규범 적 분석
처방적 분석이란 무엇입니까?
Prescriptive Analytics는 수학적 알고리즘, 기계 학습 및 인공 지능을 활용하여 설명 및 예측 통찰력을 뛰어 넘는 고급 데이터 분석 형식입니다.
특정 결과 또는 목표를 달성하기 위한 최선의 조치 또는 결정을 권장하는 데 중점을 둡니다. 즉, 규범적 분석은 미래에 일어날 가능성이 있는 일(예측) 또는 과거에 일어난 일(설명)을 알려줄 뿐만 아니라 결과를 최적화하기 위해 수행해야 하는 작업에 대한 실행 가능한 권장 사항도 제공합니다.
기록 데이터, 현재 조건 및 잠재적인 미래 시나리오를 분석함으로써 규범적 분석은 의사 결정자에게 다양한 가능한 조치, 관련 결과 및 각 옵션의 성공 확률을 제공할 수 있습니다. 이 정보는 조직이 정보에 입각한 선택을 하고, 위험을 완화하고, 전략적 의사 결정 기회를 활용하는 데 도움이 됩니다.
Prescriptive Analytics의 다른 용어는 무엇입니까?
- 의사 결정 분석
- 규범적 모델링
- 규범적 지능
- 실행 가능한 분석
- 추천 시스템
- 최적화 분석
- AI 기반 의사 결정
- 의사결정 지원 시스템(DSS)
- AI 기반 추천
- AI 기반 처방
처방적 분석이 중요한 이유는 무엇입니까?
규범적 분석은 미래에 대한 인사이트를 제공하는 것 이상을 의미하므로 매우 중요합니다. 조직이 최적의 행동과 결정을 내릴 수 있도록 안내합니다. 실행 가능한 권장 사항을 제공함으로써 기업이 결과를 극대화하고 잠재적인 문제를 해결하는 능동적인 선택을 할 수 있도록 지원합니다.
그것은 또한 조직 위험을 완화, 기회를 활용하고 운영을 합리화하여 효율성 향상, 비용 절감 및 성능 향상으로 이어집니다. 이 고급 분석 접근 방식은 경쟁 우위를 확보하고 더 나은 고객 경험을 제공하며 오늘날의 데이터 중심적이고 고도로 발전된 환경에서 전반적인 비즈니스 성공을 주도하는 데 중요한 역할을 합니다. 경쟁 구도.
