تجزیه و تحلیل تجویزی و پیش بینی کننده چگونه می توانند با هم کار کنند؟
تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده الگوهایی را در داده ها برای پیش بینی رویدادهای آینده شناسایی می کند. میتواند حملات سایبری، خرابیهای قریبالوقوع ماشینآلات، اختلالات زنجیره تامین و نوسانات قیمت را پیشبینی کند، همه اینها قبل از وقوع.
از سوی دیگر، تجزیه و تحلیل تجویزی می تواند تصمیمات را بر اساس اهداف و محدودیت های دنیای واقعی هدایت کند. این امر به ویژه هنگام برخورد با اهداف متضاد و محدودیت های متعدد، مانند محدودیت های بودجه، زمان و در دسترس بودن محصول، ارزشمند است.
با این حال، این دو فناوری با هم یک هم افزایی ایجاد می کنند که از مرزهای سنتی فراتر می رود و کسب و کارها را قادر می سازد تا چالش ها را پیش بینی کنند و تصمیمات آگاهانه بگیرند.
نمونه هایی از تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده و تجویزی که با هم کار می کنند
در مدیریت زنجیره تامین
پیشبینی: یادگیری ماشین مشکلات احتمالی زنجیره تامین را با تامینکنندگان خاص در یک منطقه پیشبینی میکند.
تصمیم: بهینه سازی ریاضی کم هزینه ترین راه را برای کاهش محموله ها با در نظر گرفتن محدودیت های مختلف از سوی تامین کننده تعیین می کند. این ترکیب امکان مدیریت پیشگیرانه و مقرون به صرفه اختلالات زنجیره تامین را فراهم می کند.
در امنیت سایبری
پیشبینی: یادگیری ماشینی پیشبینی میکند که چه کسی یک حمله سایبری را قبل از وقوع آن انجام خواهد داد.
تصمیم: بهینه سازی ریاضی، محققین را بر اساس سطح تهدید و سایر عوامل تعیین می کند. این همکاری تضمین می کند که منابع مناسب برای مقابله با تهدیدات بالقوه تخصیص داده شده است.
در علوم اجتماعی
پیشبینی: یادگیری ماشینی پیشبینی میکند که کدام آزمایشها احتمالاً موفق خواهند بود.
تصمیم: بهینه سازی ریاضی محدودیت هایی مانند هزینه و در دسترس بودن محقق را در نظر می گیرد تا تصمیم بگیرد کدام آزمایش را انجام دهد. این هم افزایی تضمین می کند که منابع به طور کارآمد به امیدوار کننده ترین تحقیقات تخصیص داده می شود.
در اینترنت اشیا (IoT)
پیشبینی: یادگیری ماشین شکستهای احتمالی دارایی را پیشبینی میکند.
تصمیم: بهینهسازی ریاضی با در نظر گرفتن عواملی مانند هزینه و ارسال مشتری، بهترین زمان برای تعطیلی خط را تعیین میکند. این همکاری اختلالات و اثرات مالی را به حداقل می رساند.
در استراتژی سرمایه گذاری
پیش بینی: یادگیری ماشین فرصت های سرمایه گذاری را پیش بینی می کند.
تصمیم: بهینه سازی ریاضی وجه نقد محدودی را در بین سرمایه گذاری ها با در نظر گرفتن محدودیت ها در مقادیر سرمایه گذاری تخصیص می دهد. این ترکیب استراتژی های سرمایه گذاری بهینه را تضمین می کند.
در تعامل با مشتری
پیشبینی: یادگیری ماشینی تمایل مشتریان به خرید را پیشبینی میکند.
تصمیم: بهینه سازی ریاضی تعیین می کند که چند کوپن برای به حداکثر رساندن درآمد یا سود ارائه شود. این هم افزایی امکان تعامل هدفمند و موثر با مشتری را فراهم می کند.
با تجمیع قابلیتهای پیشبینی یادگیری ماشین با قدرت تصمیمگیری بهینهسازی ریاضی، کسبوکار شما میتواند راهحلهایی ایجاد کند که نه تنها هوشمندانه هستند، بلکه تصمیمات را به هوشمندانهترین راه بهینه میکنند.

متخصص سئو کیست؟
در دنیای دیجیتال امروز، رقابت برای دیدهشدن و جذب مخاطب بیشتر به یکی از چالشهای اصلی کسبوکارها تبدیل شده است. …

طراحی سایت حرفه ای
در دنیای دیجیتال امروز، داشتن یک وب سایت حرفه ای برای هر کسبوکاری ضروری است. طراحی سایت حرفه ای نه …

هوش مصنوعی گوگل (SGE)، تحولی در دنیای سئو
گوگل با افزودن قابلیت هوش مصنوعی به صفحه نتایج جستجو (SERP)، گامی تازه در جهت ارائه سریعتر و دقیقتر اطلاعات …