ไม่พอใจกับการใช้งาน AI ของคุณหรือไม่? ดี – คุณควรจะเป็น

ไม่พอใจกับการใช้งาน AI ของคุณหรือไม่? ดี – คุณควรจะเป็น

เว็บไซต์

เนื่องจาก AI กลายเป็นเรื่องธรรมดาในธุรกิจ องค์กรต่างๆ ที่รอให้เทคโนโลยีสมบูรณ์แบบก็เสี่ยงที่จะสูญเสียผลประโยชน์
นชอบสิ่งที่ไม่สมบูรณ์แบบ ฉันชอบเสื้อสเวตเตอร์ที่มีรูที่ข้อศอก รูปวาดของฉันที่แมวของฉันเดินผ่านไปในขณะที่มันกำลังแห้ง ซอร์สโค้ดที่ฉันใช้สำหรับปริญญาเอกที่ดูเหมือนจะไม่สำเร็จตามที่ฉันคาดไว้ ฉันชอบแบบนั้นนะแต่ ความไม่สมบูรณ์ทำให้สิ่งต่าง ๆ น่าสนใจยิ่งขึ้น

การออกแบบเว็บไซต์

เมื่อพูดถึงธุรกิจ มีเงินให้ทำ— อาจเป็นเงินจำนวนมาก และแตกต่างจากส่วนอื่นๆ ของชีวิต ในโลกธุรกิจ ความไม่สมบูรณ์เล็กๆ น้อยๆ อาจส่งผลให้เกิดการสูญเสียหลายล้านดอลลาร์
ที่น่ากลัว สิ่งที่น่ากลัวกว่านั้นคือเมื่อความสูญเสียเหล่านี้เกิดขึ้นเพราะวิศวกรทำผิดพลาดในขณะที่พยายามใช้เทคโนโลยีใหม่ที่มีการพัฒนาอย่างรวดเร็ว ซึ่งความเสี่ยงนี้ก็ยังไม่มีใครเข้าใจอย่างถ่องแท้ และกฎระเบียบต่างๆ ที่เพิ่งได้รับการเขียนขึ้น หากผู้นำธุรกิจลังเลใจเกี่ยวกับพื้นที่วางทุ่นระเบิดที่อาจเกิดขึ้นได้ มันก็เป็นการพิสูจน์ว่าพวกเขาเป็นมนุษย์
ฉันกำลังพูดถึง AI แม้ว่าคนจำนวนมากรวมถึงผู้นำธุรกิจจำนวนมากจะรู้สึกหวาดกลัวเพียงใด ยังคงมีความกระตือรือร้นอย่างเหลือเชื่อเกี่ยวกับ AI ข้อดีที่อาจเกิดขึ้นได้มากเพราะ AI สามารถเสร็จสิ้นกระบวนการที่เคยใช้เวลาหลายชั่วโมงในไม่กี่วินาที การประหยัดเวลานั้นเป็นการปรับปรุงลำดับความสำคัญหลายประการ ด้วยผลตอบแทนดังกล่าว จึงไม่น่าแปลกใจที่บริษัทต่างๆ ทุ่มเงินหลายพันล้านดอลลาร์ให้กับ AI ทุกปี
แม้จะมีการลงทุนจำนวนมาก แต่การรับ AI ก็ยังเหมาะสม ความยากไม่ได้มาจากความไม่แน่นอนเกี่ยวกับความเสี่ยงและข้อบังคับเท่านั้น แต่ยังรวมถึงข้อเท็จจริงที่ว่าธุรกิจจำนวนมากล้มเหลว อย่างน้อยในตอนแรก เพื่อทำการประเมินประเภทการเปลี่ยนแปลงที่ AI สามารถทำได้และไม่สามารถทำได้จริง
AI ในธุรกิจ
ธุรกิจจำนวนมากขึ้นเรื่อยๆ ที่นำ AI มารวมเข้ากับกระบวนการของพวกเขา หากคุณต้องการนำ AI มาทำงานในบริษัทของคุณเอง อย่าตกหลุมพรางของความคิดว่าคุณต้องการโซลูชันอัลกอริธึมโดยรวมที่จะขัดขวางองค์กรของคุณโดยสิ้นเชิง ให้เน้นไปที่การแก้ปัญหาเล็กๆ น้อยๆ กับ AI และสร้างโครงสร้างพื้นฐานแทน หากคุณรอจนกว่าคุณจะมีวิธีแก้ปัญหาที่สมบูรณ์แบบ คุณก็อาจจะสายเกินไป
จิตที่มีหรือไม่มีเลย
Larry Clark แบ่งปันเกร็ดเล็กเกร็ดน้อยในHarvard Business Review ที่สรุปปัญหาได้อย่างสมบูรณ์แบบ เขาพูดกับที่ปรึกษาซึ่งลูกค้าคาดการณ์อย่างถูกต้องเกี่ยวกับอุตสาหกรรมของพวกเขา 25% ของเวลาทั้งหมด ที่ปรึกษาแนะนำพวกเขาว่าโซลูชัน AI สามารถรับตัวเลขนี้ได้มากถึง 50 เปอร์เซ็นต์ อย่างไรก็ตาม ผู้บริหารของทีมปฏิเสธที่จะใช้โซลูชันที่ “ผิดพลาดเพียงครึ่งเดียว”
ไม่ต้องสงสัยเลยว่าอัตราความล้มเหลว 50 เปอร์เซ็นต์นั้นยิ่งใหญ่มากในกรณีส่วนใหญ่ แต่ก็ยังดีเป็นสองเท่าของโซลูชันที่มีอยู่!
ผู้บริหารหลายคนผิดหวังเมื่อเห็นว่า AI จะไม่ปฏิวัติบริษัทในชั่วข้ามคืน แต่อย่างที่เควิน เคลลี่ บรรณาธิการผู้ก่อตั้งWired ได้กล่าวไว้ว่า : “อนาคตเกิดขึ้นช้ามากและแล้วมาพร้อมกัน”
ฉันคิดว่ากฎนี้ใช้กับหลายๆ ด้านของเทคโนโลยี และโดยเฉพาะอย่างยิ่ง AI แน่นอนว่าการพัฒนาใหม่ๆ ที่ยอดเยี่ยมกำลังรอคุณอยู่ แต่คุณไม่สามารถคาดหวังให้เกิดขึ้นได้ในวันพรุ่งนี้ ของดีต้องใช้เวลาพัฒนา แม้ในโลกแห่งเทคโนโลยีที่ก้าวไปอย่างรวดเร็ว ความอดทนก็เป็นคุณธรรม
ผู้นำจึงไม่ควรไม่พอใจเมื่อ AI ไม่ได้เปลี่ยนโฉมธุรกิจของตนให้กลายเป็น Google ตัวต่อไปในทันที ในความเป็นจริง หากโซลูชัน AI ใหม่นำการปรับปรุงเล็กๆ น้อยๆ หลายๆ อย่างเมื่อเวลาผ่านไป มันอาจจะมีค่ามากกว่าในระยะยาวอยู่ดี การหยุดชะงักครั้งใหญ่มีแนวโน้มที่จะบั่นทอนกระบวนการทางธุรกิจอื่นๆ ที่เป็นมาตรฐานจนถึงจุดนี้ และการเปลี่ยนแปลงนี้อาจจบลงด้วยการเคลื่อนไหวที่เสี่ยง แม้ว่าจะมีการพลิกกลับของคลื่นลูกใหญ่ของการหยุดชะงักก็ตาม
ทำให้มันง่าย
หากคุณเคยทำงานกับ AI มาก่อน ไม่ต้องสงสัยเลยว่าคุณจะเคยได้ยินแนวคิดต่างๆ เช่น ความแม่นยำ ความแม่นยำ การเรียกคืน คะแนน F1 การปรับให้พอดีตัว การใส่มากเกินไป ผลบวกลวง และผลลบลวง แต่ผู้นำธุรกิจส่วนใหญ่จะมองคุณเหมือนคุณเป็นมนุษย์ต่างดาว ถ้าคุณใช้ศัพท์แสงทางเทคนิคแบบนั้น ผู้บริหารใส่ใจผลลัพธ์มากกว่ารายละเอียดทางเทคนิค
Ron Glozman ผู้ก่อตั้งบริษัทที่สร้างโซลูชัน AI สำหรับอุตสาหกรรมประกันภัยได้กล่าวถึงประเด็นนี้อย่างชัดเจน สิ่งที่สำคัญจริงๆ ก็คือว่าโซลูชัน AI ทำให้สิ่งต่างๆ ง่ายขึ้นสำหรับพนักงานที่เป็นมนุษย์ ลดต้นทุนหรือเพิ่มอัตรากำไรหรือไม่ ไม่ว่าคุณจะได้ผลลัพธ์ที่น่าทึ่งในระดับเทคนิคหรือไม่ก็ตาม ไม่สำคัญตราบเท่าที่โซลูชันของคุณช่วยปรับปรุงสถานะที่เป็นอยู่ในบริษัทของคุณ
แน่นอน นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลจะยังคงพูดถึงเป้าหมายของพวกเขาในศัพท์แสงทางเทคนิคเพราะมันมีประโยชน์สำหรับพวกเขา ในการที่จะแปลศัพท์แสงนี้เป็นคำศัพท์ทางธุรกิจ ผู้บริหารจำเป็นต้องทำงานอย่างใกล้ชิดกับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล มีส่วนร่วมในการดำเนินธุรกิจ และอย่าหยุดถามพวกเขาว่าประสิทธิภาพของตัวชี้วัดทางเทคนิคต่างๆ อาจส่งผลกระทบต่อธุรกิจโดยรวมอย่างไร
อย่างไรก็ตาม เรื่องที่ซับซ้อนก็คือข้อเท็จจริงที่ว่านักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลมีความต้องการสูง หลายบริษัทจึงขาดแคลนบุคลากรในด้านนี้ ด้วยเหตุนี้ นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลจำนวนมากที่มีโครงการมากเกินไปในจานของพวกเขาจำเป็นต้องจัดลำดับความสำคัญของการวิเคราะห์อย่างหนักและไม่พบเวลาที่จะคิดมากเกี่ยวกับส่วนธุรกิจในงานของพวกเขา
เพื่อหลีกเลี่ยงสถานการณ์นี้ จ้างนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลก่อนที่คุณต้องการจริงๆ และจัดการฝึกอบรมภายในองค์กรให้กับสมาชิกใหม่ในทีม การเพิ่มการฝึกอบรมภายในบริษัทจำเป็นต้องมีการลงทุนล่วงหน้า แต่มีข้อดีสองประการในการทำเช่นนั้น ประการแรก การฝึกอบรมภายในองค์กรจะทำให้นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลทำความคุ้นเคยกับข้อมูลเฉพาะของบริษัทตั้งแต่วันแรก ประการที่สอง การฝึกอบรมประเภทนี้น่าสนใจเป็นพิเศษสำหรับผู้สมัครงานอายุน้อยที่มักนำแนวคิดใหม่ๆ มาใช้และไม่ต้องการเงินเดือนสูงเท่ากับของรุ่นพี่รุ่นพี่ ระบบการฝึกอบรมภายในที่เข้มงวดอาจใช้เวลาสักครู่ในการตั้งค่า แต่จะได้ผลในระยะยาว

เว็บแอพพลิเคชั่น

ความแม่นยำไม่ใช่ทุกอย่าง
อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องควรแม่นยำที่สุดใช่ไหม ท้ายที่สุด เราไม่ต้องการให้เครื่องจักรของเราตัดสินผิด และยกตัวอย่างเช่น จำแนกเนื้องอกมะเร็งว่าเป็นเนื้องอกที่ไม่ร้ายแรง แนวคิดนี้ฟังดูถูกต้อง แต่ความแม่นยำไม่ใช่เป้าหมายเสมอไป ให้ฉันอธิบาย
อย่างแรกเลย มีความเสี่ยงที่จะทำงานหนักเกินไป โมเดล AI สามารถเรียนรู้ชุดข้อมูลได้ดีจนสามารถแยกแยะรายละเอียดเล็กๆ น้อยๆ ที่ไม่เกี่ยวข้องกับผลลัพธ์ได้ ตัวอย่างเช่น พิจารณาโซลูชัน AI ที่จัดประเภทชุดข้อมูลที่มีสัตว์หลายชนิด ลองจินตนาการเพิ่มเติมว่าชุดข้อมูลนี้มีแมว สุนัข และยีราฟอย่างละประเภทเท่านั้น แต่ก็ยังมีลิงสองประเภท: สีดำและสีส้ม
จะเกิดอะไรขึ้นถ้าคุณฝึกโมเดลนี้ให้ดีเกินไปโดยที่มันไม่เพียงจำลิงแทนลิงได้เท่านั้น แต่ยังรู้ว่าเป็นลิงสีดำหรือสีส้มด้วย นั่นอาจฟังดูดี แต่หากทดสอบโมเดลด้วยรูปลิงสีเทาจะเกิดปัญหาขึ้น โมเดลจะจำแนกสัตว์นั้นอย่างไร? แมว? สุนัขสีเทา?
ในตัวอย่างนี้ ความเสี่ยงในการจัดประเภทข้อมูลใหม่ผิดเนื่องจากแบบจำลองมีความแม่นยำเกินไประหว่างการฝึก เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหานี้ นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลและผู้บริหารธุรกิจจำเป็นต้องใส่ใจน้อยลงเล็กน้อยเกี่ยวกับความถูกต้องในระหว่างการฝึกอบรม และให้มากขึ้นเกี่ยวกับประสิทธิภาพระหว่างการทดสอบ ความสมบูรณ์แบบไม่ใช่เป้าหมายที่นี่
ในตัวอย่างเนื้องอกด้านบน นี่จะหมายถึงการอนุญาตให้อัลกอริธึมจำแนกเนื้องอกผิดขณะฝึก การปรับเทียบใหม่นี้อาจหมายถึงการมุ่งเป้าไปที่ความแม่นยำ 90 เปอร์เซ็นต์แทนที่จะเป็น 98 จากนั้นเมื่อมีการปรับใช้อัลกอริทึมในชีวิตจริง จะเป็นการดีกว่าที่จะเตรียมพร้อมในการจำแนกประเภทของเนื้องอกที่ดูไม่เหมือนที่พบในขั้นตอนการฝึก นั่นเป็นสิ่งสำคัญยิ่งเพราะการพบจุดข้อมูลไม่เหมือนที่อื่นเกิดขึ้นมากมาย นอกจากนี้ คุณกำลังให้โอกาสอัลกอริทึมในการปรับปรุงความแม่นยำในชีวิตจริง เนื่องจากจุดข้อมูลใหม่ทุกจุดจะถูกป้อนกลับเข้าสู่ระบบและช่วยฝึกใหม่
เริ่มต้นด้วย Baby Steps
ขั้นตอนการฝึกอบรมไม่ได้เป็นเพียงที่เดียวที่ผู้บริหารจำเป็นต้องบรรเทาความทะเยอทะยานของตน ตามที่ Jon Reilly เขียนเรื่องDataversity ธุรกิจต่างๆ มักจะโยน AI ไปที่ปัญหาใหญ่และคาดหวังผลลัพธ์ที่มีความหมาย
นั่นไม่ใช่วิธีการทำงานของ AI อย่างไรก็ตาม แต่จะทำงานได้ดีที่สุดกับงานที่มีขนาดเล็กและมีความเฉพาะเจาะจงมาก ซึ่งข้อมูลปริมาณมากจำเป็นต้องได้รับการประมวลผลด้วยวิธีใดวิธีหนึ่ง เริ่มผสมผสาน AI เข้ากับงานที่จะซ้ำซากเกินไปสำหรับมนุษย์ แล้วสร้างมันขึ้นมาจากที่นั่น พิจารณาวิธีนี้จากล่างขึ้นบน วิธีการจากบนลงล่างเป็นเรื่องยากที่จะเข้าใจด้วย AI ในปัจจุบัน เรายังห่างไกลจาก AI ที่สามารถถ่ายทอดความรู้จากโดเมนหนึ่งไปยังอีกโดเมนหนึ่งได้ และยังห่างไกลจากความฉลาดทั่วไปอีกด้วย ในปัจจุบัน การสอนเครื่องจักรให้ทำงานที่น่าเบื่อและทำซ้ำๆ ด้วยความเร็ววาร์ปนั้นง่ายกว่าการทำให้มันทำงานที่ซับซ้อนให้เสร็จลุล่วง แม้ว่าจะมีเวลาเหลือเฟือ ไม่ได้ขัดขวางว่าสถานการณ์นี้อาจเปลี่ยนแปลงได้ในอนาคต
หากผู้บริหารอยากจะใช้ AI เป็นไปได้ที่พวกเขาควรจำคลาสสิก80/20 กฎที่ระบุว่าร้อยละ 20 ของเครื่องมือและทรัพยากรของคุณนำไปสู่การร้อยละ 80 ของการส่งออกของคุณ มุ่งเน้นที่เครื่องมือและทรัพยากรเหล่านั้นก่อนเพื่อให้แน่ใจว่าโซลูชันของคุณมีผลกระทบมากที่สุด
อีกครั้ง ดีกว่าที่จะเริ่มต้นด้วยชิ้นส่วนที่ง่ายกว่าการออกแบบใหม่ทั้งบริษัทเป็นอัลกอริทึม AI คุณควรจัดลำดับความสำคัญของการรวมโซลูชันการเย็บปะติดปะต่อกันบางอย่างที่ใช้งานได้จริงมากกว่าโซลูชันโดยรวมที่มีขนาดใหญ่ซึ่งซับซ้อนเกินไปที่จะปรับใช้อย่างมีประสิทธิภาพ

Web​ application

บริษัทที่ลังเลจะขาดทุน
เช่นเดียวกับเทคโนโลยีใหม่ๆ ที่เข้าสู่กระแสหลัก ผู้ใช้กลุ่มแรกคือผู้ที่รวบรวมเงินสดทั้งหมด ข่าวดีก็คือยังไม่สายเกินไปที่จะเข้าสู่ AI
นั่นไม่ใช่ข้ออ้างที่จะทำให้โมเดล AI ของคุณสมบูรณ์แบบและใช้งานได้จริงในอีกห้าปีข้างหน้า แม้จะมีอุปสรรคทั้งหมดที่ฉันได้กล่าวถึง (และมีอย่างอื่นนอกเหนือจากนี้) มีบริษัทจำนวนมากขึ้นเรื่อยๆ ที่มองเห็นถึงประโยชน์ที่เป็นไปได้ของ AI และเริ่มต้นใช้งานในตอนนี้ ไม่ว่าสิ่งเล็ก ๆ น้อย ๆ หรือบั๊กอาจอยู่ที่จุดเริ่มต้น
และนั่นคือแนวทางที่ถูกต้อง เทคโนโลยีนี้ใหม่พอที่เรายังไม่ได้ทดสอบเฉพาะเคสและเคสขอบทั้งหมด คุณควรทดสอบวิธีแก้ปัญหาแบบ half-baked แล้วทำซ้ำกับพวกเขา หากคุณไม่เผยแพร่การอัปเดต AI เป็นประจำและเผยแพร่ให้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทุกฝ่ายเข้าถึง คุณจะเสี่ยงที่จะพลาดบทเรียนสำคัญ
ปัญหาที่แน่นอนนี้เกิดขึ้นกับฉันในระหว่างการศึกษาของฉัน ฉันกำลังดำเนินการตามขั้นตอนเพื่อประมวลผลข้อมูลจำนวนมากด้วยวิธีที่มีประสิทธิภาพมากกว่าเดิม ขั้นตอนเป็นส่วนหนึ่งของโปรเจ็กต์ ดังนั้นฉันคิดว่าฉันจะพัฒนาและทำให้สมบูรณ์แบบที่สุดเท่าที่จะทำได้ก่อนที่จะแชร์กับทีมของฉัน
เมื่อฉันแชร์มันหลังจากผ่านไปสามเดือน ฉันรู้จากความคิดเห็นของเพื่อนร่วมงานว่าฉันพลาดแนวคิดสำคัญบางอย่างไป ฉันจัดการด้วยตัวเองเพื่อทำให้โค้ดมีประสิทธิภาพมากกว่าเวอร์ชันเก่าถึงสามเท่า อย่างไรก็ตาม หลังจากที่นำความคิดของเพื่อนร่วมงานไปใช้แล้ว การปรับปรุงไม่ได้เพิ่มขึ้นสามเท่า แต่เป็นห้าเท่า แม้ว่างานของฉันจะเป็นโครงการวิจัยสาธารณะและไม่ใช่ธุรกิจ และถึงแม้จะแทบไม่มีเงินเดิมพันเลย ความคิดที่จะเสียเวลาหลายสัปดาห์ด้วยการไม่พูดกับเพื่อนร่วมงานก่อนหน้านี้ยังคงเจ็บปวดอยู่
บริษัทที่มุ่งสู่ความสมบูรณ์แบบเร็วเกินไปหรือยังไม่ได้ตัดสินใจใช้ AI จะถูกทิ้งไว้ข้างหลัง ตรงกันข้าม คุณต้องสามารถปฏิเสธความทะเยอทะยานและนั่งลงกับวิธีแก้ปัญหาที่ไม่สมบูรณ์ได้ หากคุณต้องการลงเอยด้วยความเป็นผู้นำ
การแสวงหาความสมบูรณ์แบบจะทำให้คุณรอคอยตลอดไป
การแก้ปัญหาที่ไม่สมบูรณ์จะทำให้รู้สึกไม่สบายใจเพราะคุณไม่สามารถขับรถกลับบ้านจากที่ทำงานและแสร้งทำเป็นว่างานของคุณเสร็จสิ้นสมบูรณ์แล้ว มีข้อบกพร่องให้ค้นหา ปรับแต่ง คุณลักษณะที่จะเพิ่มอยู่เสมอ
คุณจะต้องเรียนรู้ที่จะรักความเป็นจริงนี้ หากคุณต้องการ AI สำหรับธุรกิจของคุณ กฎนี้ไม่ได้เกี่ยวกับธุรกิจเท่านั้น สถานการณ์ในชีวิตหลายอย่างทำงานได้ดีขึ้นด้วยลัทธิปฏิบัติที่หยาบคายและสกปรก แทนที่จะใช้กระบวนการที่ประสานกันอย่างลงตัวซึ่งล้มเหลวทันทีที่รถบัสมาสายหนึ่งนาทีโดยเปรียบเสมือน
นั่นไม่ใช่ข้ออ้างที่จะขี้เกียจหรือทำสิ่งจำเป็นขั้นต่ำสุดที่จำเป็นเพื่อให้ทันกับการแข่งขัน ทำดีที่สุดเท่าที่จะทำได้เสมอ เพียงจำไว้ว่าสิ่งที่ดีที่สุดมักจะห่างไกลจากความสมบูรณ์แบบ
ในทุกอุตสาหกรรม องค์กรมักใช้ข้อมูลอนุกรมเวลา ซึ่งหมายถึงข้อมูลใดๆ ที่รวบรวมในช่วงเวลาปกติในการดำเนินงาน ตัวอย่าง ได้แก่ ราคาหุ้นรายวัน อัตราการใช้พลังงาน ตัวชี้วัดการมีส่วนร่วมบนโซเชียลมีเดีย และความต้องการค้าปลีก เป็นต้น การวิเคราะห์ข้อมูลอนุกรมเวลาจะให้ข้อมูลเชิงลึก เช่น แนวโน้ม รูปแบบตามฤดูกาล และการคาดการณ์ในเหตุการณ์ในอนาคตที่สามารถช่วยสร้างผลกำไรได้ ตัวอย่างเช่น เมื่อเข้าใจแนวโน้มตามฤดูกาลของความต้องการสินค้าขายปลีก บริษัทต่างๆ สามารถวางแผนโปรโมชั่นเพื่อเพิ่มยอดขายได้ตลอดทั้งปี
เมื่อวิเคราะห์ข้อมูลอนุกรมเวลา คุณควรดำเนินการหลายขั้นตอน ขั้นแรก คุณต้องตรวจสอบความคงที่และความสัมพันธ์อัตโนมัติ ความนิ่งเป็นวิธีวัดว่าข้อมูลมีรูปแบบโครงสร้าง เช่น แนวโน้มตามฤดูกาลหรือไม่ ความสัมพันธ์อัตโนมัติเกิดขึ้นเมื่อค่าในอนาคตในอนุกรมเวลาขึ้นอยู่กับค่าในอดีตเป็นเส้นตรง คุณต้องตรวจสอบข้อมูลอนุกรมเวลาทั้งสองนี้ เนื่องจากเป็นสมมติฐานที่ใช้วิธีการวิเคราะห์อนุกรมเวลากันอย่างแพร่หลายหลายวิธี ตัวอย่างเช่น วิธีการเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบรวมการถดถอยอัตโนมัติ (ARIMA) สำหรับอนุกรมเวลาการคาดการณ์ถือว่าคงที่ นอกจากนี้ การถดถอยเชิงเส้นสำหรับการคาดการณ์อนุกรมเวลาจะถือว่าข้อมูลไม่มีความสัมพันธ์อัตโนมัติ ก่อนดำเนินการตามกระบวนการเหล่านี้ คุณจำเป็นต้องรู้ว่าข้อมูลนั้นใช้ได้สำหรับการวิเคราะห์หรือไม่

Robot Auto process

ในระหว่างการวิเคราะห์อนุกรมเวลา คุณยังต้องดำเนินการสลายแนวโน้มและคาดการณ์มูลค่าในอนาคตด้วย การสลายตัวช่วยให้คุณเห็นภาพแนวโน้มในข้อมูลของคุณ ซึ่งเป็นวิธีที่ดีในการอธิบายพฤติกรรมอย่างชัดเจน สุดท้าย การคาดการณ์ช่วยให้คุณสามารถคาดการณ์เหตุการณ์ในอนาคตที่สามารถช่วยในการตัดสินใจได้ คุณสามารถใช้เทคนิคต่างๆ มากมายสำหรับการคาดการณ์อนุกรมเวลา แต่ในที่นี้ เราจะพูดถึงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบรวมการถดถอยอัตโนมัติ (ARIMA)
การวิเคราะห์อนุกรมเวลา
ในทุกอุตสาหกรรม องค์กรมักใช้ข้อมูลอนุกรมเวลา ซึ่งหมายถึงข้อมูลใดๆ ที่รวบรวมในช่วงเวลาปกติในการดำเนินงาน ตัวอย่าง ได้แก่ ราคาหุ้นรายวัน อัตราการใช้พลังงาน ตัวชี้วัดการมีส่วนร่วมบนโซเชียลมีเดีย และความต้องการค้าปลีก เป็นต้น การวิเคราะห์ข้อมูลอนุกรมเวลาจะให้ข้อมูลเชิงลึก เช่น แนวโน้ม รูปแบบตามฤดูกาล และการคาดการณ์ในเหตุการณ์ในอนาคตที่สามารถช่วยสร้างผลกำไรได้ ตัวอย่างเช่น เมื่อเข้าใจแนวโน้มตามฤดูกาลของความต้องการสินค้าขายปลีก บริษัทต่างๆ สามารถวางแผนโปรโมชั่นเพื่อเพิ่มยอดขายได้ตลอดทั้งปี