什么是数据科学中的规范分析？

可以确定，业务领域中任何类型的分析服务的目的都是将来自公共和其他第三方资源的大量内部来源数据积累到响应式提要中，以改善社区运营。规范分析是业务分析领域，致力于为日常问题寻找最佳解决方案。它与其他两个可比较的过程直接相关，即描述性和预测性分析。规范性分析可以定义为一种数据分析类型，它使用算法和原始数据分析来在很长和很短的时间内实现更好和有效的决策。它针对可能的场景、累积的统计数据以及通过消费者社区收集的过去/现在的数据库提出了策略建议。

例子

谷歌自动驾驶汽车， Waymo是显示规范分析的首选示例。它展示了每次旅行的数百万次计算。汽车自己决定转向哪个方向，减速/加速，甚至何时何地改变车道 - 这些行为就像任何人在驾驶汽车时的决策过程一样正常。

规范性数据分析模型

在职的

为了处理如此庞大的数据堆栈，分析使用人工智能技术、机器学习计算策略的概念，并且在大多数情况下使用任何类型的人工输入。由于技术时代机器的可扩展性和可靠性，它们可以快速自我学习并适应自己持有额外的数据包并根据便利性获得先进的解决方案，这仍然是有利的。它超越了简单的预测选项，并为每个动作提供了一系列潜在的想法。这个过程可以说得比人的能力更快，甚至更准确。

描述性分析与预测性分析与规范性分析

描述性分析对统计数据进行处理，为我们提供与过去相关的详细信息。它可以帮助企业从过去的统计数据中获取有关其绩效的所有相关详细信息。例如：分析消费者/客户过去的购买细节，以确定在市场上推出新产品或任何销售计划的最佳时间。

预测分析在历史数据和提要的帮助下使用由所有相关关键趋势和特定可扩展模式组成的机器学习模型。然后在业务中使用该模型来预测应用最新信息接下来会发生什么。例如：企业使用统计模型来通过以前的数据来了解消费者有多少使用服务以及哪些服务在他们中最受欢迎，因此相关模型可以检查用户中的需求服务。

规范性分析用于对预测数据进行下一级和高级使用。商业企业利用预测的可能性为他们的客户/消费者开发和提供更好的服务。例如：对于一个成功且具有成本效益的交付系统，运输企业使用算法和预测模型来确定能耗最低的最佳路线，以节省时间并增加利润。

好处

• 轻松映射业务分析，以宣布避免失败和取得成功所需的步骤。
• 一种准确而全面的数据聚合和分析形式，还可以减少人为错误和偏见。
• 帮助与问题相关的决策线索，而不是根据直觉跳到不可靠的结论。
• 消除直接的不确定性有助于防止欺诈、限制风险、提高效率和创造合乎逻辑的客户。

业务相关前景

随着时间的推移，数据库正在为业务流程中的一组企业扩展，借助此类数据分析模型，利用收集到的信息来推动真正的业务价值比以往任何时候都更容易——提供乐观的方法和可治愈的结果。值得信赖的组织可以根据分析的事实做出决策，而不是直接基于直觉得出荒谬的结论。组织可以轻松地更好地了解最坏情况的可能性并相应地进行计划。这可能是软件技术和经济部门业务蓬勃发展的关键，因为组织可以更好地预测最坏的情况，并为现在和未来做出相应的计划。