Dự báo thời tiết mây thay đổi nghĩa là gì năm 2024
|
Dự báo là một dự đoán được đưa ra bằng cách nghiên cứu dữ liệu lịch sử và khuôn mẫu trong quá khứ. Các doanh nghiệp sử dụng những công cụ phần mềm và hệ thống để phân tích khối lượng dữ liệu lớn được thu thập trong một khoảng thời gian dài. Sau đó, phần mềm sẽ dự đoán nhu cầu cũng như xu hướng trong tương lai để giúp các công ty đưa ra những quyết định tài chính, tiếp thị và hoạt động chính xác hơn. Show
Tại sao dự báo lại quan trọng?Dự báo đóng vai trò là một công cụ lập kế hoạch để giúp các doanh nghiệp chuẩn bị cho những bất ổn có thể xảy ra trong tương lai. Giải pháp này giúp các nhà quản lý tự tin đương đầu với những thay đổi, kiểm soát hoạt động kinh doanh và đưa ra những quyết định chiến lược nhằm thúc đẩy sự tăng trưởng trong tương lai. Ví dụ: doanh nghiệp sử dụng dự báo cho các mục đích sau:
Phương pháp dự báo gồm những loại nào?Các phương pháp dự báo có thể mang tính định tính hoặc định lượng: Phương pháp định tínhDự báo định tính dựa trên việc các chuyên gia tiếp thị đưa ra các dự đoán ngắn hạn. Bạn có thể sử dụng các phương pháp định tính khi không có đủ dữ liệu lịch sử. Ví dụ: có hai trường hợp sử dụng như sau:
Phương pháp định lượngCác mô hình dự báo định lượng sử dụng số liệu thống kê và dữ liệu lịch sử có giá trị để dự đoán các xu hướng dài hạn trong tương lai. Sau đây là một số ví dụ về các phương pháp định lượng tiêu chuẩn:
Dữ liệu chuỗi thời gian là gì?Dữ liệu chéo quan sát các cá nhân và công ty trong cùng một khoảng thời gian. Mặt khác, dữ liệu chuỗi thời gian là bất kỳ tập dữ liệu nào thu thập thông tin trong các khoảng thời gian khác nhau. Dữ liệu này khác biệt vì nó sắp xếp các điểm dữ liệu theo thời gian. Vì vậy, giữa những dữ liệu quan sát trong các khoảng thời gian liền kề có khả năng tồn tại sự tương quan. Dữ liệu chuỗi thời gian có thể được biểu thị trên biểu đồ bằng các khoảng thời gian tăng dần đều (hoặc mốc thời gian) trên trục x và các giá trị dữ liệu mẫu quan sát được trên trục y. Các biểu đồ chuỗi thời gian như vậy là công cụ rất hữu ích để trực quan hóa dữ liệu. Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng chúng để xác định đặc điểm của dữ liệu dự báo. Sau đây là một số ví dụ về các đặc điểm của dữ liệu chuỗi thời gian: Dữ liệu xu hướng theo thời gianTrong dữ liệu xu hướng, giá trị trục y tăng hoặc giảm theo thời gian, khiến cho biểu đồ có dạng tuyến tính. Ví dụ: dữ liệu dân số có thể tăng hoặc giảm theo dạng tuyến tính theo thời gian. Tính thời vụMẫu thời vụ xuất hiện khi dữ liệu chuỗi thời gian biểu thị các mẫu chính quy và dự đoán được trong khoảng thời gian dưới một năm. Mẫu dữ liệu này có thể xuất hiện dưới dạng mức tăng đột biến hoặc các điểm bất thường khác trên một biểu đồ tuyến tính khác. Ví dụ: doanh số của một cửa hàng bán lẻ có thể tăng trong giai đoạn nghỉ lễ vào khoảng tháng 12 và tháng 4. Điểm gãy cấu trúcĐôi khi dữ liệu chuỗi thời gian đột nhiên thay đổi hành vi vào một thời điểm nhất định. Biểu đồ chuỗi thời gian có thể đột nhiên dịch lên hoặc xuống, tạo ra một điểm gãy cấu trúc hoặc phi tuyến tính. Ví dụ: nhiều chỉ báo kinh tế thay đã đổi mạnh trong năm 2008 sau khi cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu bắt đầu. Dự báo theo chuỗi thời gian là gì?Dự báo theo chuỗi thời gian là một kỹ thuật khoa học dữ liệu, sử dụng máy học và các công nghệ máy tính khác để nghiên cứu dữ liệu quan sát trong quá khứ và dự đoán giá trị của dữ liệu chuỗi thời gian trong tương lai. Hãy cùng tìm hiểu một số ví dụ về dự báo theo chuỗi thời gian:
Phân tích theo chuỗi thời gian so với dự báo theo chuỗi thời gianPhân tích theo chuỗi thời gian khảo sát nguyên nhân cơ bản trong bất kỳ dữ liệu chuỗi thời gian nào. Lĩnh vực nghiên cứu này tập trung vào tìm hiểu về “lý do” đằng sau tập dữ liệu chuỗi thời gian. Các nhà phân tích thường phải đưa ra những giả định và phân tách hoặc chia nhỏ dữ liệu để rút ra những số liệu thống kê có giá trị và các đặc điểm khác. Phân tích theo chuỗi thời gian tập trung vào việc tìm hiểu tập dữ liệu, trong khi đó, trọng tâm của dự báo chính là dự đoán tập dữ liệu. Quá trình lập mô hình dự đoán trải qua ba bước sau đây:
Dự báo theo chuỗi thời gian hoạt động như thế nào?Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng những mô hình dự báo theo chuỗi thời gian để đưa ra các dự đoán chính xác hơn. Trước tiên, họ thực hiện một số phân tích khảo sát dữ liệu để chọn ra các thuật toán dự báo phù hợp nhất rồi sau đó sử dụng các mô hình máy học để đưa ra dự đoán. Hãy cùng tìm hiểu một số mô hình dự báo phổ biến sau đây: Mô hình phân rãMô hình phân rã phân tách hoặc chia nhỏ dữ liệu chuỗi thời gian thành ba thành phần:
Một phương pháp phân tích dữ liệu chuỗi thời gian khác là chia nhỏ dữ liệu thành hai thành phần: thành phần dữ liệu dự đoán được và không dự đoán được. Mô hình dựa trên làm mịn dữ liệuLàm mịn dữ liệu là một kỹ thuật thống kê liên quan đến việc loại bỏ dữ liệu ngoại lai hoặc điểm dữ liệu khác biệt nhiều so với phần còn lại của tập dữ liệu. Những mô hình dự báo này khiến cho danh mục mẫu cơ bản hiển thị rõ ràng hơn bằng cách loại bỏ những biến thể ngẫu nhiên trong dữ liệu. Mô hình dựa trên hồi quyTự hồi quy là một mô hình dự báo sử dụng dữ liệu quan sát từ các bước nhảy thời gian trước đó để xác định một mối quan hệ toán học giữa hai điểm dữ liệu. Sau đó, mô hình này sử dụng mối quan hệ toán học đó để ước tính giá trị tương lai chưa xác định. Tùy thuộc vào mô hình hồi quy được sử dụng, phương trình toán học sẽ tính đến các lỗi dự báo trong quá khứ và các giá trị thời vụ trong quá khứ giúp cải thiện dự đoán theo thời gian. Dự báo được sử dụng cho những trường hợp chính nào?Dự báo cung cấp cho doanh nghiệp những thông tin phù hợp và đáng tin cậy về cả hiện tại lẫn tương lai. Nội dung sau đây mô tả một số ví dụ về trường hợp sử dụng của công nghệ dự báo: Hoạt động – More Retail Limited đã sử dụng tính năng tự động hóa để dự báo doanh số sản phẩm như thế nào?More Retail Ltd. (MRL) là một trong bốn nhà bán lẻ hàng hóa hàng đầu của Ấn Độ với doanh thu hàng tỷ đô la. Họ sở hữu một mạng lưới cửa hàng rộng khắp cùng một chuỗi cung ứng phức tạp gồm nhiều nhà phân phối. Công ty dựa theo sự phán đoán thủ công của quản lý cửa hàng để ước tính và đặt hàng dự trữ nhưng điều này đã ảnh hưởng đến trải nghiệm của khách hàng, đặc biệt là đối với danh mục sản phẩm tươi sống. MRL đã sử dụng dịch vụ dự báo của AWS để xây dựng một hệ thống đặt hàng tự động, giúp giảm 30% lượng thực phẩm tươi sống bị lãng phí. Sản xuất – Foxconn đã sử dụng dự báo để quản lý nhu cầu sản xuất như thế nào?Hon Hai Technology Group (Foxconn) là nhà sản xuất và cung cấp giải pháp điện tử lớn nhất thế giới. Trong đại dịch COVID-19, Foxconn đã phải đối mặt với sự biến động chưa từng có về nhu cầu khách hàng, nguồn cung và năng suất. Công ty đã hợp tác với Phòng thực hành giải pháp Amazon Machine Learning để đưa ra dự đoán chính xác về số lượng đơn đặt hàng thực tế cho nhà máy của họ ở Mexico. Những dự báo này đã giúp họ tiết kiệm được hơn 500.000 USD hàng năm. Hỗ trợ khách hàng – Affordable Tours đã sử dụng dự báo doanh số để cải thiện trải nghiệm của khách hàng như thế nào?Affordable Tours.com là một trong những nhà cung cấp tour du lịch kèm hướng dẫn viên, các chuyến du ngoạn trên biển, trên sông và nghỉ dưỡng kết hợp hoạt động thể chất lớn nhất tại Hoa Kỳ. Họ đang gặp khó khăn trong việc phân bổ tài nguyên để xử lý số lượng cuộc gọi lớn từ khách hàng. Có ngày số lượng nhân viên trực tổng đài quá nhiều còn có ngày số lượng nhân viên trực tổng đài lại quá ít, việc này khiến trải nghiệm khách hàng không nhất quán và làm tăng tỷ lệ nhỡ cuộc gọi. Affordable Tours đã sử dụng Amazon Forecast để dự đoán trước số lượng cuộc gọi từ khách hàng tốt hơn và cải thiện tỷ lệ nhỡ cuộc gọi thêm 20%. .de30073e00c801b56d8b61a4c7812edd9798d1a0.png) Amazon Forecast là gì?Amazon Forecast là một dịch vụ dự báo theo chuỗi thời gian được quản lý toàn phần, dựa trên công nghệ máy học và được xây dựng để phục vụ mục đích phân tích chỉ số kinh doanh. Để bắt đầu sử dụng dịch vụ này, bạn không cần có kinh nghiệm về máy học. Bạn chỉ cần cung cấp dữ liệu lịch sử cộng với bất kỳ dữ liệu bổ sung nào bạn tin rằng có thể ảnh hưởng tới dự báo của mình. Khi bạn đã cung cấp mọi dữ liệu, Amazon Forecast sẽ tự động khảo sát và xác định dữ liệu có giá trị. Sau đó, dịch vụ này sẽ kết xuất ra một mô hình dự báo có khả năng đưa ra dự đoán chính xác hơn tới 50% so với những mô hình chỉ tìm hiểu dữ liệu chuỗi thời gian. Bắt đầu bằng cách tạo một Tài khoản Amazon miễn phí ngay hôm nay với Bậc miễn phí của AWS. Trong hai tháng đầu sử dụng Amazon Forecast, các khách hàng AWS mới sẽ nhận được tối đa 10.000 lần tạo dự báo theo chuỗi thời gian mỗi tháng; tối đa 10 GB dung lượng lưu trữ dữ liệu mỗi tháng và tối đa 10 giờ đào tạo mỗi tháng. Các bước tiếp theo để sử dụng Amazon ForecastAWS sẽ ngừng hỗ trợ cho Internet Explorer vào 07/31/2022. Các trình duyệt được hỗ trợ là Chrome, Firefox, Edge và Safari. Tìm hiểu thêm » Dự báo thời tiết nghĩa là gì?Dự báo thời tiết là ứng dụng của khoa học và công nghệ để dự đoán trạng thái của khí quyển trong một thời gian trong tương lai và một địa điểm nhất định. Số phần trăm trọng dự báo thời tiết là gì?Theo Cơ quan thời tiết quốc gia (National Weather Service – NWS) của Mỹ, tỷ lệ phần trăm này cho biết khả năng xảy ra mưa ở bất kỳ điểm nào trong khu vực mà dự báo nói tới. Trong đó: - C là mức độ chắc chắn của các nhà khí tượng cho rằng mưa sẽ xuất hiện đâu đó trong khu vực dự báo. Tại sao dự báo thời tiết lại quan trọng?Cảnh báo thời tiết là dự báo quan trọng bởi vì nó cung cấp thông tin nhằm bảo vệ cuộc sống con người cũng như tài sản và các hoạt động ngoài trời như; gạt lúa, trồng lúa, đường giao thông. Dự báo về nhiệt độ và lượng mưa là quan trọng trong nông nghiệp, giao thông,... Mây dự báo thời tiết là gì?Máy dự báo thời tiết là một thiết bị chuyên dụng để thông báo thời tiết, khí hậu, độ ẩm, nắng mua, gió lốc..... Thông báo những vấn đề về thời tiết trong tương lai, và hiện tại. Có thể sử dụng để đánh giá hiên tượng thời tiết, điều kiện khí hậu, nhiệt độ độ ẩm, nắng mưa. |
