Phân tích đề xuất (Prescriptive Analytics) là một nhánh nâng cao của phân tích dữ liệu, sử dụng các kỹ thuật thống kê và học máy tiên tiến để đề xuất các hành động cụ thể mà một tổ chức nên thực hiện để đạt được mục tiêu mong muốn. Nó đi xa hơn so với phân tích dự đoán (predictive analytics) chỉ đơn giản dự đoán những gì có thể xảy ra trong tương lai, mà thay vào đó, nó khuyến nghị các chiến lược tối ưu để đạt được kết quả mong muốn.
Ví dụ về Phân tích đề xuất:
- Đề xuất chiến lược tiếp thị hiệu quả: Doanh nghiệp có thể sử dụng phân tích đề xuất để xác định đối tượng khách hàng tiềm năng, phân khúc thị trường hiệu quả và xây dựng chiến lược tiếp thị phù hợp, giúp họ tối ưu hóa chi phí tiếp thị và tăng tỷ lệ chuyển đổi.
- Đề xuất kế hoạch quản lý hàng tồn kho tối ưu: Doanh nghiệp bán lẻ có thể sử dụng phân tích đề xuất để dự đoán nhu cầu sản phẩm trong tương lai, tối ưu hóa mức độ hàng tồn kho, đề xuất thời điểm đặt hàng và số lượng hàng cần đặt, giúp họ giảm thiểu chi phí lưu kho và đảm bảo đáp ứng nhu cầu khách hàng.
- Đề xuất chiến lược đầu tư hiệu quả: Quỹ đầu tư có thể sử dụng phân tích đề xuất để xác định các khoản đầu tư tiềm năng, đánh giá rủi ro và lợi nhuận của các khoản đầu tư, đề xuất danh mục đầu tư tối ưu, giúp họ tối đa hóa lợi nhuận và giảm thiểu rủi ro.
- Đề xuất chiến lược điều trị y tế cá nhân hóa: Bác sĩ có thể sử dụng phân tích đề xuất để phân tích dữ liệu bệnh nhân, xác định các phương pháp điều trị phù hợp nhất cho từng bệnh nhân, đề xuất phác đồ điều trị cá nhân hóa, giúp nâng cao hiệu quả điều trị và cải thiện chất lượng cuộc sống cho bệnh nhân.
Quy trình thực hiện Phân tích đề xuất:
Quy trình thực hiện phân tích đề xuất thường bao gồm các bước sau:
- Xác định mục tiêu: Xác định mục tiêu cụ thể mà bạn muốn đạt được.
- Thu thập dữ liệu: Thu thập dữ liệu liên quan đến mục tiêu và các yếu tố ảnh hưởng đến mục tiêu.
- Chuẩn bị dữ liệu: Chuẩn bị dữ liệu cho phân tích, bao gồm việc làm sạch dữ liệu, xử lý dữ liệu thiếu và xử lý ngoại lệ.
- Xây dựng mô hình: Xây dựng mô hình học máy có khả năng dự đoán kết quả của các hành động khác nhau.
- Đánh giá mô hình: Đánh giá hiệu suất của mô hình học máy.
- Lựa chọn hành động tối ưu: Lựa chọn hành động có khả năng dẫn đến kết quả mong muốn cao nhất.
- Triển khai hành động: Triển khai hành động được đề xuất và theo dõi hiệu quả.
Lợi ích của Phân tích đề xuất:
- Cải thiện hiệu quả ra quyết định: Phân tích đề xuất cung cấp cho các tổ chức thông tin để đưa ra quyết định sáng suốt hơn và hiệu quả hơn, giúp họ đạt được mục tiêu một cách tối ưu.
- Tăng cường khả năng cạnh tranh: Phân tích đề xuất giúp các tổ chức tạo ra lợi thế cạnh tranh bằng cách tối ưu hóa hoạt động, giảm thiểu rủi ro và nắm bắt cơ hội mới.
- Tăng lợi nhuận: Phân tích đề xuất giúp các tổ chức tăng lợi nhuận bằng cách tối ưu hóa chi phí, nâng cao hiệu quả hoạt động và tăng doanh thu.
- Cải thiện trải nghiệm khách hàng: Phân tích đề xuất giúp các tổ chức cung cấp trải nghiệm khách hàng tốt hơn bằng cách đáp ứng nhu cầu của khách hàng một cách hiệu quả và cá nhân hóa.
Công cụ Phân tích đề xuất:
Có nhiều công cụ phân tích đề xuất khác nhau có sẵn, bao gồm:
- FICO Xpress Optimization: Một công cụ tối ưu hóa doanh nghiệp phổ biến.
- SAS Optimization: Một công cụ tối ưu hóa doanh nghiệp khác.
- Gurobi Optimizer: Một phần mềm mã nguồn mở cho tối ưu hóa.
- Pyomo: Một thư viện mã nguồn mở cho tối ưu hóa bằng Python.
