Co to jest analiza preskryptywna

Analityka preskryptywna jest kluczową koncepcją stojącą za wieloma systemami sterowanymi maszynowo i umożliwia przekształcanie zaawansowanej wiedzy w łatwe wybory.

Teraz łatwiej jest kontrolować zebrane informacje, aby wzmocnić rzeczywistą wartość biznesową dzięki precyzyjnej ilości danych, które są teraz dostępne dla firm. Jednak rozpoznanie najlepszego podejścia do analizy określonych danych może być trudne. Jedną z najlepszych opcji jest wykorzystanie analiz preskryptywnych , aby pomóc Twojej firmie w podejmowaniu strategicznych decyzji kontrolowanych przez dane. Ponadto analityka preskryptywna pomaga pozbyć się ograniczeń standardowych praktyk analizy danych, w tym:

• Przeglądanie cennych zasobów dotyczących danych mieszkaniowych, które nie pomagają w podejmowaniu decyzji biznesowych
• Spędzanie czasu na analizowaniu nieużywanych zestawów danych
• Utrata unikalnych strumieni przychodów i spostrzeżeń

Definicja analizy preskryptywnej:

Zgodnie z definicją analityki preskryptywnej jest to proces, który analizuje dane i oferuje natychmiastowe rekomendacje dotyczące sposobów optymalizacji praktyk biznesowych, które spełniają wiele przewidywanych wyników. Przyjmuje dane jako dane wejściowe i szeroko je rozumie, aby sugerować przewidywania dotyczące tego, co może się wydarzyć. Sugeruje również najlepsze kroki, jakie należy podjąć w zależności od zleconych symulacji.

Analityka preskryptywna to ostatni poziom współczesnego komputerowego przetwarzania danych. Wykorzystuje identyczne struktury modelowania do przewidywania wyników i łączy reguły biznesowe, uczenie maszynowe, sztuczną inteligencję i algorytmy, aby symulować różne podejścia do wielu przewidywanych wyników. Na koniec doradza optymalne działania w celu optymalizacji praktyk biznesowych. W końcu wyjaśnia „co powinno się stać”.

Analityka preskryptywna eliminuje spekulacje związane z analizą danych. Dla marketerów i analityków danych to oszczędność czasu. Dzieje się tak, ponieważ rozumie znaczenie swoich danych i określa, które kropki należy połączyć, aby zapewnić odbiorcom korzystne i wysoce spersonalizowane wrażenia użytkownika. Chociaż analityka preskryptywna wydaje się obecnie na małą skalę, z biegiem lat stale ewoluuje, ponieważ sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe stają się bardziej dostępne.

Przykłady analizy preskryptywnej

Analityka preskryptywna jest korzystna dla branży medycznej, bankowości, podróży, produkcji, marketingu, nauki online i wielu innych. Oto kilka przykładów analizy preskryptywnej w kilku szeroko rozpowszechnionych sektorach:

1. Wykorzystanie analizy preskryptywnej w szpitalach i klinikach:

Jednym z najlepszych przykładów analityki preskryptywnej jest jej zastosowanie w sektorze opieki zdrowotnej. Szpitale i kliniki wykorzystują analizy preskryptywne, aby poprawić wyniki dla pacjentów. Wykorzystuje dane dotyczące opieki zdrowotnej do oceny opłacalności różnych procesów i zabiegów. Ponadto może ocenić oficjalne metody kliniczne.

Zapoznaj się z naszymi amerykańskimi programami analizy biznesowej z najlepszych uniwersytetów na świecie

Prescriptive Analytics może zbadać, którzy pacjenci szpitalni są najbardziej narażeni na ponowne przyjęcie. Na podstawie tej analizy instruuje podmioty świadczące opiekę zdrowotną, aby powstrzymywały ponowne przyjęcie do szpitala lub na izbę przyjęć.

2. Wykorzystanie analizy preskryptywnej dla linii lotniczych:

Prescriptive Analytics pomaga prezesom linii lotniczych maksymalizować zyski ich firm. Automatycznie modyfikuje ceny biletów i dostępność w zależności od pogody, zapotrzebowania klientów i cen benzyny.

Na przykład algorytm Prescriptive Analytics może analizować, czy sprzedaż biletów bożonarodzeniowych w bieżącym roku z Nowego Jorku do Los Angeles jest niższa lub wyższa niż w ubiegłym roku. Na podstawie tej analizy automatycznie obniża ceny uwzględniając jednocześnie wyższe ceny paliw.

3. Wykorzystanie analizy preskryptywnej w bankowości, usługach finansowych i ubezpieczeniach (BFSI):

Możesz znaleźć różne przykłady analiz normatywnych , jeśli chodzi o instytucje finansowe. Instytucje te mogą zaproponować algorytmy Prescriptive Analytics do zarządzania ryzykiem i efektywnością kosztową poprzez analizę historycznych danych handlowych. Niektóre firmy ubezpieczeniowe stosują również modele oceny ryzyka, aby oferować klientom lepsze informacje o składkach w zakresie polis ubezpieczeniowych.

Sprawdź nasze kursy z zakresu analityki biznesowej, aby podnieść swoje kwalifikacje

4. Wykorzystanie analityki preskryptywnej w produkcji:

Duże maszyny produkcyjne mogą mieć szeroki zakres drobnych zmian. Przewidywanie cen jest nieuniknione, aby poradzić sobie z tymi zmianami. Analityka preskryptywna może dokładnie przewidywać bieżącą produkcję, przydatność materiałów, zużycie energii i wiele innych. Może również pomóc zoptymalizować wydajność produkcyjną, dotrzymać harmonogramu dostaw i skonsolidować linie montażu końcowego.

Producenci mogą korzystać z Prescriptive Analytics do modelowania cen na podstawie różnych czynników, takich jak przechowywanie, produkcja i odkrycia. Pomaga określić optymalne ustawienia w celu zwiększenia wydajności bez uszczerbku dla wydajności.

5. Wykorzystanie Analityki Preskryptywnej do celów sprzedaży i marketingu:

Modelowanie preskryptywne to proces matematyczny, który przynosi korzyści markom, które chcą wzmocnić swoje techniki marketingowe. Może pomóc w prowadzeniu akcji promocyjnych oraz przewidywaniu zainteresowań klientów i konsumpcji segmentów.

6. Wykorzystanie analizy preskryptywnej w łańcuchu dostaw i logistyce:

Analityka preskryptywna jest niezbędna do optymalizacji tras w branży łańcucha dostaw. Ogólnie rzecz biorąc, firmy logistyczne używają go, aby uniknąć problemów logistycznych, takich jak niewłaściwe miejsca wysyłki. Wykorzystują Predictive Analytics do lepszego planowania tras przy jednoczesnej oszczędności czasu, pieniędzy i zasobów.

7. Wykorzystanie analizy preskryptywnej w celu poprawy efektywności biznesowej:

Analityka preskryptywna zapewnia firmom oszczędność czasu i wykorzystanie danych do opracowania procesu, który wyróżni je na tle konkurencji. Efektywność biznesowa znacznie wzrasta dzięki zastosowaniu opartych na chmurze narzędzi do analizy preskryptywnej.

8. Wykorzystanie Prescriptive Analytics w tworzeniu strategii zarządzania danymi:

Analityka preskryptywna dopuszcza również pewien stopień ostrożności z etycznego punktu widzenia. Na przykład automatyczne generowanie zaleceń lub decyzji w oparciu o komputerową analizę danych uczniów może rodzić pytania dotyczące prywatności i bezstronności, takie jak: Czy uczniowie wyrażają zgodę? Kto ma dostęp do danych i wyników?

Przewidywania ucznia mogą być niedokładne, jeśli zebrane dane nie są całkowicie precyzyjne. Może to prowadzić do błędnych decyzji lub zaleceń dotyczących ucznia. Można wdrożyć strategię zarządzania danymi, a preskryptywne modele analityczne można wykorzystać do podkreślenia walidacji.

9. Przykłady analityki preskryptywnej w nauczaniu online:

Analityka preskryptywna jest szeroko stosowana w określonych systemach zarządzania nauczaniem (LMS) i technologiach uczenia się. Poniższe punkty wyjaśniają, w jaki sposób usprawnia naukę online:

Niektóre narzędzia do nauki online wykorzystują analizy preskryptywne do rozpoznawania nauczanych treści. Te narzędzia prezentują treści, które jeszcze nie zostały opanowane. Jest to więc jeden z najlepszych przykładów analizy preskryptywnej eksploracji adaptacyjnego uczenia się.

Niektóre systemy zarządzania uczeniem pozwalają administratorom na zdefiniowanie określonych reguł dotyczących działań lub automatycznej informacji zwrotnej. Na przykład, jeśli pracownik ma zamiar ukończyć szkolenie, system może polecić mu przejście przez różne zasoby w celu zdobycia umiejętności wymaganych na poprzednim kursie.

Niektóre LMS obiecują skrócenie czasu szkolenia pracowników poprzez uznanie wcześniejszej podstawowej wiedzy i biegłości. Mają one na celu rekomendowanie zasobów lub kursów szkoleniowych, które najlepiej odpowiadają uczącym się.

Inne typowe przykłady ilustrujące analizę preskryptywną:

• Analityka preskryptywna może ocenić, czy lokalna straż pożarna powinna potrzebować mieszkańców do opróżnienia określonego obszaru, gdy wokół płonie pożar.
• Może przewidywać, czy artykuł na określony temat będzie popularny wśród czytelników, w zależności od danych o wynikach wyszukiwania i udostępnianiu odpowiednich tematów w mediach społecznościowych.
• Może dostosować program szkolenia pracowników w czasie rzeczywistym w zależności od tego, jak pracownik zareaguje na każdą lekcję.

Przeczytaj nasze inne artykuły w USA związane z analizą biznesową

Jak działa analiza preskryptywna?

Generowanie rekomendacji lub zautomatyzowanych decyzji wymaga unikalnych modeli algorytmicznych. Potrzebuje również pomocy ze strony techniki analitycznej, aby uzyskać jasny kierunek. Rekomendację lub decyzję można wygenerować dopiero po poznaniu problemu i jego rozwiązania. W rezultacie analityka preskryptywna rozpoczyna pracę z problemem i generuje zalecenia lub automatyczne decyzje w celu dokładnego przewidywania.

Przykład wyjaśniający działanie Predictive Analytics:

Menedżer ds. szkoleń w organizacji może użyć analizy predykcyjnej, aby odkryć, że większość uczniów bez określonej umiejętności nie może ukończyć określonego kursu. W takim przypadku analityka nakazowa może zasugerować możliwe do zastosowania strategie. Odpowiedni algorytm może zidentyfikować uczniów, którzy potrzebują tego kursu, ale brakuje im określonych umiejętności. Następnie zapewnia automatyczną rekomendację, że muszą podjąć dodatkowe szkolenie, aby nauczyć się tej brakującej umiejętności.

Jakość danych i opracowanych modeli algorytmicznych jest wprost proporcjonalna do trafności wygenerowanej decyzji lub rekomendacji. Strategia, która sprawdza się w przypadku wymagań szkoleniowych jednej firmy, może nie być przydatna dla innej. Dlatego zaleca się indywidualne dostosowywanie modeli Predictive Analytics do każdego wymagania.

Najnowsze oprogramowanie i narzędzia do analizy preskryptywnej

• improwizować
• Alteryx
• Żywy obraz
• RapidMiner
• Sisense
• narodziny
• Knime
• CELE
• Talend
• Telewidz

Rozpocznij swoją przygodę z analityką biznesową dzięki UpGrad:

Aby dodać więcej wartości do swojego CV analityka biznesowego, program certyfikacji analityki biznesowej upGrad jest doskonałą opcją podnoszenia kwalifikacji, a także pomaga kandydatom zdobyć dogłębną wiedzę na temat analityki biznesowej, takiej jak zarządzanie strukturami danych, analiza biznesowa i zarządzanie wydajnością. Kurs nauczy Cię również niezbędnych umiejętności w zakresie analityki biznesowej, takich jak MySQL, Excel, Hadoop, MapReduce i innych.

Aby dowiedzieć się więcej o kursie, porozmawiaj z naszymi ekspertami już dziś!