처방적 분석이란?

규범적 분석은 많은 기계 제어 시스템의 핵심 개념이며 고급 지식을 수정하여 쉽게 선택할 수 있도록 합니다.

이제 회사에서 사용할 수 있는 정확한 양의 데이터로 인해 실제 비즈니스 가치를 강화하기 위해 수집된 정보를 제어하는 ​​것이 더 쉬워졌습니다. 그러나 특정 데이터를 분석하기 위한 최선의 접근 방식을 인식하는 것은 어려울 수 있습니다. 가장 좋은 옵션 중 하나는 규범적 분석 을 사용하여 비즈니스가 데이터로 제어되는 전략적 의사 결정을 내리는 데 도움을 주는 것입니다. 또한 규범적 분석 은 다음과 같은 표준 데이터 분석 관행의 한계를 없애는 데 도움이 됩니다.

• 비즈니스 결정에 조언하지 않는 주택 데이터에 대한 귀중한 리소스를 통해 실행
• 사용하지 않는 데이터 세트를 면밀히 조사하는 데 시간을 할애
• 고유한 수익원 및 통찰력 상실

규범적 분석 정의:

규범적 분석 정의에 따라 데이터를 분석하고 여러 예측 결과를 만족시키는 비즈니스 관행을 최적화하는 방법에 대한 즉각적인 권장 사항을 제공하는 프로세스입니다. 데이터를 입력으로 사용하고 이를 광범위하게 이해하여 일어날 수 있는 일에 대한 예측을 제안합니다. 또한 지시된 시뮬레이션에 따라 취해야 할 최상의 단계를 제안합니다.

규범적 분석은 최신 전산화된 데이터 처리의 마지막 계층입니다. 동일한 모델링 구조를 사용하여 결과를 예측하고 비즈니스 규칙, 기계 학습, 인공 지능 및 알고리즘을 결합하여 수많은 예측 결과에 대한 다양한 접근 방식을 시뮬레이션합니다. 마지막으로 비즈니스 관행을 최적화하기 위한 최적의 조치를 조언합니다. 그래서 마침내 "무슨 일이 일어나야 하는지"를 설명합니다.

규범적 분석은 데이터 분석의 추측을 제거합니다. 마케팅 담당자와 데이터 과학자에게는 시간이 절약되는 것으로 입증되었습니다. 이는 데이터의 의미를 이해하고 청중에게 유익하고 고도로 개인화된 사용자 경험을 제공하기 위해 어떤 점을 연결해야 하는지 결정하기 때문입니다. 처방 적 분석 은 현재 소규모로 보이지만 인공 지능(AI)과 머신 러닝에 대한 접근성이 높아짐에 따라 수년에 걸쳐 꾸준히 발전하고 있습니다.

처방적 분석의 예

처방적 분석은 의료 산업, 은행, 여행, 제조, 마케팅, 온라인 학습 등에 도움이 됩니다. 다음은 널리 퍼진 여러 부문에서 Prescriptive Analytics의 몇 가지 예입니다.

1. 병원 및 진료소에서 처방적 분석 사용:

최고의 규범적 분석 사례 중 하나 는 의료 부문에서의 사용입니다. 병원과 진료소는 처방적 분석을 사용하여 환자의 결과를 향상시킵니다. 의료 데이터를 사용하여 다양한 프로세스 및 치료의 수익성을 평가합니다. 또한 공식적인 임상 방법을 평가할 수 있습니다.

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Prescriptive Analytics는 재입원 위험이 가장 높은 병원 환자를 조사할 수 있습니다. 이 분석을 바탕으로 의료 제공자에게 병원이나 응급실에 대한 재입원을 막도록 지시합니다.

2. 항공사를 위한 규범적 분석 사용:

Prescriptive Analytics는 항공사의 CEO가 회사의 이익을 극대화할 수 있도록 지원합니다. 날씨, 고객 수요, 휘발유 가격에 따라 티켓 가격과 접근성을 자동으로 수정합니다.

예를 들어, Prescriptive Analytics 알고리즘은 올해 뉴욕에서 로스앤젤레스까지의 크리스마스 티켓 판매가 작년에 비해 뒤처지는지 앞선지를 분석할 수 있습니다. 이 분석을 기반으로 자동으로 가격을 낮추는 동시에 높은 연료 가격도 고려합니다.

3. 은행, 금융 서비스 및 보험(BFSI)에서 규범적 분석 사용:

금융 기관과 관련하여 다양한 규범 분석 사례 를 찾을 수 있습니다. 이러한 기관은 과거 거래 데이터를 면밀히 조사하여 위험 및 비용 효율성을 관리하기 위한 Prescriptive Analytics 알고리즘을 제안할 수 있습니다. 특정 보험 회사는 위험 평가 모델을 사용하여 고객을 위한 보험 정책에 대한 더 나은 보험료 정보를 제공하기도 합니다.

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4. 제조에서 처방적 분석의 사용:

대형 생산 기계에는 광범위한 사소한 변경이 있을 수 있습니다. 이러한 변화에 대처하기 위해서는 가격 예측이 불가피합니다. Prescriptive Analytics는 현재 생산, 자재 편의성, 전력 소비 등을 정확하게 예측할 수 있습니다. 또한 생산 능력을 최적화하고 납품 일정을 준수하며 최종 조립 라인을 통합하는 데 도움이 될 수 있습니다.

제조업체는 Prescriptive Analytics를 사용하여 저장, 생산 및 검색과 같은 다양한 요소에 대한 가격을 모델링할 수 있습니다. 효율성을 손상시키지 않으면서 수율을 높일 수 있는 최적의 설정을 결정하는 데 도움이 됩니다.

5. 영업 및 마케팅을 위한 Prescriptive Analytics 사용:

규범적 모델링은 마케팅 기술을 강화하려는 브랜드에 도움이 되는 수학적 프로세스입니다. 판촉 캠페인을 실행하고 고객의 관심과 세그먼트의 소비를 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다.

6. 공급망 및 물류에서 규범적 분석 사용:

Prescriptive Analytics는 공급망 산업의 경로 최적화에 필수적입니다. 일반적으로 물류 회사는 잘못된 배송 위치와 같은 물류 문제를 피하기 위해 사용합니다. 시간, 비용 및 리소스를 절약하면서 경로 계획을 개선하기 위해 예측 분석을 사용합니다.

7. 비즈니스 효율성을 개선하기 위한 Prescriptive Analytics 사용:

규범적 분석을 통해 기업은 시간을 절약하고 데이터를 사용하여 경쟁업체와 차별화되는 프로세스를 개발할 수 있습니다. 클라우드 기반 처방적 분석 도구를 사용하면 비즈니스 효율성이 크게 향상됩니다.

8. 데이터 거버넌스 전략 생성 시 처방적 분석 사용:

규범적 분석은 또한 윤리적 관점에서 어느 정도 주의를 기울입니다. 예를 들어 컴퓨터의 학생 데이터 분석에 따라 자동화된 권장 사항이나 결정을 생성하면 다음과 같은 개인 정보 보호 및 공정성에 대한 질문이 제기될 수 있습니다. 학습자가 동의합니까? 누가 데이터와 결과에 액세스할 수 있습니까?

수집된 데이터가 완전히 정확하지 않으면 학습자의 예측이 정확하지 않을 수 있습니다. 이는 학습자에 대한 잘못된 결정이나 권장 사항으로 이어질 수 있습니다. 데이터 거버넌스 전략을 구현할 수 있으며 규범적 분석 모델을 사용하여 검증을 강조할 수 있습니다.

9. 온라인 학습에서 규범적 분석의 예:

Prescriptive Analytics는 특정 학습 관리 시스템(LMS) 및 학습 기술에서 광범위하게 사용됩니다. 다음 사항은 온라인 학습을 향상시키는 방법을 설명합니다.

특정 온라인 학습 도구는 규범적 분석을 사용하여 학습한 콘텐츠를 인식합니다. 이러한 도구는 아직 마스터하지 않은 콘텐츠를 제공합니다. 따라서 적응형 학습을 탐색 하는 최고의 규범적 분석 사례 중 하나입니다 .

특정 LMS를 통해 관리자는 조치 또는 자동 피드백 발생에 대한 특정 규칙을 정의할 수 있습니다. 예를 들어 직원이 교육 과정을 마치려고 하는 경우 시스템은 직원에게 이전 과정에 필요한 기술을 습득하기 위해 다양한 리소스를 살펴보라고 권장할 수 있습니다.

특정 LMS는 이전 지식 및 숙련도 기준을 인정하여 직원의 교육 시간 단축을 약속합니다. 그들은 학습자에게 가장 적합한 리소스 또는 교육 과정을 추천하는 것을 목표로 합니다.

Prescriptive Analytics를 보여주는 다른 일반적인 예:

• 규범적 분석은 지역 소방서에서 산불이 타오르는 동안 주민들이 특정 구역을 비워야 하는지 여부를 평가할 수 있습니다.
• 사람들의 검색 결과 및 관련 주제의 소셜 공유에 대한 데이터에 따라 특정 주제에 대한 기사가 독자들 사이에서 인기를 끌지 여부를 예측할 수 있습니다.
• 작업자가 각 수업에 어떻게 반응하는지에 따라 작업자 교육 프로그램을 실시간으로 조정할 수 있습니다.

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규범적 분석은 어떻게 작동합니까?

추천 생성 또는 자동화된 결정에는 고유한 알고리즘 모델이 필요합니다. 명확한 방향을 잡기 위해서는 분석기법의 도움도 필요하다. 권장 사항이나 결정은 문제와 해결 방법을 알게 된 후에만 생성될 수 있습니다. 결과적으로 규범적 분석 은 문제에 대한 작업을 시작하고 정확한 예측을 위한 권장 사항 또는 자동화된 결정을 생성합니다.

Predictive Analytics의 작업을 설명하는 예:

조직의 교육 관리자는 예측 분석을 사용하여 특정 기술이 없는 대부분의 학습자가 특정 과정을 완료할 수 없음을 발견할 수 있습니다. 이 경우 규범적 분석은 실행 가능한 전략을 제안할 수 있습니다. 해당 알고리즘은 해당 과정이 필요하지만 특정 기술이 부족한 학습자를 식별할 수 있습니다. 그 후, 누락된 기술을 배우기 위해 추가 교육 리소스를 수강해야 한다는 자동화된 권장 사항을 제공합니다.

데이터의 품질과 개발된 알고리즘 모델은 생성된 결정 또는 권장 사항의 정확성에 정비례합니다. 회사의 교육 요구 사항에 맞는 전략이 다른 회사에는 유용하지 않을 수 있습니다. 따라서 모든 요구 사항에 대해 고유하게 Predictive Analytics 모델을 맞춤화하는 것이 좋습니다.

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