大數(shù)據(jù)分析的未來已經(jīng)到來，它被稱為規(guī)范分析。Gartner將規(guī)范分析定義為一種高級數(shù)據(jù)分析形式，“檢查數(shù)據(jù)或內(nèi)容以回答'應(yīng)該做什么?'的問題。”或者'我們能做些什么讓_______發(fā)生?'“換句話說，規(guī)范分析使用諸如歷史數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)之類的大數(shù)據(jù)，不僅預(yù)測將發(fā)生什么，何時預(yù)測某些事情會發(fā)生的原因，并建議根據(jù)這些預(yù)測采取行動。通過采取這些見解，企業(yè)可以最大限度地利用即將到來的機會，優(yōu)化形勢，降低未來風險并獲得競爭優(yōu)勢。

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然而，正如規(guī)范分析似乎有希望的那樣，它仍然是一種新興的技術(shù)，可能會使部署和管理變得混亂。在您的企業(yè)中實施規(guī)范分析之前，重要的是要消除誤解并理解準確的分析是什么 - 以及它不是什么。

5個規(guī)范性分析神話

1.規(guī)范分析與預(yù)測分析相同。

Prescriptive analytics可與高級數(shù)據(jù)分析(如描述性分析和預(yù)測分析)配合使用，并以此為基礎(chǔ)構(gòu)建。例如，描述性分析通過回答“發(fā)生了什么”來提供對過去的見解。預(yù)測分析通過預(yù)測“可能發(fā)生的事情”更進了一步然而，規(guī)范分析規(guī)定了一個實際的解決方案，就像“我們應(yīng)該做些什么”一樣。

2.規(guī)范分析是萬無一失的。

規(guī)范分析僅與其收到的數(shù)據(jù)一樣有效。許多因素都會影響數(shù)據(jù)質(zhì)量。例如，錯誤的數(shù)據(jù)，錯誤的假設(shè)和構(gòu)建不良的模型都會影響規(guī)范分析的洞察力的可靠性。

3.規(guī)范分析很容易。

盡管比人類能力更快更全面，但您不能只按一個按鈕立即獲取洞察力。Prescriptive analytics依賴于復(fù)雜的分析工具，技術(shù)和技術(shù)，如人工智能，機器學(xué)習，啟發(fā)式算法和算法來體現(xiàn)解決方案，這使得實施和管理具有挑戰(zhàn)性。

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4)規(guī)范分析的用例有限。

包括運營，供應(yīng)鏈，銷售，營銷，電信，金融等在內(nèi)的許多行業(yè)都可以從規(guī)范分析中受益。例如，像亞馬遜這樣的零售商可以使用規(guī)范分析來改善客戶服務(wù)或推薦購買;醫(yī)療機構(gòu)可??以使用規(guī)范分析來改善患者的治療效果;石油公司可以使用規(guī)范分析來尋找最佳鉆井位置，等等。

5. PRESCRIPTIVE ANALYTICS提供了一種解決方案。

Prescriptive analytics每天24小時工作，并在可用于重新預(yù)測和重新規(guī)定解決方案時不斷處理新數(shù)據(jù)。

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