Preskiptiv analys
Även om preskriptiv analys är komplext att utföra och kräver stora mängder data, så börjar det användas allt oftare i organisationer. Inom e-handeln används preskriptiv analys för att bestämma pris på varor. Den preskriptiva analysen bygger då på en stor mängd faktorer, som inköpspris, varans varumärke och prisklass, säsong, aktuella trender, realisationer och kampanjer hos andra e-handlare och fysiska butiker, osv. På liknande sätt har man inom hotellbranschen infört automatiserad prissättning av hotellrum baserat på preskriptiv analys, där priset på ett hotellrum optimeras beroende på exempelvis veckodag, årstid, hotellets läge och klass, om det är stora konferenser eller evenemang i staden, konkurrenternas priser, osv. Eftersom preskriptiva analyser kan använda sig av stora mängder data och ta hänsyn till många olika faktorer blir resultaten ofta mer precisa än vad man kan uppnå genom manuella analyser.
Användning av preskriptiv analys
Automatiserat beslutsfattande kan låta skrämmande, men om du själv någon gång varit med om att ett viktigt email hamnat i skräpposten i mailen, har du upplevt konsekvenserna av preskriptiv analys. De som har byggt ditt spamfilter tränat det genom att använda flera miljoner email där en del var kategoriserade som spam för modellen. Efter att modellen har processat åtskilliga volymer av träningsdata så lär sig modellen att särskilja vilka nya mail som är spam med en tillräckligt god noggrannhet, och ”beslutar” att de ska hamna i skräpposten.
Något att reflektera över:
-
Testa att öppna ditt spamfilter för att se om du håller med din dator om vilka mail som är viktiga.