مهندسی و علم داده

✅ ✳️تفاوت تجزیه و تحلیل‌های توصیفی (Descriptive)، پیشگویانه (Predictive) و دستورالعملی (Prescriptive)

#بخش_اول

با در نظر گرفتن حجم عظیم اطلاعاتی که از زنجیره‌ی تامین، در اختیار کسب و کارها قرار می‌گیرد، شرکت‌ها در جست‌و‌جوی راه حل‌های تحلیلی برای استخراج مفاهیم از حجم زیاد داده‌ها هستند به گونه‌ای که در امر تصمیم‌گیری آن‌ها را مشایعت نماید. شرکت‌هایی که در صدد هستند فرآیند‌های فروش و فعالیت‌های خویش را بهینه نمایند، نیازمند توانمندی‌هایی جهت بررسی داده‌های تاریخی و پیش‌بینی رویدادهای ممکن در آینده هستند. حرکت به سمت شیوه‌هایی که فرآیندهای سازمان را بر داده کاوی منطبق می‌سازند امر دشواری است. با این حال، این حوزه از جذابیت بالایی برخوردار است زیرا نرخ بازگشت سرمایه تحت اثر بهینه‌سازی زنجیره‌ی تامین، کاهش هزینه‌های عملیاتی، بهبود خدمات مشتریان و ارتقاء معماری محصولات افزایش می‌یابد.

در چنین فضایی، نظر به وجود رویکردهای تحلیلی متنوع، انتخاب راهکار مناسب از پیچیدگی بالایی برخوردار است. با این حال، خوش‌بختانه می‌توان به صورت کلی، ابزار تحلیل را در سه دسته‌ی کلی قرار داد. حقیقت امر آن است که هیچ یک از این دسته‌بندی‌ها بر یکدیگر برتری مطلق نداشته و عملا این روش‌ها مکمل یکدیگر هستند. برای آن که یک کسب و کار بتواند درک جامعی از بازار و نحوه‌ی رقابت در آن به دست آورد، یک رویکرد تحلیلی استوار مورد نیاز است که شامل بخش‌های زیر است:

🔹تجزیه و تحلیل توصیفی:
روش تحلیلی است که در آن از روش‌های تجمیع داده‎‌ها و داده‌کاوی برای دستیابی به بینشی نسبت به گذشته و آگاهی از آن چه رخ داده است، استفاده می‌شود.

🔹تجزیه و تحلیل پیشگویانه:
روش تحلیلی است که در آن از مدل‌های آماری و روش‌های پیش‌بینی به منظور آگاهی از آینده و آن چه ممکن است روی بدهد، استفاده می‌شود.

🔹تجزیه و تحلیل دستورالعملی:
روش تحلیلی است که در آن از تکنیک‌های بهینه‌سازی و شبیه‌سازی برای تشخیص آن چه باید انجام شود و نتایج اختمالی آن استفاده می‌شود.

📃 منبع:
https://halobi.com/blog/descriptive-predictive-and-prescriptive-analytics-explained/

@BIMining

Logility

Home

Logility’s platform for supply chain optimization uses machine learning to automate planning, augment performance and accelerate decision-making.

5.04K views19:01