什麼是規範分析

規範分析是許多機器控制系統背後的關鍵概念，它允許將高級知識修改為簡單的選擇。

由於公司現在可以獲得精確的數據量，現在更容易控制收集到的信息以實現真正的商業價值。 但識別分析特定數據的最佳方法可能具有挑戰性。 最好的選擇之一是使用規範分析來幫助您的企業確定數據控制的戰略決策。 此外，規範性分析可幫助您擺脫標準數據分析實踐的局限性，包括：

• 瀏覽不建議業務決策的寶貴住房數據資源
• 花時間仔細檢查未使用的數據集
• 失去獨特的收入來源和洞察力

規範分析定義：

根據規範分析定義，它是一個分析數據並就優化業務實踐的方法提供即時建議以滿足多個預測結果的過程。 它將數據作為輸入並廣泛理解它以建議對可能發生的事情的預測。 此外，它還建議根據指示的模擬採取的最佳步驟。

規範分析是當代計算機化數據處理的最後一層。 它使用相同的建模結構來預測結果，並結合業務規則、機器​​學習、人工智能和算法來模擬針對眾多預測結果的不同方法。 最後，它建議優化業務實踐的最佳行動。 所以，它最終解釋了“應該發生什麼”。

規範分析消除了數據分析的推測。 對於營銷人員和數據科學家來說，事實證明這可以節省時間。 這是因為它了解其數據的含義並確定應該連接哪些點，以便為受眾提供有益且高度個性化的用戶體驗。 儘管規範分析目前規模較小，但多年來隨著人工智能 (AI) 和機器學習變得更容易獲得，它正在穩步發展。

規範分析的例子

規範性分析有利於醫療保健行業、銀行業、旅遊、製造、營銷、在線學習等。 以下是幾個廣泛領域的規範分析示例：

1. 在醫院和診所使用規範分析：

最好的規範分析示例之一是它在醫療保健領域的應用。 醫院和診所使用規範分析來提高患者的治療效果。 它使用醫療保健數據來評估不同流程和治療的盈利能力。 此外，它可以評估官方的臨床方法。

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處方分析可以調查哪些醫院患者的再入院風險最大。 基於此分析，它指示醫療保健提供者避免再次入院或急診室。

2. 航空公司使用規範分析：

Prescriptive Analytics 幫助航空公司的 CEO 實現公司利潤的最大化。 它會根據天氣、客戶需求和汽油價格自動修改票價和可達性。

例如，Prescriptive Analytics 算法可以分析今年從紐約到洛杉磯的聖誕門票銷量與去年相比是滯後還是領先。 基於這一分析，它會自動降低價格，同時也會考慮到更高的燃油價格。

3. 在銀行、金融服務和保險 (BFSI) 中使用規範分析：

當涉及到金融機構時，您可以找到各種規範性分析示例。 這些機構可以提出規範分析算法，通過審查歷史交易數據來管理風險和成本效益。 某些保險公司還使用風險評估模型為客戶提供有關保單的更好保費信息。

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4. 規範分析在製造業中的應用：

大型生產機器可以進行範圍廣泛的小改動。 為了應對這些變化，價格預測是不可避免的。 Prescriptive Analytics 可以準確預測當前的生產、材料便利性、功耗等。 它還可以幫助優化生產能力，符合交付計劃並整合總裝線。

製造商可以使用 Prescriptive Analytics 根據存儲、生產和發現等不同因素對價格進行建模。 它有助於確定最佳設置以在不影響效率的情況下提高產量。

5.使用規範分析進行銷售和營銷：

規範性建模是一個數學過程，有利於旨在加強其營銷技巧的品牌。 它可以幫助開展促銷活動並預測客戶興趣和細分消費。

6. 在供應鍊和物流中使用規範分析：

規範分析對於供應鏈行業的路線優化至關重要。 通常，物流公司使用它來避免運輸地點不當等物流問題。 他們使用 Predictive Analytics 改進路線規劃，同時節省時間、金錢和資源。

7. 使用規範分析提高業務效率：

規範分析確保企業可以節省時間並使用數據來開發一個流程，使他們從競爭對手中脫穎而出。 使用基於雲的規範性分析工具可顯著提高業務效率。

8. 在創建數據治理策略中使用規範分析：

從倫理的角度來看，規範分析也允許一定程度的謹慎。 例如，根據計算機的學生數據分析生成自動建議或決策可能會引發有關隱私和公正性的問題，例如 – 學習者是否同意？ 誰可以訪問數據和結果？

如果收集的數據不完全準確，學習者的預測可能不准確。 這可能導致關於學習者的錯誤決定或建議。 可以實施數據治理策略，並且可以使用規範分析模型來強調驗證。

9. 在線學習中規範分析的例子：

規範分析廣泛用於特定的學習管理系統 (LMS) 和學習技術。 以下幾點闡明了它如何增強在線學習：

某些在線學習工具使用規範分析來識別所學內容。 這些工具呈現的內容尚待掌握。 因此，它是探索自適應學習的最佳規範性分析示例之一。

某些 LMS 允許管理員定義特定的操作規則或自動反饋發生。 例如，如果員工即將完成培訓課程，系統可能會建議他們通過各種資源獲取上一課程所需的技能。

某些 LMS 承諾通過承認以前的知識和熟練程度基線來減少員工的培訓時間。 他們旨在推薦最適合學習者的資源或培訓課程。

其他展示規範分析的常見示例：

• 規範性分析可以評估當地消防部門是否需要居民在野火燃燒時清空特定區域。
• 它可以根據人們的搜索結果和相關主題的社交分享數據來預測特定主題的文章是否會受到讀者的歡迎。
• 它可以根據工人對每節課的反應實時調整工人培訓計劃。

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規範分析是如何工作的？

生成建議或自動決策需要獨特的算法模型。 它還需要分析技術的幫助才能獲得明確的方向。 只有在知道問題及其解決方案之後才能生成建議或決策。 因此，規範分析開始處理問題並生成建議或自動決策以進行準確預測。

解釋預測分析工作的示例：

組織的培訓經理可以使用預測分析來發現大多數沒有特定技能的學習者無法完成特定課程。 在這種情況下，規範分析可以提出可行的策略。 相應的算法可以識別需要該課程但缺乏特定技能的學習者。 隨後，它會自動建議他們必須佔用額外的培訓資源來學習缺失的技能。

數據的質量和開發的算法模型與生成的決策或建議的準確性成正比。 適用於一家公司培訓要求的策略可能對另一家公司沒有用。 因此，建議為每個需求量身定制預測分析模型。

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