规范性分析使用历史数据来寻找未来的最佳行动方案。 在某种程度上,规范性分析结合了两者的元素 描述的 和 预测分析 得出实际的解决方案。 对一切“数据”的日益关注现已成为主流趋势。 预计到 190 年,分析市场将达到 2023 亿美元,年增长率为 11.1%。 与此同时,到 60 年,商业分析市场预计将达到 2024 亿美元。
到 2023 年,规范分析将处于业务分析的前沿。 使用预测和描述性分析来分析历史数据并提供描述性结果仍然很重要。 然而,规范性分析将根据当前情况提供具体建议,将分析提升到一个新的水平。
较新的数据技术,例如物联网 (IoT)、 实时分析,以及传感器驱动的业务运营最近增强了高级数据分析的技术。 企业不再满足于简单地提供准确的描述或做出准确的预测。
现在,企业想要更多——他们想知道哪种解决方案最适合业务问题。 换句话说,他们针对特定问题寻求医生的处方。 简而言之,这是规范性分析。 分析的最后阶段使其有别于预测性分析和描述性分析,因为它提供的结果可以根据不同路径的未来潜力指导决策。 例如,零售公司在做出加权决策时可以使用规范性分析来考虑销售数据、趋势、模式和预测,从而带来更好的业务成果。
为了简化复杂的概念,规范性分析的最终目标是找到事实的最佳版本并端到端优化业务流程。 新来者可能更想知道为什么企业需要规范性分析,而不是这个高级分析领域的方法。
为什么需要规范性分析?
大多数企业高管更喜欢获得现成的、数据驱动的业务解决方案来更好地运营他们的运营,但他们可能没有时间或技能来追求 数据科学.
虽然业务运营商很好地了解他们的领域并可以协助提供分析所需的数据,但他们希望经验丰富的数据专业人员介入并进行高级规范性分析,以便为特定问题找到明确的解决方案。 这 规定性的 高级数据分析的质量对于已经压力重重、需要立即解决问题的企业高管来说尤其有吸引力。
通过了解预测数据和市场趋势,公司可以制定更好的业务策略并增加利润。 到 2023 年,预测性和规范性分析对于任何希望在竞争中保持领先地位的企业都至关重要。 预测分析将帮助公司识别潜在的客户行为并预测可能影响其利润的市场变化。 然后,预测分析将提供有关如何利用这些见解做出决策的建议。
到 2023 年,实现业务增长的全面分析方法将需要了解描述性分析流程以及利用规范性分析的能力。 公司必须结合使用业务分析和情报报告来获得可行的见解并制定前瞻性和数据驱动的销售策略。 预测模型应该为决策提供信息,企业领导者应该分析过去的收入和客户行为,以制定未来增长的全面战略。
分析可以帮助公司做到这一点。 预测分析使用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 来分析客户统计数据、社交参与计数和销售数据,以预测未来结果。 描述性分析获取这些信息并描述过去发生的事情,并提供对当前行为模式的见解。 然后,规范性分析会查看这些模式,以提供有关如何最好地优化运营以获得尽可能高成功率的建议。 通过这三种类型的分析协同工作,企业可以使用人工智能驱动的预测模型来预测客户偏好,尽早识别趋势,更好地分配资源,并通过让销售人员了解他们的目标绩效来增加销售额。
规范性分析用例s
到 2023 年,规范性分析的基本原则将成为业务决策流程的核心。 规范性分析模型利用数学算法、启发式决策和关键决策来支持决策。 时间调整可以应用于数据类型,以确定最佳可能的行动方案,并为规范性决策提供支持系统。 随着时间的推移,企业越来越依赖规范的分析模型来做出明智的决策,实现回报最大化。
规范性分析用例: 卫生保健
Health Catalyst 的一篇文章引用了以下优点 医疗保健中的规范性分析 过度预测分析。 本文表明仅靠预测无法解决患者护理问题。 另一个步骤提供了相关数据的解释和预测,以及可能的治疗程序,使分析变得有用。
这一额外步骤包括规范性分析,其中引用了预测背后有证据支持的具体原因以及可能的治疗程序。 这种分析方法为医疗从业者提供了立竿见影的好处,他们可能是医疗保健专家,但在数据技术方面缺乏足够的技能,无法快速找到解决方案。 这 规定性的 在医疗保健领域,分析的一部分充当了制定具体治疗程序的代理,否则医生将需要很长时间才能弄清楚。
在另一篇题为 医疗保健中的数据科学, 作者声称,为了了解预测的结果和可能的行动方案,医生应该亲身体验先进的数据分析过程。 作者暗示了数据仓库在医疗数据分析中的有用性,它可以让专家和分析师接触到比孤立的数据存储库更大的样本量。
该信息图标题为 医疗保健中的10个说明性分析用例 值得回顾,因为它补充了医疗保健和患者群体中现有的常识。
规范性分析用例:销售和营销
在零售销售和营销运营中,规范性分析被广泛用于优化产品和价格、识别微观市场、管理供应链以及设计有针对性的活动等。 预测性分析和规范性分析之间的主要区别在于,虽然预测工具只是表明未来的销售或营销趋势,但规范性工具实际上可以提供实现趋势的方法。 博客文章标题为 营销预测分析 描述规范性分析系统和工具如何帮助优化销售和营销工作。
规范性分析用例:风险评估
富有洞察力地描述了风险缓解用例 博客文章 帮助读者了解如何在当今的商业环境中评估、减轻和管理风险,特别是在使用最新技术的情况下。 其他 刊文 重点介绍了保险业务中最重要的预测分析用例。
什么是下一代分析?
在标题为 下一代分析正在做巨大的事情,作者提出了许多支持下一代规范分析的未来主义主张,但实际从业者只能知道现有文献中有多少与当今的高级分析领域相关。
与此同时,一篇关于影响的文章 供应链中的机器学习 企业解释说,供应链业务依赖三大支柱:数据、机器学习算法和可操作性。 尽管数据与高级算法相结合可以识别风险和潜在问题,但如果没有可操作性,就无法实现预期结果。 在这里,可操作性是指规范性分析,它在正确的时间向业务用户提供清晰、明确的数据技术解决方案。
对于任何希望在 2023 年取得成功的企业来说,规范性分析应用程序提供了宝贵的工具,允许访问预测模型,帮助用户更好地了解客户行为,同时准确、高效地预测未来结果。 通过利用分析软件,用户可以深入了解数据和流程,从而做出提高性能的决策。
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