19/02/2025
Predictive Analytics là một lĩnh vực phân tích dữ liệu tiên tiến, sử dụng sức mạnh của dữ liệu lịch sử, các thuật toán thống kê và kỹ thuật học máy để dự đoán kết quả tương lai. Từ marketing, tài chính, y tế đến hàng loạt các ngành công nghiệp khác đều đang sử dụng Predictive Analytics để tối ưu hóa chiến lược và nâng cao hiệu quả hoạt động. Vậy Predictive Analytics là gì và ứng dụng thực tế của phân tích dự đoán. Tất cả sẽ được VNPT AI giải đáp chi tiết và dễ hiểu qua bài viết dưới đây.
Predictive Analytics là gì?
Predictive Analytics (Phân tích dự đoán) là một lĩnh vực thuộc phân tích dữ liệu, sử dụng dữ liệu lịch sử kết hợp với các thuật toán thống kê và kỹ thuật học máy (machine learning) để dự báo và đưa ra các dự đoán về kết quả trong tương lai. Quá trình này tập trung vào việc khai thác thông tin từ big data nhằm phát hiện các mẫu, xu hướng, mối quan hệ có thể áp dụng để dự đoán các sự kiện hoặc hành vi trong tương lai.
Trong kỷ nguyên của công nghệ số hiện nay, Predictive Analytics đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ các doanh nghiệp, tổ chức có thể ra quyết định hiệu quả hơn dựa trên dữ liệu. Nó không chỉ cung cấp các dự đoán chính xác mà còn giúp tối ưu hóa chiến lược và quy trình hoạt động trong nhiều lĩnh vực đa dạng. Điển hình như trong ngành du lịch, phân tích dự đoán sẽ sử dụng dữ liệu lịch sử về các yếu tố như: giao thông, thời tiết hoặc các yếu tố liên quan để ước tính khả năng xảy ra tắc nghẽn giao thông, tai nạn hoặc chậm trễ trên một tuyến đường. Từ đó, các nhà quản lý có thể điều chỉnh lộ trình, chọn tuyến đường thay thế hoặc đưa ra các biện pháp nhằm giảm thiểu rủi ro.
>>> Xem thêm: Phân tích dữ liệu là gì? Quy trình và ứng dụng của Data Analytics
Nguyên lý hoạt động của Predictive Analytics
Để hiểu rõ hơn về Predictive Analytics là gì, VNPT AI sẽ giúp bạn khám phá quy trình hoạt động của phân tích dự đoán:
Tìm hiểu vấn đề tồn tại
Việc xác định rõ những vấn đề cần giải quyết ngay từ đầu sẽ giúp các chuyên viên tìm đúng phương pháp phân tích trọng tâm, phù hợp và là kim chỉ nam định hướng cho toàn bộ quy trình.
Thu thập và tổ chức dữ liệu
Dữ liệu là yếu tố cốt lõi trong Predictive Analytics nên các doanh nghiệp khi muốn phân tích dự đoán thường tổng hợp lượng lớn dữ liệu lịch sử hoặc dữ liệu thời gian thực từ nhiều nguồn khác nhau. Nhiệm vụ của bước này là xác định dữ liệu liên quan, thu thập và tổ chức chúng vào một kho dữ liệu tập trung để dễ dàng xử lý.
Xử lý dữ liệu thô
Ở giai đoạn này, các chuyên viên tiến hành tiền xử lý dữ liệu, chuyển đổi dữ liệu thô thành các thông tin hữu ích ích. Dữ liệu thô sau khi thu thập sẽ trải qua bước "làm sạch" để loại bỏ hoặc thay thế các giá trị bất thường, không phù hợp. Nhờ đó, đảm bảo dữ liệu đầu vào chất lượng cao, tạo tiền đề giúp các phân tích trở nên chính xác hơn.
Phát triển mô hình dự đoán
Dựa trên vấn đề đã xác định và đặc điểm của dữ liệu, các nhà phân tích dữ liệu sẽ lựa chọn sử dụng các kỹ thuật và công cụ khác nhau như machine learning, cây quyết định, mạng lưới nơron,... để phát triển mô hình dự đoán.
Xác thực và triển khai mô hình
Sau khi phát triển mô hình dự đoán, doanh nghiệp cần thử nghiệm trên nhiều tập dữ liệu mẫu để đánh giá hiệu suất của mô hình. Qua đó, có thể xác định được tính chính xác và độ tin cậy của dự đoán trước khi đưa vào triển khai rộng rãi trong thực tế.
Các loại mô hình phân tích dự đoán
Dưới đây là các mô hình phân tích phổ biến trong việc giải quyết các vấn đề thực tế.
Mô hình Phân loại (Classification models)
Mô hình phân loại được sử dụng để dự đoán một đối tượng thuộc nhóm hoặc lớp dữ liệu đã xác định từ trước. Mục tiêu là gán nhãn cho dữ liệu mới dựa trên dữ liệu đã được gán nhãn trước đó. Các ứng dụng điển hình của mô hình này là xác định một email là spam hay không spam, phân loại khách hàng vào các nhóm khác nhau dựa trên hành vi mua hàng hoặc dự đoán một bệnh nhân có mắc một bệnh cụ thể hay không dựa trên kết quả xét nghiệm. Classification models thường sử dụng các thuật toán thường được sử dụng bao gồm cây quyết định, máy vectơ hỗ trợ (SVM), mạng nơ-ron,... để hỗ trợ quá trình phân loại.
Mô hình Hồi quy (Regression models)
Mô hình hồi quy được sử dụng để dự đoán một giá trị số liên tục. Thay vì phân loại dữ liệu vào các nhóm riêng biệt, hồi quy tìm cách thiết lập mối quan hệ giữa các biến đầu vào và một biến đầu ra dạng số. Các thuật toán phổ biến của Regression models là hồi quy tuyến tính, hồi quy đa thức, hồi quy bội,...
Ứng dụng thường thấy của mô hình hồi quy là dự đoán giá nhà dựa trên các yếu tố như: Diện tích, số phòng ngủ và vị trí hoặc dự đoán doanh số bán hàng dựa trên chi phí quảng cáo, dự đoán nhiệt độ dựa trên độ ẩm và áp suất,... Thậm chí rất nhiều nhà đầu tư cũng sử dụng mô hình này để dự đoán giá và các yếu tố tác động trong lĩnh vực cổ phiếu.
Mô hình Phân cụm (Clustering models)
Mô hình phân cụm được sử dụng để nhóm các đối tượng tương tự lại với nhau dựa trên các đặc điểm chung của chúng. Ví dụ như Amazon đã phân loại doanh số dựa trên các tiêu chí như số lượng đã mua, độ tuổi trung bình của người dùng,...
Bên cạnh đó, các doanh nghiệp có thể sử dụng Clustering models để phân khúc khách hàng thành các nhóm dựa trên hành vi mua sắm, phân loại tài liệu thành các chủ đề khác nhau hoặc phân tích hình ảnh để xác định các vùng có màu sắc tương đồng,... Các thuật toán thường dùng cho mô hình này bao gồm K-means, DBSCAN, phân cụm phân cấp,...
Mô hình Chuỗi thời gian (Time series models)
Mô hình chuỗi thời gian được sử dụng để phân tích các dữ liệu được thu thập theo thời gian, từ đó dự đoán được các xu hướng, giá trị trong tương lai. Một trong những ứng dụng phổ biến nhất của Time series models là dự đoán giá cổ phiếu, dự báo thời tiết, dự đoán lưu lượng truy cập website,... Các thuật toán phổ biến trong mô hình chuỗi thời gian là ARIMA, Prophet, mạng nơ-ron hồi quy (RNN),..
Lợi ích của Predictive Analytics
Ngày nay, việc sử dụng Predictive Analytics đã trở nên rất phổ biến trong nhiều lĩnh vực. Vậy cụ thể lợi ích của Predictive Analytics là gì?
Quản lý hiệu quả hơn
Một tổ chức nắm bắt được xu hướng dựa trên dữ liệu lịch sử sẽ có lợi thế trong việc quản lý hàng tồn kho, nhân lực hay các chiến dịch tiếp thị và hầu hết các khía cạnh hoạt động khác. Khả năng dự đoán nhu cầu là điều kiện cần thiết để tối ưu hóa nguồn lực, tránh tình trạng thừa hoặc thiếu hụt, từ đó tiết kiệm chi phí và nâng cao hiệu quả hoạt động.
Nâng cao bảo mật
Trong thời đại dữ liệu là "tài nguyên" quý giá như hiện nay thì việc bảo mật dữ liệu là mối quan tâm hàng đầu của mọi tổ chức. Các doanh nghiệp có thể kết hợp tự động hóa và phân tích dự đoán để tăng cường bảo mật. Bằng cách phát hiện các mẫu hành vi bất thường của người dùng, hệ thống sẽ tự động kích hoạt các quy trình bảo mật phù hợp, ngăn chặn kịp thời các nguy cơ tiềm ẩn.
Giảm thiểu rủi ro
Bên cạnh bảo mật dữ liệu, các doanh nghiệp cũng tận dụng sức mạnh của Predictive Analytics để giảm thiểu rủi ro. Chẳng hạn các công ty cho vay tín dụng có thể sử dụng phân tích dữ liệu để đánh giá khả năng vỡ nợ của khách hàng. Nhờ vậy, doanh nghiệp có thể chủ động phòng ngừa và giảm thiểu thiệt hại do rủi ro gây ra.
Tối ưu hiệu suất vận hành
Quy trình làm việc hiệu quả hơn đồng nghĩa với lợi nhuận cao hơn. Điển hình như các đơn vị vận chuyển thường sử dụng phân tích dự đoán để xác định thời điểm các chiếc xe cần được bảo trì, tránh gặp sự cố bất ngờ ảnh hưởng đến việc công việc.
Hỗ trợ ra quyết định
Để vận hành tốt doanh nghiệp đòi hỏi ban lãnh đạo phải tính toán kỹ lưỡng trước khi đưa ra quyết định. Bất kỳ sự mở rộng, bổ sung nào vào dòng sản phẩm, dịch vụ hoặc hình thức tăng trưởng nào khác đều đòi hỏi sự cân bằng giữa rủi ro tiềm ẩn và kết quả tiềm năng. Phân tích dự đoán cung cấp thông tin chi tiết để hỗ trợ quá trình ra quyết định, mang lại lợi thế cạnh tranh cho doanh nghiệp.
Dự đoán tương lai
Nhờ khả năng phân tích và đưa ra dự đoán tương lại mà Predictive Analytics cũng thường được ứng dụng các lĩnh vực thiên văn, dự báo thời tiết,...
Các trường hợp ứng dụng của Predictive Analytics trong thực tế
Với những khả năng vượt trội trên, Predictive Analytics được ứng dụng trong đa ngành nghề, lĩnh vực khác nhau. Cùng tìm hiểu những ứng dụng thực tế của Predictive Analytics là gì nhé!
Trong Marketing
Predictive Analytics trong marketing thường tập trung vào dự đoán hành vi khách hàng giúp doanh nghiệp cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm, tăng tỷ lệ chuyển đổi và xây dựng lòng trung thành với người dùng. Việc phân khúc khách hàng cũng giúp doanh nghiệp tập trung vào các đối tượng mục tiêu cụ thể, từ đó tối ưu hóa hiệu quả các chiến dịch marketing. Ngoài ra, Predictive Analytics còn giúp doanh nghiệp xác định thời điểm mua hàng lý tưởng, lựa chọn kênh quảng cáo hiệu quả và tùy chỉnh nội dung quảng cáo để tăng tương tác. Quan trọng hơn, phân tích dự đoán giúp doanh nghiệp phát hiện sớm những khách hàng có nguy cơ rời bỏ, từ đó đưa ra các biện pháp giữ chân khách hàng hiệu quả.
Trong tài chính - ngân hàng
Ứng dụng Predictive Analytics trong tài chính để xử lý lượng lớn dữ liệu, qua đó đưa ra các dự đoán giúp tổ chức tài chính đánh giá chính xác rủi ro tín dụng, phát hiện hành vi gian lận một cách hiệu quả. Bằng cách dự báo biến động thị trường, các nhà đầu tư có thể đưa ra quyết định đầu tư sáng suốt, tối ưu hóa lợi nhuận. Ngoài ra, phân tích dự đoán còn hỗ trợ việc quản lý rủi ro tín dụng, quản lý danh mục đầu tư và xây dựng các chiến lược kinh doanh phù hợp.
Trong kinh doanh
Phân tích dự đoán đóng vai trò quan trọng trong quản lý chuỗi cung ứng giúp doanh nghiệp tối ưu hóa hoạt động và giảm thiểu chi phí. Predictive Analytics trong kinh doanh giúp doanh nghiệp dự đoán chính xác nhu cầu của thị trường, từ đó lên kế hoạch sản xuất và quản lý tồn kho hiệu quả, tránh tình trạng hàng tồn kho quá nhiều hoặc thiếu hàng. Đồng thời, phân tích dự đoán còn hỗ trợ dự báo doanh số của từng sản phẩm giúp doanh nghiệp lập kế hoạch kinh doanh và phát triển sản phẩm mới một cách hiệu quả.
Các công cụ phổ biến khi sử dụng Predictive Analytics
Phân tích dự đoán thường sử dụng nhiều công cụ để tối ưu hiệu quả hoạt động như:
- Python: Ngôn ngữ lập trình mạnh mẽ với các thư viện như Pandas, Scikit-learn, TensorFlow hỗ trợ xử lý dữ liệu và xây dựng mô hình học máy.
- R: Chuyên về phân tích thống kê và tính toán với nhiều tính năng nổi bật như Forecast, Tidyverse, Caret, RandomForest,.. hỗ trợ trực quan hóa và dự đoán dữ liệu.
- IBM SPSS: Phần mềm phổ biến trong lĩnh vực phân tích thống kê và dự đoán, phù hợp với các tổ chức lớn xử lý dữ liệu khối lượng lớn.
- SAS: Công cụ nổi tiếng trong khía cạnh phân tích dữ liệu lớn và thống kê phức tạp, được ưa chuộng trong tài chính và y tế.
- Microsoft Power BI: Tích hợp phân tích và trực quan hóa dữ liệu, hỗ trợ chạy mô hình dự đoán từ Python và R.
- Google Analytics & Firebase: Theo dõi hành vi người dùng trên website và ứng dụng, dự đoán xu hướng để tối ưu chiến lược marketing.
- BigQuery: Kho dữ liệu tốc độ cao của Google Cloud, tích hợp tốt với các công cụ học máy để xử lý dữ liệu lớn.
- RapidMiner: Nền tảng kéo-thả dễ sử dụng để phát triển mô hình dự đoán mà không cần lập trình.
- Hadoop/Spark: Xử lý dữ liệu lớn, phù hợp với các dự án quy mô lớn cần phân tích và dự đoán từ dữ liệu phức tạp.
Xu hướng phát triển của phân tích dự đoán trong tương lai
Trên đây là những nội dung cơ bản và quan trọng nhất xoay quanh khái niệm Predictive Analytics là gì. Trong thời gian tới, Phân tích dự đoán dự kiến sẽ ngày càng phát triển với những xu hướng được mong chờ sau:
Phân tích dự đoán theo thời gian thực
Xử lý dữ liệu theo thời gian thực là một xu hướng hứa hẹn tạo nên sự “bùng nổ” trong lĩnh vực Predictive Analytics. Khi các mô hình phân tích có khả năng xử lý dữ liệu và dự đoán theo thời gian thực sẽ giúp doanh nghiệp đưa ra các quyết định chính xác, phù hợp nhất, nắm bắt nhanh chóng cơ hội.
Mô hình dự đoán dựa trên trí tuệ nhân tạo
Nhờ sự phát triển vượt bậc của công nghệ AI và machine learning, các mô hình phân tích dự đoán có thể tiếp nạp lượng lớn dữ liệu đầu vào một cách nhanh chóng và chính xác hơn. Các mô hình này sẽ được ứng dụng hỗ trợ cho các lĩnh vực như y tế, tài chính, sản xuất,… Hiện nay, một số tổ chức y tế trên thế giới đang nghiên cứu và vận dụng mô hình dự đoán dựa trên trí tuệ nhân tạo để đưa ra các chẩn đoán, kết quả điều trị cho bệnh nhân. Qua đó, tối ưu phương pháp điều trị, chăm sóc sức khỏe cho người bệnh.
Kết luận
Phân tích dự đoán không chỉ đơn thuần là công cụ dự đoán mà còn là giải pháp chiến lược giúp các doanh nghiệp tối ưu hóa mọi hoạt động. Trong tương lai, khi các mô hình AI ngày càng phát triển, quy trình phân tích dự đoán cũng hứa hẹn sẽ càng thêm hoàn thiện, đảm bảo cả về tính chính xác và tốc độ. Mong rằng với những thông tin chia sẻ trên của VNPT AI đã giúp bạn hiểu rõ hơn về Predictive Analytics là gì và sức mạnh của công nghệ phân tích dữ liệu này.
