Blog

2 phút đọc

Business Intelligence: Làm Chủ Kỹ Thuật Time Series Analysis

Time Series Analysis luôn là thách thức với mọi doanh nghiệp. Bài viết này sẽ giới thiệu 4 kỹ thuật phân tích chuỗi thời gian phổ biến và hiệu quả nhất, giúp bạn đưa ra các quyết định kinh doanh sáng suốt hơn.

1. Moving Average (MA) – Công Cụ Đọc Xu Hướng Cơ Bản

Moving Average là kỹ thuật đơn giản nhưng hiệu quả để phát hiện xu hướng thị trường. Bằng cách tính trung bình trong một khoảng thời gian, MA giúp loại bỏ nhiễu và cho thấy xu hướng thực sự của dữ liệu.

Ứng dụng thực tế:

• Phân tích biến động giá cổ phiếu
• Theo dõi tăng trưởng doanh số
• Đánh giá traffic website

2. Seasonal Decomposition – Hiểu Rõ Tính Mùa Vụ

Kỹ thuật này tách dữ liệu thành ba thành phần: xu hướng dài hạn, yếu tố mùa vụ và biến động ngẫu nhiên. Điều này giúp doanh nghiệp:

• Dự báo nhu cầu theo mùa chính xác hơn
• Lập kế hoạch nhập hàng tối ưu
• Điều chỉnh chiến lược kinh doanh theo mùa

Nguồn: Roshmita Dey

3. Exponential Smoothing – Dự Báo Ngắn Hạn Chính Xác

Ưu điểm nổi bật của phương pháp này là đặt trọng số cao hơn cho dữ liệu gần đây, phù hợp với:

• Dự báo doanh thu ngắn hạn
• Phân tích xu hướng tiêu dùng
• Dự đoán lưu lượng truy cập website

Nguồn: YTC

4. ARIMA – Mô Hình Dự Báo Nâng Cao

ARIMA là công cụ mạnh mẽ cho phân tích chuyên sâu:

• Xử lý được dữ liệu phi tuyến tính
• Phân tích được tự tương quan
• Dự báo được các chỉ số kinh tế phức tạp

5. Kết Luận

Time Series Analysis là công cụ quan trọng trong phân tích dữ liệu kinh doanh. Tuy nhiên, để áp dụng hiệu quả, doanh nghiệp cần:

• Hiểu rõ đặc điểm của từng kỹ thuật
• Kết hợp linh hoạt nhiều phương pháp
• Xem xét bối cảnh thực tế khi phân tích

Chia sẻ bài viết