预测性分析与规范性分析的区别

商业分析一直是采取专注方法和突出灰色地带的关键。顶尖管理公司在研究和分析方面投入巨资，以找到克服其不足的合适方法。分析是近几十年来最热门的趋势之一。在商业领域，每个行业都在追求将分析工具融入其业务运营中。

通常，分析主要分为三种类型：描述性分析、预测性分析和规范性分析。 在本文中，我们将讨论预测性分析与规范性分析的区别。在了解区别之前，我们先来了解一下预测性和规范性分析。

预测性分析

预测性分析是指深入研究和理解数据，以预测未来趋势并根据数据结果建议采取行动。换句话说，处理大量数据以对未来进行第二次猜测。在预测分析中，进行数据分析、监测趋势和观察模式以预测未来。数据被深入研究，字面意思是进行第二次猜测以遵循接下来的行动。机器学习和算法被广泛用于进行预测性分析。 天气预报是预测分析的教科书式示例。来自多个气象站的数据被汇编起来以预测天气结果。

预测性分析的优势

组织正在寻找预测性分析工具来解决他们的难题并探索市场上的新机会。预测性分析的一些常见用途包括：

• 市场活动优化：预测性分析有助于确定客户反馈或销售。它有助于企业发展、留住和吸引其核心客户。
• 检测欺诈：结合不同的分析工具将有助于识别和标记犯罪行为，识别模式，并遏制欺诈。随着数字产品和设备的规模化发展，网络欺诈已成为执法机构的主要担忧。高性能的分析工具能够识别和研究可能显示异常、可能表明欺诈的所有行为，并实时突出威胁和漏洞。

预测性分析的例子

各行各业的组织或公司都已积极利用预测性分析来提高其服务或产品的效率，检查潜在威胁，优化维护，并加强安全。下面列出了三个例子，可以帮助您了解分析工具如何塑造业务战略和模式。

• DC Water 降低了水的损耗
  哥伦比亚特区水务与下水道管理局 (DC Water) 已采用预测性分析来减少其系统中的水损耗。Pipe Sleuth 将神经网络模型与先进的深度学习模型相结合，对直径很小的下水道管道进行图像分析。通过研究这些报告，它会准备一份状况评估报告。
• 罗尔斯·罗伊斯维护优化计划和减少碳足迹
  全球最大的飞机发动机制造商罗尔斯·罗伊斯（Rolls Royce）已借助预测性分析来减少其发动机产品中的碳含量，并继续进行维护优化，以帮助其客户更长时间地保持飞机运行。
• 百事公司借助预测性分析解决供应链问题
  百事公司正在重组其电子商务销售，现场销售团队得到了预测性分析的协助，以了解零售商何时会缺货。该公司已成立销售智能平台，该平台整合了百事公司的供应链和零售商数据，以预测缺货情况并提醒用户记录。

预测性分析工具

预测性分析工具的使用提供了对几乎无限的商业活动集的实时深入信息。这些工具非常有用，因为它们可以预测和识别多种模式和行为，例如，何时续订库存，或何时是推出营销活动的正确时机，通过检查随时间收集的数据进行预测。

以下是目前广泛用于此目的的顶级预测性分析和解决方案：

• Amazon SageMaker
• IBM SPSS
• SAS Viya
• Alteryx Analytics Automation Platform
• TIBCO

基于预测性分析的不同模型

模型是预测性分析的基础。它们是用户查找历史和当前数据并将其转换为可操作的输入，从而实现积极的长期结果的模板。一些最常见的预测模型包括：

• 预测性维护模型：预测关键设备发生故障的可能性。
• 客户生命周期价值模型：识别倾向于增加产品和服务投资的客户。
• 质量保证模型：检测并减轻缺陷，以防止客户不满，并避免在提供产品或服务时产生不必要的费用。
• 客户细分模型：根据共同特征和购买模式对客户进行细分。

规范性分析

规范性分析是数据分析中一项改变游戏规则的力量，它为未来的行动路线提供可操作的输入。它体现了分析旅程的顶峰，因为它不仅仅是描述或预测未来结果。规范性分析被认为是分析领域的一股巨大力量，因为它不仅能做出未来预测或挑战，还能为问题提供可操作的建议。这种类型的分析使用机器学习、计算建模和人工智能等先进工具，并检查海量数据，处理多种可能的影响，以建议最佳行动。



规范性分析领先一步。除了突出问题外，它还将推荐由数据科学家完全认可的可能的可行策略来实施。

规范性分析应用于金融和医疗保健等各种行业。这种数据分析有助于做出数据驱动的决策，企业应以远见和精确度前进。

规范性分析的优势

随着企业面临海量数据，对可操作输入的需求促使企业寻求先进的数据分析技术。规范性分析为组织带来了巨大的好处，将真正改变他们工作和运营的方式。规范性分析的一些好处如下：


• 精确和数据驱动的决策：规范性分析在其辅助决策的作用中，完全由数据支持且精确。它不同于完全依赖直觉、过往经验和直觉的其他分析。规范性数据确保与营销策略或供应链优化相关的决策以高度精确、准确和自信的方式制定。
• 优化运营效率：运营瓶颈和障碍会减缓组织增长并抑制盈利能力。规范性分析采用现代化、前瞻性的方法，其自动化技术能够识别潜在的低效并建议优化业务流程的环节。 这种类型的分析可实现最高的效率、库存水平优化、生产计划提升以及预算分配改善。
• 挖掘潜在机会：在竞争激烈的市场中，保持领先地位至关重要。规范性分析不仅限于识别挑战；它提供所有可能的新机会。 检查市场趋势、监测消费者行为和观察竞争情况可以阐明未来的扩张领域，并在社交媒体平台上探索新的领域。
• 风险缓解与管理：在商业环境中，风险无处不在。然而，通过部署规范性分析，组织将在识别潜在挑战并提前采取行动方面获得优势。规范性分析能够预测供应链中断、市场波动和网络安全威胁，使企业能够保持主动战略。
• 扩展个性化：个性化已成为必需品，而预测性分析为企业提供了量身定制其服务或产品以适应个人客户选择的绝佳机会。对客户数据的分析可以揭示令人惊讶的购买行为。它可以帮助公司提供个性化的体验，提高客户满意度和忠诚度。
• 竞争优势：在饱和的市场中，差异化是关键。规范性分析在此发挥作用。通过数据分析技术，组织决策可以更明智，并证明自己与众不同。

规范性分析的应用

规范性分析给决策过程带来了根本性的转变，并影响了多个行业。组织需要基于硬数据的可操作输入，这些输入可以提高工作效率和优化。以下是已大规模部署规范性分析工具以提高工作效率的行业列表：

• 供应链管理：效率是供应链机制的关键。规范性分析处理历史数据并进行预测，以建议分销策略和最佳采购。它有助于及时交付，提高客户满意度并降低成本。
• 电子商务：像亚马逊、Flipkart、Meesho 等电子商务巨头已大规模部署规范性分析工具以优化用户体验。 它们观察购买模式和个性化产品推荐，并制定定价方法。
• 金融服务：规范性分析可用于制定金融领域的投资策略和风险管理。它研究市场趋势和信贷历史，以推荐贷款策略和投资机会。因此，以较低的风险优化回报。
• 医疗保健：通过评估患者当前的健康状况和病史，帮助制定患者的治疗计划。它还考虑了生活方式问题和遗传倾向，并确保拟议的治疗计划满足个体需求，从而改善患者状况。

预测性分析与规范性分析的区别

基于数据的使用、洞察的性质、决策支持以及这些工具的复杂性和应用，预测性分析与规范性分析之间存在着显着差异。以下是列出的区别，它们将消除任何疑虑：

基础	预测性分析	规范性分析
数据使用	预测性分析评估历史数据以预测潜在结果。它依赖于过往数据和历史模型来预测结果。它观察过往模式并据此预测未来趋势。但是，它不建议任何具体的建议。	规范性分析与预测性分析不同，因为它还推荐适当的未来行动路线，并根据预测给出最佳建议。这种类型的分析不仅限于分析过往数据，还考虑了各种场景及其相关的约束。
洞察的性质	预测性分析通过分析历史数据和模式来预测未来事件。它提供了对潜在未来场景的宝贵见解，包括销售预测或客户互动，帮助企业为此类后果做好计划。	规范性分析通过智能地推荐具体行动来优化结果，超越了预测。它指导应采取哪些行动以获得最佳结果，使其超越纯粹的预测。
通过决策支持应对复杂性	预测模型比规范模型相对简单。它们侧重于数据分析和统计技术进行预测。但是，它们需要使用广泛的优化算法。预测模型为预期结果提供决策支持。它们有助于组织做出明智的决策；但是，它们需要提供具体的输入。	规范模型通常很复杂，因为它们考虑了多个变量、目标和约束。它们通过提供广泛的可操作输入来积极支持决策。它们在如何获得出色结果的步骤上提供指导，同时还考虑了多个场景和约束。
应用	它在电信、零售、医疗保健、金融、营销和医疗保健等广泛的行业中找到了其适用性。	它通常部署在决策是

结论

预测性分析和规范性分析的结合标志着决策过程的一个变革时代。预测性分析以提供对未来趋势的洞察而闻名，让组织能够提前预警，根据需求改变其工作模式并据此进行规划。然而，随着规范性分析的演进，决策领域发生了根本性变化，为决策者提供了额外的优势，因为他们拥有有利于他们最大化的具体数据和建议。这是一种革命性的技术，因为它提供了可操作的输入和建议；规范性分析通过不仅预测未来的问题，还提供具体的建议和推荐来应对这些问题，从而赋能决策者。

其重要性可以从这些类型的分析工具广泛应用于医疗保健、商业、电子商务、金融、零售等行业中看出。这些行业大规模部署此类工具，以提高利润并改进运营。这些分析创造了强大的协同作用，在日益复杂和数据丰富​​的环境中促进创新、效率和竞争优势。随着组织最大限度地利用这一点，决策过程变得更加明智，朝着在不断变化和演进的市场环境中取得成功迈进。

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