Prescriptive Analytics คืออะไร

การวิเคราะห์เชิงกำหนดเป็นแนวคิดหลักที่อยู่เบื้องหลังระบบควบคุมเครื่องจักรจำนวนมาก และช่วยให้สามารถแก้ไขความรู้ขั้นสูงให้เป็นตัวเลือกที่ง่าย

ตอนนี้การควบคุมข้อมูลที่รวบรวมได้ง่ายขึ้นเพื่อเพิ่มมูลค่าทางธุรกิจที่แท้จริง เนื่องจากจำนวนข้อมูลที่แน่นอนมีให้สำหรับบริษัทในปัจจุบัน แต่อาจเป็นเรื่องยากที่จะรู้จักแนวทางที่ดีที่สุดในการวิเคราะห์ข้อมูลที่เฉพาะเจาะจง หนึ่งในตัวเลือกที่ดีที่สุดคือการใช้ การวิเคราะห์เชิงกำหนด เพื่อช่วยให้ธุรกิจของคุณกำหนดการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ที่ควบคุมด้วยข้อมูล นอกจากนี้ การวิเคราะห์เชิงกำหนด ยัง ช่วยให้คุณขจัดข้อจำกัดของแนวปฏิบัติด้านการวิเคราะห์ข้อมูลมาตรฐาน ซึ่งรวมถึง:

• เรียกใช้ทรัพยากรอันมีค่าเกี่ยวกับข้อมูลที่อยู่อาศัยซึ่งไม่ได้ให้คำแนะนำในการตัดสินใจทางธุรกิจ
• ใช้เวลาในการกลั่นกรองชุดข้อมูลที่ไม่ได้ใช้
• สูญเสียแหล่งรายได้และข้อมูลเชิงลึกที่ไม่ซ้ำใคร

คำจำกัดความของการวิเคราะห์เชิงกำหนด:

ตาม คำจำกัดความของการวิเคราะห์เชิงกำหนด เป็นกระบวนการที่วิเคราะห์ข้อมูลและเสนอคำแนะนำทันทีเกี่ยวกับวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินธุรกิจที่ตอบสนองผลลัพธ์ที่คาดการณ์ไว้หลายรายการ ใช้ข้อมูลเป็นอินพุตและทำความเข้าใจอย่างกว้างๆ เพื่อแนะนำการคาดการณ์สิ่งที่อาจเกิดขึ้น นอกจากนี้ยังแนะนำขั้นตอนที่ดีที่สุดที่ต้องดำเนินการขึ้นอยู่กับการจำลองที่ได้รับคำสั่ง

การวิเคราะห์เชิงกำหนดเป็นขั้นสุดท้ายในการประมวลผลข้อมูลด้วยคอมพิวเตอร์ร่วมสมัย ใช้โครงสร้างการสร้างแบบจำลองที่เหมือนกันเพื่อทำนายผลลัพธ์และรวมกฎทางธุรกิจ การเรียนรู้ของเครื่อง ปัญญาประดิษฐ์ และอัลกอริทึมเพื่อจำลองแนวทางต่างๆ เพื่อผลลัพธ์ที่คาดการณ์ไว้มากมาย สุดท้ายนี้ จะแนะนำการดำเนินการที่เหมาะสมที่สุดเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินธุรกิจ ในที่สุดมันก็อธิบายว่า "จะเกิดอะไรขึ้น"

การวิเคราะห์เชิงกำหนดช่วยลดการคาดเดาของการวิเคราะห์ข้อมูล สำหรับนักการตลาดและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล วิธีนี้ช่วยประหยัดเวลาได้ นี่เป็นเพราะเข้าใจความหมายของข้อมูลและกำหนดจุดที่ควรเชื่อมต่อเพื่อให้ผู้ชมได้รับประสบการณ์การใช้งานที่เป็นประโยชน์และเป็นส่วนตัวสูง แม้ว่า การวิเคราะห์เชิงกำหนด จะดูมีขนาดเล็กในขณะนี้ แต่ก็มีการพัฒนาอย่างต่อเนื่องในช่วงหลายปีที่ผ่านมาเนื่องจากปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่องสามารถเข้าถึงได้มากขึ้น

ตัวอย่างของการวิเคราะห์เชิงกำหนด

การวิเคราะห์เชิงกำหนดเป็นประโยชน์ต่ออุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ การธนาคาร การเดินทาง การผลิต การตลาด การเรียนรู้ออนไลน์ และอื่นๆ อีกมากมาย ต่อไปนี้คือตัวอย่างบางส่วนของ Prescriptive Analytics ในภาคส่วนต่างๆ ที่แพร่หลาย:

1. การใช้ Prescriptive Analytics ในโรงพยาบาลและคลินิก:

หนึ่งใน ตัวอย่างการวิเคราะห์เชิงกำหนด ที่ดีที่สุด คือการใช้ในภาคการดูแลสุขภาพ โรงพยาบาลและคลินิกใช้การวิเคราะห์ตามใบสั่งแพทย์เพื่อปรับปรุงผลลัพธ์สำหรับผู้ป่วย ใช้ข้อมูลด้านสุขภาพเพื่อประเมินความสามารถในการทำกำไรของกระบวนการและการรักษาต่างๆ นอกจากนี้ยังสามารถประเมินวิธีการทางคลินิกอย่างเป็นทางการ

สำรวจโปรแกรมวิเคราะห์ธุรกิจของสหรัฐอเมริกาจากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก

Prescriptive Analytics สามารถตรวจสอบได้ว่าผู้ป่วยในโรงพยาบาลรายใดมีความเสี่ยงสูงสุดในการเข้ารับการรักษาซ้ำ จากการวิเคราะห์นี้ ผู้ให้บริการด้านสุขภาพแนะนำให้เข้ารับการรักษาซ้ำในโรงพยาบาลหรือห้องฉุกเฉิน

2. การใช้ Prescriptive Analytics สำหรับสายการบิน:

Prescriptive Analytics ช่วยให้ CEO ของสายการบินเพิ่มผลกำไรของบริษัทได้สูงสุด โดยจะปรับเปลี่ยนราคาตั๋วและการเข้าถึงโดยอัตโนมัติตามสภาพอากาศ ความต้องการของลูกค้า และราคาน้ำมัน

ตัวอย่างเช่น อัลกอริทึม Prescriptive Analytics สามารถวิเคราะห์ได้ว่าการขายตั๋วคริสต์มาสของปีปัจจุบันจากนิวยอร์กไปลอสแองเจลิสนั้นล้าหลังหรือนำหน้าเมื่อเทียบกับปีที่แล้วหรือไม่ จากการวิเคราะห์นี้ จะลดราคาโดยอัตโนมัติในขณะที่พิจารณาราคาเชื้อเพลิงที่สูงขึ้นด้วย

3. การใช้ Prescriptive Analytics ในการธนาคาร บริการทางการเงิน และการประกันภัย (BFSI):

คุณสามารถค้นหา ตัวอย่างการวิเคราะห์เชิงกำหนด ต่างๆ เมื่อพูดถึงสถาบันการเงิน สถาบันเหล่านี้สามารถเสนออัลกอริทึม Prescriptive Analytics สำหรับการจัดการความเสี่ยงและความคุ้มค่าโดยพิจารณาจากข้อมูลการซื้อขายในอดีต บริษัทประกันภัยบางแห่งยังใช้แบบจำลองการประเมินความเสี่ยงเพื่อให้ข้อมูลเบี้ยประกันภัยที่ดีขึ้นเกี่ยวกับกรมธรรม์แก่ลูกค้า

ตรวจสอบหลักสูตรการวิเคราะห์ธุรกิจของเราเพื่อเพิ่มพูนทักษะให้กับตัวคุณเอง

4. การใช้ Prescriptive Analytics ในการผลิต:

เครื่องจักรการผลิตขนาดใหญ่สามารถมีการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยได้หลากหลาย การคาดการณ์ราคาเป็นสิ่งที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ที่จะรับมือกับการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้ การวิเคราะห์เชิงกำหนดสามารถคาดการณ์การผลิตในปัจจุบัน ความพร้อมใช้งานของวัสดุ การใช้พลังงาน และอื่นๆ ได้อย่างแม่นยำ นอกจากนี้ยังสามารถช่วยเพิ่มประสิทธิภาพกำลังการผลิต สอดคล้องกับกำหนดการส่งมอบและรวมสายการประกอบขั้นสุดท้าย

ผู้ผลิตสามารถใช้ Prescriptive Analytics เพื่อจำลองราคาตามปัจจัยต่างๆ เช่น พื้นที่จัดเก็บ การผลิต และการค้นพบ ช่วยกำหนดการตั้งค่าที่เหมาะสมเพื่อเพิ่มผลผลิตโดยไม่สูญเสียประสิทธิภาพ

5. การใช้ Prescriptive Analytics สำหรับการขายและการตลาด:

การสร้างแบบจำลองเชิงกำหนดเป็นกระบวนการทางคณิตศาสตร์ที่ให้ประโยชน์แก่แบรนด์ที่ต้องการเสริมเทคนิคทางการตลาดของตน สามารถช่วยเรียกใช้แคมเปญส่งเสริมการขายและคาดการณ์ความสนใจของลูกค้าและการบริโภคของกลุ่มต่างๆ

6. การใช้ Prescriptive Analytics ในซัพพลายเชนและโลจิสติกส์:

การวิเคราะห์เชิงกำหนดเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทางในอุตสาหกรรมซัพพลายเชน โดยทั่วไป บริษัทด้านโลจิสติกส์ใช้เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหาด้านลอจิสติกส์ เช่น สถานที่จัดส่งที่ไม่เหมาะสม พวกเขาใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อปรับปรุงการวางแผนเส้นทางในขณะที่ประหยัดเวลา เงิน และทรัพยากร

7. การใช้ Prescriptive Analytics เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของธุรกิจ:

การวิเคราะห์เชิงกำหนดช่วยให้ธุรกิจสามารถประหยัดเวลาและใช้ข้อมูลเพื่อพัฒนากระบวนการที่จะทำให้ธุรกิจโดดเด่นกว่าคู่แข่ง ประสิทธิภาพของธุรกิจเพิ่มขึ้นอย่างมากด้วยการใช้เครื่องมือวิเคราะห์เชิงกำหนดบนคลาวด์

8. การใช้ Prescriptive Analytics ในการสร้างกลยุทธ์การกำกับดูแลข้อมูล:

การวิเคราะห์เชิงกำหนดยังอนุญาตให้ใช้ความระมัดระวังในระดับหนึ่งจากมุมมองของจริยธรรม ตัวอย่างเช่น การสร้างคำแนะนำอัตโนมัติหรือการตัดสินใจขึ้นอยู่กับการวิเคราะห์ข้อมูลของนักเรียนในคอมพิวเตอร์อาจทำให้เกิดคำถามเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวและความเป็นกลาง เช่น ผู้เรียนให้ความยินยอมหรือไม่ ใครสามารถเข้าถึงข้อมูลและผลลัพธ์ได้บ้าง

การคาดคะเนของผู้เรียนอาจผิดพลาดได้หากข้อมูลที่เก็บรวบรวมไม่แม่นยำทั้งหมด สิ่งนี้สามารถนำไปสู่การตัดสินใจหรือคำแนะนำที่ไม่ถูกต้องเกี่ยวกับผู้เรียน สามารถใช้กลยุทธ์การกำกับดูแลข้อมูลได้ และสามารถใช้แบบจำลองการวิเคราะห์เชิงกำหนดเพื่อเน้นการตรวจสอบได้

9. ตัวอย่างของการวิเคราะห์เชิงกำหนดในการเรียนรู้ออนไลน์:

Prescriptive Analytics ถูกนำมาใช้อย่างกว้างขวางในระบบการจัดการการเรียนรู้ (LMS) และเทคโนโลยีการเรียนรู้ ประเด็นต่อไปนี้ช่วยอธิบายวิธีการปรับปรุงการเรียนรู้ออนไลน์:

เครื่องมือการเรียนรู้ออนไลน์บางอย่างใช้การวิเคราะห์ที่กำหนดเพื่อจดจำเนื้อหาที่เรียนรู้ เครื่องมือเหล่านี้นำเสนอเนื้อหาที่ยังไม่เชี่ยวชาญ ดังนั้นจึงเป็นหนึ่งใน ตัวอย่างการวิเคราะห์เชิงกำหนด ที่ดีที่สุด ในการสำรวจการเรียนรู้แบบปรับตัว

LMS บางอย่างอนุญาตให้ผู้ดูแลระบบกำหนดกฎเฉพาะสำหรับการดำเนินการหรือการตอบรับอัตโนมัติที่จะเกิดขึ้น ตัวอย่างเช่น หากพนักงานกำลังจะจบหลักสูตรการฝึกอบรม ระบบอาจแนะนำให้พวกเขาศึกษาทรัพยากรต่างๆ เพื่อรับทักษะที่จำเป็นสำหรับหลักสูตรก่อนหน้า

LMS บางอย่างสัญญาว่าจะลดเวลาการฝึกอบรมสำหรับพนักงานโดยยอมรับความรู้เดิมและพื้นฐานความสามารถ พวกเขามีเป้าหมายที่จะแนะนำแหล่งข้อมูลหรือหลักสูตรการฝึกอบรมที่เหมาะกับผู้เรียนมากที่สุด

ตัวอย่างทั่วไปอื่นๆ ที่แสดงให้เห็นการวิเคราะห์เชิงกำหนด:

• การวิเคราะห์ตามใบสั่งแพทย์สามารถประเมินได้ว่าหน่วยดับเพลิงท้องถิ่นควรต้องการให้ผู้อยู่อาศัยล้างพื้นที่เฉพาะเมื่อเกิดไฟป่าหรือไม่
• สามารถทำนายว่าบทความในหัวข้อใดหัวข้อหนึ่งจะได้รับความนิยมในหมู่ผู้อ่านหรือไม่ โดยขึ้นอยู่กับข้อมูลเกี่ยวกับผลการค้นหาของผู้คนและการแบ่งปันทางสังคมในหัวข้อที่เกี่ยวข้อง
• สามารถปรับโปรแกรมการฝึกอบรมพนักงานได้แบบเรียลไทม์ โดยขึ้นอยู่กับว่าพนักงานตอบสนองต่อแต่ละบทเรียนอย่างไร

อ่านบทความอื่น ๆ ในสหรัฐอเมริกาที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ธุรกิจ

การวิเคราะห์เชิงกำหนดทำงานอย่างไร

การสร้างคำแนะนำหรือการตัดสินใจโดยอัตโนมัติจำเป็นต้องมีรูปแบบอัลกอริทึมที่ไม่เหมือนใคร นอกจากนี้ยังต้องการความช่วยเหลือจากเทคนิคการวิเคราะห์เพื่อให้ได้ทิศทางที่ชัดเจน คำแนะนำหรือการตัดสินใจสามารถสร้างขึ้นได้หลังจากทราบปัญหาและแนวทางแก้ไขแล้วเท่านั้น ดังนั้น การวิเคราะห์เชิงกำหนด จึง เริ่มทำงานกับปัญหาและสร้างคำแนะนำหรือการตัดสินใจโดยอัตโนมัติเพื่อการคาดคะเนที่แม่นยำ

ตัวอย่างอธิบายการทำงานของ Predictive Analytics:

ผู้จัดการฝึกอบรมขององค์กรสามารถใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อค้นหาว่าผู้เรียนส่วนใหญ่ที่ไม่มีทักษะเฉพาะไม่สามารถสำเร็จหลักสูตรเฉพาะได้ ในกรณีนี้ การวิเคราะห์เชิงกำหนดสามารถแนะนำกลยุทธ์ที่นำไปใช้ได้จริง อัลกอริทึมที่เกี่ยวข้องสามารถระบุผู้เรียนที่ต้องการหลักสูตรนั้นแต่ขาดทักษะเฉพาะ จากนั้นจะให้คำแนะนำโดยอัตโนมัติว่าพวกเขาต้องใช้ทรัพยากรการฝึกอบรมเพิ่มเติมเพื่อเรียนรู้ทักษะที่ขาดหายไป

คุณภาพของข้อมูลและแบบจำลองอัลกอริทึมที่พัฒนาขึ้นนั้นเป็นสัดส่วนโดยตรงกับความถูกต้องของการตัดสินใจหรือคำแนะนำที่สร้างขึ้น กลยุทธ์ที่ใช้ได้ผลกับข้อกำหนดการฝึกอบรมของบริษัทหนึ่งอาจไม่เป็นประโยชน์กับอีกบริษัทหนึ่ง ดังนั้น ขอแนะนำให้ปรับแต่งโมเดล Predictive Analytics สำหรับทุกความต้องการโดยเฉพาะ

ซอฟต์แวร์และเครื่องมือวิเคราะห์เชิงกำหนดล่าสุด

• อิมโพรวาโด
• อัลเทอริกซ์
• ฉาก
• RapidMiner
• ซิสเซ่
• แรก
• มีด
• จุดมุ่งหมาย
• นิทาน
• ผู้ดู

เริ่มต้นกับเส้นทางการวิเคราะห์ธุรกิจของคุณด้วย UpGrad:

เพื่อเพิ่มคุณค่าให้กับประวัติย่อของนักวิเคราะห์ธุรกิจของคุณ โปรแกรม Business Analytics Certification ของ upGrad เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับการยกระดับทักษะและยังช่วย ให้ผู้สมัครได้รับความรู้เชิงลึกเกี่ยวกับการวิเคราะห์ธุรกิจ เช่น การจัดการโครงสร้างข้อมูล ข่าวกรองธุรกิจ และการจัดการประสิทธิภาพ หลักสูตรนี้จะสอนทักษะการวิเคราะห์ธุรกิจที่จำเป็น เช่น MySQL, Excel, Hadoop, MapReduce และอื่นๆ

หากต้องการทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับหลักสูตร พูดคุยกับผู้เชี่ยวชาญของเราวันนี้!