Vào mỗi dịp cuối năm, bên cạnh mùa lễ hội vui vẻ và hy vọng cho năm mới, một “trò giải trí” khác dường như đã trở thành truyền thống bắt nguồn từ lễ mừng năm mới hiện đại là dự đoán cho năm tới. Từ các nhà ngoại cảm đến chuyên gia công nghiệp, mọi người đều bị cuốn hút bởi những dự báo như vậy, háo hức tìm hiểu về tương lai sắp tới.
Tương tự như vậy, trong một thế giới bão hòa dữ liệu hiện nay, Dự báo thống kê—phương pháp khoa học phân tích dữ liệu lịch sử để dự đoán xu hướng tương lai trên nhiều lĩnh vực, có thể là tài chính và kinh tế hoặc chuỗi cung ứng và hậu cần—thường là chốt chặn trong việc dự đoán tương lai công nghiệp. Tuy nhiên, với sự tiến bộ của Học máy, mọi thứ đang trở nên hấp dẫn hơn ngày nay khi nó truyền cả sự sống động và chiều sâu vào Dự báo thống kê.
Tiếp tục đọc để khám phá mối liên hệ giữa Học máy và Dự báo thống kê, các ứng dụng của Học máy trong Dự báo thống kê hiện nay và cách Học máy có thể nâng cao Dự báo thống kê.
Mục lục
1. Giới thiệu về Học máy và Dự báo thống kê
2. Các ứng dụng chính của Machine Learning trong Dự báo thống kê
3. Học máy cải thiện dự báo thống kê như thế nào
4. Dự đoán chính xác trong tầm tay
Giới thiệu về Học máy và Dự báo thống kê
Tổng quan ngắn gọn về Học máy
Học máy, một tập hợp con của trí tuệ nhân tạo và khoa học máy tính, cho phép AI học theo cách tương tự như cách học của con người. Bằng cách tận dụng các thuật toán và dữ liệu, học máy liên tục nâng cao độ chính xác của nó. Khả năng xử lý và phân tích lượng lớn dữ liệu, phát hiện các mẫu và đưa ra dự đoán là một số đặc điểm nổi bật nhất của nó. Ví dụ, khoảng một nửa 10 ứng dụng học máy hàng đầu quan trọng đối với cả các chuyên gia trong ngành và người dùng hàng ngày đều liên quan đến các dự đoán và dự báo, bao gồm tình hình giao thông, sở thích của khách hàng và biến động cổ phiếu.
Về bản chất, học máy là một tiến bộ đáng kể trong công nghệ dự đoán vì nó có thể phân biệt các mẫu và mối quan hệ phức tạp trong dữ liệu mà các nhà phân tích con người có thể không phát hiện được. Nó cũng có khả năng cải thiện liên tục các dự đoán theo thời gian, tinh chỉnh hiệu quả của nó khi xử lý nhiều dữ liệu hơn.
Những điều cơ bản của Dự báo Thống kê
Dự báo thống kê sử dụng dữ liệu lịch sử kết hợp với các phương pháp thống kê bao gồm lấy mẫu và kiểm định giả thuyết để xác định xu hướng, mô hình theo mùa và mối tương quan. Các yếu tố này được sử dụng để mô hình hóa các mối quan hệ và dự đoán kết quả trong tương lai. Phương pháp này hoạt động theo giả định rằng các mô hình trong tương lai sẽ phản ánh các mô hình trong quá khứ.
Các phương pháp thống kê như phân tích chuỗi thời gian và mô hình hồi quy rất phổ biến và được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực. Bằng cách phân tích dữ liệu trong quá khứ, các mô hình này ngoại suy và dự báo các sự kiện trong tương lai với các mức độ chính xác khác nhau, tùy thuộc vào độ rõ ràng và tính nhất quán của các mẫu dữ liệu.
Trong quản lý chuỗi cung ứng, Dự báo thống kê là điều cần thiết cho việc lập kế hoạch nhu cầu, quản lý hàng tồn kho và phân bổ nguồn lực, tối ưu hóa các quy trình chuỗi cung ứng. Các kỹ thuật dự báo chuỗi thời gian như ARIMA (Trung bình động tích hợp tự hồi quy) và làm mịn theo hàm mũ là những phần không thể thiếu của phương pháp này, xét đến tính mạnh mẽ của chúng trong phân tích xu hướng và điều chỉnh theo mùa. Nói một cách đơn giản, Dự báo thống kê đóng vai trò là nền tảng trong kế hoạch chiến lược và hiệu quả hoạt động của quản lý chuỗi cung ứng, tận dụng các phương pháp đã được kiểm nghiệm theo thời gian để nâng cao khả năng dự đoán.
Học máy và dự báo thống kê: Sự tiến hóa và mối quan hệ
Quản lý chuỗi cung ứng hiện đại tích hợp các mô hình thống kê và học máy ngày càng tinh vi để giải quyết sự phức tạp của hậu cần toàn cầu, các nguồn dữ liệu đa dạng và luồng dữ liệu thời gian thực. Sự chuyển đổi này từ các phương pháp thống kê truyền thống sang dự báo do học máy thúc đẩy đánh dấu một sự tiến hóa đáng kể, làm nổi bật tiềm năng của quản lý chuỗi cung ứng trong việc áp dụng các quy trình ra quyết định năng động hơn, dựa trên dữ liệu.
Ban đầu, nghiên cứu và cạnh tranh cho rằng các phương pháp chuỗi thời gian cổ điển vượt trội hơn các phương pháp Học máy trong việc dự báo độ chính xác. Tuy nhiên, Cuộc thi M2020 năm 5 đã chứng minh khả năng của Máy học, trong khi xây dựng trên nền tảng của dự báo chuỗi thời gian cổ điển, đã bắt kịp và thậm chí vượt qua các phương pháp cổ điển.
Cho đến nay, Machine Learning ngày càng được tích hợp với Statistical Forecasting và được sử dụng cùng với các phương pháp thống kê để nâng cao hiệu quả chung. Cách tiếp cận này không phải là thay thế hoàn toàn các phương pháp truyền thống; thay vào đó, nó bổ sung cho các phương pháp đó bằng cách cải thiện dự đoán theo thời gian, điều này rất quan trọng đối với các môi trường năng động trong chuỗi cung ứng.
Sự phát triển của dự báo đã chứng kiến các mô hình Học máy trở nên nổi bật hơn, thách thức sự thống trị của các phương pháp thống kê truyền thống như ARIMA và Làm mịn theo cấp số nhân. Với khả năng xử lý và phân tích các tập dữ liệu lớn, khám phá các mô hình phức tạp và dự đoán xu hướng, các thuật toán Học máy đã mang lại những cải tiến đáng kể trong việc tạo điều kiện cho các quyết định dựa trên dữ liệu, liên tục tinh chỉnh các dự báo.
Các ứng dụng chính của Machine Learning trong Dự báo thống kê
Trong chuỗi cung ứng, Học máy cải thiện khả năng dự đoán nhu cầu thông qua các kỹ thuật như Nhận biết nhu cầu, rất quan trọng để lập kế hoạch và tối ưu hóa hậu cần và hàng tồn kho. Ứng dụng này cải thiện việc quản lý hàng tồn kho bằng cách dự đoán hành vi của người tiêu dùng và xu hướng thị trường, giảm tình trạng tồn kho quá mức hoặc hết hàng và cho phép phân tích xu hướng theo thời gian thực.
Học máy được biết đến với khả năng xử lý dữ liệu đa chiều vượt trội mà không cần thông số mô hình sơ bộ mở rộng. Nó vượt trội trong việc xử lý dữ liệu đa dạng, kết hợp phát hiện phi tuyến tính và bất thường, do đó trở nên vô giá đối với các tác vụ dự đoán phức tạp như nhận dạng hình ảnh và phát hiện gian lận, nơi mà các phương pháp thống kê truyền thống thường gặp khó khăn.
Về cơ bản, Machine Learning có thể xác định các mô hình phức tạp này thông qua các giai đoạn học do mạng nơ-ron thực hiện, nâng cao khả năng dự đoán vượt xa các mô hình truyền thống. Bằng cách sử dụng nhiều thuật toán khác nhau, Machine Learning cung cấp khả năng xử lý dữ liệu và khả năng thích ứng nâng cao với các môi trường dữ liệu phức tạp. Điều này làm phong phú thêm khả năng của các phương pháp dự báo truyền thống và thúc đẩy quá trình ra quyết định dựa trên dữ liệu nhiều hơn.
Học máy cải thiện dự báo thống kê như thế nào
Độ chính xác dự báo nâng cao
Học máy cải thiện đáng kể độ chính xác của dự báo thông qua khả năng xử lý và phân tích các tập dữ liệu lớn và phức tạp, liên tục thích ứng với dữ liệu mới để tinh chỉnh dự đoán. Trong chuỗi cung ứng, độ chính xác của dự báo như vậy tác động trực tiếp đến hiệu quả bằng cách giảm tình trạng tồn kho quá mức và hết hàng, đảm bảo quản lý hàng tồn kho tốt hơn.
Ngoài ra, nó đã được chứng minh rằng Mô hình học máy chẳng hạn như Random Forest, Light Gradient Boosting Machine (LightGBM) và eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) tăng cường độ chính xác của dự báo bằng cách tổng hợp các dự đoán từ nhiều mô hình. Các mô hình này, được sử dụng trong các phương pháp tổng hợp, kết hợp các dự đoán từ nhiều mô hình đơn giản hơn, cải thiện đáng kể độ chính xác của dự báo. Chúng đạt được điều này bằng cách sử dụng các cách diễn giải dữ liệu đa dạng và giảm tình trạng quá khớp, do đó luôn vượt trội hơn các phương pháp dự báo truyền thống.
Hơn nữa, các mô hình Học máy như XGBoost và mạng Bộ nhớ dài hạn ngắn hạn (LSTM) đã cho thấy hiệu suất vượt trội so với thống kê truyền thống mô hình bằng cách nắm bắt các mẫu phức tạp trong dữ liệu giúp tăng cường đáng kể độ chính xác của dự báo. Các mô hình Học máy này cung cấp các dự đoán chính xác hơn bằng cách xác định các mẫu phức tạp thường không thể phân biệt được bằng các phương pháp truyền thống.
Mặt khác, một ví dụ thực hiện chứng minh rằng quy trình phân loại hai bước sử dụng cây quyết định và mạng nơ-ron đa nhiệm cho phép Học máy xác định hiệu quả mô hình thống kê tối ưu và các tham số của nó cho chuỗi thời gian SKU cụ thể. Phương pháp này cho thấy cách dự báo có thể sử dụng các chiến lược học nâng cao để căn chỉnh thông minh các mô hình thống kê phù hợp và không thiên vị nhất với các xu hướng nhu cầu cụ thể, đặc biệt là tăng cường cách Học máy và các phương pháp dự báo truyền thống hoạt động cùng nhau.
Độ chi tiết và khả năng thích ứng
Dự báo thống kê vốn dựa vào cách tiếp cận toàn diện của nó để đánh giá và phân tích dữ liệu lịch sử dài hạn. Do đó, nó thường được sử dụng để dự đoán trong dài hạn thay vì các biến động ngắn hạn. Cụ thể, dự báo vi mô theo truyền thống không phải là thế mạnh của nó. Ngược lại, khả năng thích ứng động của các mô hình Học máy, đặc biệt là các mô hình sử dụng học trực tuyến, cho phép chúng nhanh chóng điều chỉnh theo dữ liệu mới.
Khả năng này hỗ trợ các dự đoán chi tiết hơn và cụ thể theo tình huống, điều chỉnh dự báo theo điều kiện thị trường thời gian thực. Tính linh hoạt như vậy được minh họa trong Nhận biết nhu cầu, nâng cao khả năng cung cấp dự báo chi tiết và thích ứng hơn, rất quan trọng để phản ứng nhanh với tình trạng gián đoạn chuỗi cung ứng hoặc thay đổi nhu cầu của người tiêu dùng.
Nhìn chung, Machine Learning tăng cường dự báo vi mô trong chuỗi cung ứng bằng cách thích ứng với những thay đổi theo thời gian thực. Nó xử lý và điều chỉnh hiệu quả với một loạt lớn các mẫu dữ liệu phức tạp, đa dạng và năng động, tối ưu hóa hơn nữa hàng tồn kho và giảm lãng phí. Do đó, Machine Learning là một công cụ quan trọng trong quản lý chuỗi cung ứng hiện đại, cho phép các doanh nghiệp phản ứng nhanh chóng và hiệu quả với những thay đổi của thị trường và biến động nhu cầu.
Hiệu quả chi phí
Tác động của Học máy đối với việc nâng cao hiệu quả chi phí trong dự báo thống kê có liên quan chặt chẽ đến khả năng cải thiện độ chính xác của nó. Bằng cách tự động hóa các quy trình phân tích dữ liệu, Học máy không chỉ tăng độ chính xác của dự báo mà còn giảm đáng kể chi phí dự báo, điều này rất quan trọng đối với các hoạt động chuỗi cung ứng quy mô lớn.
Việc triển khai siêu học tập, còn được gọi là “học cách học nhanh”, một tập hợp con của Machine Learning, cũng tăng cường hiệu suất của các thuật toán học bằng cách thực hiện các điều chỉnh dựa trên kết quả thử nghiệm. Cách tiếp cận này giúp giảm thêm chi phí tính toán bằng cách giảm thiểu nhu cầu tìm kiếm toàn diện trên nhiều mô hình dự báo và tham số trong mỗi chu kỳ dự báo, do đó tiết kiệm thời gian và tài nguyên và tăng đáng kể hiệu quả chi phí.
Nhìn từ góc độ rộng hơn, Học máy cũng góp phần giảm chi phí liên quan đến hàng tồn kho dư thừa và mất doanh số. Ví dụ, Học máy giảm chi phí liên quan đến tồn kho quá mức hoặc thiếu hụt thông qua dự báo nhu cầu chính xác hơn. Hơn nữa, thông qua khám phá tính năng tự động, các mô hình Học máy cũng làm giảm nhu cầu về kỹ thuật tính năng thủ công, điều này có thể gián tiếp dẫn đến việc giảm chi phí hơn nữa trong giai đoạn phát triển mô hình.
Hỗ trợ quyết định
Các mô hình Học máy, có khả năng phân tích nhanh chóng và chính xác các tập dữ liệu lớn và phức tạp, cung cấp hỗ trợ quyết định mạnh mẽ trong các môi trường năng động. Các mô hình này tăng cường các quy trình ra quyết định trong đó các dự đoán nhanh chóng và chính xác là rất quan trọng, cung cấp những hiểu biết sâu sắc hơn và các dự đoán đáng tin cậy hơn. Trong quản lý chuỗi cung ứng, cụ thể là, dự báo kịp thời như vậy nhấn mạnh tầm quan trọng của việc ra quyết định tốt hơn cho kế hoạch mua sắm và phân phối—các yếu tố quan trọng trong việc quản lý hậu cần hiệu quả.
Ngoài ra, Machine Learning còn trang bị cho người ra quyết định các công cụ và nhà dự báo có thể nhanh chóng xác định các phương pháp dự báo hiệu quả nhất, nâng cao hiểu biết của họ về các mô hình nhu cầu và kết quả dự báo. Điều này cho phép họ tập trung vào việc tinh chỉnh các dự báo ở những nơi quan trọng nhất, tối ưu hóa quy trình lập kế hoạch chiến lược tổng thể.
Cuối cùng, một tính năng thiết yếu và không thể phủ nhận của Machine Learning trong việc hỗ trợ ra quyết định là khả năng đảm bảo dự đoán khách quan chỉ dựa trên dữ liệu. Đây là một lợi thế cụ thể của Machine Learning: nó tạo ra các dự đoán hoàn toàn dựa trên dữ liệu, không có thành kiến, cảm xúc hoặc diễn giải chủ quan của con người.
Trong khi Dự báo thống kê cũng dựa vào dữ liệu và các phương pháp định lượng, khả năng thiên vị của con người trong quá trình lựa chọn mô hình, thiết lập tham số và diễn giải kết quả có thể ảnh hưởng đến kết quả ở một mức độ nào đó. Học máy, đặc biệt là với các hệ thống tự động và thích ứng, giảm thiểu điều này bằng cách xử lý khối lượng lớn dữ liệu liên tục và thích ứng để phản hồi thông tin mới. Miễn là bản thân dữ liệu không có thiên vị, cách tiếp cận này có thể dẫn đến các dự đoán khách quan và không thiên vị hơn.
Dự đoán chính xác trong tầm tay
Việc tích hợp Machine Learning vào dự báo thống kê thể hiện sự tiến bộ đáng kể trong phân tích dự đoán. Sự kết hợp này nâng cao độ chính xác của dự báo đồng thời cũng giới thiệu mộtMức độ thích ứng và độ chính xác được xác định trong việc xử lý các tập dữ liệu đa dạng và các tình huống dự báo. Các thuật toán Học máy góp phần tạo ra các dự đoán chính xác trong tầm tay bằng cách cho phép các quy trình ra quyết định tinh vi hơn và nhận thức theo ngữ cảnh, cả hai đều cần thiết cho nhu cầu năng động của các doanh nghiệp hiện đại.
Lợi ích của Học máy không chỉ dừng lại ở độ chính xác; chúng bao gồm những cải tiến về hiệu quả chi phí và khả năng sử dụng hiệu quả các tập dữ liệu toàn diện. Những tiến bộ này tạo điều kiện cho việc hiểu sâu hơn về xu hướng thị trường và hành vi của người tiêu dùng, do đó hỗ trợ việc ra quyết định mang tính chiến lược hơn trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Thông qua Học máy, các tổ chức được trang bị để đưa ra quyết định sáng suốt hơn, tối ưu hóa hoạt động và giảm thiểu rủi ro liên quan đến dự báo kém. Tương lai của dự báo được thiết lập để đạt được sự tích hợp lớn hơn nữa của các công nghệ này, liên tục cải thiện phạm vi và độ chính xác của phân tích dự đoán.
Khám phá cách Machine Learning đang chuyển đổi dự báo trên khắp các ngành bằng cách thường xuyên truy cập Bài đọc của Chovm.com– một nguồn thông tin thiết yếu về hiểu biết, tin tức và chiến lược kinh doanh bán buôn có thể tạo nên sự khác biệt.
Bạn đang tìm kiếm giải pháp hậu cần với giá cả cạnh tranh, khả năng hiển thị đầy đủ và hỗ trợ khách hàng dễ dàng truy cập? Hãy xem Thị trường hậu cần Chovm.com hôm nay.
