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预测性和规定的分析如何影响底线
有了现在收集的所有数据，他们需要一个好的方法来分析它，而这正是预测性和规范性分析可以发挥作用的地方。
在数字转换的世界中，数据和分析的组合对于维持竞争优势和业务相关性至关重要。为实现这一目标，企业收集大量数据，并从中获得有价值的见解。这种知识可以是根据确定客户满意度识别操作差异的任何知识。
商业智能和分析的能力不断发展。在一个竞争激烈的商业世界中，分析在识别趋势和模式方面发挥着关键作用，以便快速和知情的业务决策。预测和规定性分析是业务分析解决方案中的两个重要方法。Mordor Intelligence Research.建议预测和规定的分析市场（2019年价值81.4亿美元）预计将以22.53％的复合年增长率增长，到2025年达到275.7亿美元。
作为人工智能(AI)和机器学习在数据和分析中演变和发挥更大的作用，智能算法现在可以从数据中提取规范性和预测性见解。两种方法都会展示和远见，以实现智能决策;它们包含数据挖掘，机器学习和统计建模，以提供深入了解客户和整体运营。
预测性和规范性分析:复习
商业经理使用预测分析作为姓名建议，通过分析和识别历史数据中的模式，通过ML和统计模型来预测未来。然后，源自该数据的见解将用于做出更好的决策和改善结果。预测分析的关键典是预测建模，决策分析和优化和交易分析。这种方法利用历史和交易数据中的模式来识别机会和相关的风险。
预测分析利用人工智能和机器学习算法来构建预测模型。然后，这些模型被用来分析数据集，以确定潜在的模式，以预测未来的结果。例如，银行会分析抵押贷款申请人的数据，包括他们的信用评分、就业状况、收入和储蓄负债率，以预测他们是低风险借款人还是高风险借款人。这些“预测”也决定了贷款的规模和金融机构的利率。此外，人工智能和机器学习算法也被用于识别可能预示欺诈的模式。
另一方面，规范性分析通常被描述为商业分析因为它有助于调整预测分析模型，这些模型可以预测如果公司保持当前的行动方针会发生什么。这是一种数据分析，将可用资源、可能的情况、过去的表现、当前的表现等数据考虑在内，以建议行动或策略。
规定的分析超出预测选项，以建议一系列规定的行动和每个行动的潜在后果。它还可以为每个指定结果推荐最佳行动方案。例如，通过在每次旅行期间制造数百万计算，自驾驶汽车自行车驱动。这是行动中的规定分析。
与预测分析不同，规定性分析是一种抽象的数据分析形式，可帮助公司探索“如果“基于多个变量的情景和推断结果。例如，航空公司利用说明性分析根据几个可能的因素来设定机票价格。
尽管管理起来相对复杂，规范性分析是值得的，因为它可以对您的底线产生重大影响。无论是提高产量、简化运营还是优化客户体验，规范性分析都能帮助组织做出“明智的”决策。
商业观点：利弊
预测性和规定的分析都是先进的分析形式，具有在商业智能中发挥作用的作用。当两者与机器学习相结合，数据挖掘和建模时，公司可以进行更改的博弈决策。两者都同样和独立的重要性来实现更好的业务结果。
预测分析应用于广泛的商业策略，并继续在广告和营销推荐引擎中发挥重要作用。这些见解为业务主管和经理提供了他们需要的决策工具，以实现不同的目标，如制造优化、收入预测、交叉销售和向上销售机会。
这里的主要缺点是:数据驱动的决策需要涵盖广泛活动的大量(相关)数据。所有这些信息并不总是那么容易得到。此外，在预测人类行为时，智能算法很难考虑不直接的变量。例如，想想天气对人们情绪的影响以及它是如何影响顾客购买行为的。
随着人类的发展，这些预测模型应该有助于更好地预测人类行为。当公司未能更新他们的模型时，它将打开2008年次次抵押贷款危机的活动。在那种情况下，无效的模型预测了抵押贷款客户偿还贷款的可能性，而不考虑房价可能下跌的可能性。
同时，规定的分析消除了改变条件的立即不确定性。这就是为什么它利用提高效率，提高生产力，减轻风险，提高客户忠诚度。
这里的关键缺点：规定分析不是万无一失的。但是，如果一个人知道要问的问题和对答案作出反应的最佳方式，这也是一个巨大的好处。它对不记了一致，这对无效的输入假设导致了不准确的输出结果。
当正确使用时，组织更好地置于高度分析的，知情的决策具有最高的影响。这是因为规范性分析可以模拟不同预定义结果的概率，降低不确定性和风险。这种方法还有助于公司了解最坏情况的情况，并相应地为他们做好准备。
正确的技能和知识
具有正确的技能和知识，企业可以采取以下步骤来开发和部署正确的业务分析策略。
- 以容易量化的方式清楚地定义问题。它将完全取决于特定的目标，并且问题可能有多个可能的场景和问题陈述。
- 优化数据收集功能。这需要正确的基础架构来收集来自多个来源的数据，以清除它并将其存储在集中式安全位置。工程师可能是任务的建筑系统，这些系统利用Apache Cassandra等数据库或MongoDB.汇总统计数据。
- 确定将收集哪种数据以获得可操作的见解。这对于确保不收集错误的信息是必不可少的。
- 从多个来源收集数据。该过程应自动化，以便快速收集大量信息，几乎没有人为干预。
- 分析数据。实现预测性和规范分析协议，以导出数据的最大值。从多个透视图查看数据有助于消除偏差。
- 根据分析提取建议或对问题的答案。
预测分析将有助于商业了解它的头脑。当按规定的分析添加到混合中时，企业可以通过转换知情流程和自动化建议的措施来洞察下一级别.PROPERLY实施，两个帮助企业在优化对核心的资源时提高性能的更好决策。
组织的最佳数据分析方法是什么？这个问题没有正确的答案，因为它是相对于每个商业模式和每个商业的短期和长期目标。根据具体的业务需求，业务可以单独使用这些方法，以实现其目标。
关于作者
Jaya Shankar Byrraju.这是一个专业，拥有超过12年的专业经验。他拥有数学，电子和计算机科学的科学学士学位，以及管理信息系统的硕士学位，专门从事企业分析平台的设计，开发和使用。他在建筑，战略和治理方面占有不同的角色，以在许多组织中的技术设计，开发和管理中占据了各种各样的角色。
