処方的分析とは

処方的分析は、多くの機械制御システムの背後にある重要な概念であり、高度な知識を簡単な選択に修正できるようにします。

企業が正確な量のデータを利用できるようになったため、収集された情報を制御して実際のビジネス価値を強化することが容易になりました。 しかし、特定のデータを分析するための最善のアプローチを認識するのは難しい場合があります。 最善の選択肢の 1 つは、処方的分析を使用して、ビジネスがデータ管理された戦略的意思決定を決定できるようにすることです。 また、処方的分析は、次のような標準的なデータ分析手法の制限を取り除くのに役立ちます。

• ビジネス上の意思決定には何の役にも立たないハウジング データに関する貴重なリソースを実行する
• 未使用のデータセットの精査に時間を費やす
• 独自の収益源と洞察を失う

規範的分析の定義:

規範的な分析の定義によると、これはデータを分析し、予測される複数の結果を満たすビジネス プラクティスを最適化する方法を即座に推奨するプロセスです。 入力としてデータを受け取り、それを広く理解して、何が起こるかについての予測を提案します。 また、指示されたシミュレーションに応じて、取るべき最善の手順を提案します。

処方的分析は、現代のコンピューター化されたデータ処理の最終層です。 同一のモデリング構造を使用して結果を予測し、ビジネス ルール、機械学習、人工知能、およびアルゴリズムを組み合わせて、多数の予測結果に対するさまざまなアプローチをシミュレートします。 最後に、ビジネス プラクティスを最適化するための最適なアクションをアドバイスします。 それで、最後に「何が起こるべきか」を説明します。

処方的分析は、データ分析の推測を排除します。 マーケティング担当者やデータ サイエンティストにとって、時間の節約になることが証明されています。 これは、データの意味を理解し、オーディエンスに有益で高度にパーソナライズされたユーザー エクスペリエンスを提供するためにどのドットを接続する必要があるかを判断するためです。 処方的分析は現時点では小規模に見えますが、人工知能 (AI) と機械学習がより利用しやすくなるにつれて、長年にわたって着実に進化しています。

処方的分析の例

規範的分析は、ヘルスケア業界、銀行、旅行、製造、マーケティング、オンライン学習などにメリットをもたらします。 以下は、いくつかの広範な分野における規範的分析の例です。

1. 病院や診療所での規範的分析の使用:

最も規範的な分析の例の 1 つは、ヘルスケア セクターでの使用です。 病院や診療所は、処方的分析を使用して、患者の転帰を向上させます。 医療データを使用して、さまざまなプロセスと治療の収益性を評価します。 さらに、それは公式の臨床方法を評価することができます。

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Prescriptive Analytics は、再入院のリスクが最も高い病院の患者を調査できます。 この分析に基づいて、病院や緊急治療室への再入院を控えるように医療提供者に指示します。

2. 航空会社向けの規範的分析の使用:

Prescriptive Analytics は、航空会社の CEO が会社の利益を最大化するのに役立ちます。 天候、顧客の需要、ガソリン価格に応じて、チケットの価格とアクセシビリティが自動的に変更されます。

たとえば、Prescriptive Analytics アルゴリズムは、ニューヨークからロサンゼルスへの今年のクリスマス チケット販売が昨年と比べて遅れているか、または進んでいるかを分析できます。 この分析に基づいて、燃料価格の上昇も考慮しながら自動的に価格を引き下げます。

3. 銀行、金融サービス、および保険 (BFSI) における規範的分析の使用:

金融機関に関しては、さまざまな規範的分析の例を見つけることができます。 これらの機関は、過去の取引データを精査することにより、リスクと費用対効果を管理するための規範的分析アルゴリズムを提案できます。 一部の保険会社は、リスク評価モデルを使用して、保険契約に関するより良い保険料情報を顧客に提供しています。

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4. 製造における規範的分析の使用:

大規模な生産マシンには、広範囲の小さな変更が含まれる場合があります。 これらの変化に取り組むためには、価格予測が不可欠です。 Prescriptive Analytics は、現在の生産、材料のハンディネス、電力消費などを正確に予測できます。 また、生産能力を最適化し、配送スケジュールに準拠し、最終組立ラインを統合するのにも役立ちます。

製造業者は、Prescriptive Analytics を使用して、ストレージ、生産、発見などのさまざまな要因に基づいて価格をモデル化できます。 効率を損なうことなく歩留まりを向上させるための最適な設定を決定するのに役立ちます。

5.販売およびマーケティングのための処方的分析の使用:

規範的モデリングは、マーケティング手法の強化を目指すブランドに役立つ数学的プロセスです。 販促キャンペーンを実施し、顧客の関心とセグメントの消費を予測するのに役立ちます。

6. サプライ チェーンとロジスティクスにおける規範的分析の使用:

処方的分析は、サプライ チェーン業界におけるルートの最適化に不可欠です。 一般的に、物流会社はこれを使用して、不適切な配送場所などの物流上の問題を回避します。 彼らは予測分析を使用して、時間、お金、およびリソースを節約しながらルート計画を改善しています。

7. ビジネス効率を改善するための規範的分析の使用:

処方的分析により、企業は時間を節約し、データを使用して競合他社から際立つプロセスを開発できます。 クラウドベースの規範的な分析ツールを使用すると、ビジネスの効率が大幅に向上します。

8. データ ガバナンス戦略の作成における規範的分析の使用:

処方的分析は、倫理の観点からもある程度の注意を払うことができます。 たとえば、コンピューターの学生データ分析に基づいて自動化された推奨事項または決定を生成すると、次のようなプライバシーと公平性に関する疑問が生じる可能性があります。学習者は同意を提供しますか? 誰がデータと結果にアクセスできますか?

収集されたデータが完全に正確でない場合、学習者の予測は不正確になる可能性があります。 これは、学習者に関する誤った決定や推奨につながる可能性があります。 データ ガバナンス戦略を実装でき、規範的な分析モデルを使用して検証を強調できます。

9. オンライン学習における規範的分析の例:

Prescriptive Analytics は、特定の学習管理システム (LMS) および学習テクノロジで広く使用されています。 以下の点は、オンライン学習をどのように強化するかを明確にしています。

一部のオンライン学習ツールは、規範的分析を使用して学習内容を認識します。 これらのツールは、まだマスターされていないコンテンツを提示します。 したがって、これは適応学習を探求するための最良の規範的分析の例の 1 つです。

特定の LMS を使用すると、管理者は、アクションまたは自動化されたフィードバックが発生するための特定のルールを定義できます。 たとえば、従業員がトレーニング コースを修了しようとしている場合、システムは、前のコースに必要なスキルを習得するために、さまざまなリソースを利用することを従業員に推奨する場合があります。

特定の LMS は、以前の知識と習熟度のベースラインを確認することで、従業員のトレーニング時間の短縮を約束します。 学習者に最適なリソースやトレーニング コースを推奨することを目的としています。

処方的分析を示すその他の一般的な例:

• 規範的分析により、山火事が燃えているときに地元の消防署が住民に特定のエリアを空にする必要があるかどうかを評価できます。
• 人々の検索結果や関連トピックのソーシャル共有に関するデータに基づいて、特定のトピックに関する記事が読者に人気があるかどうかを予測できます。
• 従業員が各レッスンにどのように反応するかに応じて、従業員のトレーニング プログラムをリアルタイムで適応させることができます。

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処方的分析はどのように機能しますか?

レコメンデーションや自動決定の生成には、独自のアルゴリズム モデルが必要です。 また、明確な方向性を得るには、分析手法の助けも必要です。 推奨事項または決定は、問題とその解決策を知った後にのみ生成できます。 その結果、処方的分析は問題の処理を開始し、正確な予測のための推奨事項または自動化された決定を生成します。

予測分析の働きを説明する例:

組織のトレーニング マネージャーは、予測分析を使用して、特定のスキルを持たないほとんどの学習者が特定のコースを修了できないことを発見できます。 この場合、処方的分析は実用的な戦略を提案できます。 対応するアルゴリズムは、そのコースを必要としているが特定のスキルを欠いている学習者を特定できます。 その後、不足しているスキルを習得するために追加のトレーニング リソースを利用する必要があることを自動的に推奨します。

データの品質と開発されたアルゴリズム モデルは、生成された決定または推奨事項の精度に正比例します。 企業のトレーニング要件に有効な戦略は、別の企業にとっては役に立たない場合があります。 そのため、すべての要件に合わせて予測分析モデルを独自に調整することをお勧めします。

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