商业分析硕士知识点: 在业务中使用数据，什么是规范性分析？

在当今的数字时代，数据正以惊人的速度以各种形式（如电子邮件、互联网搜索、社交媒体点赞和视频浏览量）创建。根据世界经济论坛的一份报告，2017 年世界每天产生大约 2.5 万亿字节的数据。企业正在利用分析来获得洞察力并推动决策制定，而预测性分析和规范性分析通常结合使用。前者用于了解何时可能发生问题，后者用于建议可操作的后续步骤。要问的核心问题是：“什么是规范性分析，它如何帮助组织成长？” 事实上，规范性分析有多种应用。例如，航空公司使用它来确定何时应根据天气、油价和消费者需求自动调整机票价格，从而实现利润最大化。消防部门也使用规范模型来确定在野火期间应该疏散哪些社区。医院使用它来预测哪些患者容易再入院，以便工作人员可以采取措施预防这种情况。

规范分析建模中使用的技术
有兴趣从事规范分析的专业人士应该精通各种建模技术，包括统计和定量分析、电子表格建模、机器学习和算法的使用。
统计和定量分析
统计分析涉及收集和检查数据集，作为了解趋势的一种手段，例如客户过去的购买模式，可以预测未来可能购买的产品。这种分析采用“全局”方法来识别过去的模式并预测未来的趋势。
定量分析也可以用来预测未来的结果。但是，该模型不是检查大型数据集，而是更深入地研究特定情况或事件发生的原因。尽管这两种方法都很有价值，但分析专业人员需要了解何时最好地使用每种方法。

电子表格建模
电子表格建模是另一种有价值的规范性分析技术。它用于执行复杂的数学计算，帮助企业确定过去成功的衡量标准、当前的运营状态以及未来可能发生的情况。电子表格不仅可以设计为允许更改输入数据，而且可以在每次更新输入数据时提供新的、确凿的结果。

优化
预测分析中的优化可以定义为如何使用现有数据集实现最佳结果。它通常用于通过组装数据、构建模型、评估它们并呈现结果来解决预测分析过程中的复杂问题。优化最常用于优化供应链中的生产、调度和库存。

模拟
模拟通过创建问题所在系统的模型来预测未来趋势并推荐最佳决策。使用因果算法，将数据连接到模型以获得未来预测。例如，为了预测未来的销售数字，可以使用诸如销售人员经验、产品质量、各种市场因素以及它们之间的相互关系等数据来创建模型。这些软因素被添加到模型中，以模拟可能预测未来机会的因果情景。

机器学习和算法
尽管许多组织仍在尝试了解什么是规范性分析，以及他们是否可以使用它来简化业务流程，但那些开始使用它的人发现他们有更好的结果。依靠算法和机器学习来针对公司的数据集应用统计公式，包括交易、历史和实时数据输入。
利用规范分析的力量的组织发现他们能够更好地管理他们的供应链、优化生产并增强他们的客户体验。机器学习的一个关键示例与在线供应商根据过去的购买向客户推荐新推出的产品的能力有关。

技能分析专业人员需要成功
尽管分析工作者成功所需的确切技能组合可能取决于他们所从事的行业，但有几个是全面统一的。

分析能力
具有高级分析能力的专业人员可以收集和评估信息以解决问题。除了能够找到解决方案之外，他们还能够解释数据和检测模式，这两者都是数据科学职业的关键组成部分。

注重细节
成功的分析师在工作中一丝不苟，因为他们知道小错误可能会产生大后果。因此，识别和纠正不一致的能力至关重要。

沟通技巧
数据科学家需要识别模式并提出解决方案，并能够在简单、易于理解的报告中传达这些发现。除了帮助与团队成员建立工作关系外，强大的沟通技巧还可以帮助分析师更有效地工作。

批判性思维技能
分析师的工作是发现和解决问题，批判性思维能力帮助专业人员理性地看待问题。例如，负责审查客户反馈数据的分析师可能会使用批判性思维来查明该数据中的模式，这可用于改善客户服务或订单履行方式。

分析专家如何帮助企业蓬勃发展
对分析有深入了解的专业人士会发现，他们在预测建模、数据挖掘和执行信息系统方面的知识适用于许多行业，包括制药、制造、金融等。
识别大型数据集中的问题并使用该信息预测结果的能力不仅提高了组织效率，而且有助于降低成本并提高盈利能力。使用数据集创建预测模型和管理支持系统软件程序的专业人员需求量很大，因为这些功能使组织能够以统计形式访问信息并建立竞争优势。

迈向规范分析的职业生涯
规范性分析仍然是一个相对较新的领域，但企业看到了为业务场景开发数学规定操作的价值。规范性分析不仅可以改善结果，而且还允许管理人员在做出决策之前量化决策的影响。
有兴趣从事这一职业的专业人士会发现俄亥俄大学的在线商业分析硕士课程提供了成功的教育和技能。课程内容丰富，教授传统的分析工具和方法，以及分析和预测结果的高级分析技能。
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