Trong khi phân tích đồ thị mô tả phác thảo cấu trúc hiện tại của một mạng lưới để giải thích các mối quan hệ hiện có, mô hình đồ thị dự đoán sử dụng các mô hình đó để dự báo các kết nối hoặc thuộc tính trong tương lai. Một phương pháp cho bạn biết ai hiện đang quan trọng trong một vòng tròn xã hội, trong khi phương pháp kia dự đoán ai có khả năng trở thành bạn bè tiếp theo.
Một kỹ thuật hướng tới tương lai sử dụng dữ liệu mạng lịch sử và máy học để dự đoán các trạng thái tương lai hoặc thông tin bị thiếu.
Một phương pháp cơ bản tập trung vào việc tóm tắt và trực quan hóa cấu trúc và thuộc tính hiện có của đồ thị.
| Tính năng | Mô hình đồ thị dự đoán | Phân tích đồ thị mô tả |
|---|---|---|
| Tiêu điểm thời gian | Hướng tới tương lai | Quá khứ và hiện tại |
| Câu hỏi chính | Điều gì sẽ xảy ra tiếp theo? | Cơ cấu hiện tại như thế nào? |
| Các kỹ thuật chính | Học máy, Mạng nơ-ron đồ thị (GNN) | Tính trung tâm, Phát hiện cộng đồng |
| Loại đầu ra | Dự báo xác suất | Tóm tắt cấu trúc |
| Yêu cầu dữ liệu | Khối lượng lớn (Bộ dữ liệu huấn luyện) | Linh hoạt (Ảnh chụp đơn lẻ) |
| Độ phức tạp | Cao (Yêu cầu điều chỉnh mô hình) | Trình độ trung bình (Đại số & Tôpô học) |
| Trường hợp sử dụng phổ biến | Gợi ý kết bạn mới | Lập bản đồ vòng tròn xã hội |
Phân tích mô tả về cơ bản là một cuộc kiểm toán công nghệ cao đối với mạng lưới của bạn; nó xem xét các nút và cạnh bạn đã có để tìm ra các cụm hoặc điểm nghẽn tiềm ẩn. Mặt khác, mô hình dự đoán là một mô phỏng coi đồ thị hiện tại chỉ là một khung hình trong một bức tranh chuyển động, cố gắng đoán xem khung hình tiếp theo sẽ trông như thế nào.
Các phương pháp mô tả thường dựa trên đại số tuyến tính và các nguyên tắc cơ bản của lý thuyết đồ thị, chẳng hạn như tính toán số bước cần thiết để đi từ điểm A đến điểm B. Mô hình dự đoán chuyển sang lĩnh vực thống kê và trí tuệ nhân tạo, sử dụng các thuật toán để gán 'xác suất' cho các sự kiện chưa thực sự xảy ra.
Phân tích mô tả có thể cho thấy một nhà cung cấp cụ thể là điểm yếu chí mạng trong mạng lưới hậu cần của bạn vì tất cả mọi người đều kết nối thông qua họ. Mô hình dự đoán sẽ tiến xa hơn bằng cách dự báo toàn bộ mạng lưới có thể sụp đổ như thế nào nếu nhà cung cấp đó bị loại bỏ, hoặc nhà cung cấp dự phòng nào có khả năng lấp đầy khoảng trống đó nhất.
Biểu đồ mô tả phản ánh những sự thật tĩnh; miễn là dữ liệu chính xác, phân tích đó được coi là 'đúng' tại thời điểm đó. Mô hình dự đoán là những thực thể 'sống' có thể bị 'lệch hướng mô hình'—nghĩa là chúng trở nên kém chính xác hơn theo thời gian khi hành vi trong thế giới thực thay đổi, đòi hỏi phải liên tục huấn luyện lại với dữ liệu mới.
Các mô hình dự đoán luôn có giá trị hơn các mô hình mô tả.
Giá trị phụ thuộc vào mục tiêu. Một dự đoán chính xác cao về một điều gì đó tầm thường sẽ ít hữu ích hơn so với một phân tích chuyên sâu giúp vạch trần một đường dây gian lận quy mô lớn ẩn giấu trong dữ liệu hiện có của bạn.
Bạn cần bằng tiến sĩ để thực hiện phân tích đồ thị mô tả.
Nhiều công cụ BI hiện đại cho phép bạn chạy các thuật toán phát hiện tính trung tâm hoặc cộng đồng tiêu chuẩn chỉ bằng một cú nhấp chuột, mặc dù việc hiểu được những sắc thái tinh tế vẫn đòi hỏi một số chuyên môn nhất định.
Mô hình đồ thị có thể dự đoán tương lai với độ chính xác 100%.
Các dự đoán chỉ mang tính chất xác suất thuần túy. Chúng cho bạn biết điều gì "có khả năng" xảy ra dựa trên các mô hình trong quá khứ, nhưng chúng không thể tính đến các sự kiện "Thiên nga đen" hoặc những thay đổi ngẫu nhiên trong hành vi của con người.
Phân tích đồ thị chỉ dành cho các ông lớn mạng xã hội.
Các doanh nghiệp nhỏ sử dụng phân tích đồ thị cho mọi thứ, từ tối ưu hóa chuỗi cung ứng đến lập bản đồ chia sẻ kiến thức nội bộ giữa các nhân viên.
Hãy sử dụng phân tích mô tả khi bạn cần hiểu rõ "ai" và "như thế nào" trong cấu trúc mạng hiện tại của mình để phục vụ cho việc báo cáo hoặc kiểm toán. Chọn mô hình dự đoán khi bạn cần dự báo sự tăng trưởng, quản lý rủi ro hoặc tự động hóa việc ra quyết định trong tương lai dựa trên xu hướng mạng.
Hiểu rõ sự khác biệt giữa việc tỏ ra bận rộn và thực sự tạo ra kết quả là điều vô cùng quan trọng đối với bất kỳ doanh nghiệp nào đang phát triển. Trong khi ảo tưởng về sự tiến bộ dựa trên các chỉ số hào nhoáng và hoạt động hối hả, thì tăng trưởng có thể đo lường được lại dựa trên dữ liệu khách quan và kết quả bền vững tích lũy theo thời gian để xây dựng giá trị lâu dài thực sự.
Sự so sánh này làm rõ sự căng thẳng chiến lược giữa việc giữ nguyên vẹn dữ liệu thô để sử dụng trong những trường hợp bất ngờ trong tương lai và việc giảm thiểu dung lượng bộ dữ liệu nhằm tối ưu hóa hiệu suất cơ sở hạ tầng. Cân bằng hai ưu tiên phân tích này quyết định mức độ hiệu quả mà một tổ chức quản lý chi phí lưu trữ đám mây trong khi vẫn duy trì khả năng phân tích lịch sử chuyên sâu.
Hiểu được mối tương quan giữa bối cảnh và số liệu thống kê là dấu ấn của một phân tích tinh tế. Trong khi số liệu thống kê cung cấp một khung sườn toán học chặt chẽ về những gì đang xảy ra trong một quần thể, thì bối cảnh lại bổ sung thêm phần cốt lõi, giải thích tại sao những mô hình đó tồn tại và những hoàn cảnh cụ thể nào đã định hình nên các con số cuối cùng.
Để theo dõi hiệu suất một cách hiệu quả, cần nắm vững cả các chỉ số dẫn đầu và chỉ số chậm. Trong khi các chỉ số chậm xác nhận những gì đã xảy ra, chẳng hạn như tổng doanh thu, thì các chỉ số dẫn đầu đóng vai trò là tín hiệu dự báo giúp các nhóm điều chỉnh chiến lược của họ trong thời gian thực để đạt được các mục tiêu đầy tham vọng.
Mặc dù khối lượng dữ liệu lớn từng là mục tiêu chính để xây dựng trí tuệ nhân tạo mạnh mẽ, nhưng trọng tâm hiện nay đã chuyển sang các tập dữ liệu có độ chính xác cao. Chất lượng nhấn mạnh tính chính xác và mức độ liên quan của thông tin, trong khi số lượng cung cấp phạm vi thống kê cần thiết để các mô hình học sâu có thể khái quát hóa trên các tình huống phức tạp, thực tế.
