آشنایی با مدل های پیش بینی و ۴ مدل از رایج‌ترین آن‌ها در کسب‌و‌کار
وقتی شرکت‌ها با بینش کاملی که از نتایج و اتفاقات موردانتظار نمایی کلی ارائه می‌دهند کار می‌کنند، عملکرد بهتری دارند. شرکت‌های موفق هنگام برنامه‌ریزی برای آینده از مدل های پیش بینی استفاده می‌کنند. در این مطلب انواع مختلف مدل‌ها را بررسی و نحوه‌ی ایجاد مدل‌های پایه را مرور خواهیم کرد.
جدیدترین فرصت‌های شغلی شرکت‌های معتبر را در صفحه آگهی استخدام ببینید.
مدل های پیش بینی چیست؟
مدل های پیش بینی یکی از هزاران ابزار تجارت هستند که برای پیش‌بینی نتایج با توجه به فروش، عرضه و تقاضا، رفتار مصرف کننده و موارد دیگر استفاده می‌شوند. این مدل‌ها در زمینه‌ی فروش و بازاریابی بسیار سودمندند.
کسبوکارها برای پیش‌بینی اتفاقات از روش‌هایی استفاده می‌کنند که درجات متفاوتی از اطلاعات را در اختیارشان می‌گذارند. علاقه به استفاده از مدل های پیش بینی از میل به داشتن بصیرتی درمورد نتایج مورد انتظار در آینده ناشی می‌شود.
انواع رایج مدل های پیش بینی
انواع مختلفی از روش های پیش بینی برای نتایج در کسبوکارها وجود دارند. شرکت‌ها از ۴ مدل یا روش اصلی برای پیش‌بینی اقدامات در آینده استفاده می‌کنند. با توجه به مثال‌های زیر، از نحوه‌ی استفاده‌ی شرکت‌ها از این ۴ روش مدل پیش‌بینی برای بهبود راه‌های تجارت و تجربه‌ی مشتری درک بهتری خواهید داشت:
- مدل سری‌های زمانی؛
- مدل اقتصادسنجی؛
- مدل پیش‌بینی قضاوتی؛
- روش دلفی (Delphi).
مدل سری‌های زمانی در مدل های پیش بینی
این مدل پیش‌بینی از داده‌های تاریخی به عنوان کلیدی برای انجام پیش‌بینی‌های مطمئن استفاده می‌کند. وقتی نحوه‌ی ارتباط متغیر‌ها را بر حسب ساعت‌ها، هفته‌ها، ماه‌ها و سال‌ها بدانید، می‌توانید الگو‌های داده‌ها را به شکلی بهتر در ذهنتان تصور کنید.
روش‌های مختلفی برای تکمیل مدل زنجیره‌های زمانی وجود دارند. می‌توانید با استفاده از تحلیل داده و دنبال کردن این مراحل کلی در یک صفحه‌ی گسترده در نرم‌افزار اکسل، به تخمین و ارزیابی نتایج دست یابید.
- داده‌های مرتب‌شده بر اساس زمان را در اختیار داشته‌باشید (سری‌های زمانی و سری‌های متغیر)؛
- داده‌های گردآوری‌شده (شامل تاریخ و مدت‌زمان) را در ستون اول وارد کنید؛
- متغیر‌های باقی‌مانده‌ای را که می‌خواهید پیش‌بینی کنید، در ستون دوم وارد کنید؛
- داده‌های مربوط را انتخاب کنید؛
- روی برگه‌ی داده‌ها کلیک کنید، سپس گروه پیش‌بینی را انتخاب کنید و بعد برگه‌ی پیش‌بینی را برگزینید؛
- به صفحه دسترسی داشته‌باشید، سپس گزینه‌ی خط یا نوار نموداری را که می‌خواهید استفاده کنید، انتخاب کنید؛
- در کادر انتهای پیش‌بینی تاریخ پایان خود را تعیین کنید و گزینه‌ی ایجاد را بزنید.
هر‌گاه مدل پیش‌بینی خود را تنظیم کردید، به تفسیر آن بپردازید تا به بهترین حدستان از آینده برسید.
مدل اقتصادسنجی
شاغلین رشته‌ی اقتصاد از مدل اقتصادسنجی برای پیش‌بینی تغییرات درعرضه و تقاضا و همچنین قیمت‌ها استفاده می‌کنند. این مدل با ادغام داده‌های پیچیده و دانش، فرایند ایجاد پیش‌بینی را انجام می‌دهد. همان طور که از نامش پیداست، این مدل از مدل های پیش بینی آماری قدرتش را در پیش‌بینی تحولات آینده در اقتصاد نشان می‌دهد.
ساختار پایه‌ی مدل اقتصادسنجی چنین است:
- متغیر‌های مستقل و وابسته را مشخص کنید. می‌خواهید کدام رابطه‌ی اقتصادی را آزمایش کنید؟ برای مثال، آیا «الف» تأثیری بر «ب» دارد؟
- فرضیه‌ای را برای آزمایش این رابطه طراحی کنید. عوامل دیگری را که ممکن است روی «ب» تأثیر‌گذار باشند، در نظر بگیرید و آن‌ها را «ج» بنامید، که به عنوان متغیر‌های کنترل‌شده نیز شناخته می‌شوند؛
- یک مجموعه داده شامل «الف»، «ب» و «ج» بسازید؛
- داده‌ها را روی نمودار ترسیم کنید تا هر‌گونه نا‌هنجاری یا فاصله‌ی غیرعادی را پیدا کنید؛
- تعیین کنید که رابطه‌ی «الف» و «ب» رابطه‌ای خطی، درجه دوم یا نوع دیگری است؛
- تبدیل‌ها را با هر روش ریاضی‌ای که برایتان مفهوم است، انجام دهید؛
- تأثیر «ب» بر «الف» را تفسیر کنید. اهمیت «الف» در فرضیه‌ی شما چیست؟
- برای تجزیه‌و‌تحلیل بیشتر یافته‌هایتان، متغیر دیگری را به رگرسیون اضافه کنید.
مدل پیش‌بینی قضاوتی
مدل‌های مختلف پیش‌بینی قضاوتی از مدارک ذهنی و شهودی برای انجام پیش‌بینی استفاده می‌کنند. برای مثال، بعضی وقت‌ها هیچ داده‌ای به عنوان مرجع برای پیش‌بینی در دسترس نیست؛ عرضه‌ی محصولی جدید یا مواجهه با شرایطی غیرقابل‌پیش‌بینی در بازار، موقعیتی را ایجاد می‌کند که مدل های پیش بینی قضاوتی در آن مفید واقع می‌شوند.
برخی از ویژگی‌های مدل قضاوتی عبارت‌اند از:
- رویکردی بر پایه‌ی ذهن و شهود دارد؛
- متغیر‌های خاصی دارد؛
- محدودیت‌هایی دارد؛
- دقتش با دستیابی به اطلاعات جدید افزایش می‌یابد.
این نوع پیش‌بینی در زمینه‌ی تحقیق و توسعه (R&D) بسیار پر‌کاربرد است. گروه‌های گفت‌و‌گوی متمرکز (گروهی متشکل از تعداد محدودی افراد مطلع که از آن‌ها خواسته می‌شود نظرات و تحلیلشان را درمورد موضوع موردنظر به صورت آزادانه تبادل کنند) و گروه‌های متخصص می‌توانند دیدگاهی را ارائه دهند که هیچ مدل محاسبه‌گری توان انجامش را ندارد. برای مثال، با بهره‌گیری از تحقیق گروهی درباره‌ی آنچه افراد در یک محصول جستوجو می‌کنند، شرکت‌ها می‌توانند ویژگی‌های بهتری را به آن محصول اضافه کنند.
روش دلفی (Delphi)
این روش برای پیش‌بینی مد‌ها و گرایش‌های بازار بر اساس اطلاعات گروهی از متخصصان انجام می‌شود. روش دلفی بر اساس روش معجزه‌ی دلفی (کشیش و پیشگویی بزرگ در یونان باستان) به وجود آمده‌است. فرض بر این است که پاسخ یک گروه مفید‌تر و بی‌طرفانه‌تر از پاسخ یک نفر است. بسته به هدف شرکت یا گروه محققان، ممکن است تعداد کل مراحل یا دور‌ها متفاوت باشد.
این متخصصان در دور‌های پیوسته به مجموعه‌ای از سؤالات پاسخ می‌دهند که در نهایت به دستیابی به پاسخ صحیحی که شرکت به دنبالش است، منجر می‌شوند. کیفیت اطلاعات در هر دور افزایش می‌یابد، زیرا متخصصان پس از شنیدن نظرات دیگران، در پاسخ‌هایشان تجدیدنظر می‌کنند. این روش از مدل های پیش بینی با رسیدن به یک مقدار ازپیش‌تعیین‌شده به پایان می‌رسد.
در این‌جا مراحل ساخت مدل پیش‌بینی قضاوتی را برایتان آورده‌ایم:
۱. فردی را برای تسهیلگری انتخاب کنید
قبل از انتخاب فردی برای تسهیلگری که بحث را مدیریت می‌کند، بی‌طرفی و تجربیات وی را در انجام تحقیقات در نظر بگیرید. برای مثال، ممکن است سرپرست تحقیقات و توسعه این نقش را بر عهده بگیرد.
۲. متخصصان خود را انتخاب کنید
وقتی کسبوکارها درباره‌ی محصولی تحقیق می‌کنند که هنوز در بازار موجود نیست، به گروهی از متخصصان ناشناس تکیه می‌کنند که مسئله را ارزیابی کنند. متخصصان می‌توانند کسانی باشند که تجربه‌ی بالایی در موضوع موردبحث دارند. به عنوان مثال، شرکتی برای ابداع یک محصول شنای جدید از مربیان یا کارشناسان ایمنی در این زمینه مشورت می‌گیرد یا حتی ممکن است به ورزش‌کاران حرفه‌ای یا مشتریان وفادار که از محصولات مشابه استفاده می‌کنند، مراجعه کند.
۳. مشکل را بیان کنید
شرکت‌هایی که به دنبال حل مشکلشان هستند، ابتدا باید جزئیات پیرامون مشکل و همچنین جزئیات مهمی را که در حل مشکل یاری‌دهنده هستند، ارائه دهند. این‌گونه مطمئن می‌شوید که همه می‌دانند از آن‌ها چه چیزی خواسته شده‌ایت. ممکن است کسب‌و‌کاری بخواهد یک باله‌ی غواصی جدید با ویژگی‌هایی را بسازد که پیش از این هیچ‌یک از رقبا آن‌ها را امتحان نکرده‌اند.
جدیدترین فرصت‌های شغلی شرکت‌های معتبر را در صفحه آگهی استخدام ببینید.
۴. دور اول سؤالات
در دور اول سؤالات موضوع بحث اعلام و گفت‌و‌گو آغاز می‌شود. متخصصان اطلاعات را می‌خوانند، بازخوردشان را به صورت ناشناس ارائه می‌دهند و اطلاعاتشان را به تسهیل‌گر بر‌می‌گردانند.
۵. دور دوم سؤالات
پس از اینکه تسهیل‌گر پاسخ‌های دور قبل را بررسی، محتوایش را ویرایش، داده‌های نا‌مربوط را حذف و آن‌ها را برای یافتن موضوعات مشابه بازبینی کرد، اطلاعات جدیدی را به گروه ارسال می‌کند. اعضای گروه می‌توانند پاسخ‌های اعضای دیگر در دور قبل را به صورت ناشناس بررسی کنند و بر اساس اطلاعات جدید به بازخورد فرد دیگری پاسخ دهند. آن‌ها پاسخ خود را به تسهیل‌گر ارسال می‌کنند.
۶. دور سوم سؤالات
احتمالا تسهیل‌گر برای آخرین بار، قبل از ارسال نظرسنجی‌ها، پاسخ‌ها را بازبینی و اطلاعات را مرتب می‌کند؛ با این حال، این روند تا رسیدن به توافق نظر همه‌ی متخصصان ادامه می‌یابد که معمولا در ۳ یا ۴ دور به پایان می‌رسد.
۷. اقدام کنید
وقتی محققان اطلاعات کافی را دریافت کردند، می‌توانند با هر برنامه‌ای یافته‌های خود را پیاده‌سازی کنند. ممکن است ساخت محصول جدیدی را آغاز کنند یا محصولی را که قبلا درباره‌ی تولیدش مطمئن نبودند، منتشر کنند.
روش‌های هوش مصنوعی
شرکت‌های حوزه‌ی فناوری بين انواع مدل های پیش بینی از روش‌های هوش مصنوعی برای پیش‌بینی بخش خاصی از رشد استفاده می‌کنند. این روش پیش‌بینی نتایج بسیار دقیقی را با استفاده از الگوریتم‌های ریاضی ارائه می‌دهد. علم پشت هوش مصنوعی مقاصد کاربر را شناسایی می‌کند و به ایجاد بخش پیشنهادها، مانند «همچنین ممکن است بپسندید» که در برخی سایت‌ها وجود دارد، کمک می‌کند.
در این‌جا برایتان نمونه‌هایی را از روش‌های پیش‌بینی رایج با کمک هوش مصنوعی آورده‌ایم:
پیشنهادهای کالا و محتوا
شرکت‌های بزرگ آنلاین از هوش مصنوعی برای پیش‌بینی رفتار مشتری در سایتشان، مانند احتمال خرید در آینده، استفاده می‌کنند؛ همچنین، کاربران سایت محصولات پیشنهادی را از طریق عملی به نام «فیلترینگ مشارکتی» دریافت می‌کنند. ارائه‌ی نتایج مربوط به خریداران با خوشه‌بندی و تفسیر داده‌های مصرف‌کنندگان به همراه اطلاعات پروفایل کاربر و جمعیت‌شناسی انجام می‌شود. داده‌های بیشتر مساوی است با کیفیت بالا‌تر نتایج.
مثال
شما در حال خرید یک بازی تخته‌ای به نام «تصادف اتوموبیل‌ها» در سایت آنلاین و معروفی هستید. اگر به پایین صفحه مراجعه کنید، پیشنهادهای مشابهی را می‌بینید که بر اساس علایق خریدارانِ بازی تصادف اتوموبیل‌ها تشکیل شده‌اند.
دقت موتور جستوجو
روش‌های هوش مصنوعی دقت نتایج را تا جایی که در صفحه‌ی بهینه‌سازی موتور جستوجو می‌بینید، بالا برده‌اند. گوگل از الگوریتمی بر اساس یادگیری ماشین برای ارائه‌ی نتایج با کیفیت به کاربر استفاده می‌کند و در حال حاضر شرکت‌های دیگر در زمینه‌ی تجارت الکترونیک نیز از تکنیک‌های مشابه هوش مصنوعی برای ارتقای موتور‌های جست‌وجوی خود بهره می‌برند.
مثال
در حال جستوجو برای «چکمه‌ی زنانه» در موتور جست‌وجوی محبوبی هستید. روی آیکون جستوجو کلیک می‌کنید و صفحه‌ی نتایج چکمه‌ی زنانه را می‌بینید. بسیاری از نتایج شامل چکمه‌های زمستانی، چکمه‌های مجلسی، چکمه‌های بارانی و غیره هستند؛ پس تصمیم می‌گیرید دامنه‌ی جست‌وجویتان را به چکمه‌های زمستانی زنانه محدود کنید؛ در نتیجه، به نتایج دقیق‌تری می‌رسید.
تحلیل‌های پیش‌گویانه
شرکت‌ها با هوش مصنوعی از اطلاعات برای یافتن مجموعه‌داده‌ها و پیش‌بینی مد‌های آینده استفاده می‌کنند تا تجربه‌ی خدمات مشتری را بهبود بخشند. مدیران مراکز تماس با استفاده از اطلاعات ارائه‌شده توسط هوش مصنوعی می‌توانند درباره‌ی تعداد کارکنان موردنیاز برای انجام وظیفه در یک روز یا هفته‌ی خاص تصمیم گیری کنند.
مثال
مدیر مرکز تماس نرم‌افزاری را در کامپیوترش بررسی می‌کنند تا تعداد تماس‌های احتمالی آن روز را پیش‌بینی کند. او تصمیم می‌گیرد به جز ۴ نفر، باقی کارمندان را برای آن روز مرخص کند.
مشاغل مشابه مدل های پیش بینی
اگر به استفاده از مدل های پیش بینی در موقعیت شغلی‌تان علاقه‌مند هستید، این موقعیت‌های مرتبط را نیز در نظر بگیرید:
- برنامه‌ریز تقاضا؛
- دانشمند داده یا دیتا ساینتیست؛
- تحلیل‌گر داده؛
- برنامه‌ریز امور مالی؛
- تحلیل‌گر پیش‌بینی؛
- متخصص پیش‌بینی؛
- تحلیل‌گر برنامه ریزی امور مالی؛
- تحلیل‌گر کسب‌و‌کار؛
- مدیر پیش‌بینی؛
- تحلیل‌گر مدل‌های خطا‌پذیری.
با ساختن یک رزومه حرفه‌ای، برای استخدام در بهترین فرصت‌های شغلی اقدام کنید.
منبع: indeed.com
دیدگاه