什么是规范分析

规范分析是许多机器控制系统背后的关键概念，它允许将高级知识修改为简单的选择。

由于公司现在可以获得精确的数据量，现在更容易控制收集到的信息以实现真正的商业价值。 但识别分析特定数据的最佳方法可能具有挑战性。 最好的选择之一是使用规范分析来帮助您的企业确定数据控制的战略决策。 此外，规范性分析可帮助您摆脱标准数据分析实践的局限性，包括：

• 浏览不建议业务决策的宝贵住房数据资源
• 花时间仔细检查未使用的数据集
• 失去独特的收入来源和洞察力

规范分析定义：

根据规范分析定义，它是一个分析数据并就优化业务实践的方法提供即时建议以满足多个预测结果的过程。 它将数据作为输入并广泛理解它以建议对可能发生的事情的预测。 此外，它还建议根据指示的模拟采取的最佳步骤。

规范分析是当代计算机化数据处理的最后一层。 它使用相同的建模结构来预测结果，并结合业务规则、机器学习、人工智能和算法来模拟针对众多预测结果的不同方法。 最后，它建议优化业务实践的最佳行动。 所以，它最终解释了“应该发生什么”。

规范分析消除了数据分析的推测。 对于营销人员和数据科学家来说，事实证明这可以节省时间。 这是因为它了解其数据的含义并确定应该连接哪些点，以便为受众提供有益且高度个性化的用户体验。 尽管规范分析目前规模较小，但多年来随着人工智能 (AI) 和机器学习变得更容易获得，它正在稳步发展。

规范分析的例子

规范性分析有利于医疗保健行业、银行业、旅游、制造、营销、在线学习等。 以下是几个广泛领域的规范分析示例：

1. 在医院和诊所使用规范分析：

最好的规范分析示例之一是它在医疗保健领域的应用。 医院和诊所使用规范分析来提高患者的治疗效果。 它使用医疗保健数据来评估不同流程和治疗的盈利能力。 此外，它可以评估官方的临床方法。

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处方分析可以调查哪些医院患者的再入院风险最大。 基于此分析，它指示医疗保健提供者避免再次入院或急诊室。

2. 航空公司使用规范分析：

Prescriptive Analytics 帮助航空公司的 CEO 实现公司利润的最大化。 它会根据天气、客户需求和汽油价格自动修改票价和可达性。

例如，Prescriptive Analytics 算法可以分析今年从纽约到洛杉矶的圣诞门票销量与去年相比是滞后还是领先。 基于这一分析，它会自动降低价格，同时也会考虑到更高的燃油价格。

3. 在银行、金融服务和保险 (BFSI) 中使用规范分析：

当涉及到金融机构时，您可以找到各种规范性分析示例。 这些机构可以提出规范分析算法，通过审查历史交易数据来管理风险和成本效益。 某些保险公司还使用风险评估模型为客户提供有关保单的更好保费信息。

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4. 规范分析在制造业中的应用：

大型生产机器可以进行范围广泛的小改动。 为了应对这些变化，价格预测是不可避免的。 Prescriptive Analytics 可以准确预测当前的生产、材料便利性、功耗等。 它还可以帮助优化生产能力，符合交付计划并整合总装线。

制造商可以使用 Prescriptive Analytics 根据存储、生产和发现等不同因素对价格进行建模。 它有助于确定最佳设置以在不影响效率的情况下提高产量。

5.使用规范分析进行销售和营销：

规范性建模是一个数学过程，有利于旨在加强其营销技巧的品牌。 它可以帮助开展促销活动并预测客户兴趣和细分消费。

6. 在供应链和物流中使用规范分析：

规范分析对于供应链行业的路线优化至关重要。 通常，物流公司使用它来避免运输地点不当等物流问题。 他们使用 Predictive Analytics 改进路线规划，同时节省时间、金钱和资源。

7. 使用规范分析提高业务效率：

规范分析确保企业可以节省时间并使用数据来开发一个流程，使他们从竞争对手中脱颖而出。 使用基于云的规范性分析工具可显着提高业务效率。

8. 在创建数据治理策略中使用规范分析：

从伦理的角度来看，规范分析也允许一定程度的谨慎。 例如，根据计算机的学生数据分析生成自动建议或决策可能会引发有关隐私和公正性的问题，例如 – 学习者是否同意？ 谁可以访问数据和结果？

如果收集的数据不完全准确，学习者的预测可能不准确。 这可能导致关于学习者的错误决定或建议。 可以实施数据治理策略，并且可以使用规范分析模型来强调验证。

9. 在线学习中规范分析的例子：

规范分析广泛用于特定的学习管理系统 (LMS) 和学习技术。 以下几点阐明了它如何增强在线学习：

某些在线学习工具使用规范分析来识别所学内容。 这些工具呈现的内容尚待掌握。 因此，它是探索自适应学习的最佳规范性分析示例之一。

某些 LMS 允许管理员定义特定的操作规则或自动反馈发生。 例如，如果员工即将完成培训课程，系统可能会建议他们通过各种资源获取上一课程所需的技能。

某些 LMS 承诺通过承认以前的知识和熟练程度基线来减少员工的培训时间。 他们旨在推荐最适合学习者的资源或培训课程。

其他展示规范分析的常见示例：

• 规范性分析可以评估当地消防部门是否需要居民在野火燃烧时清空特定区域。
• 它可以根据人们的搜索结果和相关主题的社交分享数据来预测特定主题的文章是否会受到读者的欢迎。
• 它可以根据工人对每节课的反应实时调整工人培训计划。

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规范分析是如何工作的？

生成建议或自动决策需要独特的算法模型。 它还需要分析技术的帮助才能获得明确的方向。 只有在知道问题及其解决方案之后才能生成建议或决策。 因此，规范分析开始处理问题并生成建议或自动决策以进行准确预测。

解释预测分析工作的示例：

组织的培训经理可以使用预测分析来发现大多数没有特定技能的学习者无法完成特定课程。 在这种情况下，规范分析可以提出可行的策略。 相应的算法可以识别需要该课程但缺乏特定技能的学习者。 随后，它会自动建议他们必须占用额外的培训资源来学习缺失的技能。

数据的质量和开发的算法模型与生成的决策或建议的准确性成正比。 适用于一家公司培训要求的策略可能对另一家公司没有用。 因此，建议为每个需求量身定制预测分析模型。

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