ప్రిస్క్రిప్టివ్ అనలిటిక్స్ అంటే ఏమిటి?
ప్రిస్క్రిప్టివ్ అనలిటిక్స్ అనేది ఒక రకమైన డేటా అనలిటిక్స్ raw ముడి డేటా యొక్క విశ్లేషణ ద్వారా వ్యాపారాలు మంచి నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి సాంకేతిక పరిజ్ఞానాన్ని ఉపయోగించడం. ప్రత్యేకించి, ప్రిస్క్రిప్టివ్ అనలిటిక్స్ సాధ్యం పరిస్థితులు లేదా దృశ్యాలు, అందుబాటులో ఉన్న వనరులు, గత పనితీరు మరియు ప్రస్తుత పనితీరు గురించి సమాచారాన్ని అందిస్తుంది మరియు చర్య లేదా వ్యూహాన్ని సూచిస్తుంది. తక్షణం నుండి దీర్ఘకాలిక వరకు ఏ సమయంలోనైనా నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి ఇది ఉపయోగపడుతుంది.
ప్రిస్క్రిప్టివ్ అనలిటిక్స్కు వ్యతిరేకం వివరణాత్మక విశ్లేషణలు, ఇది వాస్తవం తరువాత నిర్ణయాలు మరియు ఫలితాలను పరిశీలిస్తుంది.
ప్రిస్క్రిప్టివ్ అనలిటిక్స్ ఎలా పనిచేస్తుంది
ప్రిస్క్రిప్టివ్ అనలిటిక్స్ మెషిన్ లెర్నింగ్ వంటి కృత్రిమ మేధస్సు పద్ధతులపై ఆధారపడుతుంది-కంప్యూటర్ ప్రోగ్రామ్ యొక్క సామర్థ్యం, అదనపు మానవ ఇన్పుట్ లేకుండా, అది పొందిన డేటాను అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు ముందుకు సాగడానికి, అన్నింటికీ అనుగుణంగా ఉంటుంది. మెషీన్ లెర్నింగ్ ఈ రోజు అందుబాటులో ఉన్న విపరీతమైన డేటాను ప్రాసెస్ చేయడం సాధ్యం చేస్తుంది. క్రొత్త లేదా అదనపు డేటా అందుబాటులోకి వచ్చినప్పుడు, కంప్యూటర్ ప్రోగ్రామ్‌లు స్వయంచాలకంగా దాన్ని ఉపయోగించుకుంటాయి, ఈ ప్రక్రియలో మానవ సామర్థ్యాలు నిర్వహించగలిగే దానికంటే చాలా వేగంగా మరియు సమగ్రంగా ఉంటాయి.
అనేక రకాల డేటా-ఇంటెన్సివ్ వ్యాపారాలు మరియు ప్రభుత్వ సంస్థలు మానవ సేవలకు అయ్యే ఖర్చు ఎక్కువగా ఉన్న ఆర్థిక సేవలు మరియు ఆరోగ్య సంరక్షణ రంగాలతో సహా ప్రిస్క్రిప్టివ్ అనలిటిక్స్ ఉపయోగించడం ద్వారా ప్రయోజనం పొందవచ్చు.
ప్రిస్క్రిప్టివ్ అనలిటిక్స్ మరొక రకమైన డేటా అనలిటిక్స్, ప్రిడిక్టివ్ అనలిటిక్స్ తో పనిచేస్తుంది, ఇది ప్రస్తుత మరియు చారిత్రక డేటా ఆధారంగా భవిష్యత్ పనితీరును నిర్ణయించడానికి గణాంకాలు మరియు మోడలింగ్ వాడకాన్ని కలిగి ఉంటుంది. ఏదేమైనా, ఇది మరింత ముందుకు వెళుతుంది: ఏమి జరుగుతుందో అంచనా వేసే విశ్లేషణల అంచనాను ఉపయోగించి, భవిష్యత్ కోర్సు ఏమి తీసుకోవాలో ఇది సిఫార్సు చేస్తుంది.
ప్రిస్క్రిప్టివ్ అనలిటిక్స్ యొక్క లాభాలు మరియు నష్టాలు
ప్రిస్క్రిప్టివ్ అనలిటిక్స్ తక్షణ అనిశ్చితి మరియు మారుతున్న పరిస్థితుల అయోమయ పరిస్థితిని తగ్గించగలదు. ఇది మోసాన్ని నిరోధించడానికి, ప్రమాదాన్ని పరిమితం చేయడానికి, సామర్థ్యాన్ని పెంచడానికి, వ్యాపార లక్ష్యాలను చేరుకోవడానికి మరియు మరింత విశ్వసనీయ కస్టమర్లను సృష్టించడానికి సహాయపడుతుంది.
ప్రిస్క్రిప్టివ్ అనలిటిక్స్ అయితే ఫూల్ప్రూఫ్ కాదు. ఏ ప్రశ్నలు అడగాలి మరియు సమాధానాలకు ఎలా స్పందించాలో సంస్థలకు తెలిస్తేనే ఇది ప్రభావవంతంగా ఉంటుంది. ఇన్పుట్ అంచనాలు చెల్లకపోతే, అవుట్పుట్ ఫలితాలు ఖచ్చితమైనవి కావు.
అయితే, సమర్థవంతంగా ఉపయోగించినప్పుడు, ఇన్స్టింక్ట్ ఆధారంగా తక్కువ-సమాచార తీర్మానాలకు వెళ్లడం కంటే అధికంగా విశ్లేషించబడిన వాస్తవాల ఆధారంగా నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి సంస్థలకు ప్రిస్క్రిప్టివ్ అనలిటిక్స్ సహాయపడుతుంది. ప్రిస్క్రిప్టివ్ అనలిటిక్స్ వివిధ ఫలితాల సంభావ్యతను అనుకరించగలదు మరియు ప్రతి యొక్క సంభావ్యతను చూపిస్తుంది, సంస్థల సగటుపై ఆధారపడే దానికంటే వారు ఎదుర్కొంటున్న ప్రమాదం మరియు అనిశ్చితి స్థాయిని బాగా అర్థం చేసుకోవడానికి సహాయపడుతుంది. సంస్థలు చెత్త దృష్టాంతాల యొక్క సంభావ్యతపై మంచి అవగాహన పొందవచ్చు మరియు తదనుగుణంగా ప్రణాళిక చేయవచ్చు.
కీ టేకావేస్
- కంప్యూటర్ ప్రోగ్రామ్ యొక్క అంచనాల ఆధారంగా వ్యాపారాలను నిర్ణయించడంలో వ్యాపారాలకు సహాయపడటానికి ప్రిస్క్రిప్టివ్ అనలిటిక్స్ యంత్ర అభ్యాసాన్ని ఉపయోగిస్తుంది. ప్రిస్క్రిప్టివ్ అనలిటిక్స్ ప్రిడిక్టివ్ అనలిటిక్స్ తో పనిచేస్తుంది, ఇది సమీప-కాల ఫలితాలను నిర్ణయించడానికి డేటాను ఉపయోగిస్తుంది. సమర్థవంతంగా ఉపయోగించినప్పుడు, ప్రిస్క్రిప్టివ్ అనలిటిక్స్ సంస్థలకు నిర్ణయాలు తీసుకోవడంలో సహాయపడుతుంది స్వభావం ఆధారంగా తక్కువ-సమాచార తీర్మానాలకు వెళ్లడం కంటే వాస్తవాలు మరియు సంభావ్యత-బరువు గల అంచనాల ఆధారంగా.
ప్రిస్క్రిప్టివ్ అనలిటిక్స్ యొక్క ఉదాహరణలు
అనేక రకాల డేటా-ఇంటెన్సివ్ వ్యాపారాలు మరియు ప్రభుత్వ సంస్థలు మానవ సేవలకు అయ్యే ఖర్చు ఎక్కువగా ఉన్న ఆర్థిక సేవలు మరియు ఆరోగ్య సంరక్షణ రంగాలతో సహా ప్రిస్క్రిప్టివ్ అనలిటిక్స్ ఉపయోగించడం ద్వారా ప్రయోజనం పొందవచ్చు.
సమీపంలో అడవి మంటలు చెలరేగుతున్నప్పుడు స్థానిక అగ్నిమాపక శాఖ నివాసితులు ఒక నిర్దిష్ట ప్రాంతాన్ని ఖాళీ చేయాల్సిన అవసరం ఉందా అని అంచనా వేయడానికి ప్రిస్క్రిప్టివ్ అనలిటిక్స్ ఉపయోగపడుతుంది. సంబంధిత అంశాల కోసం శోధనలు మరియు సామాజిక వాటాల గురించిన డేటా ఆధారంగా ఒక నిర్దిష్ట అంశంపై ఒక వ్యాసం పాఠకులలో ప్రాచుర్యం పొందుతుందో లేదో to హించడానికి కూడా ఇది ఉపయోగపడుతుంది. ప్రతి పాఠానికి కార్మికుడు ఎలా స్పందిస్తున్నాడనే దాని ఆధారంగా నిజ సమయంలో కార్మికుల శిక్షణా కార్యక్రమాన్ని సర్దుబాటు చేయడం మరొక ఉపయోగం.
హాస్పిటల్స్ మరియు క్లినిక్స్ కోసం ప్రిస్క్రిప్టివ్ అనలిటిక్స్
అదేవిధంగా, రోగుల ఫలితాలను మెరుగుపరచడానికి ఆస్పత్రులు మరియు క్లినిక్‌లు ప్రిస్క్రిప్టివ్ అనలిటిక్స్ ఉపయోగించవచ్చు. ఇది వివిధ విధానాలు మరియు చికిత్సల యొక్క ఖర్చు-ప్రభావాన్ని అంచనా వేయడానికి మరియు అధికారిక క్లినికల్ పద్ధతులను అంచనా వేయడానికి ఆరోగ్య సంరక్షణ డేటాను సందర్భోచితంగా ఉంచుతుంది. ఏ హాస్పిటల్ రోగులకు తిరిగి ప్రవేశించే ప్రమాదం ఎక్కువగా ఉందో విశ్లేషించడానికి కూడా ఇది ఉపయోగపడుతుంది, తద్వారా రోగి విద్య మరియు డాక్టర్ ఫాలో-అప్ ద్వారా ఆసుపత్రికి లేదా అత్యవసర గదికి స్థిరమైన రాబడిని నివారించడానికి ఆరోగ్య సంరక్షణ ప్రదాతలు ఎక్కువ చేయగలరు.
ఎయిర్లైన్స్ కోసం ప్రిస్క్రిప్టివ్ అనలిటిక్స్
మీరు ఒక వైమానిక సంస్థ యొక్క CEO అని అనుకుందాం మరియు మీరు మీ కంపెనీ లాభాలను పెంచుకోవాలనుకుంటున్నారు. కస్టమర్ డిమాండ్, వాతావరణం మరియు గ్యాసోలిన్ ధరలతో సహా అనేక అంశాల ఆధారంగా టికెట్ ధర మరియు లభ్యతను స్వయంచాలకంగా సర్దుబాటు చేయడం ద్వారా ప్రిస్క్రిప్టివ్ అనలిటిక్స్ మీకు సహాయపడుతుంది. లాస్ ఏంజిల్స్ నుండి న్యూయార్క్ వరకు ఈ సంవత్సరం ప్రీ-క్రిస్మస్ టికెట్ అమ్మకాలు గత సంవత్సరం వెనుకబడి ఉన్నాయని అల్గోరిథం గుర్తించినప్పుడు, ఉదాహరణకు, ఇది స్వయంచాలకంగా ధరలను తగ్గించగలదు, అదే సమయంలో ఈ సంవత్సరం అధిక చమురు ధరల వెలుగులో వాటిని చాలా తక్కువగా పడకుండా చూసుకోవాలి.
అదే సమయంలో, మంచుతో నిండిన రహదారి పరిస్థితుల కారణంగా సెయింట్ లూయిస్ నుండి చికాగోకు టిక్కెట్ల కోసం సాధారణం కంటే ఎక్కువ డిమాండ్‌ను అల్గోరిథం అంచనా వేసినప్పుడు, ఇది స్వయంచాలకంగా టికెట్ ధరలను పెంచుతుంది. టికెట్ అమ్మకాలు మరియు మార్కెట్ పరిస్థితులతో ఏమి జరుగుతుందో చూస్తూ CEO రోజంతా కంప్యూటర్ వైపు చూస్తూ ఉండాల్సిన అవసరం లేదు, ఆపై వ్యవస్థలోకి లాగిన్ అవ్వాలని మరియు ధరలను మానవీయంగా మార్చమని కార్మికులకు సూచించండి; కంప్యూటర్ ప్రోగ్రామ్ ఇవన్నీ మరియు అంతకంటే ఎక్కువ చేయగలదు - మరియు వేగవంతమైన వేగంతో కూడా.
