Mi az a Prescriptive Analytics?
A vényköteles elemzés az adatelemzés egyfajta típusa - a technológia felhasználása a nyers adatok elemzése révén a vállalkozások számára jobb döntések meghozatalához. Pontosabban, a vényköteles elemzés az esetleges helyzetekre vagy forgatókönyvekre, a rendelkezésre álló forrásokra, a múltbeli teljesítményre és az aktuális teljesítményre vonatkozó információkat befolyásolja, és javaslatot tesz egy cselekvési tervre vagy stratégiára. Használható döntések meghozatalához bármilyen időhorizonton, azonnali és hosszú távra.
A receptív analitika ellentétben áll a leíró elemzéssel, amely a tény utáni döntéseket és eredményeket vizsgálja.
Hogyan működik a vényköteles elemzés?
A receptív analitika olyan mesterséges intelligencia technikákra támaszkodik, mint például a gépi tanulás - egy számítógépes program azon képessége, hogy további emberi bemenetek nélkül megértse és megkönnyítse a megszerzett adatok előnyeit, egész idő alatt alkalmazkodva. A gépi tanulás lehetővé teszi a jelenleg elérhető óriási mennyiségű adat feldolgozását. Amint új vagy kiegészítő adatok állnak rendelkezésre, a számítógépes programok automatikusan alkalmazkodnak ahhoz, hogy felhasználják azokat, és ez a folyamat sokkal gyorsabb és átfogóbb, mint az emberi képességek.
Számos adatintenzív vállalkozás és kormányzati ügynökség részesülhet a vényköteles analitika alkalmazásából, ideértve a pénzügyi szolgáltatások és az egészségügyi ágazat üzletágait is, ahol az emberi hibák költsége magas.
A vényköteles elemzés más típusú adatelemzéssel, prediktív elemzéssel működik, amely magában foglalja statisztikák felhasználását és modellezést a jövőbeli teljesítmény meghatározására, a jelenlegi és a történeti adatok alapján. Ugyanakkor tovább megy: A prediktív elemzői becslés alapján, mi várhatóan történik, azt ajánlja, hogy milyen jövőbeli útvonalat vegyen be.
A vényköteles elemzés előnyei és hátrányai
A vényköteles elemzés képes áthidalni az azonnali bizonytalanság és a változó körülmények rendetlenségét. Segíthet a csalások megelőzésében, korlátozhatja a kockázatot, növelheti a hatékonyságot, elérheti az üzleti célokat, és lojálisabb ügyfeleket hozhat létre.
A vényköteles analitika azonban nem bolondbiztos. Csak akkor hatékony, ha a szervezetek tudják, milyen kérdéseket kell feltenni, és hogyan reagálnak a válaszokra. Ha a bemeneti feltételezések érvénytelenek, a kimeneti eredmények nem lesznek pontosak.
Ha azonban hatékonyan alkalmazzák, a vényköteles elemzés segíthet a szervezeteken a jól elemzett tények alapján hozott döntéseket meghozni, nem pedig az ösztön alapján alaposan tájékozott következtetésekre ugorhat. A vényköteles analitika képes szimulálni a különféle eredmények valószínűségét, és megmutatja mindegyik valószínűségét, segítve a szervezeteket abban, hogy jobban megértsék az általuk tapasztalt kockázati és bizonytalansági szintet, mint amennyire az átlagokra támaszkodhatnak. A szervezetek jobban megérthetik a legrosszabb esetek valószínűségét, és ennek megfelelően megtervezhetik.
Kulcs elvihető
- A receptív analitika a gépi tanulást használja annak érdekében, hogy segítse a vállalkozásokat a számítógépes program előrejelzései alapján meghozni a cselekvési útvonalat. Az prescriptive analytika prediktív elemzéssel működik, amely az adatok alapján határozza meg a közeli eredményeket.Ha hatékonyan használják, a receptív analitika segíthet a szervezeteknek döntések meghozatalában. tények és valószínűséggel súlyozott előrejelzések alapján, nem pedig az ösztön alapján alulinformált következtetésekre ugráshoz.
Példák a vényköteles elemzésre
Számos adatintenzív vállalkozás és kormányzati ügynökség részesülhet a vényköteles analitika alkalmazásából, ideértve a pénzügyi szolgáltatások és az egészségügyi ágazat üzletágait is, ahol az emberi hibák költsége magas.
A vényköteles elemzések felhasználhatók annak értékelésére, hogy a helyi tűzoltóságnak előírnia kell-e a lakókat egy adott terület evakuálására, amikor a közelben tűz ég. Használható annak előrejelzésére, hogy egy adott témáról szóló cikk népszerű lesz-e az olvasók körében, a keresési adatok és a kapcsolódó témák társadalmi megosztása alapján. Másik lehetőség a munkavállalói képzési program valós időben történő kiigazítása annak alapján, hogy a munkavállaló hogyan reagál az egyes órákra.
Vényköteles elemzés a kórházak és klinikák számára
Hasonlóképpen, a vényköteles analitikát a kórházak és klinikák is használhatják a betegek eredményeinek javítása érdekében. Az egészségügyi adatokat összefüggésben helyezi a különféle eljárások és kezelések költséghatékonyságának és a hivatalos klinikai módszerek értékelésének értékeléséhez. Annak elemzésére is felhasználható, hogy mely kórházi betegeknek vannak a legmagasabb az újbóli befogadás kockázata, hogy az egészségügyi szolgáltatók többet tehessenek a betegoktatás és az orvosi nyomon követés révén az állandó visszatérés érdekében a kórházba vagy a sürgősségi helyiségbe.
Prescriptive Analytics a légitársaságok számára
Tegyük fel, hogy Ön egy légitársaság vezérigazgatója, és maximalizálni szeretné vállalata nyereségét. A vényköteles elemzés segíthet abban, hogy a jegyárakat és a rendelkezésre állásot számos tényező, köztük az ügyfelek igényei, az időjárás és a benzinárak automatikusan módosítsa. Amikor az algoritmus megállapítja, hogy például a Los Angeles-i New York-i karácsony előtti jegyek értékesítése elmarad a tavalyi évről, akkor ez automatikusan csökkenti az árakat, ügyelve arra, hogy ne ejtse le túl alacsonyra, az ezévi magasabb olajárak fényében.
Ugyanakkor, amikor az algoritmus jeges útviszonyok miatt értékeli a szokásosnál magasabb jegy iránti igényt St. Louis és Chicago között, ez automatikusan megemelheti a jegyárakat. A vezérigazgatónak nem kell egész nap számítógépet bámulnia, hogy megnézze, mi történik a jegyek értékesítésével és a piaci feltételekkel, majd utasítsa a dolgozókat, hogy jelentkezzenek be a rendszerbe, és manuálisan változtassák meg az árakat; egy számítógépes program mindezt megteheti és még sok más - és gyorsabban is.
