Predictive Analytics & Social Media Trend Forecasting

Không hề. Phân tích dự báo không phải là đoán mò mà là một khoa học. Nó sử dụng các mô hình toán học và thống kê để tìm ra các quy luật và xu hướng từ dữ liệu quá khứ, từ đó đưa ra những dự đoán có xác suất cao về tương lai. Độ chính xác của dự báo phụ thuộc rất nhiều vào chất lượng và số lượng của dữ liệu đầu vào.

Bạn sẽ cần kiến thức về thống kê, hiểu biết về các thuật toán machine learning (như hồi quy, cây quyết định), và kỹ năng lập trình (thường là Python hoặc R). Quan trọng không kém là tư duy kinh doanh để hiểu bối cảnh và đặt ra những câu hỏi đúng cho dữ liệu.

Một ví dụ kinh điển là "phân tích giỏ hàng". Bằng cách phân tích lịch sử mua hàng, siêu thị có thể dự báo rằng những khách hàng mua tã lót cũng có khả năng cao sẽ mua bia. Từ đó, họ có thể đặt hai sản phẩm này gần nhau để tăng doanh số. Đây là một dạng dự báo về hành vi mua sắm.

Hãy bắt đầu thu thập dữ liệu một cách có hệ thống ngay từ bây giờ. Ngay cả với dữ liệu nhỏ, bạn vẫn có thể bắt đầu với các mô hình đơn giản như phân tích xu hướng (trend analysis) trên Google Analytics. Khi lượng dữ liệu tăng lên, bạn có thể triển khai các mô hình phức tạp hơn. Đừng đợi có "dữ liệu lớn" mới hành động.

Đây là một trong những mô hình cơ bản nhất, được sử dụng để dự báo một giá trị số liên tục. Ví dụ, bạn có thể sử dụng mô hình hồi quy để dự báo doanh số bán hàng trong tháng tới dựa trên các yếu tố như chi tiêu quảng cáo, lượng truy cập website và mùa trong năm.

Chắc chắn có. Bằng cách phân tích hành vi của những khách hàng đã rời bỏ trong quá khứ (ví dụ: giảm tần suất sử dụng, ít tương tác hơn), mô hình dự báo có thể xác định những khách hàng hiện tại đang có nguy cơ rời bỏ cao. Từ đó, doanh nghiệp có thể chủ động đưa ra các chương trình ưu đãi để giữ chân họ.

Phân tích dự báo là một lĩnh vực ứng dụng, trong khi Machine Learning (Học máy) là một tập hợp các công cụ và kỹ thuật. Có thể nói, Machine Learning cung cấp các thuật toán và phương pháp để thực hiện phân tích dự báo. Phân tích dự báo là "cái gì", còn Machine Learning là "cách làm".

Có, và đây là một lĩnh vực rất mạnh. Bằng cách sử dụng các kỹ thuật Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP), chúng ta có thể chuyển đổi văn bản thành dữ liệu có cấu trúc (ví dụ: phân tích cảm xúc tích cực/tiêu cực) và đưa vào các mô hình dự báo. Điều này giúp hiểu sâu hơn về ý kiến của khách hàng.

Chúng ta thường chia dữ liệu lịch sử thành hai phần: tập huấn luyện (training set) và tập kiểm tra (test set). Mô hình được xây dựng trên tập huấn luyện. Sau đó, chúng ta dùng mô hình để dự báo trên tập kiểm tra và so sánh kết quả dự báo với kết quả thực tế. Các chỉ số như MAE (Sai số tuyệt đối trung bình) hay RMSE (Sai số toàn phương trung bình) thường được dùng để đo lường độ chính xác.

Chắc chắn có. Không có mô hình nào là hoàn hảo 100%. Các mô hình dự báo dựa trên giả định rằng các quy luật trong quá khứ sẽ tiếp tục đúng trong tương lai. Nếu có một sự kiện bất ngờ xảy ra (ví dụ: đại dịch, khủng hoảng kinh tế), các mô hình có thể trở nên không chính xác. Vì vậy, kết quả dự báo nên được xem là một hướng dẫn quan trọng, chứ không phải là một sự thật tuyệt đối.