規範的分析では、履歴データを使用して、将来に向けた最適な行動方針を見つけます。ある意味、規範的分析は両方の要素を組み合わせたものです。 記述的な & 予測分析 実際の解決策に到達するために。すべての「データ」への関心が高まるのは、今や主流の傾向です。分析市場は 190 年に 2023 億ドルに達し、年率 11.1% で成長すると予想されています。一方、ビジネス分析市場は60年までに2024億ドルに達すると予測されています。
2023 年には、規範的分析がビジネス分析の最前線になるでしょう。予測分析と記述分析を使用して履歴データを分析し、記述的な結果を提供することは今後も重要です。ただし、規範的分析は、現在の状況を考慮した具体的な推奨事項を提供することで、分析を新たなレベルに引き上げます。
モノのインターネット (IoT) などの新しいデータ テクノロジー、 リアルタイム分析、センサー主導のビジネス運営により、最近では高度なデータ分析の技術が強化されています。企業はもはや、正確な説明を提供したり、正確な予測を行ったりするだけでは満足できません。
現在、企業はさらに多くのことを望んでおり、ビジネス上の問題に最も適したソリューションを知りたいと考えています。言い換えれば、彼らは特定の問題について医師の処方箋を求めます。これは、一言で言えば、規範的な分析です。この分析の最終段階は、さまざまなパスの将来の可能性に基づいて意思決定を導くことができる結果を提供するため、予測分析と記述分析の両方とは異なります。たとえば、小売企業は規範的分析を使用して、より良いビジネス成果をもたらす重み付けされた意思決定を行う際に、販売データ、傾向、パターン、予測を考慮に入れることができます。
複雑な概念を単純化するための規範的分析の最終目標は、真実の最良のバージョンを見つけて、ビジネス プロセスをエンドツーエンドで最適化することです。初心者は、この高度な分析分野のやり方よりも、なぜ企業に規範的な分析が必要なのかを知りたいと思うかもしれません。
処方的分析が必要な理由は何ですか?
ほとんどの企業経営者は、業務をより効率的に運営するために既製のデータドリブンなビジネス ソリューションを入手することを好みますが、それを追求するための時間やスキルがない可能性があります。 データサイエンス.
事業者は自社の領域をよく理解しており、分析に必要なデータの提供を支援できますが、特定の問題に対する明確な解決策に到達するために、経験豊富なデータ専門家が介入して高度な規範的分析を実施することを望んでいます。の 規範的 高度なデータ分析の品質は、問題をすぐに解決する必要がある、すでにストレスを抱えている経営者にとって特に魅力的です。
予測データと市場トレンドを理解することで、企業はより良いビジネス戦略を立て、利益を増やすことができます。 2023 年には、競合他社に先んじようとするあらゆる企業にとって、予測分析と処方分析が不可欠になります。予測分析は、企業が潜在的な顧客の行動を特定し、収益に影響を与える可能性のある市場の変化を予測するのに役立ちます。予測分析は、これらの洞察を活用するためにどのような決定を下すべきかについての推奨事項を提供します。
2023 年には、ビジネスの成長に対する包括的な分析アプローチには、記述的分析プロセスの理解と、規範的分析を活用する能力が必要になります。企業はビジネス分析とインテリジェンスレポートを併用して、実用的な洞察を獲得し、将来を見据えたデータ主導型の販売戦略を開発する必要があります。予測モデルは意思決定に情報を提供する必要があり、ビジネス リーダーは過去の収益と顧客の行動を分析して、将来の成長に向けた包括的な戦略を作成する必要があります。
アナリティクスは、企業がまさにそれを行うのに役立ちます。予測分析では、人工知能 (AI) と機械学習 (ML) を使用して顧客統計、ソーシャル エンゲージメント数、販売数を分析し、将来の結果を予測します。記述的分析では、その情報を取得して過去に何が起こったかを説明し、現在の行動パターンについての洞察を提供します。次に、規範的分析によってこれらのパターンが検討され、可能な限り最高の成功率を得るために操作を最適化する最適な方法に関する推奨事項が提供されます。これら 3 種類の分析を連携させることで、企業は AI 主導の予測モデルを使用して顧客の好みを予測し、傾向を早期に特定し、リソースをより適切に割り当て、目標に対するパフォーマンスを営業担当者に常に知らせることで売上を増やすことができます。
規範的分析の使用例s
2023 年には、規範的分析の基本原則がビジネスの意思決定プロセスの中核となるでしょう。規範的分析モデルは、数学的アルゴリズム、ヒューリスティックな決定、重要な決定を活用して意思決定をサポートします。時間調整をデータ タイプに適用して、可能な限り最善の行動方針を特定し、規範的な決定のためのサポート システムを提供できます。企業は利益を最大化する情報に基づいた意思決定を行うために、規範的な分析モデルへの依存度が年々高まっています。
規範的分析の使用例: 健康管理
Health Catalyst の記事では、次の利点が挙げられています。 ヘルスケアにおける規範的分析 予測分析よりも。この記事は、予測だけでは患者ケアの問題を解決できないことを示しています。関連するデータの解釈と予測、および考えられる治療手順を提供する追加のステップにより、分析が有用になります。
この追加ステップには、予測の背後にある具体的で証拠に裏付けられた理由が、考えられる治療手順とともに引用される処方的分析が含まれます。この分析へのアプローチは、医療専門家であっても迅速かつ即時の解決策に到達するためのデータ テクノロジの十分なスキルを持たない医療従事者にとって、即時のメリットをもたらします。の 規範的 ヘルスケアの場合、分析の一部は特定の治療手順を処方するエージェントとして機能しますが、そうでなければ医療従事者がそれを理解するのに長い時間がかかるでしょう。
というタイトルの別の記事で ヘルスケアにおけるデータサイエンス, 著者は、予測の結果と考えられる行動方針を理解するには、医療従事者が高度なデータ分析プロセスを直接体験する必要があると主張しています。著者は、専門家も分析者もサイロ化されたデータ リポジトリよりも大きなサンプル サイズにさらされる可能性がある、医療データ分析におけるデータ ウェアハウスの有用性についてほのめかしています。
タイトルのインフォグラフィック ヘルスケアにおける処方分析の10のユースケース 医療および患者コミュニティの間で利用可能な共通の知識を補足するものであるため、検討する価値があります。
処方的分析の使用例: 販売とマーケティング
小売販売およびマーケティング業務では、処方的分析は、いくつか例を挙げると、製品と価格の最適化、マイクロマーケットの特定、サプライチェーンの管理、ターゲットを絞ったキャンペーンの設計などに広く使用されています。予測分析と処方分析の主な違いは、予測ツールは単に将来の販売またはマーケティングのトレンドを示すだけであるのに対し、処方ツールは実際にトレンドを達成する手段を提供できることです。というタイトルのブログ投稿 マーケティングにおける予測分析 では、規範的な分析システムとツールが販売およびマーケティング活動の最適化にどのように役立つかを説明します。
処方的分析の使用例: リスク評価
洞察力に富んだ本で説明されているリスク軽減のユースケース ブログ投稿 特に最新のテクノロジーを使用して、今日のビジネス環境においてリスクがどのように評価され、軽減され、管理されるかを読者が理解するのに役立ちます。別の 記事 保険ビジネスにおける予測分析の主な使用例を紹介します。
次世代アナリティクスとは何ですか?
タイトルの記事で 次世代のアナリティクスは驚くべきことを実現しています著者は、次世代の規範的分析を支持する多くの未来的な主張をしていますが、実際の実践者は、利用可能な文献のどれだけが今日の高度な分析環境に関連しているかしか判断できません。
そんな中、その影響についての記事が サプライチェーンにおける機械学習 企業は、サプライ チェーン ビジネスはデータ、機械学習アルゴリズム、実行可能性という 3 つの柱に依存していると説明しています。データを優れたアルゴリズムと連携させることでリスクや潜在的な問題を特定できますが、実用性がなければ、意図した結果を達成することはできません。ここでの実用性とは、明確で決定的なデータ テクノロジー ソリューションを適切なタイミングでビジネス ユーザーに提供する規範的な分析を指します。
2023 年の成功を目指すあらゆるビジネスにとって、規範的分析アプリケーションは、ユーザーが顧客の行動をより深く理解できると同時に、将来の結果を正確かつ効率的に予測するのに役立つ予測モデルへのアクセスを可能にする貴重なツールを提供します。分析ソフトウェアを利用することで、ユーザーはデータとプロセスに関する洞察を得ることができ、パフォーマンスの向上につながる意思決定を行うことができます。
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