تحلیل تجویزی

مقدمه

تحلیل تجویزی (Prescriptive Analytics) شاخه‌ای از تحلیل داده‌ها است که به جای توصیف آنچه اتفاق افتاده (تحلیل توصیفی) یا پیش‌بینی آنچه ممکن است اتفاق بیفتد (تحلیل پیش‌بینی‌کننده)، به دنبال توصیه بهترین اقداماتی است که باید برای دستیابی به یک نتیجه مطلوب انجام شوند. به عبارت دیگر، تحلیل تجویزی به شما می‌گوید "چه کاری باید انجام دهید". این نوع تحلیل، پیچیده‌ترین سطح از تحلیل داده‌ها محسوب می‌شود و اغلب از تکنیک‌های بهینه‌سازی، یادگیری ماشین و مدل‌سازی ریاضی استفاده می‌کند.

تفاوت تحلیل تجویزی با سایر انواع تحلیل

برای درک بهتر تحلیل تجویزی، لازم است تفاوت آن را با سایر انواع تحلیل داده‌ها بررسی کنیم:

تحلیل توصیفی (Descriptive Analytics): این نوع تحلیل، داده‌های تاریخی را جمع‌آوری و خلاصه می‌کند تا درک بهتری از آنچه اتفاق افتاده است ارائه دهد. مثال: گزارش فروش ماهانه، تعداد بازدیدکنندگان وب‌سایت در یک بازه زمانی مشخص.
تحلیل پیش‌بینی‌کننده (Predictive Analytics): این نوع تحلیل از داده‌های تاریخی و الگوریتم‌های آماری برای پیش‌بینی رویدادهای آینده استفاده می‌کند. مثال: پیش‌بینی فروش در ماه آینده، شناسایی مشتریانی که احتمال ترک آن‌ها وجود دارد.
تحلیل تجویزی (Prescriptive Analytics): این نوع تحلیل، با در نظر گرفتن داده‌های تاریخی، پیش‌بینی‌های آینده و محدودیت‌های مختلف، بهترین اقداماتی را که باید انجام شوند، پیشنهاد می‌دهد. مثال: تعیین بهترین قیمت برای یک محصول، بهینه‌سازی زنجیره تامین، تخصیص بهینه منابع.

جدول زیر تفاوت‌های کلیدی این سه نوع تحلیل را نشان می‌دهد:

تفاوت انواع تحلیل داده‌ها
نوع تحلیل	هدف	سوال کلیدی	تکنیک‌های مورد استفاده		تحلیل توصیفی	درک گذشته	چه اتفاقی افتاده است؟	آمار توصیفی، مصورسازی داده‌ها		تحلیل پیش‌بینی‌کننده	پیش‌بینی آینده	چه اتفاقی ممکن است بیفتد؟	رگرسیون، طبقه‌بندی، شبکه‌های عصبی		تحلیل تجویزی	تعیین بهترین اقدام	چه کاری باید انجام دهیم؟	بهینه‌سازی، شبیه‌سازی، یادگیری تقویتی

کاربردهای تحلیل تجویزی

تحلیل تجویزی در طیف گسترده‌ای از صنایع و حوزه‌ها کاربرد دارد. برخی از مهم‌ترین کاربردها عبارتند از:

مدیریت زنجیره تامین: بهینه‌سازی مسیرهای حمل و نقل، مدیریت موجودی، پیش‌بینی تقاضا. مدیریت زنجیره تامین
بازاریابی: تعیین بهترین کانال‌های بازاریابی، شخصی‌سازی پیشنهادات، بهینه‌سازی قیمت‌گذاری. بازاریابی دیجیتال، قیمت‌گذاری پویا
مالی: مدیریت ریسک، بهینه‌سازی سبد سرمایه‌گذاری، تشخیص تقلب. مدیریت ریسک، سرمایه‌گذاری
بهداشت و درمان: بهینه‌سازی برنامه‌ریزی درمان، تخصیص بهینه منابع بیمارستانی، پیش‌بینی شیوع بیماری‌ها. بهداشت عمومی، سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری بالینی
تولید: بهینه‌سازی برنامه‌ریزی تولید، کاهش هزینه‌ها، بهبود کیفیت. برنامه‌ریزی تولید، کنترل کیفیت
حمل و نقل: بهینه‌سازی مسیرهای پرواز، مدیریت ترافیک، کاهش مصرف سوخت. مدیریت ترافیک، بهینه‌سازی مسیر
انرژی: بهینه‌سازی شبکه توزیع برق، پیش‌بینی تولید انرژی، مدیریت مصرف انرژی. شبکه هوشمند، مدیریت انرژی

تکنیک‌های مورد استفاده در تحلیل تجویزی

تحلیل تجویزی از ترکیبی از تکنیک‌های مختلف استفاده می‌کند. برخی از مهم‌ترین این تکنیک‌ها عبارتند از:

بهینه‌سازی (Optimization): یافتن بهترین راه حل برای یک مسئله با در نظر گرفتن محدودیت‌های مختلف. برنامه‌ریزی خطی، برنامه‌ریزی غیرخطی
شبیه‌سازی (Simulation): ایجاد یک مدل از یک سیستم واقعی برای آزمایش سناریوهای مختلف و ارزیابی نتایج. شبیه‌سازی مونت کارلو، مدل‌سازی گسسته رویداد
یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning): یک تکنیک یادگیری ماشین که در آن یک عامل یاد می‌گیرد که چگونه در یک محیط خاص عمل کند تا پاداش خود را به حداکثر برساند. Q-learning، Deep Q-Network
مدل‌سازی ریاضی (Mathematical Modeling): استفاده از معادلات ریاضی برای توصیف و تحلیل یک سیستم. معادلات دیفرانسیل، نظریه گراف
تحلیل سناریو (Scenario Analysis): بررسی تاثیر سناریوهای مختلف بر نتایج. تحلیل حساسیت
درخت تصمیم (Decision Tree): یک ابزار تصمیم‌گیری که به شما کمک می‌کند تا بهترین گزینه را با توجه به شرایط مختلف انتخاب کنید. الگوریتم ID3، الگوریتم C4.5

مراحل انجام تحلیل تجویزی

انجام تحلیل تجویزی معمولاً شامل مراحل زیر است:

1. تعریف مسئله: مشخص کردن مسئله‌ای که باید حل شود و اهداف مورد نظر. 2. جمع‌آوری داده‌ها: جمع‌آوری داده‌های مرتبط از منابع مختلف. داده‌کاوی، پاکسازی داده‌ها 3. آماده‌سازی داده‌ها: پاکسازی، تبدیل و سازماندهی داده‌ها برای تحلیل. مهندسی ویژگی 4. ساخت مدل: انتخاب و ساخت مدل مناسب برای حل مسئله. انتخاب مدل، اعتبارسنجی مدل 5. تحلیل نتایج: تفسیر نتایج مدل و ارائه توصیه‌های عملی. تفسیر نتایج 6. پیاده‌سازی و نظارت: پیاده‌سازی توصیه‌ها و نظارت بر نتایج. مدیریت تغییر

چالش‌های تحلیل تجویزی

تحلیل تجویزی با چالش‌های متعددی روبرو است، از جمله:

کیفیت داده‌ها: داده‌های نادرست یا ناقص می‌توانند منجر به نتایج نادرست شوند.
پیچیدگی مدل: ساخت مدل‌های پیچیده می‌تواند دشوار و زمان‌بر باشد.
محدودیت‌های محاسباتی: حل مسائل بهینه‌سازی پیچیده می‌تواند به منابع محاسباتی زیادی نیاز داشته باشد.
مقاومت در برابر تغییر: پیاده‌سازی توصیه‌های جدید ممکن است با مقاومت روبرو شود.
تفسیر نتایج: تفسیر نتایج مدل و ارائه توصیه‌های عملی ممکن است دشوار باشد.

ابزارهای تحلیل تجویزی

ابزارهای مختلفی برای انجام تحلیل تجویزی وجود دارند، از جمله:

R: یک زبان برنامه‌نویسی و محیط نرم‌افزاری رایگان برای تحلیل آماری و گرافیکی داده‌ها. آمار
Python: یک زبان برنامه‌نویسی همه‌منظوره که به طور گسترده در تحلیل داده‌ها و یادگیری ماشین استفاده می‌شود. یادگیری ماشین
SAS: یک نرم‌افزار آماری تجاری که برای تحلیل داده‌ها و گزارش‌گیری استفاده می‌شود. تحلیل آماری
SPSS: یک نرم‌افزار آماری تجاری که برای تحلیل داده‌ها و گزارش‌گیری استفاده می‌شود. تحلیل داده‌ها
Gurobi: یک حل‌کننده بهینه‌سازی تجاری که برای حل مسائل بهینه‌سازی پیچیده استفاده می‌شود.
CPLEX: یک حل‌کننده بهینه‌سازی تجاری که برای حل مسائل بهینه‌سازی پیچیده استفاده می‌شود.

پیوند به استراتژی‌های مرتبط

پیوند به تحلیل تکنیکال و تحلیل حجم معاملات

نتیجه‌گیری

تحلیل تجویزی، قدرتمندترین سطح از تحلیل داده‌ها است که به سازمان‌ها کمک می‌کند تا تصمیمات بهتری بگیرند و به نتایج مطلوب‌تری دست یابند. با این حال، انجام تحلیل تجویزی نیازمند تخصص، ابزار و داده‌های باکیفیت است. با درک مفاهیم و تکنیک‌های این نوع تحلیل، سازمان‌ها می‌توانند از مزایای آن بهره‌مند شوند و در دنیای رقابتی امروز پیشرو باشند.

شروع معاملات الآن

ثبت‌نام در IQ Option (حداقل واریز $10) باز کردن حساب در Pocket Option (حداقل واریز $5)

به جامعه ما بپیوندید

در کانال تلگرام ما عضو شوید @strategybin و دسترسی پیدا کنید به: ✓ سیگنال‌های معاملاتی روزانه ✓ تحلیل‌های استراتژیک انحصاری ✓ هشدارهای مربوط به روند بازار ✓ مواد آموزشی برای مبتدیان

تحلیل تجویزی

Contents