Предписывающая аналитика

Что такое предписывающая аналитика?

Предписывающая аналитика — это применение логики и математики для определения предпочтительного курса действий. Он выводит решение, а не статистику, вероятность или оценку будущих результатов. Он используется в затруднительных ситуациях, когда трудно определить наилучший возможный ход.

Предписывающая аналитика также известна как «будущее аналитики данных», потому что она выходит за рамки реалистичных объяснений или предсказуемых прогнозов. Этот метод использует алгоритмы машинного обучения в большинстве приложений для точной обработки больших наборов данных. Предписывающий анализ поглощает детализированные детали по функциям и рассматривает тысячи сценариев для разработки действенного оптимизированного плана.

Программы для Windows, мобильные приложения, игры - ВСЁ БЕСПЛАТНО, в нашем закрытом телеграмм канале - Подписывайтесь:)

Оглавление

Что такое прескриптивная аналитика?

Предписывающая аналитика использует анализ данных, чтобы предложить наилучший план действий в любом заданном сценарии. Его также называют будущим аналитики данных и часто называют бизнес-аналитикой, когда она применяется в процессах управления бизнесом и принятия решений.
Машинное обучение и исследование операций — два важных инструмента предписывающей аналитики. Во-первых, они используются для понимания моделей и поведения потребителей.
Все больше и больше компаний добавляют в свой арсенал предписывающий анализ. Таким образом, они могут исчерпывающе исследовать бизнес-процессы и добиваться лучших результатов.
Предписывающий анализ оптимизирует процесс принятия решений в бизнес-секторе. Кроме того, его также можно использовать для оптимизации решений в нескольких секторах.

Объяснение предписывающей аналитики

Предписывающая аналитика использует большие данные, чтобы предложить лучший курс действий для бизнеса. Данные представлены в виде прошлых тенденций, рыночных моделей, истории покупок, покупательского поведения, симпатий и антипатий, количества времени, потраченного на что-либо, обзоров на основе результатов, опросов и т. д.

Это важный компонент анализа данных (также известного как бизнес-анализ). Аналитика данных делится на четыре этапа:

Описательный
Диагностика
Предиктивный
предписывающий

Из определения предписывающей аналитики мы делаем вывод, что она используется при наличии больших наборов доступных данных и информации (большие данные). Это может быть открытая лента Instagram, изменения в рекламе, маркетинговых тенденциях или методах продаж. Компании полагаются на реакцию потребителей. При предписывающем анализе фиксируется реакция клиента на каждое решение фирмы.

Используя предписывающий анализ, фирмы предсказывают предложения YouTube, искусственный интеллект, данные о продажах, маркетинг по электронной почте, холодные звонки, предвыборные кампании, тенденции голосования, потоки сообщений и настраиваемые списки воспроизведения. Затем на основе прогнозов формулируются твердые планы действий.

Важно отметить, что предписывающий анализ не следует путать с прогнозным анализом. Оба звучат похоже, но они разные. Предиктивная аналитика используется для прогнозирования будущих тенденций или того, что может произойти. Но предписывающая аналитика идет еще дальше, предлагая план действий по работе с большими данными.

Существует два основных подхода к предписывающему анализу. Первый подход использует такие методы оптимизации, как линейное программирование. Второй подход использует вычислительную логику (скажем, предопределенные бизнес-правила для принятия решений).

Оптимизация прогоняет все возможные варианты для достижения наилучшего ответа. Он уважает все ограничения и цели, поставленные бизнесом. Основанный на правилах подход к предписывающему анализу использует уже существующие бизнес-знания, чтобы обеспечить соответствие будущих решений. Подход на основе правил ограничен и дает только несколько вариантов. Это работает, если решение простое. Но для большинства реальных приложений лучше подходит оптимизация.

Примеры

Давайте рассмотрим несколько примеров предписывающей аналитики, чтобы лучше понять предписывающую аналитику.

Пример №1

Хлоя работает в маркетинговом агентстве, ее босс недавно поручил ей новую политическую маркетинговую кампанию, и она очень взволнована этим. Несмотря на то, что она трудолюбива, она не хочет совершать ошибок, поэтому тщательно изучает, как ей следует продвигаться вперед с такой масштабной кампанией.

Во время своего исследования Хлоя сталкивается с аналогичной кампанией, начатой два десятилетия назад. Его инициировала компания с таким же планом. Используя исторические данные, Хлоя узнает обо всех шагах, предпринятых компанией.

Кроме того, она отслеживает ход своей недавно назначенной кампании — записывает каждую минуту. Неуклонно продвигаясь вперед, Хлоя достигла своей цели — она была на правильном пути. Информация из предыдущей кампании помогла ей выбрать наилучший курс действий, и она усердно следовала ему для достижения своих целей.

Пример #2

Киберпреступления росли. Это создало новый спрос на предупреждение и прогнозирование преступлений. Таким образом, доля рынка предписывающей аналитики будет увеличиваться.

Многие предприятия пытаются включить предписывающий анализ на основе IoT (Интернета вещей). Кроме того, фирмы также используют машинное обучение, большие данные и аналитику в реальном времени, чтобы получить конкурентное преимущество на рынке.

По данным Market Research Future (MRFR), ожидается, что к 2030 году доля рынка предписывающей аналитики составит примерно 16,23 миллиарда долларов, а среднегодовой темп роста составит 21,2%.

Предписывающий анализ дополнительно классифицируется по вертикали, организации, бизнес-сектору, компонентам, приложениям и развертыванию.

Использование

Специалисты по данным используют его для эффективной и точной обработки наборов больших данных. Однако это сложно и требует много времени, если делать это вручную (без предписывающего анализа). Кроме того, если бы это было сделано вручную, было бы больше ошибок.
Методы предписывающей аналитики основаны на принятии решений на основе данных, чтобы предложить наилучшие возможные решения.
В бизнесе он используется для понимания поведения потребителей и характера их процесса покупки.
Он играет огромную роль в продажах и маркетинге. Он определяет лучшую стратегию, которая может повлиять на целевую аудиторию. Но, опять же, этот метод использует массу данных — образ мыслей клиентов, модели тенденций и доступность рынка.
Этот метод обрабатывает все заданные факторы и выводит дорожную карту — как руководство по работе с критическими сценариями.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

1. В чем основное различие между предписывающей и предиктивной аналитикой?

На основе имеющихся данных предиктивная аналитика определяет вероятность того, что может произойти дальше. Но предписывающий анализ идет еще дальше, предлагая наилучший план действий, который необходимо предпринять (в конкретной ситуации).

2. Какова цель предписывающей аналитики?

Цель предписывающего анализа заключается в следующем:
– Он предлагает следующий лучший возможный ход.
– Он использует аналитические инструменты для обработки больших наборов данных.
– Он отделяет релевантные факторы от нерелевантных факторов.

3. Какие другие научные дисциплины относятся к предписывающей аналитике?

Ключевые дисциплины предписывающего анализа следующие:
– Исследование операций
– Машинное обучение
– Прикладная статистика
– Языковая обработка

Предписывающая аналитика

Что такое предписывающая аналитика?