処方分析は、企業の分析プロセスの最後のステップです。 ビジネス最適化の概念は、その中心にあります。 したがって、処方分析に関する投稿がすでに用意されているので、自由に利用できる最高のツールとテクニックのいくつかを紹介します。
基本的に、これらの手法とツールは、ビジネスオーナーとストラテジストが、処方分析に取り組む際により良い意思決定を行うのに役立ちます。
それでは、ネット全体の大量のレビューによると、最高の処方分析ツールのいくつかから始めて、すぐに始めましょう。
処方分析ツール
以下は、処方分析の世界を拡大する際にある程度注意を払う必要のあるツールです。
＃1。 インプロバド
Improvadoは、ビジネスマーケティング部門向けのデータ分析ソリューションです。 自動化されたダッシュボードとレポートを介して、すべてのデータをXNUMXか所でリアルタイムに取得できます。
ほとんどの場合、データは、Google Analytics、CRM、電子メールプラットフォーム、Facebookなどのさまざまなマーケティングシステムから取得されます。 次に、この情報は、任意のデータウェアハウスおよび視覚化プラットフォームに「パイプ」されます。
Improvadoの恩恵を受けるのは誰ですか？
Improvadoは、分析とマーケティングだけでなく、すべてのマーケティングプラットフォームからXNUMXつの場所にデータを収集するためのソリューションを必要とするビジネスオーナーにも最適です。 これは、最も人気のある処方分析ツールのXNUMXつです。 これは、レビューによると、企業が数百万ドルと数百時間の手動レポート作業を節約したためです。
さらに、プラットフォームの統合は、広告およびキーワードレベルにまで及び、包括的なデータを抽出します。 ダッシュボードから広告クリエイティブを表示して、統計の完全な概要を確認することもできます。 Improvadoは、インストールや調整を伴う開発者サポートの必要性を排除する、シンプルでわかりやすく、使いやすいソリューションです。
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インテグレーション
Improvadoは、150を超えるさまざまな統合を備えています。 指定したデータソースのカスタム統合を作成します。
#2。 アレックス
Alteryxは、データブレンディングと分析をXNUMXつのツールに組み合わせた数少ない処方分析ツールのXNUMXつです。 数回クリックするだけで、プラットフォームは繰り返し可能な手順を使用して、展開可能な分析を生成します。 次に、生成された分析を共有して、より深いデータ洞察を提供します。
ほとんどの場合、このソリューションは、クラウドアプリ、スプレッドシート、データウェアハウス、その他のソースからのデータをすばやく簡単に統合および復元できるため、データアナリストとデータサイエンティストの両方にとって理想的です。
さらに、追加のコードを記述する必要なしに、プラットフォームはデータを統合してから、規範的な統計分析を行います。 これにより、スケーラブルな分析が提供され、最終的にはビジネスの成功に貢献します。
#3。 RapidMiner
RapidMinerは、オープンで包括的なデータ分析手法を介して、人工知能と予測分析を企業に提供します。 基本的に、ユーザーは、洗練された堅牢なグラフィカルインターフェイスを備えたこの一元化されたツールを使用して、予測分析を生成、維持、および提供します。 このソリューションは、さまざまなプログラミング言語でのスクリプトもサポートしています。
また、RapidMinerは、機械学習技術を使用したデータ準備や規範的な分析のモデルから、データサイエンスのライフサイクル全体を統合する分析チーム向けのデータサイエンスプラットフォームです。
一方、事前に構築されたデータ接続、ワークフローコンポーネント、機械学習はすべて、プラットフォームのビジュアルインターフェイスに含まれています。
RapidMinerの価格
RapidMiner Studioの価格は年間で、XNUMX年間の契約が必要です。 機能が制限された無料バージョンも同社から入手できます。
#4。 シセンス
Sisenseを使用すると、顧客はデータを視覚的に魅力的なインタラクティブレポートに簡単に変換できます。 このツールの視覚化機能には、グラフやより複雑な画像の作成を簡単にするドラッグアンドドロップの基本的なユーザーインターフェイスと、インタラクティブな視覚化が含まれています。
Sisenseの恩恵を受けるのは誰ですか？
Sisenseは、最小限のITサポートでデータの包括的なビューを求める分析チームに最適です。 処方分析ツールは、データ主導の意思決定につながる有用な情報を提供します。 さらに、ユーザーは関連するアプリやデータベースに直接接続し、多数のデータソースをマッシュアップして、データを視覚化することもできます。
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Sisenseの価格設定と統合
Sisenseはケースバイケースで課金します。 したがって、価格の見積もりについては、会社に連絡する必要があります。
さらに、Sisenseでは100を超えるデータポートを利用できます。 あなたはこれらの完全なリストを通過することができます 公式ウェブサイトのコネクタ.
#5。 バースト
Birstは、さまざまなチームからの洞察を組み合わせたWebベースのビジネスインテリジェンスおよび予測分析ソリューションであり、企業がより多くの情報に基づいた意思決定を行い、BIプロセス全体を自動化するのに役立ちます。
基本的に、すべてのユーザーは、プラットフォームの独自のアーキテクチャのおかげで、簡単にアクセスおよび拡張できる共有分析ネットワークに接続されます。
誰がBirstの恩恵を受けますか？
このツールの分析の共有ネットワークにより、ビジネスユーザーはIT制御を維持しながら、より機敏に対応できます。 ほとんどの場合、Birstはデータ分析で最も難しい問題のXNUMXつに焦点を当てています。 これには、組織内の複数のソースからのデータに対する信頼の構築が含まれます。
価格と統合
Birstのツールは無料トライアルで利用できます。 ただし、価格情報については、会社に問い合わせる必要があります。
一方、Birstは、彼らのWebサイトで、データ統合のリストを公開していません。 したがって、その情報を入手するには、カスタマーケア担当者に相談する必要があるかもしれません。
#6。 ナイフ
Knimeは、データ統合、レポート作成、分析のためのビジネスインテリジェンス（BI）アプリケーションです。 さまざまなタスクのノードとの視覚的なインターフェイスがあります。 これは、データ抽出からデータ表示にまで及びます。 統計モデルは、プラットフォームの主な焦点です。
さらに、分析プラットフォームは主にデータサイエンティストを対象としており、統計機能、複雑な機械学習、予測アルゴリズム、ワークフロー制御、およびその他の機能が含まれています。
さらに、Knimeは、Python、R、Hadoop、H2Oなどのさまざまなデータサイエンスツールで使用できます。
価格設定と統合
Knimeは、無料のオープンソースソフトウェアプラットフォームです。 つまり、ツールにアクセスするために料金を支払う必要はありません。
一方、Knimeのプラットフォームには幅広い統合があります。 あなたはそれらの統合のすべてを見ることができます 公式ウェブサイト.
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#7。 タレンド
Talendは、その汎用性でよく知られているデータおよびマーケティングプラットフォームです。 ほとんどの場合、Amazon Web Services、Microsoft Azure、Google Cloudなど、最も有名なクラウドサービスプロバイダーと通信できます。
Talendは、さまざまな業界の業界リーダーと協力して、ビッグデータアクセス、データ統合、およびデータ強化のための最先端のソフトウェアを開発しています。 このソフトウェアには、市場で最高のデータ統合および管理ツールのいくつかも含まれています。 Reddit.
価格と統合
Talendは、世界中の顧客が利用できる無料のオープンソースモデルなど、さまざまな価格オプションを提供しています。 このサービスは、ローカルまたはクラウドでホストできます。
一方、TalendにはXNUMXを超えるデータ接続があります。 Talendのすべて 統合はここにあります。
＃8。 AIMMS
AIMMS Prescriptive Analyticsプラットフォームは、数理最適化手法とデータモデリングを使用して、定量化可能な結果を提供します。 したがって、これは企業に競争上の優位性をもたらします。 このソフトウェアの汎用性と堅牢性により、幅広いビジネスストラテジストと連携して、実質的にあらゆる問題の解決に役立てることができます。
さらに、AIMMSは、ほとんどすべてのビジネス上の問題に対して、安全で適応性があり、迅速な回答を提供します。 インタラクティブなダッシュボードは、組織全体に統計と意思決定支援を提供し、より良い結果を可能にします。
さらに、この規範的な分析ソリューションでのドラッグアンドドロップのシンプルさと視覚化の選択により、分析モデルの設計が簡単になります。 そして、プロプライエタリ言語により、プログラミングを気にすることなく、ソリューションを簡単に構築できます。
価格と統合
AIMMSのWebサイト 価格情報は提供しません。 統合のリストも公開していません ウェブサイト上に.
#9。 ルッカー
Lookerは、独自のモデリング言語を備えたWebベースのプラットフォームです。 アプリケーションは完全にデータベース内で実行され、最新かつ最速の分析データベースを使用してリアルタイムの判定を提供します。 簡単に言うと、これにより、ユーザーは、多数のグラフ、チャート、およびグラフを提供することにより、幅広いインタラクティブな視覚化を選択、構築、および構成することが非常に簡単になります。
さらに、ほぼすべてのビジネス部門のチームにとって、このプラットフォームは便利なBIおよび処方分析ツールを提供します。 Lookerは、視覚的な形式で多くの情報を提供するシンプルなアプリケーションを必要とする企業に特に役立ちます。
価格と統合
価格は、特定のビジネスニーズによって決まります。 したがって、見積もりについては会社に連絡する必要があります。
一方、Lookerは50を超える異なるデータソースで動作します。
#10。 タブロー
Tableauは、企業がデータを実用的な洞察に変えるのを支援するビジネスインテリジェンスプラットフォームです。 ユーザーフレンドリーなプラットフォームにより、事実上どこにでも、ほぼすべての形式で保存されているデータに簡単に接続できます。 基本的に、ユーザーはTableauのドラッグアンドドロップ機能を使用して、高度なビジュアル分析を備えたインタラクティブなダッシュボードを構築できます。
さらに、Tableauは、データアナリスト、または実際には誰でも、貴重な洞察を得るために使用できます。 このプラットフォームは、多くのクライアントを抱える企業が進捗状況を追跡するのに非常に便利な方法です。 さらに重要なことに、それを利用するためにコーディングの知識は必要ありません。
次に進むと、ソフトウェアをオンサイトにインストールするか、Tableauのサーバーにデータ分析ツールをクラウドホスティングするかを選択できます。
一方、後者は、オンサイトでより多くのソフトウェアをインストールしたくない企業にとっては優れた選択肢かもしれません。
価格（英語）
Tableauには、その製品にXNUMXつの価格設定オプションがあります。 XNUMXつはオンサイトインストール用で、もうXNUMXつはTableauホスティング用です。
インテグレーション
Tableauを使用すると、ユーザーはさまざまなデータソースに接続できます。
処方分析手法
さまざまな処方分析手法を検討する前に、分析的意思決定モデルの重要性を把握することが重要です。 意思決定に関与するコンポーネントは、モデルによって表されます。
- 最終決定： 基本的に、次のような質問をする必要があります。 どのような決定を下す必要があり、どのようなオプションがありますか？ 決定を下したくない場合、他にどのような選択肢がありますか？
- 決定を下すための重要な情報： 次のような質問—私たちは可能な限り最良の決定を下すのに役立つ知識を持っていますか？ たとえば、意思決定者であるコールセンターの担当者は、顧客のプロファイルにアクセスできますか？—正確な回答が必要です。
- 決定の目標：最後に、次のような質問への回答が必要になります。この決定の結果として何が起こるかを確認したいですか。 たとえば、この決定は、今四半期の売上を伸ばすのに役立ちますか？—この時点で。
次に進むと、処方分析手法はさまざまです。 手始めに、最適化、ゲーム理論、シミュレーション、意思決定分析アプローチ、および制御システムはほんの一例です。 ただし、ほとんどの組織が次のXNUMXつのタイプを採用していることが判明しています。
#1。 予測分析プラスルール
分析的意思決定モデルは、すべての処方分析手法に共通しています。 別の言い方をすれば、意思決定に必要なXNUMXつの要素すべてが含まれています。
一方、「予測分析プラスルール」の方法論はより単純です。 考えられるすべての結果を検討することなく、予測とビジネス定義のルールおよび仮定を組み合わせます。 その結果、常に最適な行動方針を推奨するとは限りません。 この手法は、運用上の決定を行うときに役立つことがよくあります。
このシナリオを考えてみましょう。 （（顧客にオファーをすることがアクションポイントです🙂
オファーごとに、顧客に提示できる最適なオファーを決定するための予測モデルを設計できます。 これにより、各顧客がオファーに応答する可能性が決まります。 したがって、ルールに沿って、すべての消費者に最高の顧客反応を示す提案を提供することができます。
この手法は、ビジネスで定義されたルールのために規範的です。 ただし、データと分析を使用するため、これは処方分析です。 この組み合わせの結果として、ルールがよりスマートになり、分析が実行可能になります。
＃2。 最適化
「最適化」アプローチは、XNUMX番目の処方分析手法です。 これは通常、戦略的および戦術的な決定を行うために使用されます。 ただし、運用上の決定を行うためのツールにもなります。
分析的意思決定モデルを使用して、各オプションのすべての可能な結果を計算します。 さらに、いくつかの目標間の妥協の程度を評価します。 つまり、さまざまなレベルの不確実性があるシナリオでは、限られた時間とリソースの最適な使用を評価します。
ただし、最適化アプローチには問題があり、次のXNUMXつの主要コンポーネントに分かれています。
- DevOps Tools Engineer試験のObjective ：最適化する必要のあるメトリックは、目標と呼ばれます。 たとえば、今年度の収益を最大化することが目標になる可能性があります。
- 決定：これらは、目標/目的を達成するために取らなければならない選択です。 たとえば、金融投資の量を決定することができます。
- 制約：これらは、決定に影響を与える可能性のある制限または制限です。 たとえば、予算の額によって、決定の対象範囲が制限される可能性があります。
最初のテクニックを示すために使用された図を考えてみましょう。 アクションポイント（消費者にオファーを行う）に対して、分析的意思決定モデルは、すべての潜在的なオプション（たとえば、オファーAを今日電子メールで顧客に送信する）と結果（たとえば、応答確率）を提示します。 したがって、最適なアクションポイントを見つけるために、ユーザーはXNUMXつの組み合わせ（アクションポイント、オプション、および予測結果）を他のすべての組み合わせと比較できます。
その結果、複雑さが増すにつれて（より多くのアクションポイントと結果）、効率的に計算できる高度なアルゴリズムの需要がそれに続きます。 一方、このニーズは、最適化アルゴリズムの分野における大幅な進歩のおかげで満たされました。
小売業界における最適化の実際の例：
- プロモーションプログラムを最適化する：企業は、予算、チャネル、在庫、リソースなどの要素を考慮して、実行するキャンペーンと製品を選択できます。
- 製品選択の最適化：最大の価値を生み出すために、企業はプレミアム、ミディアム、およびローコストの製品の最適な比率を決定できます。 基本的に、製品のコスト、需要、および代替の影響はすべてモデルに考慮されます。
- レイアウトの最適化：売り上げを伸ばすために、一部の小売業者は、理想的な店舗レイアウトを決定するために規範的な方法を採用しています。
- 価格を最適化する：規範的な方法は、組織がパターンと洞察を識別して理解するのに役立つため、価格決定は自信を持って行うことができます。
規範的分析ツールとは?
処方的分析は、データを使用して前進するための最善の方法や、特定の状況でとるべき最善の行動を見つける統計的手法です。 記述的分析と予測的分析の両方が処方的分析で使用されますが、焦点はデータ監視ではなく実用的な洞察です。
処方的分析手法とは?
規範的分析では、ビジネス ルール、アルゴリズム、機械学習 (ML)、計算モデリング手順などの方法とツールを組み合わせて使用します。 これらの方法は、履歴データやトランザクション データ、リアルタイム データ フィード、「ビッグ データ」など、さまざまな種類のデータで使用されます。
規範的な分析ツールの例はどれですか?
電子メールの自動化は、処方的分析の使用の明確な例です。 マーケティング担当者は、電子メールの自動化を使用して、目標、考え方、および計画に基づいてリードをグループに分類し、それらのグループに基づいて電子メールを送信します。
Netflix は処方的分析をどのように使用していますか?
Prescriptive Analytics は、将来に影響を与えるさまざまな変数を考慮して、現在に焦点を当てています。 これは、Netflix が顧客の購入決定に影響を与える側面を理解するのに役立ちます。 この戦略は、タイムリーな意思決定に利用されます。
