规范性分析是企业分析过程的最后一步。 业务优化的概念是其核心。 因此，随着我们关于规范分析的帖子已经到位，我们将介绍一些可供您使用的最佳工具和技术。
基本上，这些技术和工具将帮助企业主和战略家在涉足规范性分析时做出更好的决策。
所以，让我们开始吧，根据网络上的大量评论，从一些最好的规范性分析工具开始。
规范性分析工具
以下是您在扩展规范分析领域时应该给予一定程度关注的工具。
#1。 即兴表演
Improvado 是面向商业营销部门的数据分析解决方案。 它允许他们通过自动化仪表板和报告在一个地方实时获取所有数据。
大多数情况下，数据来自各种营销系统，包括 Google Analytics、CRM、电子邮件平台、Facebook 等。 然后，这些信息被“传送”到您喜欢的任何数据仓库和可视化平台中。
谁从即兴表演中受益？
Improvado 非常适合分析和营销，以及需要解决方案将所有营销平台的数据收集到一个位置的企业主。 这是最流行的规范性分析工具之一。 这是因为，根据评论，它为企业节省了数百万美元和数百小时的手动报告工作。
此外，该平台的集成一直深入到广告和关键字级别，提取全面的数据。 您甚至可以从仪表板查看广告创意，全面了解您的统计数据。 Improvado 是一种简单、直接且易于使用的解决方案，无需开发人员支持安装或调整
另请参阅： 规范性分析：定义、真实示例、工作原理
集成
Improvado 具有超过 150 种不同的集成功能。 他们将为您指定的任何数据源创建自定义集成。
＃2。 Alteryx
Alteryx 是将数据混合和分析结合到一个工具中的少数规范性分析工具之一。 只需单击几下，该平台就可以使用可重复的过程生成可部署的分析。 然后，它共享生成的分析以提供更深入的数据洞察。
在大多数情况下，该解决方案非常适合数据分析师和数据科学家，因为它允许他们快速轻松地集成和恢复来自云应用程序、电子表格、数据仓库和其他来源的数据。
此外，无需编写任何额外的代码，平台就可以整合数据，然后进行规范的统计分析。 这提供了可扩展的分析，最终将有助于您的业务成功。
＃3。 RapidMiner
RapidMiner 通过开放和全面的数据分析技术为企业提供人工智能和预测分析。 基本上，用户使用这个集中式工具生成、维护和提供预测分析，该工具具有复杂而强大的图形界面。 该解决方案还支持使用各种编程语言编写脚本。
此外，RapidMiner 是分析团队的数据科学平台，它统一了整个数据科学生命周期，从使用机器学习技术的数据准备和来自规范分析的模型。
同时，预先构建的数据连接、工作流组件和机器学习都包含在平台的可视化界面中。
RapidMiner 的定价
RapidMiner Studio 每年定价，需要三年承诺。 该公司还提供功能有限的免费版本。
＃4。 Sisense
Sisense 让客户可以轻松地将他们的数据转化为具有视觉吸引力的交互式报告。 该工具的可视化功能包括一个拖放式基本用户界面，可以轻松构建图表和更复杂的图像，以及交互式可视化。
谁从 Sisense 中受益？
Sisense 非常适合寻求以最少 IT 支持全面了解其数据的分析团队。 规范性分析工具提供有用的信息，从而导致数据驱动的决策。 此外，用户还可以直接连接到相关的应用程序或数据库，混搭众多数据源，并可视化数据。
另请参阅： PLM 工具：202 年顶级产品管理工具列表3
Sisense 定价和集成
Sisense 会根据具体情况收费。 因此，对于报价，您需要联系公司。
此外，Sisense 提供 100 多个数据端口。 您可以浏览这些的完整列表 连接器在他们的官方网站上.
＃5。 伯斯特
Birst 是一个基于 Web 的商业智能和预测分析解决方案，它结合了来自不同团队的见解，帮助企业做出更明智的决策并自动化整个 BI 流程。
基本上，每个用户都连接到一个共享的分析网络，该网络可以很容易地访问和扩展，这要归功于该平台的独特架构。
谁从 Birst 中受益？
该工具的共享分析网络使业务用户能够更加敏捷，同时保持 IT 控制。 大多数情况下，Birst 专注于数据分析中最困难的问题之一。 这包括建立对来自组织内多个来源的数据的信任。
定价和集成
Birst 的工具可免费试用。 但是，您需要联系该公司以获取定价信息。
同时，在他们的网站上，Birst 没有发布数据集成列表。 因此，要获取该信息，您可能必须与客户服务代表交谈。
＃6。 尼姆
Knime 是用于数据集成、报告和分析的商业智能 (BI) 应用程序。 它具有用于各种任务的节点的可视界面。 这包括从数据提取到数据呈现。 统计模型是平台的主要焦点。
此外，分析平台主要面向数据科学家，它包括统计功能、复杂的机器学习和预测算法、工作流控制等功能。
此外，Knime 可以与各种数据科学工具一起使用，包括 Python、R、Hadoop 和 H2O 等等。
定价和集成
Knime 是一个免费的开源软件平台。 换句话说，您无需支付任何费用即可访问该工具。
同时，Knime 的平台具有广泛的集成。 您可以在其上查看所有这些集成 官方网站.
另请参阅： 免费 OKR 工具：55 年 202 多种最佳免费 OKR 工具3
＃7。 拓蓝
Talend 是一个以其多功能性而闻名的数据和营销平台。 在大多数情况下，它可以与一些最知名的云服务提供商进行通信，包括 Amazon Web Services、Microsoft Azure 和 Google Cloud。
Talend 与各行各业的行业领导者合作，开发用于大数据访问、数据集成和数据丰富的尖端软件。 根据来自的评论，该软件还包括一些市场上最好的数据集成和管理工具 Reddit.
定价和集成
Talend 提供多种价格选择，包括可供全球客户使用的免费开源模型。 该服务既可以在本地托管，也可以在云中托管。
同时，Talend 拥有一百多个数据连接。 所有的 Talend 集成可以在这里找到。
#8。 目标管理系统
AIMMS Prescriptive Analytics 平台使用数学优化技术和数据建模来提供可量化的结果。 因此，这为企业提供了竞争优势。 该软件的多功能性和稳健性使其能够与广泛的业务战略家一起操作，以帮助解决几乎任何问题。
此外，AIMMS 为几乎所有业务问题提供了安全、适应性强和快速的答案。 然后交互式仪表板为整个组织提供统计数据和决策支持，从而获得更好的结果。
此外，该规范性分析解决方案中的拖放简单性和可视化选择使设计分析模型变得简单。 然后，专有语言使构建解决方案变得简单，而无需费心编程。
定价和集成
AIMMS 网站 不提供定价信息。 它也没有发布集成列表 在其网站上.
＃9。 旁观者
Looker 是一个基于网络的平台，具有专有的建模语言。 该应用程序完全在数据库中运行，并使用最新、最快的分析数据库来提供实时判断。 简单来说，通过提供大量图形、图表和图形，用户可以非常轻松地选择、构建和配置范围广泛的交互式可视化。
此外，对于几乎所有业务部门的团队，该平台提供了有用的 BI 和规范分析工具。 Looker 对于需要一个简单应用程序的公司特别有用，该应用程序仍然以可视格式提供大量信息。
定价和集成
定价取决于您的特定业务需求。 因此，您需要与公司联系以获取报价。
同时，Looker 使用 50 多个不同的数据源。
＃10。 画面
Tableau 是一个商业智能平台，可帮助公司将数据转化为可操作的见解。 用户友好的平台可以轻松连接到几乎在任何地方以几乎任何格式存储的数据。 基本上，用户可以使用 Tableau 的拖放功能构建具有高级可视化分析的交互式仪表板。
1此外，数据分析师或任何人都可以使用 Tableau 来获得有价值的见解。 对于拥有大量客户的企业来说，该平台是一种非常方便的方式来跟踪他们的进度。 更重要的是，它不需要任何编码知识即可使用。
接下来，您可以选择在现场安装软件或在 Tableau 的服务器上云托管数据分析工具。
同时，对于不想在现场安装更多软件的企业来说，后者可能是一个很好的选择。
定价
Tableau 的产品有两种定价选项； 一个用于现场安装，另一个用于 Tableau 托管。
集成
Tableau 允许用户连接到广泛的数据源。
规范性分析技术
在我们研究各种规范性分析技术之前，了解分析决策模型的重要性很重要。 参与决策的组件由模型表示：
- 最终决定： 基本上你需要问一些问题，比如； 我们需要做出什么决定，我们有什么选择？ 如果您不想做出决定，您还有哪些其他选择？
- 做出决定的重要信息： 像这样的问题——我们是否拥有可以帮助我们做出最佳决策的知识？ 例如，作为决策者的呼叫中心代表是否有权访问客户的资料？——需要准确的答案。
- 决定的目标：最后，您需要回答以下问题——我们希望看到这个决定的结果是什么？ 例如，该决定能否帮助我们提高本季度的销售额？——此时此刻。
继续前进，规范性分析技术各不相同。 首先，优化、博弈论、模拟、决策分析方法和控制系统只是其中的几个例子。 但是，已经发现大多数组织采用以下两种类型：
＃1。 Predictive Analytics Plus 规则
分析决策模型在所有规范性分析技术中都很常见。 换句话说，它们包含做出决定的所有三个要素。
另一方面，“预测分析加规则”方法更直接。 在不检查所有可能的结果的情况下，它将预测与业务定义的规则和假设混合在一起。 因此，它可能并不总是推荐最佳的行动方案。 在做出运营决策时，这种技术通常会派上用场。
让我们考虑一下这种情况； (向客户提供报价是行动点🙂
对于每个报价，可以设计一个预测模型来确定可以呈现给客户的最佳报价。 这将确定每个客户响应报价的可能性。 因此，根据规则，可以为每位消费者提供客户反应最高的建议。
由于业务定义的规则，这种技术是规定性的。 但是，由于使用数据和分析，它是规范性分析。 由于这种组合，规则变得更加智能，分析变得可操作。
#2。 优化
“优化”方法是第二种规范分析技术。 这通常用于制定战略和战术决策。 然而，它也可以成为制定运营决策的工具。
它使用分析决策模型来计算每个选项的所有可能结果。 它进一步评估了几个目标之间的妥协程度。 换句话说，在具有不同程度的不确定性的情况下，它会评估对有限时间和资源的最佳利用。
然而，优化方法存在一个问题，它分为三个主要部分：
- 目的：需要优化的指标称为目标。 例如，最大化当前财政年度的收入可能是一个目标。
- 决定：这些是为了达到目标/目的而必须做出的选择。 例如，可以决定金融投资的数量。
- 限制：这些是可能影响决策的限制或限制。 例如，预算金额可以限制决策的覆盖范围。
考虑用于演示第一种技术的插图。 针对行动点（向消费者提出报价），分析决策模型将呈现所有潜在选项（例如，今天通过电子邮件向客户发送报价 A）和结果（例如，响应概率）。 因此，为了找到最佳行动点，用户可以将一种组合（行动点、选项和预计结果）与所有其他组合进行比较。
因此，随着复杂性的增加（更多的行动点和结果），对能够高效计算的高级算法的需求也随之而来。 同时，由于优化算法领域的重大进步，这一需求得到了满足。
零售业优化的真实例子：
- 优化促销计划：企业可以根据预算、渠道、库存和资源等因素来选择要运行哪些活动以及针对哪些产品。
- 优化产品选择：为了产生最大的价值，企业可以确定优质、中、低价产品的最佳比例。 基本上，产品成本、需求和替代影响都被纳入模型。
- 优化布局：为了促进销售，一些零售商采用规范的方法来确定理想的商店布局。
- 优化定价：由于规范性方法有助于组织识别和理解模式和洞察力，因此可以自信地做出定价决策。
什么是规范分析工具？
规范分析是一种统计方法，它使用数据来寻找前进的最佳方式或在特定情况下采取的最佳行动。 描述性和预测性分析都用于规范性分析，但重点是可操作的见解而不是数据监控。
什么是规范分析技术？
规范分析结合使用各种方法和工具，例如业务规则、算法、机器学习 (ML) 和计算建模程序。 这些方法用于许多不同类型的数据，例如历史和交易数据、实时数据馈送和“大数据”。
哪个是规范分析工具的例子？
电子邮件自动化是使用规范分析的一个明显例子。 营销人员使用电子邮件自动化根据目标、心态和计划将潜在客户分成几组，然后根据这些组向他们发送电子邮件。
Netflix 如何使用规范分析？
规范分析通过考虑将影响未来的不同变量来关注当前。 它帮助 Netflix 了解影响客户购买决策的各个方面。 然后利用该策略做出及时的决策。
