Prescriptive Analytics

1. تحلیل تجویزی

مقدمه

تحلیل تجویزی شاخه‌ای از تحلیل داده پیشرفته است که فراتر از درک آنچه اتفاق افتاده (تحلیل توصیفی) و پیش‌بینی آنچه احتمالاً اتفاق می‌افتد (تحلیل پیش‌بینی‌کننده)، به دنبال ارائه بهترین تصمیمات و اقدامات برای بهینه‌سازی نتایج است. به عبارت دیگر، تحلیل تجویزی به شما نمی‌گوید چه اتفاقی خواهد افتاد، بلکه به شما می‌گوید چه کاری باید انجام دهید. این نوع تحلیل، با استفاده از تکنیک‌های مختلف، مانند بهینه‌سازی ریاضی، شبیه‌سازی، و یادگیری ماشین، به سازمان‌ها کمک می‌کند تا تصمیماتی بگیرند که منجر به حداکثر سود، کاهش هزینه‌ها، یا دستیابی به اهداف استراتژیک دیگر شود.

تفاوت تحلیل تجویزی با سایر انواع تحلیل

برای درک بهتر تحلیل تجویزی، مهم است که تفاوت آن را با سایر انواع تحلیل داده بشناسیم:

**تحلیل توصیفی:** این نوع تحلیل به دنبال پاسخ به این سوال است که "چه اتفاقی افتاده است؟". این تحلیل از طریق جمع‌آوری و خلاصه کردن داده‌های تاریخی، به درک الگوها و روندها کمک می‌کند. مثال: گزارش فروش ماهانه که نشان می‌دهد کدام محصولات بیشترین فروش را داشته‌اند.
**تحلیل پیش‌بینی‌کننده:** این نوع تحلیل به دنبال پاسخ به این سوال است که "چه اتفاقی ممکن است بیفتد؟". این تحلیل از طریق استفاده از مدل‌های آماری و یادگیری ماشین، برای پیش‌بینی نتایج آینده بر اساس داده‌های تاریخی استفاده می‌کند. مثال: پیش‌بینی فروش سه ماه آینده بر اساس داده‌های فروش سال‌های گذشته.
**تحلیل تجویزی:** این نوع تحلیل به دنبال پاسخ به این سوال است که "چه کاری باید انجام دهیم؟". این تحلیل از طریق ترکیب تحلیل توصیفی و پیش‌بینی‌کننده، و استفاده از تکنیک‌های بهینه‌سازی، به ارائه بهترین راه حل‌ها برای دستیابی به اهداف مشخص کمک می‌کند. مثال: تعیین بهترین قیمت برای یک محصول به منظور حداکثر کردن سود، با در نظر گرفتن تقاضای پیش‌بینی شده و هزینه‌های تولید.

اجزای اصلی تحلیل تجویزی

تحلیل تجویزی از چندین جزء اصلی تشکیل شده است که با همکاری یکدیگر، به سازمان‌ها کمک می‌کنند تا تصمیمات بهتری بگیرند:

1. **داده‌ها:** داده‌ها پایه و اساس تحلیل تجویزی هستند. داده‌ها می‌توانند از منابع مختلفی جمع‌آوری شوند، از جمله پایگاه دادهها، سیستم‌های CRM، شبکه‌های اجتماعی، و اینترنت اشیا. کیفیت و کمیت داده‌ها، تاثیر مستقیمی بر دقت و قابلیت اطمینان نتایج تحلیل تجویزی دارد. 2. **مدل‌ها:** مدل‌ها ابزارهای ریاضی و محاسباتی هستند که برای تحلیل داده‌ها و پیش‌بینی نتایج آینده استفاده می‌شوند. مدل‌های مختلفی برای تحلیل تجویزی وجود دارد، از جمله رگرسیون خطی، درخت تصمیم، شبکه‌های عصبی، و بهینه‌سازی خطی. 3. **الگوریتم‌ها:** الگوریتم‌ها مجموعه‌ای از دستورالعمل‌ها هستند که برای حل یک مسئله خاص استفاده می‌شوند. در تحلیل تجویزی، الگوریتم‌ها برای بهینه‌سازی تصمیمات و یافتن بهترین راه حل‌ها استفاده می‌شوند. 4. **موتورهای بهینه‌سازی:** موتورهای بهینه‌سازی ابزارهایی هستند که برای یافتن بهترین راه حل برای یک مسئله بهینه‌سازی استفاده می‌شوند. این موتورها از الگوریتم‌های مختلف بهینه‌سازی برای یافتن راه حلی که بیشترین سود را به همراه دارد، استفاده می‌کنند. 5. **رابط کاربری:** رابط کاربری ابزاری است که به کاربران امکان می‌دهد تا با سیستم تحلیل تجویزی تعامل داشته باشند و نتایج تحلیل را مشاهده کنند. یک رابط کاربری خوب، باید کاربرپسند و آسان برای استفاده باشد.

تکنیک‌های مورد استفاده در تحلیل تجویزی

تحلیل تجویزی از تکنیک‌های متنوعی برای ارائه بهترین تصمیمات استفاده می‌کند. برخی از مهم‌ترین این تکنیک‌ها عبارتند از:

**بهینه‌سازی ریاضی:** این تکنیک برای یافتن بهترین راه حل برای یک مسئله با محدودیت‌های مشخص استفاده می‌شود. بهینه‌سازی ریاضی می‌تواند برای تعیین بهترین قیمت برای یک محصول، تخصیص منابع بهینه‌تر، یا برنامه‌ریزی تولید استفاده شود. برنامه‌ریزی خطی و برنامه‌ریزی غیرخطی از جمله روش‌های رایج بهینه‌سازی ریاضی هستند.
**شبیه‌سازی:** این تکنیک برای مدل‌سازی سیستم‌های پیچیده و بررسی تاثیر تغییرات مختلف بر عملکرد سیستم استفاده می‌شود. شبیه‌سازی می‌تواند برای ارزیابی ریسک، آزمایش سناریوهای مختلف، یا بهینه‌سازی فرآیندها استفاده شود. شبیه‌سازی مونت کارلو یک روش پرکاربرد در شبیه‌سازی است.
**یادگیری ماشین:** این تکنیک برای آموزش کامپیوترها به یادگیری از داده‌ها و پیش‌بینی نتایج آینده استفاده می‌شود. یادگیری ماشین می‌تواند برای شناسایی الگوهای پنهان در داده‌ها، پیش‌بینی تقاضا، یا تشخیص تقلب استفاده شود. رگرسیون لجستیک و ماشین بردار پشتیبان از الگوریتم‌های رایج یادگیری ماشین هستند.
**قواعد تصمیم‌گیری (Decision Rules):** این تکنیک بر اساس داده‌های تاریخی و الگوهای شناسایی شده، قواعدی را برای تصمیم‌گیری ایجاد می‌کند.
**تحلیل سناریو (Scenario Analysis):** این تکنیک به بررسی تاثیر سناریوهای مختلف بر نتایج تصمیم‌گیری کمک می‌کند.
**تحلیل حساسیت (Sensitivity Analysis):** این تکنیک به شناسایی عواملی که بیشترین تاثیر را بر نتایج تصمیم‌گیری دارند، کمک می‌کند.

کاربردهای تحلیل تجویزی

تحلیل تجویزی در صنایع مختلف کاربردهای گسترده‌ای دارد. برخی از مهم‌ترین این کاربردها عبارتند از:

**مدیریت زنجیره تامین:** بهینه‌سازی موجودی، کاهش هزینه‌های حمل و نقل، و بهبود زمان تحویل.
**بازاریابی:** تعیین بهترین کانال‌های بازاریابی، بهینه‌سازی قیمت‌گذاری، و افزایش نرخ تبدیل.
**مالی:** مدیریت ریسک، بهینه‌سازی سرمایه‌گذاری، و تشخیص تقلب.
**بهداشت و درمان:** بهینه‌سازی برنامه‌ریزی درمان، کاهش هزینه‌های مراقبت‌های بهداشتی، و بهبود نتایج بیماران.
**تولید:** بهینه‌سازی برنامه‌ریزی تولید، کاهش هزینه‌های تولید، و بهبود کیفیت محصولات.
**منابع انسانی:** بهینه‌سازی استخدام، مدیریت عملکرد، و حفظ کارکنان.
**خدمات مشتریان:** شخصی‌سازی خدمات، پیش‌بینی نیازهای مشتریان، و بهبود رضایت مشتریان.
**قیمت‌گذاری پویا (Dynamic Pricing):** تنظیم قیمت‌ها بر اساس تقاضا و سایر عوامل بازار.
**مدیریت ریسک اعتباری:** ارزیابی ریسک اعتباری مشتریان و تعیین شرایط وام.

چالش‌های پیاده‌سازی تحلیل تجویزی

پیاده‌سازی تحلیل تجویزی می‌تواند با چالش‌هایی همراه باشد. برخی از مهم‌ترین این چالش‌ها عبارتند از:

**کیفیت داده‌ها:** داده‌های با کیفیت پایین می‌توانند منجر به نتایج نادرست و تصمیمات اشتباه شوند.
**کمبود مهارت:** تحلیل تجویزی نیازمند مهارت‌های تخصصی در زمینه ریاضیات، آمار، و علوم کامپیوتر است.
**مقاومت در برابر تغییر:** برخی از افراد ممکن است در برابر استفاده از تحلیل تجویزی برای تصمیم‌گیری مقاومت کنند.
**هزینه:** پیاده‌سازی و نگهداری سیستم‌های تحلیل تجویزی می‌تواند پرهزینه باشد.
**یکپارچه‌سازی سیستم‌ها:** یکپارچه‌سازی سیستم‌های مختلف برای جمع‌آوری و تحلیل داده‌ها می‌تواند پیچیده باشد.

استراتژی‌های مرتبط

**استراتژی داده:** ایجاد یک استراتژی جامع برای جمع‌آوری، ذخیره‌سازی، و تحلیل داده‌ها.
**استراتژی هوش تجاری (BI):** استفاده از ابزارهای هوش تجاری برای جمع‌آوری و تحلیل داده‌ها و ارائه گزارش‌های مدیریتی.
**استراتژی یادگیری ماشین:** استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی نتایج آینده و بهینه‌سازی تصمیمات.
**استراتژی مدیریت ریسک:** شناسایی و ارزیابی ریسک‌های مختلف و اتخاذ تدابیر لازم برای کاهش این ریسک‌ها.
**استراتژی تحول دیجیتال:** استفاده از فناوری‌های دیجیتال برای بهبود فرآیندها و افزایش کارایی.

تحلیل تکنیکال و تحلیل حجم معاملات

تحلیل تجویزی می‌تواند با تحلیل تکنیکال و تحلیل حجم معاملات ترکیب شود تا تصمیمات بهتری اتخاذ شود.

**تحلیل تکنیکال:** بررسی نمودارهای قیمت و حجم معاملات برای شناسایی الگوها و پیش‌بینی روند قیمت‌ها.
**تحلیل حجم معاملات:** بررسی حجم معاملات برای تایید روند قیمت‌ها و شناسایی نقاط ورود و خروج.
**الگوریتم‌های معامله‌گری الگوریتمی:** استفاده از الگوریتم‌های کامپیوتری برای اجرای معاملات بر اساس تحلیل تکنیکال و تحلیل حجم معاملات.
**مدیریت پورتفوی:** بهینه‌سازی ترکیب دارایی‌ها برای حداکثر کردن بازده و کاهش ریسک.
**تحلیل ریسک:** ارزیابی ریسک سرمایه‌گذاری و اتخاذ تدابیر لازم برای کاهش این ریسک.

آینده تحلیل تجویزی

تحلیل تجویزی به سرعت در حال تکامل است. با پیشرفت فناوری‌های هوش مصنوعی و یادگیری عمیق، انتظار می‌رود که تحلیل تجویزی در آینده حتی قدرتمندتر و کارآمدتر شود. همچنین، با افزایش دسترسی به داده‌ها و کاهش هزینه‌های محاسباتی، انتظار می‌رود که تحلیل تجویزی در صنایع بیشتری مورد استفاده قرار گیرد. استفاده از رایانش ابری نیز به گسترش استفاده از تحلیل تجویزی کمک خواهد کرد.

نتیجه‌گیری

تحلیل تجویزی ابزاری قدرتمند برای کمک به سازمان‌ها در تصمیم‌گیری بهتر و دستیابی به اهداف استراتژیک است. با درک اصول و تکنیک‌های تحلیل تجویزی، سازمان‌ها می‌توانند از این ابزار برای بهینه‌سازی فرآیندهای خود، کاهش هزینه‌ها، و افزایش سودآوری استفاده کنند.

**مختصر:**

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