【数据分析模型】描述性 vs 预测性 vs 规范性 vs 诊断分析

我们生活在一个以数字内容为主的时代。现代企业必须定期处理、解释和重新配置的数据量非常庞大。为了处理大量涌入的信息，许多企业正在转向商业智能工具，例如诊断、描述性、预测性和规范性分析。本文将深入探讨它们之间的差异，并解释每种方法何时有用，以及如何为您的业务选择正确的分析解决方案。

分析目标

随着移动设备和物联网 (IoT) 越来越流行，数据量正在迅速增加——我们每天产生大约 2.5 万亿字节，而且这个数字还在上升。在供应链系统方面尤其如此。

研究表明，高达 73% 的企业数据从未用于分析目的。这是对资源的巨大浪费，可能会直接提高您的投资回报率、减少客户损失、提高效率或您通过收集数据尝试做的任何其他事情。如果您希望您的企业对市场及其在其中的位置有一个整体的看法，那么无懈可击的分析设置是必不可少的。它可以帮助企业降低运营成本、增加销售额、扩大产品范围并拉近与客户的距离。

当您以这种方式看待分析时，就会更容易理解为什么它们在作为一个统一系统实施时最有价值。当孤立时，叙述是不完整的——数字是有用的，但不如当它们以直观的可视化形式呈现时有用，并带有关于如何应用它们的预测或建议。您错过了改进决策所需的洞察力。

在下一节中，我们将更多地讨论分析类型之间的区别以及它们为何如此重要。分析工具不只是提出自己的问题；他们使用不同的数据提取技术来寻找答案。

什么是诊断分析？

诊断分析是高级分析的一种形式，专注于基于数据分析来解释发生某事的原因。就像医生调查患者的症状一样，他们旨在了解潜在问题并确定问题发生的原因。

它的功能允许用户通过突出显示可能需要进一步研究的领域来识别异常，当趋势或数据点提出无法轻松回答或不深入挖掘的问题时，这些领域就会被精确定位。诊断分析必须解决的一些问题包括：

• 为什么这次营销活动失败了？
• 为什么在某个地区没有增加营销关注度的情况下销售额增加了？
• 为什么本月员工绩效下降？
• 以及其他单一数据源没有明显答案的问题。

诊断分析提供数据发现、向下钻取、数据挖掘和数据关联。深入研究数据允许用户识别第一步中发现的异常的潜在来源。分析师可以使用这些功能来检查数据内部和外部的模式，以得出明智的结论。概率论、过滤、回归分析和时间序列数据分析都是与诊断分析相关的有用工具，可促进这一过程。

什么是描述性分析？

当涉及到描述性分析时，线索就在名称中：它们描述了您的业务状态。这些解决方案处理大量数据并将其重新配置为易于解释的形式，例如表格、图表或图形。该信息可以由您过去制造过程中的任何统计数据、事件、趋势或特定时间范围组成。

这些类型的分析的目的是从过去中学习。一个常见的例子是分析季节性购买趋势以确定推出新产品的最佳时间。由于消费者是习惯性动物，因此查看历史数据是预测他们的反应的有效方法。

描述性分析或统计数据可以展示从总库存到几年内销售数据进展的所有内容。他们可以显示客户花费的典型金额以及该金额是否可能在某些时候增加。如果诊断分析是关于原因的，那么描述性分析可以解释是什么。

什么是预测分析？

预测性分析和描述性分析具有对立的目标，但它们密切相关。这是因为您需要有关过去的准确信息来预测未来。预测工具试图填补可用数据中的空白。如果描述性分析回答了“过去发生了什么”这个问题，那么预测分析回答了“未来会发生什么？”这个问题。

预测分析从 CRM、POS、HR 和 ERP 系统中获取历史数据，并使用它来突出显示模式。然后，使用算法、统计模型和机器学习来捕捉目标数据集之间的相关性。

最常见的商业示例是信用评分。银行使用历史信息来预测候选人是否可能跟上付款。它对制造商的工作方式大致相同，只是他们通常试图找出产品是否会销售。预测分析专注于业务的未来。

有关更多信息，请参阅我们对预测分析的更深入细分。

什么是规范性分析？

在诊断性、预测性、描述性和规范性分析中，后者是商业智能领域的最新成员。这些工具使公司能够查看潜在的决策，并根据当前和历史数据，跟踪它们以获得可能的结果。

与预测分析一样，规范分析也不会 100% 正确，因为它们与估计一起工作。但是，它们提供了“展望未来”并在做出决策之前确定决策可行性的最佳方式。

两者之间的区别在于，规范性分析提供了关于为什么可能出现特定结果的意见。然后，他们可以根据这些信息提供建议。为此，他们使用算法、机器学习和计算建模。

如果预测分析回答，“会发生什么？”然后规范性分析回答：“我们必须做些什么来实现它？”或“这一行动将如何改变结果？” Prescriptive 更多地处理试验和错误，并且具有一些假设检验性质。

不同类型的总结

所有这些类型的分析都提供了从运营信息中提取价值的更有效方法。通过数据分析，他们支持决策制定、简化客户沟通，甚至可以增加收入。

诊断分析询问现在。他们深入了解发生某事的原因并帮助用户诊断问题。描述性分析询问过去。他们想知道业务发生了什么，以及这可能如何影响未来的销售。预测分析询问未来。这些与可能发生的结果以及最有可能发生的结果有关。最后，规范性工具询问现在对未来的影响。它想知道现在最好的行动方案，以便对未来产生积极影响。换句话说，他们是决策者。

解决方案的类型

分析调查是优化 S&OP（销售运营和计划）策略的一个组成部分。毕竟，确保制造水平有利可图的唯一方法是对需求做出合乎逻辑的、明智的预测。简而言之，您需要创建一种数据驱动的文化。

然而，找到合适的分析工具并不总是那么容易。那里有很多选择，考虑到所有不同的选择，这可能是一个令人生畏的过程。对于小型企业，建议将市场分为三种主要产品类型。

这些是诊断性、预测性、描述性和规范性分析，并非所有解决方案都执行所有这些类型的分析。首先要了解的是，虽然它们可以单独使用，但最好的结果来自所有四个的凝聚力合并。如果应用得当，它们不仅可以进行合作，还可以使您的数据分析多样化。

商业智能是提供分析能力的解决方案的最大术语，通常提供所有这些类型的分析，但有时可能只提供描述性和诊断性。在更大的总括类别中，业务分析侧重于预测性和规范性分析，大数据分析处理海量数据集，嵌入式分析可以嵌入到其他软件程序中，企业报告精简套件以提供更精简的报告工具模块。

软件选择

选择正确类型的分析软件可能意味着自信的业务决策与选择中持续的不确定性之间的差异。当您选择商业智能、业务分析、嵌入式 BI、企业报告或大数据分析工具时，本指南将为您提供清晰的前进道路。

确定要求

要确定众多分析软件选项中的哪一个最适合您，您应该首先确定您需要利用哪些要求。此 BI 要求模板将帮助您理清需要哪些要求以及哪些要求是门面的，这样您就可以为您的独特业务做出最佳选择。

比较解决方案

一旦您确定了您的关键要求，您就可以根据它们满足这些要求的程度来比较解决方案。如果您只需要识别问题，那么在诊断分析方面表现出色的解决方案可能是最佳选择。如果您想要一些可以帮助您规划解决方案的东西，那么在诊断和规范方面表现良好的平台可能更合适。

该比较报告按各个功能的得分对行业领导者进行了细分。我们建议选择前五名左右，以最符合您的需求。

请求建议

为了获得准确的报价、产品演示甚至免费试用，现在是提交 RFP（征求建议书）的时候了。此 BI RFP 指南将逐步引导您完成整个流程，以便您确切知道要包含哪些内容，以确保找到最适合您业务的产品。

结论

归根结底，诊断性、描述性、预测性和规范性分析解决方案共同构建故事。这是一个关于您的企业拥有什么、需要什么以及可以实现什么的故事。使用此叙述作为指导，您可以做出完全由您的数据提供信息的决策。

您的企业通过哪些分析方法取得了成功？您对实现任何类型而不是其他类型有任何提示吗？通过下面的评论让我们知道。

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