจากชุดข้อมูลที่เหลือ โมเดลการพยากรณ์เหล่านี้ช่วยให้มองเห็นหมวดหมู่รูปแบบพื้นฐานได้ชัดเจนขึ้นโดยกำจัดรูปแบบสุ่มในข้อมูลออกไป รูปแบบการถดถอยการถดถอยอัตโนมัติเป็นรูปแบบการพยากรณ์ที่ใช้การสังเกตจากขั้นตอนเวลาก่อนหน้าเพื่อกำหนดความสัมพันธ์ทางคณิตศาสตร์ระหว่างจุดข้อมูล 2 จุด จากนั้นใช้ความสัมพันธ์ทางคณิตศาสตร์ดังกล่าวเพื่อประเมินค่าในอนาคตที่ไม่รู้จัก สมการทางคณิตศาสตร์จะพิจารณาข้อผิดพลาดการพยากรณ์ในอดีตและค่าในอดีตตามฤดูกาล ซึ่งช่วยปรับปรุงการคาดการณ์ได้เมื่อเวลาผ่านไป ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับรูปแบบการถดถอยที่ใช้ กรณีการใช้งานหลักๆ ของการพยากรณ์มีอะไรบ้างการพยากรณ์ช่วยให้ธุรกิจมีข้อมูลที่เกี่ยวข้องและเชื่อถือได้ทั้งในปัจจุบันและอนาคต ตัวอย่างกรณีการใช้งานเทคโนโลยีการพยากรณ์ ได้แก่ การดำเนินงาน – More Retail Limited ใช้ระบบอัตโนมัติในการพยากรณ์ยอดขายผลิตภัณฑ์อย่างไรMore Retail Ltd. (MRL) คือหนึ่งในบริษัทค้าปลีกของชำชั้นนำ 4 อันดับแรกของอินเดีย โดยมีรายได้หลายพันล้านดอลลาร์ พวกเขามีเครือข่ายร้านค้าที่กว้างขวางและห่วงโซ่อุปทานของผู้จัดจำหน่ายที่ซับซ้อน พวกเขาอาศัยการตัดสินใจของผู้จัดการร้านในการประเมินและสั่งซื้อสต็อกสินค้า แต่สิ่งนี้ส่งผลกระทบต่อประสบการณ์ของลูกค้า โดยเฉพาะอย่างยิ่งในหมวดผลิตภัณฑ์สด MRL จึงใช้บริการพยากรณ์ของ AWS เพื่อสร้างระบบสั่งซื้ออัตโนมัติ ซึ่งช่วยลดการสูญเสียอาหารสดลง 30% การผลิต – Foxconn ใช้การพยากรณ์เพื่อจัดการความต้องการด้านการผลิตอย่างไรHon Hai Technology Group (Foxconn) คือผู้ผลิตอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์และผู้ให้บริการโซลูชันรายใหญ่ที่สุดของโลก ในช่วงการระบาดใหญ่ของ COVID-19 ทาง Foxconn ต้องเผชิญกับความผันผวนอย่างที่ไม่เคยประสบก่อนในด้านอุปสงค์ อุปทาน และกำลังการผลิต บริษัทตัดสินใจร่วมมือกับ Amazon Machine Learning Solutions Lab เพื่อคาดการณ์คำสั่งซื้อสุทธิสำหรับโรงงานของพวกเขาในเม็กซิโกอย่างแม่นยำ ซึ่งช่วยประหยัดเงินได้กว่า 500,000 USD ต่อปี บริการลูกค้า – Affordable Tours ใช้การพยากรณ์ยอดขายเพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าอย่างไรAffordable Tours.com คือหนึ่งในผู้จำหน่ายทัวร์แบบมีผู้นำเที่ยว ทัวร์ล่องเรือ ทัวร์ล่องเรือในแม่น้ำ และทัวร์วันหยุดพักผ่อนรายใหญ่ที่สุดในสหรัฐอเมริกา พวกเขาประสบปัญหาในการจัดสรรทรัพยากรเมื่อต้องจัดการกับปริมาณการโทรของลูกค้า บางวันพวกเขาก็มีเจ้าหน้าที่มากเกินไป บางวันก็มีน้อยเกินไป ซึ่งทำให้ประสบการณ์ของลูกค้าไม่สอดคล้องกันและเพิ่มอัตราการโทรที่ไม่ได้รับ พวกเขาจึงใช้ Amazon Forecast เพื่อคาดการณ์ปริมาณการโทรของลูกค้าให้ดีขึ้น และปรับปรุงอัตราการโทรที่ไม่ได้รับได้ถึง 20%
 Amazon Forecast คืออะไรAmazon Forecast คือบริการพยากรณ์อนุกรมเวลาที่มีการจัดการเต็มรูปแบบซึ่งใช้แมชชีนเลิร์นนิง และสร้างขึ้นสำหรับการวิเคราะห์ตัววัดทางธุรกิจ ซึ่งนำไปใช้ได้โดยไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์ด้านแมชชีนเลิร์นนิง คุณเพียงแต่ให้ข้อมูลเก่าเท่านั้น รวมถึงข้อมูลอื่นๆ ที่คุณเชื่อว่าอาจส่งผลต่อการพยากรณ์ของคุณด้วย เมื่อคุณให้ข้อมูลทั้งหมดแล้ว Amazon Forecast จะตรวจสอบข้อมูลโดยอัตโนมัติและระบุว่าสิ่งใดมีความหมาย จากนั้นจึงสร้างรูปแบบการพยากรณ์ที่สามารถคาดการณ์ได้แม่นยำขึ้นถึง 50% เมื่อเทียบกับรูปแบบอื่นๆ ที่ดูเฉพาะข้อมูลอนุกรมเวลาเพียงอย่างเดียว เริ่มจากสร้างบัญชี Amazon ฟรีวันนี้ด้วย AWS Free Tier ในช่วงสองเดือนแรกของการใช้ Amazon Forecast ลูกค้า AWS ใหม่จะได้รับการสร้างการพยากรณ์อนุกรมเวลาสูงสุด 10,000 ครั้งต่อเดือน พื้นที่จัดเก็บข้อมูลสูงสุด 10 GB ต่อเดือน และฝึกฝนได้สูงสุด 10 ชั่วโมงต่อเดือน ขั้นตอนถัดไปสำหรับ Amazon ForecastAWS จะสิ้นสุดการรองรับ Internet Explorer ในวันที่ 07/31/2022 เบราว์เซอร์ที่รองรับ ได้แก่ Chrome, Firefox, Edge และ Safari เรียนรู้เพิ่มเติม » |
วิธีการพยากรณ์ความต้องการสินค้า
กระทู้ที่เกี่ยวข้อง
ลิขสิทธิ์ © 2024 berikutyang Inc.
