Презитивна аналітика
Що таке давна аналітика?
Аналітика за рецептами є видом аналізу даних – використання технологій, що допомагають підприємствам приймати кращі рішення за допомогою аналізу вихідних даних. Зокрема, нормативна аналітика факторизує інформацію про можливі ситуації чи сценарії, наявні ресурси, минулі результати та поточну ефективність, а також пропонує напрямок дій або стратегію. Він може бути використаний для прийняття рішень на будь-якому часовому горизонті, від безпосереднього до довгострокового.
Протилежністю приписної аналітики є описова аналітика, яка досліджує рішення та результати по суті.
Принцип роботи приписної аналітики
Рецептивна аналітика покладається на методи штучного інтелекту, такі як машинне навчання – здатність комп’ютерної програми, без додаткового людського вкладу, розуміти та прогресувати на основі отриманих даних, адаптуючи весь час. Машинне навчання дає змогу обробляти величезну кількість наявних сьогодні даних. Коли нові або додаткові дані стають доступними, комп’ютерні програми автоматично налаштовуються, щоб використовувати їх, у процесі, який набагато швидший і всебічніший, ніж людські можливості.
Короткий огляд
Численні типи підприємств, що потребують даних, та державні установи можуть отримати вигоду від використання передбачуваної аналітики, у тому числі у фінансових послугах та секторах охорони здоров’я, де вартість людських помилок висока.
Рецептивна аналітика працює з іншим типом аналітики даних, прогностичною аналітикою, яка передбачає використання статистики та моделювання для визначення майбутньої ефективності на основі поточних та історичних даних. Однак справа йде далі: використовуючи прогнозну аналітичну оцінку того, що може статися, вона рекомендує, яким подальшим курсом піти.
Плюси та мінуси давньої аналітики
Аналітика, що прописує рецепт, може вирішити безлад безпосередньої невизначеності та змін умов. Це може допомогти запобігти шахрайству, обмежити ризик, підвищити ефективність, досягти бізнес-цілей та створити більш лояльних клієнтів.
Однак аналітика, що розповсюджується, не є надійною. Це ефективно лише в тому випадку, якщо організації знають, які питання задавати і як реагувати на відповіді. Якщо вхідні припущення недійсні, результати виводу не будуть точними.
Однак при ефективному використанні аналітика, що приписує, може допомогти організаціям приймати рішення на основі високоаналізованих фактів, а не переходити до недостатньо інформованих висновків на основі інстинкту. Аналітика за рецептами може моделювати ймовірність різних результатів і показувати ймовірність кожного з них, допомагаючи організаціям краще зрозуміти рівень ризику та невизначеності, з якими вони стикаються, ніж вони могли б покладатися на середні показники. Організації можуть краще зрозуміти ймовірність найгірших сценаріїв і відповідно планувати.
Ключові винос
- Аналітика за рецептами використовує машинне навчання, щоб допомогти компаніям вирішити напрямок дій на основі прогнозів комп’ютерної програми.
- Рецептивна аналітика працює з прогностичною аналітикою, яка використовує дані для визначення найближчих результатів.
- При ефективному застосуванні рецептурної аналітики може допомогти організаціям приймати рішення на основі фактів та зважених на вірогідність прогнозів, а не переходити до недостатньо інформованих висновків на основі інстинкту.
Приклади давньої аналітики
Численні типи підприємств, що потребують даних, та державні установи можуть отримати вигоду від використання передбачуваної аналітики, у тому числі у фінансових послугах та секторах охорони здоров’я, де вартість людських помилок висока.
Аналітика за рецептами може бути використана для оцінки того, чи повинна місцева пожежна служба вимагати від мешканців евакуювати певний район, коли поблизу горить пожежа. Він також може бути використаний для прогнозування того, чи стане стаття на певну тему популярною серед читачів на основі даних про пошуки та соціальні публікації щодо пов’язаних тем. Іншим використанням може бути коригування програми навчання робітників у режимі реального часу на основі реакції працівника на кожен урок.
Презитивна аналітика для лікарень та клінік
Подібним чином лікарські засоби та клініки можуть використовувати рецептурну аналітику для поліпшення результатів для пацієнтів. Це ставить дані про охорону здоров’я в контекст, щоб оцінити економічну ефективність різних процедур та методів лікування та офіційні клінічні методи. Він також може бути використаний для аналізу, у яких пацієнтів лікарні найбільший ризик повторного прийому, щоб медичні працівники могли зробити більше завдяки навчанню пацієнтів та спостереженню лікаря, щоб запобігти постійному поверненню до лікарні чи невідкладної допомоги.
Аналітична інформація для авіакомпаній
Припустимо, ви є генеральним директором авіакомпанії і хочете максимізувати прибуток своєї компанії. Аналітика за рецептами може допомогти вам зробити це, автоматично регулюючи ціни та доступність квитків на основі численних факторів, включаючи попит споживачів, погоду та ціни на бензин. Наприклад, коли алгоритм виявляє, що цьогорічні продажі квитків з Різдва з Лос-Анджелеса до Нью-Йорка відстають від минулорічних, наприклад, він може автоматично знижувати ціни, при цьому переконуючись, що не опустить їх занадто низько у світлі вищих в цьому році цін на нафту.
У той же час, коли алгоритм оцінює вищий, ніж зазвичай, попит на квитки зі Сент-Луїса в Чикаго через крижану дорожню обстановку, він може автоматично підвищувати ціни на квитки. Генеральному директору не потрібно цілими днями дивитись на комп’ютер, дивлячись на те, що відбувається з продажем квитків та ринковими умовами, а потім доручати працівникам входити в систему та змінювати ціни вручну; комп’ютерна програма може робити все це та багато іншого – і швидшими темпами.