Ce este Analytics prescriptiv

Analiza prescriptivă este conceptul cheie din spatele multor sisteme controlate de mașini și permite modificarea cunoștințelor avansate în selecții ușoare.

Acum este mai ușor să controlați informațiile colectate pentru a spori valoarea reală a afacerii, datorită cantității precise de date disponibile acum pentru companii. Dar poate fi o provocare să recunoaștem cea mai bună abordare pentru a analiza date specifice. Una dintre cele mai bune opțiuni este să utilizați analiza prescriptivă pentru a vă ajuta afacerea să determine decizii strategice controlate de date. De asemenea, analiza prescriptivă vă ajută să scăpați de limitările practicilor standard de analiză a datelor, inclusiv:

• Trecerea prin resurse valoroase privind datele despre locuințe care nu sfătuiesc deciziile de afaceri
• Petreceți timp examinând seturile de date neutilizate
• Pierderea unor fluxuri unice de venituri și informații

Definiție de analiză prescriptivă:

Conform definiției de analiză prescriptivă, este un proces care analizează datele și oferă recomandări imediate cu privire la modalități de optimizare a practicilor de afaceri care să satisfacă multiple rezultate anticipate. Ia datele ca intrare și le înțelege în linii mari pentru a sugera predicții despre ceea ce s-ar putea întâmpla. De asemenea, sugerează cei mai buni pași care trebuie luați în funcție de simulările instruite.

Analiza prescriptivă este ultimul nivel în procesarea computerizată contemporană a datelor. Utilizează structuri de modelare identice pentru a prezice rezultatele și combină regulile de afaceri, învățarea automată, inteligența artificială și algoritmi pentru a simula abordări diferite ale numeroaselor rezultate prezise. În sfârșit, recomandă acțiunile optime pentru optimizarea practicilor de afaceri. Deci, în cele din urmă explică „ce ar trebui să se întâmple”.

Analiza prescriptivă elimină speculațiile privind analiza datelor. Pentru agenții de marketing și oamenii de știință de date, se dovedește a economisi timp. Acest lucru se datorează faptului că înțelege semnificația datelor sale și determină ce puncte ar trebui conectate pentru a oferi publicului o experiență de utilizator benefică și extrem de personalizată. Deși analiza prescriptivă pare la scară mică în acest moment, ea evoluează constant de-a lungul anilor, pe măsură ce inteligența artificială (AI) și învățarea automată devine mai accesibilă.

Exemple de analiză prescriptivă

Analiza prescriptivă aduce beneficii industriei de asistență medicală, bancar, călătorii, producție, marketing, învățare online și multe altele. Iată câteva exemple de analiză prescriptivă în mai multe sectoare larg răspândite:

1. Utilizarea analizei prescriptive în spitale și clinici:

Unul dintre cele mai bune exemple de analiză prescriptivă este utilizarea sa în sectorul sănătății. Spitalele și clinicile folosesc analize prescriptive pentru a îmbunătăți rezultatele pentru pacienți. Utilizează datele din domeniul sănătății pentru a evalua profitabilitatea diferitelor procese și tratamente. Mai mult, poate evalua metodele clinice oficiale.

Explorați programele noastre de analiză a afacerilor din SUA de la cele mai bune universități din lume

Prescriptive Analytics poate investiga ce pacienți din spitale au riscul maxim de reinternere. Pe baza acestei analize, instruiește furnizorii de asistență medicală să țină la distanță reinternarea la spital sau la camera de urgență.

2. Utilizarea analizei prescriptive pentru companii aeriene:

Prescriptive Analytics îi ajută pe directorii generali ai companiilor aeriene să maximizeze profiturile companiei lor. Modifică automat prețurile biletelor și accesibilitatea în funcție de vreme, cererea clienților și prețurile la benzină.

De exemplu, algoritmul Prescriptive Analytics poate analiza dacă vânzările de bilete de Crăciun din anul curent de la New York la Los Angeles sunt în urmă sau sunt în avans față de anul trecut. Pe baza acestei analize, scade automat prețurile, luând în considerare și prețurile mai mari ale combustibilului.

3. Utilizarea analizei prescriptive în servicii bancare, financiare și asigurări (BFSI):

Puteți găsi diverse exemple de analiză prescriptivă când vine vorba de instituții financiare. Aceste instituții pot propune algoritmi de analiză prescriptivă pentru gestionarea riscului și a rentabilității prin examinarea datelor istorice de tranzacționare. Anumite companii de asigurări folosesc, de asemenea, modele de evaluare a riscurilor pentru a oferi clienților informații mai bune privind primele privind polițele de asigurare.

Consultați cursurile noastre de analiză de afaceri pentru a vă perfecționa

4. Utilizarea analizei prescriptive în producție:

Mașinile mari de producție pot avea o gamă largă de modificări minore. Previziunea prețurilor este inevitabilă pentru a aborda aceste schimbări. Analiza prescriptivă poate prezice cu exactitate producția curentă, manevrabilitatea materialelor, consumul de energie și multe altele. De asemenea, poate ajuta la optimizarea capacității productive, conformarea cu programul de livrare și consolidarea liniilor de asamblare finală.

Producătorii pot folosi Prescriptive Analytics pentru a modela prețurile pe diferiți factori, cum ar fi stocarea, producția și descoperirile. Ajută la determinarea setărilor optime pentru a crește randamentul fără a compromite eficiența.

5. Utilizarea analizei prescriptive pentru vânzări și marketing:

Modelarea prescriptivă este un proces matematic care aduce beneficii mărcilor care urmăresc să-și consolideze tehnicile de marketing. Poate ajuta la derularea campaniilor promoționale și la prezicerea intereselor clienților și a consumului segmentelor.

6. Utilizarea analizei prescriptive în lanțul de aprovizionare și logistică:

Analiza prescriptivă este esențială pentru optimizarea rutelor în industria lanțului de aprovizionare. În general, companiile de logistică îl folosesc pentru a evita problemele logistice, cum ar fi locațiile de expediere necorespunzătoare. Ei folosesc Predictive Analytics pentru o planificare îmbunătățită a rutei, economisind în același timp timp, bani și resurse.

7. Utilizarea analizei prescriptive pentru a îmbunătăți eficiența afacerii:

Analiza prescriptivă asigură companiilor să economisească timp și să utilizeze datele pentru a dezvolta un proces care le va face să iasă în evidență față de concurenți. Eficiența afacerii crește semnificativ odată cu utilizarea instrumentelor de analiză prescriptivă bazate pe cloud.

8. Utilizarea analizei prescriptive în crearea strategiei de guvernare a datelor:

Analiza prescriptivă permite, de asemenea, un grad de prudență din punctul de vedere al eticii. De exemplu, generarea de recomandări sau decizii automate în funcție de analiza datelor elevilor efectuată de un computer poate ridica întrebări cu privire la confidențialitate și imparțialitate, cum ar fi – Își oferă cursanții consimțământul? Cine poate accesa datele și rezultatele?

Predicțiile cursantului pot fi inexacte dacă datele colectate nu sunt complet precise. Acest lucru poate duce la decizii sau recomandări greșite cu privire la cursant. O strategie de guvernare a datelor poate fi implementată, iar modelele de analiză prescriptivă pot fi utilizate pentru a accentua validarea.

9. Exemple de analiză prescriptivă în învățarea online:

Prescriptive Analytics este utilizat pe scară largă în sistemele specifice de management al învățării (LMS) și tehnologiile de învățare. Următoarele puncte clarifică modul în care îmbunătățește învățarea online:

Anumite instrumente de învățare online folosesc analize prescriptive pentru a recunoaște conținutul învățat. Aceste instrumente prezintă conținut care nu a fost încă stăpânit. Deci, este unul dintre cele mai bune exemple de analiză prescriptivă de explorare a învățării adaptive.

Anumite LMS-uri permit administratorilor să definească regulile specifice pentru acțiuni sau feedback automat. De exemplu, dacă un angajat este pe cale să termine un curs de formare, sistemul îi poate recomanda să parcurgă diverse resurse pentru a dobândi abilitățile necesare cursului anterior.

Anumite LMS promit reducerea timpului de instruire pentru angajați prin recunoașterea cunoștințelor anterioare și a bazelor de competență. Ele își propun să recomande resurse sau cursuri de formare care se potrivesc cel mai bine cursanților.

Alte exemple comune care demonstrează Analytics prescriptiv:

• Analiza prescriptivă poate evalua dacă un departament local de pompieri ar trebui să aibă nevoie de rezidenți pentru a goli o anumită zonă atunci când un incendiu arde în jur.
• Poate prezice dacă un articol despre un anumit subiect va fi popular în rândul cititorilor, în funcție de datele despre rezultatele căutării oamenilor și de distribuirea socială a subiectelor relevante.
• Poate adapta un program de formare a lucrătorilor în timp real, în funcție de modul în care lucrătorul răspunde la fiecare lecție.

Citiți alte articole din SUA legate de Business Analytics

Cum funcționează analiza prescriptivă?

Generarea de recomandări sau decizii automate necesită modele algoritmice unice. De asemenea, are nevoie de ajutor din partea tehnicii analitice pentru a obține o direcție clară. O recomandare sau o decizie poate fi generată doar după cunoașterea problemei și a soluției acesteia. În consecință, analiza prescriptivă începe să lucreze cu o problemă și generează recomandări sau decizii automate pentru predicție precisă.

Exemplu care explică funcționarea Predictive Analytics:

Managerul de formare al unei organizații poate folosi analiza predictivă pentru a descoperi că majoritatea cursanților fără o anumită abilitate nu pot finaliza un anumit curs. În acest caz, analiza prescriptivă poate sugera strategii acționabile. Algoritmul corespunzător poate identifica cursanții care au nevoie de acel curs, dar le lipsesc abilități specifice. Ulterior, oferă o recomandare automată conform căreia aceștia trebuie să utilizeze o resursă de formare suplimentară pentru a învăța acea abilitate lipsă.

Calitatea datelor și modelele algoritmice dezvoltate sunt direct proporționale cu acuratețea unei decizii sau recomandări generate. Strategia care funcționează pentru cerințele de formare ale unei companii poate să nu fie utilă alteia. Prin urmare, este recomandat să adaptați modelele Predictive Analytics pentru fiecare cerință în mod unic.

Cele mai recente instrumente și software de analiză prescriptivă

• Îmbunătățit
• Alteryx
• Tablou
• RapidMiner
• Sisense
• Birst
• Knime
• AIMMS
• Talend
• Privitor

Începeți călătoria dvs. de analiză de afaceri cu UpGrad:

Pentru a adăuga mai multă valoare CV-ului dvs. de analist de afaceri, programul de certificare Business Analytics de la upGrad este o opțiune excelentă pentru perfecționare și, de asemenea, ajută candidații să dobândească cunoștințe aprofundate despre analiza de afaceri, cum ar fi gestionarea structurilor de date, business intelligence și managementul performanței. Cursul vă va învăța, de asemenea, abilitățile necesare de analiză de afaceri precum MySQL, Excel, Hadoop, MapReduce și multe altele.

Pentru a afla mai multe despre curs, discutați astăzi cu experții noștri!