• Skip to main content
  • Skip to primary sidebar
  • Skip to footer
QuestionPro

QuestionPro

questionpro logo
  • Products
    survey software iconSurvey softwareEasy to use and accessible for everyone. Design, send and analyze online surveys.research edition iconResearch SuiteA suite of enterprise-grade research tools for market research professionals.CX iconCustomer ExperienceExperiences change the world. Deliver the best with our CX management software.WF iconEmployee ExperienceCreate the best employee experience and act on real-time data from end to end.
  • Solutions
    IndustriesGamingAutomotiveSports and eventsEducationGovernment
    Travel & HospitalityFinancial ServicesHealthcareCannabisTechnology
    Use CaseAskWhyCommunitiesAudienceContactless surveysMobile
    LivePollsMember ExperienceGDPRPositive People Science360 Feedback Surveys
  • Resources
    BlogeBooksSurvey TemplatesCase StudiesTrainingHelp center
  • Features
  • Pricing
Language
  • ไทย
  • English (อังกฤษ)
  • Español (สเปน)
  • Português (โปรตุเกสบราซิล)
  • Nederlands (ดัตช์)
  • العربية (อารบิก)
  • Français (ฝรั่งเศส)
  • Italiano (อิตาลี)
  • 日本語 (ญี่ปุ่น)
  • Türkçe (ตุรกี)
  • Svenska (สวีเดน)
  • Hebrew IL
  • Deutsch (เยอรมัน)
  • Portuguese de Portugal (โปรตุเกสจากโปรตุเกส)
Call Us
+1 800 531 0228 +1 (647) 956-1242 +52 999 402 4079 +49 301 663 5782 +44 20 3650 3166 +81-3-6869-1954 +61 2 8074 5080 +971 529 852 540
Log In Log In
SIGN UP FREE

Home คําถามโปร Uncategorized @th

การสร้างแบบจําลองเชิงคาดการณ์: จากข้อมูลสู่การตัดสินใจที่ชาญฉลาด

เคยหวังว่าคุณจะมีลูกบอลคริสตัลวิเศษเพื่อคาดการณ์อนาคตหรือไม่? นั่นคือสิ่งที่การสร้างแบบจําลองเชิงคาดการณ์ – เครื่องมืออันทรงพลังที่ช่วยให้เราคาดการณ์สิ่งที่อาจเกิดขึ้นต่อไป

การสร้างแบบจําลองเชิงคาดการณ์เป็นวิธีที่ชาญฉลาดในการใช้ข้อมูลเพื่อคาดการณ์อย่างมีความรู้เกี่ยวกับสิ่งที่อาจเกิดขึ้น มันเหมือนกับการมีเพื่อนที่เรียนรู้จากอดีตเพื่อช่วยให้คุณตัดสินใจได้ดีขึ้นในอนาคต

ในบล็อกนี้ เราจะสํารวจว่าการสร้างแบบจําลองเชิงคาดการณ์คืออะไร ประเภท และวิธีสร้างแบบจําลอง ทั้งหมดนี้อธิบายด้วยวิธีที่ง่ายและสะดวก

Content Index hide
1 การสร้างแบบจําลองเชิงคาดการณ์คืออะไร?
2 ประโยชน์ของการสร้างแบบจําลองเชิงคาดการณ์
3 ประเภทของการสร้างแบบจําลองเชิงคาดการณ์
4 อัลกอริทึมทั่วไปสําหรับการสร้างแบบจําลองเชิงคาดการณ์
5 การสร้างแบบจําลองเชิงคาดการณ์กับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์
6 จะสร้างแบบจําลองการคาดการณ์ได้อย่างไร?
7 ความท้าทายในการสร้างแบบจําลองเชิงคาดการณ์ทั่วไป
8 กรณีการใช้งานสําหรับแบบจําลองการคาดการณ์
9 การเลือก QuestionPro สําหรับการสร้างแบบจําลองเชิงคาดการณ์
10 บทสรุป

การสร้างแบบจําลองเชิงคาดการณ์คืออะไร?

การสร้างแบบจําลองเชิงคาดการณ์เป็นกระบวนการที่ใช้ในสถิติการเรียนรู้ของเครื่องและการทําเหมืองข้อมูลเพื่อคาดการณ์เกี่ยวกับผลลัพธ์หรือแนวโน้มในอนาคตตามข้อมูลในอดีต เกี่ยวข้องกับการสร้างแบบจําลองทางคณิตศาสตร์หรืออัลกอริทึมที่สามารถวิเคราะห์รูปแบบและความสัมพันธ์ภายในชุดข้อมูล จากนั้นใช้ข้อมูลนั้นเพื่อทํานายพฤติกรรมหรือผลลัพธ์ในอนาคต

แนวคิดพื้นฐานเบื้องหลังการสร้างแบบจําลองเชิงคาดการณ์คือการใช้ข้อมูลที่มีอยู่เพื่อสร้างแบบจําลองที่สามารถนําไปใช้กับข้อมูลใหม่ที่มองไม่เห็นเพื่อทําการคาดการณ์หรือการจัดประเภท

การสร้างแบบจําลองเชิงคาดการณ์พบแอปพลิเคชันในด้านต่างๆ รวมถึงการเงิน การตลาด การดูแลสุขภาพ และอื่นๆ อีกมากมาย ใช้สําหรับงานต่างๆ เช่น การให้คะแนนเครดิต การตรวจจับการฉ้อโกง การพยากรณ์การขาย การประเมินความเสี่ยง และยาเฉพาะบุคคล ประสิทธิผลของการสร้างแบบจําลองเชิงคาดการณ์ขึ้นอยู่กับคุณภาพของข้อมูลความเหมาะสมของแบบจําลองที่เลือกและความเกี่ยวข้องของคุณสมบัติที่เลือก

ประโยชน์ของการสร้างแบบจําลองเชิงคาดการณ์

การสร้างแบบจําลองเชิงคาดการณ์มีประโยชน์มากมายในอุตสาหกรรมและการใช้งานต่างๆ ข้อดีที่สําคัญบางประการ ได้แก่ :

  • ปรับปรุงการตัดสินใจ: การสร้างแบบจําลองเชิงคาดการณ์ให้ข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าที่สามารถแจ้งการตัดสินใจได้ดีขึ้น ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตและระบุรูปแบบองค์กรสามารถตัดสินใจอย่างชาญฉลาดเกี่ยวกับการจัดสรรทรัพยากรการพัฒนากลยุทธ์และการจัดการความเสี่ยง
  • เพิ่มความแม่นยํา: แบบจําลองการคาดการณ์มีจุดมุ่งหมายเพื่อปรับปรุงความแม่นยําโดยใช้ประโยชน์จากข้อมูลและรูปแบบปัจจุบันและในอดีต แบบจําลองเหล่านี้มักจะมีประสิทธิภาพเหนือกว่าการตัดสินของมนุษย์ในงานบางอย่าง ซึ่งนําไปสู่การคาดการณ์ที่แม่นยํายิ่งขึ้นและผลลัพธ์ที่ดีขึ้น
  • การวางแผนและการจัดสรรทรัพยากรที่ได้รับการปรับปรุง: ธุรกิจสามารถใช้การสร้างแบบจําลองเชิงคาดการณ์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการจัดสรรทรัพยากรไม่ว่าจะเป็นในแง่ของการจัดการกําลังคนการวางแผนสินค้าคงคลังหรือการจัดทํางบประมาณทางการเงิน สิ่งนี้ช่วยให้องค์กรทํางานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นและลดต้นทุนที่ไม่จําเป็น
  • การลดความเสี่ยง: การสร้างแบบจําลองเชิงคาดการณ์สามารถใช้เพื่อระบุความเสี่ยงและความไม่แน่นอนที่อาจเกิดขึ้นในสถานการณ์ต่างๆ สิ่งนี้ช่วยให้องค์กรสามารถใช้มาตรการเชิงรุกเพื่อลดความเสี่ยงและลดผลกระทบด้านลบต่อการดําเนินงาน
  • การตรวจจับและป้องกันการฉ้อโกง: ในอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น การเงินและการประกันภัย จะใช้การสร้างแบบจําลองเชิงคาดการณ์เพื่อตรวจจับและป้องกันกิจกรรมฉ้อโกง ด้วยการวิเคราะห์รูปแบบการทําธุรกรรมและข้อมูลในอดีตแบบจําลองสามารถระบุพฤติกรรมที่ผิดปกติและตั้งค่าสถานะกรณีการฉ้อโกงที่อาจเกิดขึ้น
  • การพยากรณ์ทางการเงิน: ในด้านการเงินการสร้างแบบจําลองการคาดการณ์ใช้กันอย่างแพร่หลายสําหรับการคาดการณ์ราคาหุ้นการประเมินความเสี่ยงด้านเครดิตและการวิเคราะห์แนวโน้มตลาดการเงิน ช่วยนักลงทุน นักวิเคราะห์ทางการเงิน และสถาบันในการตัดสินใจอย่างชาญฉลาด

ประเภทของการสร้างแบบจําลองเชิงคาดการณ์

แบบจําลองการคาดการณ์คืออัลกอริทึมที่ใช้ประโยชน์จากข้อมูลในอดีตและเทคนิคทางสถิติเพื่อทําการคาดการณ์อย่างชาญฉลาดเกี่ยวกับผลลัพธ์ในอนาคต โมเดลเหล่านี้สามารถแบ่งออกเป็นประเภทต่างๆ ตามฟังก์ชันการทํางานและการใช้งาน ที่นี่เราเจาะลึกประเภทที่โดดเด่นบางประเภท:

  • รูปแบบการจําแนกประเภท: ลดความซับซ้อนของการตัดสินใจ

แบบจําลองการจัดประเภทจะจัดหมวดหมู่ข้อมูลออกเป็นคลาสที่แตกต่างกัน โดยให้คําตอบง่ายๆ สําหรับคําถามใช่หรือไม่ใช่ ใช้กันอย่างแพร่หลายในการค้าปลีกและการเงินสําหรับงานต่างๆ เช่น การประเมินความเสี่ยงด้านเครดิตและการคาดการณ์แนวโน้มการผิดนัดชําระหนี้ของผู้สมัคร

  • แบบจําลองการคาดการณ์: การมองการณ์ไกลเชิงตัวเลขในอุตสาหกรรมต่างๆ

แบบจําลองการคาดการณ์สร้างการตอบสนองเชิงตัวเลขโดยการวิเคราะห์ข้อมูลในอดีต ซึ่งช่วยธุรกิจในการประมาณมูลค่าในอนาคต ตั้งแต่ผู้ค้าปลีกออนไลน์ที่คาดการณ์คําสั่งซื้อไปจนถึงร้านอาหารที่วางแผนวัสดุสิ้นเปลืองตามเหตุการณ์แบบจําลองการคาดการณ์แสดงให้เห็นถึงความเก่งกาจ

  • โมเดลการจัดกลุ่ม: การจัดกลุ่มความคล้ายคลึงกันสําหรับข้อมูลเชิงลึก

โมเดลการจัดกลุ่มจะแยกข้อมูลออกเป็นหมวดหมู่ตามลักษณะที่คล้ายคลึงกันทําให้สามารถระบุผลลัพธ์ขนาดใหญ่สําหรับแต่ละคลัสเตอร์ได้ ใช้เทคนิคการจัดกลุ่มทั้งแบบแข็งและแบบอ่อนเพื่อปรับแต่งกลยุทธ์ทางการตลาดสําหรับกลุ่มผู้บริโภค

  • แบบจําลองค่าผิดปกติ: การตรวจจับความผิดปกติในชุดข้อมูล

แบบจําลองค่าผิดปกติระบุข้อมูลที่ผิดปกติหรือข้อมูลภายนอกภายในชุดข้อมูล ซึ่งเป็นสิ่งสําคัญสําหรับการตรวจจับการฉ้อโกงในบริษัทการเงิน วิเคราะห์ข้อมูลที่ผิดปกติแต่ละกรณี เช่น ค่าใช้จ่ายจํานวนมากในรายการที่ผิดปกติ

  • แบบจําลองอนุกรมเวลา: การนําทางแนวโน้มชั่วคราวด้วยความแม่นยํา

แบบจําลองอนุกรมเวลาใช้ลําดับเวลาเป็นปัจจัยอินพุตการคาดการณ์แนวโน้มหรือเหตุการณ์ในช่วงเวลาที่กําหนด เหมาะอย่างยิ่งสําหรับการวิเคราะห์เวลาในการประมวลผลโดยพิจารณาปัจจัยภายนอกเช่นฤดูกาลและการเปลี่ยนแปลงเป็นระยะ

  • แผนผังการตัดสินใจ: การแสดงภาพตัวแปรหลัก

แผนผังการตัดสินใจสร้างกราฟข้อมูลลงในโครงสร้างที่เหมือนต้นไม้ช่วยในการแสดงภาพผลลัพธ์ของการตัดสินใจที่แตกต่างกัน เข้าใจได้ง่ายและจัดการชุดข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์ทําให้มีประโยชน์สําหรับการกําหนดตัวแปรหลักในชุดข้อมูล

  • โครงข่ายประสาทเทียม: เลียนแบบกระบวนการทางปัญญาของมนุษย์

แผนผังการตัดสินใจคล้ายกับสมองของมนุษย์โดยใช้อัลกอริทึมหลายตัวเพื่อระบุรูปแบบข้อมูลคลัสเตอร์และสร้างหมวดหมู่ มักจะรวมเข้ากับแบบจําลองการคาดการณ์อื่นๆ เช่น อนุกรมเวลาหรือการจัดกลุ่มเพื่อการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ที่ครอบคลุม

  • แบบจําลองเชิงเส้นทั่วไป: พื้นฐานทางสถิติสําหรับการทํานาย

แบบจําลองเชิงเส้นทั่วไปเปรียบเทียบว่าตัวแปรบางตัวส่งผลต่อผลลัพธ์ต่อเนื่องอย่างไร ซึ่งทําหน้าที่เป็นรากฐานทางสถิติ ใช้กันทั่วไปในการวิเคราะห์การถดถอยเพื่อสร้างการคาดการณ์และกําหนดความแตกต่างในวิธีการสําหรับคุณลักษณะที่ขึ้นต่อกัน

  • Gradient Boosted Model: การปรับปรุงการจัดอันดับซ้ํา

แบบจําลองเชิงเส้นทั่วไปใช้แผนผังการตัดสินใจที่เกี่ยวข้องหลายแบบเพื่อสร้างการจัดอันดับแก้ไขข้อบกพร่องในการทําซ้ําแต่ละครั้ง นําไปใช้ในสถานการณ์ต่างๆ เช่น การกําหนดผลลัพธ์ของเครื่องมือค้นหาและการปรับแต่งผลลัพธ์เพื่อความแม่นยําที่ดีขึ้น

  • Prophet Model: การวางแผนด้วยความแม่นยําและความยืดหยุ่น

แบบจําลองศาสดาพยากรณ์ทํางานร่วมกับอนุกรมเวลาหรือแบบจําลองการคาดการณ์เพื่อวางแผนสําหรับผลลัพธ์ที่เฉพาะเจาะจง โฮสต์โดย Facebook มีความยืดหยุ่นและทํางานได้อย่างราบรื่นกับโมเดลที่ผสมผสานหลายฤดูกาลหรือวันหยุด

อัลกอริทึมทั่วไปสําหรับการสร้างแบบจําลองเชิงคาดการณ์

การสร้างแบบจําลองเชิงคาดการณ์เกี่ยวข้องกับการใช้อัลกอริทึมเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลและคาดการณ์เกี่ยวกับผลลัพธ์ในอนาคต อัลกอริทึมที่แตกต่างกันถูกนํามาใช้ตามลักษณะของข้อมูลและเป้าหมายเฉพาะของแบบจําลองการคาดการณ์ ต่อไปนี้คืออัลกอริธึมทั่วไปบางส่วนที่ใช้ในการสร้างแบบจําลองเชิงคาดการณ์:

ป่าสุ่ม

Random Forest เป็นอัลกอริธึมการเรียนรู้ทั้งมวลที่รวมแผนผังการตัดสินใจหลายแบบ ซึ่งแต่ละแผนผังไม่เกี่ยวข้องกัน เพื่อเพิ่มความแม่นยําในการคาดการณ์และลดการติดตั้งมากเกินไป เป็นเลิศทั้งในงานการจําแนกประเภทและการถดถอย ทําให้ใช้งานได้หลากหลายสําหรับการจัดระเบียบและติดฉลากชุดข้อมูลขนาดใหญ่

โมเดล Gradient Boosted

คล้ายกับ Random Forest Gradient Model นี้เป็นวิธีการทั้งมวลโดยใช้แผนผังการตัดสินใจหลายแบบ อย่างไรก็ตามในแนวทางนี้ต้นไม้จะถูกสร้างขึ้นตามลําดับโดยต้นไม้แต่ละต้นจะแก้ไขข้อผิดพลาดจากก่อนหน้านี้ กระบวนการวนซ้ํานี้มีส่วนช่วยในการสร้างแบบจําลองโดยรวมที่แม่นยํายิ่งขึ้น ซึ่งมักใช้ในงานต่างๆ เช่น การจัดอันดับ

K-หมายถึง

K-Means เป็นอัลกอริธึมการจัดกลุ่มที่ออกแบบมาสําหรับการเรียนรู้ที่ไม่มีผู้ดูแล จัดกลุ่มจุดข้อมูลตามความคล้ายคลึงกันทําให้เป็นตัวเลือกยอดนิยมสําหรับงานเช่นข้อเสนอการค้าปลีกส่วนบุคคล การระบุความคล้ายคลึงกันระหว่างลูกค้ากลุ่มใหญ่ทําให้สามารถสร้างกลยุทธ์ทางการตลาดที่ตรงเป้าหมายได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ศาสดา

Prophet เป็นอัลกอริธึมการพยากรณ์อนุกรมเวลาที่ปรับให้เหมาะกับการทํานายค่าในอนาคตในข้อมูลชั่วคราว มีประสิทธิภาพโดยเฉพาะอย่างยิ่งในงานต่างๆ เช่น การวางแผนกําลังการผลิต ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความยืดหยุ่นในการจัดการรูปแบบที่ขึ้นกับเวลา ฤดูกาล และลักษณะทางโลกอื่นๆ แอปพลิเคชันขยายไปยังโดเมนต่างๆ ที่ต้องการการพยากรณ์ที่แม่นยํา

การสร้างแบบจําลองเชิงคาดการณ์กับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

การสร้างแบบจําลองเชิงคาดการณ์และการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เป็นแนวคิดที่เกี่ยวข้องซึ่งมักใช้แทนกันได้ แต่มีความหมายและบทบาทที่แตกต่างกันในด้านการวิเคราะห์ข้อมูล มาสํารวจความแตกต่างระหว่างการสร้างแบบจําลองเชิงคาดการณ์และการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์:

การสร้างแบบจําลองเชิงคาดการณ์

  • นิยาม: การสร้างแบบจําลองเชิงคาดการณ์หมายถึงกระบวนการสร้างแบบจําลองทางคณิตศาสตร์หรือสถิติที่ทํานายผลลัพธ์ตามข้อมูลอินพุต
  • โฟกัส: โดยเน้นที่การสร้างและตรวจสอบความถูกต้องของแบบจําลองที่สามารถคาดการณ์เกี่ยวกับเหตุการณ์หรือแนวโน้มในอนาคตเป็นหลัก
  • วิธี: การสร้างแบบจําลองเชิงคาดการณ์เกี่ยวข้องกับการใช้เทคนิคทางสถิติและแมชชีนเลิร์นนิงต่างๆ เพื่อระบุรูปแบบและความสัมพันธ์ภายในข้อมูลในอดีต วิธีการทั่วไป ได้แก่ การถดถอยเชิงเส้นต้นไม้การตัดสินใจเครื่องเวกเตอร์สนับสนุนและโครงข่ายประสาทเทียม
  • ผลิตภัณฑ์: ผลลัพธ์หลักของการสร้างแบบจําลองเชิงคาดการณ์คือแบบจําลองการทํานาย ซึ่งเป็นการแสดงความสัมพันธ์ทางคณิตศาสตร์ระหว่างตัวแปรอินพุตและตัวแปรเป้าหมาย

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

  • นิยาม: การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เป็นแนวคิดที่กว้างขึ้นซึ่งครอบคลุมกระบวนการทั้งหมดในการดึงข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายจากข้อมูลเพื่อคาดการณ์เหตุการณ์ในอนาคต
  • โฟกัส: ไม่เพียงแต่เกี่ยวข้องกับการสร้างแบบจําลองการคาดการณ์เท่านั้น แต่ยังรวมถึงการประยุกต์ใช้แบบจําลองเหล่านั้นกับสถานการณ์จริงเพื่อแจ้งการตัดสินใจ
  • วิธี: การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์รวมถึงการเตรียมข้อมูลการสร้างแบบจําลองการตรวจสอบการปรับใช้และการตรวจสอบอย่างต่อเนื่อง นอกจากนี้ยังอาจเกี่ยวข้องกับการผสมผสานเทคนิคการวิเคราะห์อื่นๆ เช่น การแสดงภาพข้อมูลและการวิเคราะห์เชิงพรรณนา เพื่อทําความเข้าใจข้อมูลอย่างครอบคลุม
  • ผลิตภัณฑ์: ผลลัพธ์การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ประกอบด้วยข้อมูลเชิงลึก คําแนะนํา และการคาดการณ์ที่นําไปใช้ได้จริงซึ่งสามารถเป็นแนวทางในการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์หรือการดําเนินงาน

การสร้างแบบจําลองเชิงคาดการณ์เป็นเทคนิคเฉพาะภายในสาขาการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ที่กว้างขึ้น การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เกี่ยวข้องกับกระบวนการทั้งหมดของการใช้ข้อมูลเพื่อคาดการณ์ในขณะที่การสร้างแบบจําลองเชิงคาดการณ์เป็นขั้นตอนสําคัญภายในกระบวนการนั้นโดยมุ่งเน้นที่การสร้างและประเมินแบบจําลองการคาดการณ์โดยเฉพาะ

จะสร้างแบบจําลองการคาดการณ์ได้อย่างไร?

ไม่ว่าจะเป็นเจ้าของธุรกิจหรือนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลส่วนนี้ออกแบบมาเพื่อช่วยให้พวกเขาเริ่มต้นกับวิธีสร้างแบบจําลองเชิงคาดการณ์ มาแบ่งกระบวนการออกเป็นขั้นตอนง่ายๆ

  • กําหนดวัตถุประสงค์ของคุณ

ก่อนที่จะดําดิ่งสู่โลกแห่งการสร้างแบบจําลองเชิงคาดการณ์ ให้กําหนดวัตถุประสงค์ของคุณให้ชัดเจน คุณกําลังพยายามทํานายหรือทําความเข้าใจอะไร ไม่ว่าจะเป็นการคาดการณ์ยอดขายการทํานายพฤติกรรมของลูกค้าหรือการวิเคราะห์แนวโน้มการมีเป้าหมายที่ชัดเจนเป็นรากฐานของแบบจําลองการคาดการณ์ที่ประสบความสําเร็จ

  • รวบรวมข้อมูล

ข้อมูลเป็นเชื้อเพลิงสําหรับแบบจําลองการคาดการณ์ใดๆ รวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องและถูกต้องซึ่งสอดคล้องกับวัตถุประสงค์ของคุณ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้ล้างและประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าเพื่อลบความไม่สอดคล้องกันหรือค่าที่ขาดหายไป คุณภาพของการคาดการณ์ของคุณขึ้นอยู่กับคุณภาพของข้อมูลของคุณเป็นอย่างมาก

  • เลือกรุ่น

มีเทคนิคการสร้างแบบจําลองเชิงคาดการณ์ที่หลากหลาย และการเลือกเทคนิคที่เหมาะสมขึ้นอยู่กับข้อมูลและวัตถุประสงค์ของคุณ สําหรับผู้เริ่มต้น การถดถอยเชิงเส้นเป็นจุดเริ่มต้นที่ดีสําหรับการทํานายค่าตัวเลข ในขณะที่การถดถอยโลจิสติกเหมาะสําหรับผลลัพธ์ไบนารี แผนผังการตัดสินใจและฟอเรสต์แบบสุ่มยังใช้งานง่ายและมีประสิทธิภาพสําหรับงานการจําแนกประเภท

  • แยกข้อมูลของคุณ

ในการประเมินประสิทธิภาพของโมเดลของคุณ ให้แบ่งชุดข้อมูลของคุณออกเป็นสองส่วน: ชุดการฝึกอบรมและชุดทดสอบ ชุดการฝึกอบรมใช้เพื่อฝึกโมเดล ในขณะที่ชุดทดสอบใช้เพื่อประเมินว่าโมเดลสรุปข้อมูลใหม่ที่มองไม่เห็นได้ดีเพียงใด

  • ฝึกโมเดลของคุณ

ใช้ชุดการฝึกอบรมสอนแบบจําลองของคุณให้จดจํารูปแบบและความสัมพันธ์ภายในข้อมูล โมเดลจะปรับพารามิเตอร์เพื่อให้การคาดการณ์ที่แม่นยําตามคุณสมบัติอินพุต

  • ประเมินและปรับแต่ง

หลังการฝึกอบรม ให้ใช้ชุดทดสอบเพื่อประเมินประสิทธิภาพของแบบจําลอง เมตริกทั่วไป ได้แก่ ความแม่นยํา ความแม่นยํา การเรียกคืน และคะแนน F1 หากประสิทธิภาพไม่เป็นที่น่าพอใจ ให้ปรับแต่งโมเดลอย่างละเอียดโดยการปรับพารามิเตอร์หรือลองใช้อัลกอริธึมต่างๆ

  • ทําการคาดคะเน

เมื่อพอใจกับประสิทธิภาพของโมเดลแล้ว ก็ถึงเวลาใช้เพื่อคาดการณ์ข้อมูลใหม่ในโลกแห่งความเป็นจริง ป้อนคุณสมบัติที่เกี่ยวข้องลงในแบบจําลองและปล่อยให้สร้างการคาดการณ์ตามสิ่งที่เรียนรู้ระหว่างการฝึกอบรม

  • ตีความผลลัพธ์

ทําความเข้าใจความหมายของการคาดการณ์ของคุณและวิธีที่สอดคล้องกับวัตถุประสงค์เริ่มต้นของคุณ ตัวอย่างเช่น หากแบบจําลองคาดการณ์ว่ายอดขายจะเพิ่มขึ้น ให้พิจารณาว่าปัจจัยใดบ้างที่มีส่วนทําให้เกิดการคาดการณ์นี้ และวิธีที่คุณสามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลนี้เพื่อการตัดสินใจ

ความท้าทายในการสร้างแบบจําลองเชิงคาดการณ์ทั่วไป

การสร้างแบบจําลองการคาดการณ์เป็นการเดินทางที่น่าตื่นเต้น แต่มาพร้อมกับการพลิกผัน เมื่อตระหนักถึงความท้าทายทั่วไปเหล่านี้และดําเนินการเชิงรุกเพื่อจัดการกับความท้าทายเหล่านี้ คุณก็จะทําได้

นําทางไปสู่การคาดการณ์ที่แม่นยําและเชื่อถือได้มากขึ้น

  • ข้อมูลคุณภาพต่ําอาจส่งผลเสียต่อความแม่นยําของการสร้างแบบจําลองเชิงคาดการณ์
  • แบบจําลองที่ซับซ้อนอาจเป็นเรื่องยากในการตีความ ทําให้ยากต่อการอธิบายการคาดการณ์ให้กับผู้ที่ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญ
  • อคติที่มีอยู่ในข้อมูลหรือแบบจําลองอาจนําไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่เป็นธรรมหรือเลือกปฏิบัติ ทําให้เกิดข้อพิจารณาด้านจริยธรรม
  • การย้ายโมเดลจากการพัฒนาไปสู่การผลิตเกี่ยวข้องกับความท้าทายที่เกี่ยวข้องกับการผสานรวมความสามารถในการปรับขนาดและประสิทธิภาพในโลกแห่งความเป็นจริง
  • การเลือกคุณสมบัติที่เกี่ยวข้องเป็นสิ่งสําคัญ คุณสมบัติที่ไม่เกี่ยวข้องอาจส่งผลต่อประสิทธิภาพของโมเดล

กรณีการใช้งานสําหรับแบบจําลองการคาดการณ์

แบบจําลองการคาดการณ์เปรียบเสมือนฮีโร่ ช่วยให้ธุรกิจและอุตสาหกรรมคาดการณ์อนาคตและตัดสินใจได้ดีขึ้น มาสํารวจกรณีการใช้งานที่เรียบง่ายแต่มีผลกระทบสามกรณี ซึ่งแบบจําลองการคาดการณ์จะเปล่งประกายสร้างความแตกต่างในเชิงบวกในด้านต่างๆ

การบํารุงรักษาเชิงคาดการณ์ในการผลิต

  • จุดประสงค์: ทําให้เครื่องจักรทํางานได้อย่างราบรื่นโดยคาดการณ์ว่าเมื่อใดที่อาจต้องใช้ TLC
  • โปรแกรมประยุกต์: ลองนึกภาพโรงงานผลิตที่เครื่องจักรเป็นวีรบุรุษที่ไม่มีใครร้อง แบบจําลองการคาดการณ์จะวิเคราะห์ข้อมูลจากเครื่องเหล่านี้ – การสั่นสะเทือน อุณหภูมิ และตัวบ่งชี้อื่นๆ ด้วยการระบุรูปแบบที่นําหน้าการพังทลายแบบจําลองสามารถคาดการณ์ได้ว่าเมื่อใดที่จําเป็นต้องบํารุงรักษา วิธีการเชิงรุกนี้ช่วยประหยัดเงินโดยป้องกันการหยุดทํางานที่ไม่คาดคิดและการซ่อมแซมที่มีค่าใช้จ่ายสูง

การพยากรณ์ยอดขายอีคอมเมิร์ซ

  • จุดประสงค์: รู้ว่าลูกค้าต้องการอะไรก่อนที่จะทําและตรวจสอบให้แน่ใจว่าสินค้ามีในสต็อกเสมอ
  • โปรแกรมประยุกต์: ลองนึกภาพร้านค้าออนไลน์ที่คึกคักไปด้วยกิจกรรม แบบจําลองการคาดการณ์ที่นี่วิเคราะห์ข้อมูลการขายที่ผ่านมาความชอบของลูกค้าและแม้แต่ปัจจัยภายนอกเช่นวันหยุดหรือแนวโน้ม โมเดลคาดการณ์ยอดขายในอนาคต สิ่งนี้ช่วยให้ธุรกิจวางแผนสินค้าคงคลังกลยุทธ์ทางการตลาดและส่วนลดเพื่อให้มั่นใจว่าพวกเขาเตรียมพร้อมสําหรับสิ่งที่ยิ่งใหญ่ต่อไปที่ลูกค้าต้องการ

การคาดการณ์การรับการรักษาพยาบาลซ้ํา

  • จุดประสงค์: ระบุผู้ป่วยที่มีความเสี่ยงที่จะกลับไปโรงพยาบาลและให้การดูแลที่พวกเขาต้องการ
  • โปรแกรมประยุกต์: ในโรงพยาบาลแบบจําลองการคาดการณ์จะสํารวจบันทึกผู้ป่วยโดยดูจากปัจจัยต่างๆเช่นประวัติทางการแพทย์สถานะสุขภาพปัจจุบันและการเข้ารับการรักษาในโรงพยาบาลก่อนหน้านี้ ด้วยการรับรู้รูปแบบที่เกี่ยวข้องกับโอกาสในการเข้ารับการรักษาซ้ําที่สูงขึ้นแบบจําลองเหล่านี้ช่วยให้ผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพเข้าแทรกแซงได้ตั้งแต่เนิ่นๆ สิ่งนี้ช่วยปรับปรุงผลลัพธ์ของผู้ป่วยและลดความเครียดในทรัพยากรด้านการดูแลสุขภาพ

การเลือก QuestionPro สําหรับการสร้างแบบจําลองเชิงคาดการณ์

QuestionPro เป็นแพลตฟอร์มอเนกประสงค์ที่อํานวยความสะดวกในกระบวนการทั้งหมดในการสร้างแบบจําลองการคาดการณ์ โดยมอบเครื่องมือและคุณสมบัติที่จําเป็นแก่ผู้ใช้ในการควบคุมพลังของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ นี่คือวิธีที่ QuestionPro ช่วยในการพัฒนาแบบจําลองการคาดการณ์:

  • การรวบรวมและสํารวจข้อมูล: QuestionPro เก่งในการสํารวจและรวบรวมข้อมูล คุณสามารถออกแบบและปรับใช้แบบสํารวจเพื่อรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้อง เพื่อให้แน่ใจว่าคุณรวบรวมข้อมูลที่จําเป็นสําหรับโครงการสร้างแบบจําลองเชิงคาดการณ์ของคุณ
  • เครื่องมือวิเคราะห์ขั้นสูง: QuestionPro มีเครื่องมือวิเคราะห์ขั้นสูงที่นอกเหนือไปจากการวิเคราะห์ทางสถิติขั้นพื้นฐาน เครื่องมือเหล่านี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถใช้เทคนิคการสร้างแบบจําลองเชิงคาดการณ์ที่ซับซ้อน เช่น การวิเคราะห์การถดถอย การวิเคราะห์ปัจจัย และการวิเคราะห์คลัสเตอร์
  • ความสามารถในการบูรณาการ: แพลตฟอร์มนี้รองรับการผสานรวมกับเครื่องมือและระบบอื่นๆ อย่างราบรื่น ช่วยให้ผู้ใช้สามารถนําเข้าข้อมูลภายนอกหรือส่งออกผลลัพธ์ไปยังสภาพแวดล้อมการวิเคราะห์ที่ต้องการได้ ความยืดหยุ่นในการผสานรวมนี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวมของเวิร์กโฟลว์การสร้างแบบจําลองเชิงคาดการณ์
  • การทํางานร่วมกันแบบเรียลไทม์: การทํางานร่วมกันมีความคล่องตัวบน QuestionPro สมาชิกในทีมสามารถทํางานร่วมกันแบบเรียลไทม์โดยไม่คํานึงถึงตําแหน่งทางภูมิศาสตร์ของพวกเขา สิ่งนี้ส่งเสริมสภาพแวดล้อมการทํางานร่วมกันที่สามารถแบ่งปันความคิดและแบบจําลองการคาดการณ์สามารถขัดเกลาร่วมกันได้
  • ความปลอดภัยและการปฏิบัติตามข้อกําหนด: ความปลอดภัยเป็นสิ่งสําคัญที่สุดใน QuestionPro แพลตฟอร์มนี้รับประกันความปลอดภัยของข้อมูลและการปฏิบัติตามมาตรฐานอุตสาหกรรม ความมุ่งมั่นในการรักษาความปลอดภัยนี้มีความสําคัญอย่างยิ่งเมื่อต้องจัดการกับข้อมูลที่ละเอียดอ่อน ทําให้ผู้ใช้มั่นใจได้ว่าความพยายามในการสร้างแบบจําลองเชิงคาดการณ์ของพวกเขาเป็นไปตามมาตรฐานสูงสุดของการรักษาความลับและความซื่อสัตย์
  • การรายงานและการแสดงภาพ: QuestionPro นําเสนอคุณสมบัติการรายงานและการแสดงภาพที่มีประสิทธิภาพช่วยให้ผู้ใช้สามารถสื่อสารผลการสร้างแบบจําลองเชิงคาดการณ์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ การแสดงภาพช่วยในการถ่ายทอดข้อมูลเชิงลึกที่ซับซ้อนในลักษณะที่เข้าใจได้ทําให้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียเข้าใจความหมายของการคาดการณ์ของแบบจําลองได้ง่ายขึ้น
  • เทมเพลตการสร้างแบบจําลองเชิงคาดการณ์: QuestionPro มีเทมเพลตที่สร้างไว้ล่วงหน้าและการออกแบบแบบสํารวจที่ปรับให้เหมาะกับวัตถุประสงค์ในการสร้างแบบจําลองเชิงคาดการณ์ เทมเพลตเหล่านี้สามารถใช้เป็นจุดเริ่มต้น ช่วยประหยัดเวลาและความพยายามในการตั้งค่าแบบสํารวจและการรวบรวมข้อมูลสําหรับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

บทสรุป

การสร้างแบบจําลองเชิงคาดการณ์เป็นเครื่องมืออันทรงพลังที่ไม่ได้มีไว้สําหรับผู้เชี่ยวชาญเท่านั้น แต่สําหรับทุกคนที่ต้องการตัดสินใจอย่างชาญฉลาดยิ่งขึ้นโดยใช้ข้อมูล ไม่ว่าคุณจะคาดการณ์ยอดขาย จัดเรียงอีเมล หรือพยากรณ์อากาศ กระบวนการยังคงคล้ายกัน

QuestionPro มีบทบาทสําคัญในการเป็นหนึ่งในเครื่องมือสร้างแบบจําลองเชิงคาดการณ์ในเส้นทางการสร้างแบบจําลองเชิงคาดการณ์โดยนําเสนอชุดคุณสมบัติที่ครอบคลุม อินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่ายและความสามารถในการปรับขนาดทําให้เป็นตัวเลือกที่เหมาะสําหรับผู้ใช้ในระดับทักษะที่แตกต่างกันและทํางานในโครงการที่มีความซับซ้อนต่างกัน

ทําตามขั้นตอนเหล่านี้ และปล่อยให้การผจญภัยในการสร้างแบบจําลองเชิงคาดการณ์เริ่มต้นด้วย QuestionPro!

SHARE THIS ARTICLE:

About the author
QuestionPro Collaborators
Worldwide team of Content Creation specialists focusing on Research, CX, Workforce, Audience and Education.
View all posts by QuestionPro Collaborators

Primary Sidebar

Gain insights with 80+ features for free

Create, Send and Analyze Your Online Survey in under 5 mins!

Create a Free Account

RELATED ARTICLES

HubSpot - QuestionPro Integration

ประสิทธิผลการโฆษณา: คําจํากัดความและวิธีวัดผล

Jan 13,2023

HubSpot - QuestionPro Integration

กลยุทธ์ประสบการณ์ลูกค้าของ Marriott: การวิเคราะห์และทบทวน

Sep 20,2023

HubSpot - QuestionPro Integration

ความสัมพันธ์เป็นศูนย์: ความหมายตัวอย่าง + วิธีกําหนด

Jul 01,2024

BROWSE BY CATEGORY

  • CX
  • Life@QuestionPro
  • Uncategorized @th
  • กรมอุทยานฯ
  • การมีส่วนร่วมของลูกค้า
  • การรักษาพนักงาน
  • การรับรู้แบรนด์
  • การวิจัยตลาด
  • การวิจัยทางวิชาการ
  • การวิจัยลูกค้า
  • การสัมมนาผ่านเว็บ
  • การสัมมนาผ่านเว็บ
  • กิจการ
  • ข้อมูลเชิงลึกของผู้บริโภค
  • ข่าวกรองแรงงาน
  • ข่าวเทคโนโลยี
  • ความผูกพันของพนักงาน
  • ความผูกพันของพนักงาน
  • ความพึงพอใจของลูกค้า
  • ความภักดีของลูกค้า
  • คําถามโปร
  • คุณสมบัติใหม่
  • ชุมชน
  • ชุมชนออนไลน์
  • ทีซีเอ็กซ์ที
  • ธุรกิจ
  • นักวิชาการ
  • ประสบการณ์ของลูกค้า
  • ประเภทคําถาม
  • ประเมิน
  • ปัญญาประดิษฐ์
  • ผู้ชม
  • ระเบียบการคุ้มครองข้อมูลทั่วไป
  • สำรวจ
  • ฮับข้อมูลเชิงลึก
  • เครื่องมือและแอปการวิจัย
  • แนว โน้ม
  • แบบ ฟอร์ม
  • แรงงาน
  • แอพมือถือ
  • โพล
  • โพสต์ของแขก
  • ไดอารี่มือถือ
  • ไม่มีหมวดหมู่
  • ไลฟ์โพลล์

Footer

MORE LIKE THIS

TCXT-about-be-nice-at-cx

Just Be Nice: พูดง่ายกว่าทํา | 2022 ความคิด CX วันอังคาร

ก.พ. 11, 2025

2025 trends shaping markets

อนาคตของข้อมูลเชิงลึกของผู้บริโภค: ประเด็นสําคัญสําหรับปี 2025 และปีต่อๆ ไป

ก.พ. 9, 2025

best tally alternatives

ทางเลือกแบบฟอร์มการนับที่ดีที่สุด 10 อันดับแรกในปี 2025

ก.พ. 6, 2025

Asynchronous interviews

การสัมภาษณ์แบบอะซิงโครนัส: มันคืออะไรและใช้งานอย่างไร

ม.ค. 23, 2025

Other categories

  • CX
  • Life@QuestionPro
  • Uncategorized @th
  • กรมอุทยานฯ
  • การมีส่วนร่วมของลูกค้า
  • การรักษาพนักงาน
  • การรับรู้แบรนด์
  • การวิจัยตลาด
  • การวิจัยทางวิชาการ
  • การวิจัยลูกค้า
  • การสัมมนาผ่านเว็บ
  • การสัมมนาผ่านเว็บ
  • กิจการ
  • ข้อมูลเชิงลึกของผู้บริโภค
  • ข่าวกรองแรงงาน
  • ข่าวเทคโนโลยี
  • ความผูกพันของพนักงาน
  • ความผูกพันของพนักงาน
  • ความพึงพอใจของลูกค้า
  • ความภักดีของลูกค้า
  • คําถามโปร
  • คุณสมบัติใหม่
  • ชุมชน
  • ชุมชนออนไลน์
  • ทีซีเอ็กซ์ที
  • ธุรกิจ
  • นักวิชาการ
  • ประสบการณ์ของลูกค้า
  • ประเภทคําถาม
  • ประเมิน
  • ปัญญาประดิษฐ์
  • ผู้ชม
  • ระเบียบการคุ้มครองข้อมูลทั่วไป
  • สำรวจ
  • ฮับข้อมูลเชิงลึก
  • เครื่องมือและแอปการวิจัย
  • แนว โน้ม
  • แบบ ฟอร์ม
  • แรงงาน
  • แอพมือถือ
  • โพล
  • โพสต์ของแขก
  • ไดอารี่มือถือ
  • ไม่มีหมวดหมู่
  • ไลฟ์โพลล์

questionpro-logo-nw
Help center Live Chat SIGN UP FREE
  • Sample questions
  • Sample reports
  • Survey logic
  • Branding
  • Integrations
  • Professional services
  • Security
  • Survey Software
  • Customer Experience
  • Workforce
  • Communities
  • Audience
  • Polls Explore the QuestionPro Poll Software - The World's leading Online Poll Maker & Creator. Create online polls, distribute them using email and multiple other options and start analyzing poll results.
  • Research Edition
  • LivePolls
  • InsightsHub
  • Blog
  • Articles
  • eBooks
  • Survey Templates
  • Case Studies
  • Training
  • Webinars
  • All Plans
  • Nonprofit
  • Academic
  • Qualtrics Alternative Explore the list of features that QuestionPro has compared to Qualtrics and learn how you can get more, for less.
  • SurveyMonkey Alternative
  • VisionCritical Alternative
  • Medallia Alternative
  • Likert Scale Complete Likert Scale Questions, Examples and Surveys for 5, 7 and 9 point scales. Learn everything about Likert Scale with corresponding example for each question and survey demonstrations.
  • Conjoint Analysis
  • Net Promoter Score (NPS) Learn everything about Net Promoter Score (NPS) and the Net Promoter Question. Get a clear view on the universal Net Promoter Score Formula, how to undertake Net Promoter Score Calculation followed by a simple Net Promoter Score Example.
  • Offline Surveys
  • Customer Satisfaction Surveys
  • Employee Survey Software Employee survey software & tool to create, send and analyze employee surveys. Get real-time analysis for employee satisfaction, engagement, work culture and map your employee experience from onboarding to exit!
  • Market Research Survey Software Real-time, automated and advanced market research survey software & tool to create surveys, collect data and analyze results for actionable market insights.
  • GDPR & EU Compliance
  • Employee Experience
  • Customer Journey
  • Synthetic Data
  • About us
  • Executive Team
  • In the news
  • Testimonials
  • Advisory Board
  • Careers
  • Brand
  • Media Kit
  • Contact Us

QuestionPro in your language

  • ไทย
  • English (อังกฤษ)
  • Español (สเปน)
  • Português (โปรตุเกสบราซิล)
  • Nederlands (ดัตช์)
  • العربية (อารบิก)
  • Français (ฝรั่งเศส)
  • Italiano (อิตาลี)
  • 日本語 (ญี่ปุ่น)
  • Türkçe (ตุรกี)
  • Svenska (สวีเดน)
  • Hebrew IL
  • Deutsch (เยอรมัน)
  • Portuguese de Portugal (โปรตุเกสจากโปรตุเกส)

Awards & certificates

  • survey-leader-asia-leader-2023
  • survey-leader-asiapacific-leader-2023
  • survey-leader-enterprise-leader-2023
  • survey-leader-europe-leader-2023
  • survey-leader-latinamerica-leader-2023
  • survey-leader-leader-2023
  • survey-leader-middleeast-leader-2023
  • survey-leader-mid-market-leader-2023
  • survey-leader-small-business-leader-2023
  • survey-leader-unitedkingdom-leader-2023
  • survey-momentumleader-leader-2023
  • bbb-acredited
The Experience Journal

Find innovative ideas about Experience Management from the experts

  • © 2022 QuestionPro Survey Software | +1 (800) 531 0228
  • Sitemap
  • Privacy Statement
  • Terms of Use