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商业成功秘诀:全新的分析手段

来源:CPDA数据分析师网 / 作者:数据君 / 时间:2020-11-18

在非常基本的情况下,这可能非常简单
但是随着行动和潜在后果变得越来越复杂,这将变得异常困难,目前说明性分析的传播相对缓慢。它通常已应用于营销和金融等领域的有限且易于建模的通用业务流程,以及垂直行业中的传统运营研究领域。人工智能和分析领域即将出现的进步可能会推动这一战略向前发展,今天的说明性分析,规范分析的历史悠久,包括可追溯到20世纪上半叶的运筹学以及1980年代的“专家系统”,该系统将人类专家提出的规则列表应用于问题。许多公司使用源自这些技术的技术来告知其业务流程。

今天的说明性分析中所设想的是一种基于预测性分析的演变
以通过启发式(规则),机器学习(ML)和其他AI结构(包括ML /分析方法和基于深度学习的专家)来创建和评估动作系统,目的是创建能够发现规则并将其应用于优化问题的解决方案,以及将分析和AI技术的组合应用于解决涉及时序和复杂依赖性的独特问题,规范化分析将朝着自主流程迈出重要的一步,一旦发现了的行动方案,通常就可以花更少的精力来设计一种使该行动自动化的方法。

规范分析的主要用途之一是在销售和市场营销中,其中潜在行动的范围有限,但风险却很高
在销售方面,这个数字可能很大,但是问题通常很简单:如何提高广告系列的收益?我应该采取什么措施来提高销量?构建我的营销活动的方法是什么?一切都是数字化的,相对简单,推荐分析的另一个常见且相关的示例是推荐系统,这些系统将规则和模式匹配结合起来,以确定各个趋势,然后对可用选项进行排序以提出建议的操作,这些系统的目的是简化常规的销售或选择过程,并减少人与决策之间的中间人。可以通过规范分析优化销售和营销,管理职能,招聘,IT安全和类似领域中的常见业务操作,并通过使用标准流程和软件将其应用于众多公司。

其他操作中的说明性用法有些不同
使用较早形式的规范分析的领域是数据驱动的过程,涉及相当可观的参数,这些领域包括石油发现,医学,采矿,欺诈检测和运输方面的优化,在这些领域中,当前的规范分析是从操作管理演变而来的,而操作管理是由更大的处理能力,分析的进步(例如深度学习和大数据的新方法),数据量的增加以及竞争的紧迫性驱动的。

随着理解的增长,说明性分析的用例正在不断扩展

许多情况是先前启发式或程序化解决方案的扩展,通过底层预测和描述性分析的进步而变得更加强大,并且借助ML和复合AI策略,IT部门特别感兴趣的一个领域是将规范分析应用到软件开发中,以此来满足DevOps的变化速度,这目前处于研究阶段,但似乎很有希望,由于此领域只是在新技术环境中才成为焦点,因此规范分析的基础知识仍然很粗略,先进的AI使预测分析在更多的用例中更加受益,同时也为完全自动化打开了大门,当今的用例倾向于将重点放在易于理解的特定优势上,但是随着供应商的整合,这种情况将会改变,终预测分析将成为业务领域AI和自动化大趋势的一部分。



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