Apakah Analisa Ramalan?
Analisis ramalan menerangkan penggunaan statistik dan pemodelan untuk menentukan prestasi masa depan berdasarkan data semasa dan sejarah. Analisis ramalan melihat corak dalam data untuk menentukan sama ada pola tersebut mungkin muncul sekali lagi, yang membolehkan perniagaan dan pelabur menyesuaikan di mana mereka menggunakan sumber mereka untuk memanfaatkan kemungkinan peristiwa masa depan.
Takeaways Utama
- Analisis ramalan adalah penggunaan statistik dan teknik pemodelan untuk menentukan prestasi masa depan. Ia digunakan sebagai alat membuat keputusan dalam pelbagai industri dan disiplin, seperti insurans dan pemasaran. Analisis analitis dan pembelajaran mesin sering keliru antara satu sama lain tetapi mereka adalah disiplin yang berbeza.
Memahami Analisis Ramalan
Terdapat beberapa jenis kaedah analisis ramalan yang tersedia. Sebagai contoh, perlombongan data melibatkan analisis data tranche besar untuk mengesan corak daripadanya. Analisis teks tidak sama, kecuali teks besar.
Model ramalan melihat data lalu untuk menentukan kebarangkalian hasil masa depan tertentu, sementara model deskriptif melihat data masa lalu untuk menentukan bagaimana suatu kumpulan boleh bertindak balas kepada satu set pembolehubah.
Analisis ramalan adalah alat membuat keputusan dalam pelbagai industri. Sebagai contoh, syarikat insurans memeriksa pemohon dasar untuk menentukan kemungkinan perlu membayar untuk tuntutan masa depan berdasarkan kumpulan risiko semasa pemegang polisi yang sama, serta peristiwa masa lampau yang mengakibatkan pembayaran balik. Pemasar melihat bagaimana pengguna bertindak balas terhadap ekonomi keseluruhan apabila merancang kempen baru, dan boleh menggunakan perubahan dalam demografi untuk menentukan sama ada campuran produk semasa akan menarik pengguna untuk membuat pembelian.
Pedagang aktif melihat pelbagai metrik berdasarkan kejadian masa lalu ketika memutuskan sama ada untuk membeli atau menjual keselamatan. Bergerak purata, band dan mata pecah didasarkan pada data sejarah, dan digunakan untuk meramalkan pergerakan harga masa depan.
Kesalahpahaman biasa Analytics ramalan
Kesalahpahaman umum ialah analitik ramalan dan pembelajaran mesin adalah perkara yang sama. Pada terasnya, analitik ramalan termasuk siri teknik statistik (termasuk pembelajaran mesin, pemodelan ramalan, dan perlombongan data) dan menggunakan statistik (baik sejarah dan semasa) untuk menganggarkan, atau meramalkan, hasil masa depan. Analisis ramalan membantu kami memahami kemungkinan kejadian masa depan dengan menganalisis masa lampau. Sedangkan pembelajaran mesin, sebaliknya, adalah subfield sains komputer yang, menurut definisi 1959 oleh Arthur Samuel-seorang perintis Amerika dalam bidang permainan komputer dan kecerdasan buatan yang memberikan "komputer kemampuan untuk belajar tanpa secara eksplisit diprogram."
Model ramalan yang paling biasa termasuk pokok keputusan, regresi (linear dan logistik) dan rangkaian saraf - yang merupakan medan pengajaran dan teknologi pembelajaran yang mendalam.
Contoh Analisis Analitis
Peramalan adalah tugas penting dalam pembuatan kerana ia memastikan penggunaan sumber yang optimum dalam rantaian bekalan. Jurucakap kritikal roda rantaian bekalan, sama ada pengurusan inventori atau lantai kedai, memerlukan ramalan yang tepat untuk berfungsi. Pemodelan ramalan sering digunakan untuk membersihkan dan mengoptimumkan kualiti data yang digunakan untuk ramalan tersebut. Pemodelan memastikan bahawa lebih banyak data boleh ditelan oleh sistem, termasuk dari operasi yang dihadapi pelanggan, untuk memastikan ramalan yang lebih tepat.
