超越预测-二阶分析

行业专家认为简单地做预测不足以通过分析推动价值。并例举了一个例子,在失败的分析计划的故事后,往往缺乏采取行动,而需要采取预测,并把它们变成一些有价值的东西。在最终确定之后,然后采取正确的行动,往往导致额外的要求,甚至更复杂的分析,除了初始努力到达预测,以下来探讨这意味着什么。

识别操作是下一步

一旦人们有一个预测,模拟或预测,下一步是确定需要什么行动来实现潜在的价值。让我们考虑使用传感器数据进行预测或基于状态维护的例子。在这种类型的分析中,捕获并分析传感器数据以识别一件设备的问题是可能的。例如,齿轮内的摩擦和温度的增加可能表明在整个组件失效之前需要更换某些部件。

提前识别问题听起来不错。人们所要做的就是确定什么时候会发生什么事情,然后在事件发生前解决。这样做节省了资金,并允许人们避免计划外的维护停机。人们准备好前进吗?它可能是一个复杂的过程,以确定如何最好地执行修复。

如何采取行动需要更多的分析

行业专家与一家大型飞机制造商的高级主管讨论了这个话题。他阐述了在装配设施中管理维护的复杂性,这些设备需要花费数十万美元甚至数百万美元。其观点是,他的团队现在能够提前确定某些大修的需要。这样可以帮助他们的产品更安全,更可靠,成本更低,时间更充分。然而,他也认为难以确定实际中断计划过程以进行修复的最佳方式。

假设装配线上的一个组件被标记为可能在接下来的60天内会出故障。好消息是,主动更换零件可以节省数百万美元,有大量的前置时间来进行维修。坏消息是,选择何时进行修复并不是一个简单的练习。这个高级主管解释说,他的团队的决策过程必须考虑各种因素:

·部件在识别的窗口中更快失效的可能性有多大?

·订单将被中断或延迟是否取决于部件修理的日期和时间?

·依赖于装配线的各种即将到来的订单的合同条款是什么?

·哪些定期设施产出是其他重大活动的关键路径,哪些不是?

·何时停机是由于其他原因导致的?

·而且更多…

最后,有必要进行一个完整的二阶分析,以确定实际进行修复的最佳时间。对于具有严格合同条款的主要客户,延迟关键订单,保证交货可能会比早期维修节省的成本高得多。另一方面,在修复较慢的一天,其中装配线正在装配不太关键的组件,其中延迟的一天或两天则是无关紧要的进行切换的理想时间。

不要因为额外的复杂性而猝不及防

决定何时采取行动以进行必要的修理实际上成为一个优化问题,随着时间的推移与在任何时间点维修相关的成本,需要平衡日益增加的失败风险。从长远来看,等待一段时间,承担一些额外的风险可能会更有利可图。然而,它需要一个完整的二阶分析来确定何时是最佳修复时间。

这个高管的案例中,根据预测性维护模型的结果执行的二次分析的复杂性还没有被完全理解,也没有预先考虑。但他认为他的组织在最初的努力中肯定节省了一些成本,在第一时间进行维修。然而,很快显而易见的是,如果他们不能仅仅预测故障,而是识别进行修复的最佳时间,则有更多的价值被捕获。

这里的教训是,在解决复杂和大规模的业务问题的情况下,从分析结果来获取最大价值可能很困难。而从预测到行动是必要的。但是,人们可能还需要额外的分析层,以确定执行的最佳时间,方法,顺序和/或操作组合。重要的是,不仅要识别和规划组织的初始分析,而且要预先规划任何再次分析。这样,组织可以进行预算,计划和执行的方式,最终获得成功。

本文转自d1net(转载)

时间: 2025-01-21 10:53:26

超越预测-二阶分析的相关文章

通过SQL 2008实现可预测的分析

SQL Server 技术文档 作者:Graeme Malcolm (实习生) 技术审核员:Roni Karassik and Donald Farmer 项目编辑:Joanne Hodgins 发布日期:2007年11月 适用产品:SQL Server 2008 概述:Microsoft SQL Server 2008通过一系列完整且直觉化的数据挖掘工具来提供可预测的分析.通过和微软商业智能平台的无缝集成,可以在数据生命周期的每一个步骤中提供丰富的洞察力.此外,灵活的平台可以让你将这种预测性扩

Rock Health:从预测性分析走向个性化医疗

预测分析本身不是什么新鲜事了,亚马逊.Netflix.谷歌早以将其玩得很娴熟.从过往的数据中挖掘出关联性,最终预见未来,是其基本逻辑. 预测分析在个性化医疗的重要性已经无须质疑. 在医疗健康领域,事实上医生们每天都在干这样的事--观察病人的症状,将所受训练和经验用于诊断和预测最能奏效的治疗方案.让科技力量来接手医生的这项工作,更精确的计算出各种可能性的概率,从而带来个性化的诊疗服务. 自2011年起,风投在此领域已有19亿的投资.这里的统计对象为以算法为主题的解决方案,例如临床决策.预防再入院.

对搜狐流量超新浪的几种预测与分析

今天在搜狐IT频道看到一篇报道说根据Alexa流量统计,搜狐流量连续两周超新浪,这对新浪来说无论如何不是好消息.之前新浪在奥运会合作伙伴的角逐中败北,而后倡导建立奥运联盟力图孤立搜狐扭转颓势,却被广泛认为是"一厢情愿","虎头蛇尾","雷声大雨点小",如今第三方机构的流量统计表明搜狐超新浪,能说明哪些问题呢? 流量对一个门户来说意义是不同凡响的,尤其是象新浪搜狐这种传统门户,对流量的依赖性更强.加之搜狐历来都被看作是新浪的追赶者,如今奥运战略上败

大数据为智能化商业提供预测和分析服务

钱伯斯是IBM公司分析解决方案事业部副总裁.她表示,许多客户够买了大数据和预测分析的服务,但却希望其实现他们已经适应了的老的商业智能工具和数据库工具. "通常情况下,客户做的往往就是依靠他们已经知道的东西."钱伯斯在2012年Hadoop峰会上说."他们希望利用他们现有的基础设施.使用现有的数据和工具.他们不想有任何的不同和改变.所以我告诉我的客户说,如果你不执行不同的操作的话,你不会得到任何不同的结果." 新的方法,技术和工具需求 钱伯斯是完全正确的,如下从三个方

《数据分析变革:大数据时代精准决策之道》一第1章 了解运营型分析1.1 定义运营型分析

第1章 了解运营型分析 数据分析变革:大数据时代精准决策之道 毋庸置疑,巨大变革正在发生!运营型分析正在引领以分析为特征的工业革命,很多公司运用分析手段的疆界也因此不断向前推进.运营型分析将源源不断地显著增加那些必须执行分析来构建和加速的流程数目.后面我们会提到,诸如决策时限以及数据洞察时间等新概念将会成为影响如何投入以及决定关注方向的主要推动力. 运营型分析需要在整个企业内部建立一套规则明确.条理清晰的指导方法,同时还需要很多技术.流程甚至是企业文化方面的配套变更.人们起初并不习惯把许多日常决

分析1300万起案件 洛杉矶警局如何用算法预测犯罪

可见,算法不仅仅可以帮助运营人从用户数据挖掘中获得灵感,同样,如果不是简单地分析以往的犯罪规律,而是采用预测式警务的做法,分析人员就可以利用之前犯罪行为表现出来的规律,全神贯注地分析下一个可能发生犯罪行为的地点并重点干预. ◆ ◆ ◆ 10年前,在梳理2.45亿顾客每周生成的海量数据时,沃尔玛公司的数据挖掘算法偶然发现了一条奇怪的信息:在发布恶劣天气预警后,除了管道胶带.啤酒及瓶装水等应急用品以外,草莓酱馅饼需求量的增长幅度最大.为了验证这一发现,在2004年飓风"弗朗西斯"即将袭来的

Seomoz:预测竞争对手网站流量的工具资源分析

中介交易 SEO诊断 淘宝客 云主机 技术大厅 今天我们来跟大家分享几款洞察竞争对手网站流量数据的工具和资源.我们已经查看过这几款软件也把他们的优缺点比如数据的有效性和实用性进行细分.最后你可以添加一些比较好的竞争对手网站分析工具和资源到你个人私藏的seo工具中. 实验的失败和不足之处 起初我是希望把这些试验的数据与我的分析数据比较然后找出哪一个提供了最准确的信息.我把来自25个每月访客从~1000到每月访客48000000不等的网站的真实数据与其他的工具预测和分析的数据进行比较试图找出比较可信

掌握描述性数据分析 让预测分析锦上添花

据业务技术咨询公司Wikibon的信息,在过去数年间大数据总收入已呈指数级增长,且到2017年将达到500亿美元.Forbes引用了一份2015年的Capgemini全球研究报告,该研报预测未来三年在大数据投资上会有56%的增长.而Computer Science Corp.估计到2020年总的数据生产量会是2009年的44倍. 数据分析有数据协同工作的分析增长同样迅速.但分析的方法有很多种,其中描述性和预测性的品种是最大和最有用的.然而,描述性的方法要比预测性的方法更企业欢迎. 如今,90%的

帮助您亲自了解预测分析的一些新应用(一)

这两种类型的知识都可增强您的决策制定能力.预测分析能够发现人类专家可能无法看到的数据中的隐藏模式.预测分析实际上是向数据应用数学知识的结果.因此,熟练的数学方法和良好的数据都对预测分析有很大帮助.考虑到我们可将预测分析应用到不同行业和垂直领域中的无数数据集中,本文将帮助您亲自了解预测分析的一些新应用. 本文是有关预测分析的 4 部分系列文章中的第 1 部分.第 1 部分对预测分析进行了总体概述.第 2 部分将重点介绍预测建模技术,这些技术是构成预测分析的核心内容的数学算法.第 3 部分将介绍这些