核心要點：
- 預測性分析 vs 規範性分析： 預測性分析預測將會發生什麼；規範性分析則建議應對措施。
- 預測性輸出： 使用機器學習和時間序列方法建立的機率、預測和風險評分。
- 規範性輸出： 透過最佳化、模擬或強化學習產生的最佳化行動、排程或策略——通常使用預測性輸入。
- 關鍵差異： 目的（告知 vs 決策）、可操作性、所需輸入（業務目標/限制）、技能組合，以及評估指標（準確性 vs 業務影響）。
- 使用時機： 預測、監控和訊號驗證選擇預測性分析；需要最佳化或自動化的、受限制且可重複的決策則選擇規範性分析。
- 像 Excelmatic 這樣的工具 透過將預測和可操作的建議帶入試算表工作流程，加速了試行專案。
在數位轉型的浪潮中，企業越來越依賴數據和分析來保持競爭力、理解市場並優化營運。人工智慧的快速發展正在加速分析能力的演進，而兩個關鍵分支——預測性分析和規範性分析——正成為智慧決策的核心。儘管這兩種方法經常被一起討論，但它們在目的、功能和使用案例上有著根本性的不同。本文將系統性地解釋它們之間的異同，並展示像 Excelmatic 這樣的智慧工具如何幫助協調應用這兩種方法。
什麼是預測性分析和規範性分析？
預測性分析 是一種利用歷史數據和統計模型對未來事件或趨勢進行機率性預測的方法。它回答「可能會發生什麼？」這個問題，幫助組織在不確定的環境中預測方向。
規範性分析 更進一步：除了預測可能的結果，它還考慮業務目標、限制條件和可用資源，並產生具體的行動建議。它回答「我們應該做什麼？」這個問題，旨在從多個可行選項中推薦最佳行動方案。
預測性分析和規範性分析如何運作？
儘管它們的最終目標不同，但預測性分析和規範性分析共享一個共同的資料科學工作流程。兩者都從數據開始，並依賴模型——這是它們最根本的相似之處。
首先，數據是共同的起點。
無論是預測明天的產品銷售量，還是規劃下個月的最佳供應路線，分析都必須建立在優質的歷史和當前數據之上。這些數據可以包括結構化的交易記錄、即時的感測器讀數，以及非結構化的來源，如客戶評論或社群媒體情緒。
其次，建模是共同的核心。
數據準備好後，下一步就是建立、訓練和評估模型。無論是使用經典的統計技術（如線性迴歸或時間序列分析），還是更複雜的機器學習演算法（如隨機森林或神經網路），目標都是從歷史數據中提取可靠的模式和關係。
根本的分歧在於流程的最後一步：輸出和決策迴圈。
預測性分析在提供機率或趨勢預測後，基本上就完成了。規範性分析則更進一步，它將該預測與業務限制（預算、庫存容量、法規）和目標（最大化利潤、最小化成本）一起輸入到最佳化和模擬引擎中。透過計算「如果……那麼……」的情境，它產生的不是「將會發生什麼」，而是「應該做什麼」。
核心差異：預測性分析 vs 規範性分析
| 維度 | 預測性分析 | 規範性分析 |
|---|---|---|
| 核心問題 | 將會發生什麼？ | 我們應該做什麼？ |
| 焦點 | 從歷史數據預測未來機率 | 基於預測和限制條件推薦最佳行動 |
| 輸出 | 機率、趨勢圖、風險評分 | 可操作的建議和最佳化計劃 |
| 決策角色 | 告知決策 | 引導/自動化決策 |
| 關鍵技術 | 統計建模、機器學習 | 最佳化演算法、模擬 |
| 關鍵輸入 | 歷史數據 | 業務目標、限制條件、行動選項 |
| 性質 | 前瞻性洞察 | 行動導向的指引 |
為了更清楚地區分這對「雙胞胎」，讓我們看一個說明性的例子：想像一家線上零售商。
預測性分析 可能會識別出購買尿布的客戶在接下來一個月內有很高的機率會購買嬰兒配方奶粉。它的洞察會是：「客戶群 A 在未來 30 天內有 65% 的機率購買配方奶粉。」
規範性分析 則將這個洞察進一步深化。它結合預測與當前的配方奶粉庫存水平、儲存成本、不同促銷方案的預算和利潤率，以及可能的運輸選擇。透過最佳化，它可能會建議：「在 24 小時內向客戶群 A 發送個性化的『尿布 + 配方奶粉組合享 20% 折扣』優惠券，並從當地倉庫發貨。預計這將使交叉銷售增加 20%，同時降低單件物流成本。」
何時使用預測性分析 vs 規範性分析
了解差異可以讓您為特定的業務情境選擇正確的方法。
預測性分析
應優先考慮預測性分析的情境通常側重於風險訊號、趨勢偵測和需求感知：
- 預測性維護： 營運團隊分析歷史伺服器 CPU 使用率，以預測未來幾天的資源瓶頸，並提前擴充規模以避免服務中斷。
- 銷售和需求預測： 零售商利用多年的過去銷售數據來預測下一季按產品類別劃分的需求，為採購預算提供依據。
- 信用和風險評分： 金融機構對過去的借款人行為進行建模，以估計違約機率並做出貸款決策。
- 客戶流失預警： 電信公司分析通話、數據和客服互動模式，以識別高流失風險的客戶群體。
規範性分析
需要規範性分析的情境涉及複雜的決策，必須在多個限制條件下找到最佳解決方案：
- 動態定價和收益管理： 航空公司根據預測的需求、競爭對手定價和剩餘座位即時調整票價，以最大化總收益。
- 個性化醫療治療計劃： 在藥學服務中，系統不僅預測藥物對患者可能的效果（預測），還結合基因數據、肝/腎功能以及藥物交互作用限制，推薦具體的藥物、劑量和用藥時間（處方）。
- 供應鏈網路最佳化： 根據客戶交貨期限，決定哪個倉庫應履行訂單以及使用哪家承運商，以最小化總運輸和儲存成本。
- 行銷資源分配： 在固定的行銷預算下，決定如何跨渠道（社群、搜尋、電子郵件）分配支出，並制定個性化訊息以最大化投資回報率。
簡而言之，當您的問題是「如果事情照這樣發展，將會發生什麼？」時，請使用預測性分析。當問題變成「考慮到限制條件，我應該做什麼才能獲得最佳結果？」時，規範性分析就是答案。
使用 Excelmatic 實施預測性分析和規範性分析
將理論轉化為實踐需要強大的工具。Excelmatic 是一個人工智慧驅動的現代分析平台，憑藉直觀的互動和強大的智慧，顯著降低了執行預測性和規範性分析的門檻。
1. 第一步：統一的數據準備和上傳
無論您計劃進行何種分析，都始於乾淨、結構化的數據。您可以直接將 .xlsx 或 .csv 檔案上傳到 Excelmatic，或使用其內建的圖片/PDF 轉 Excel 功能，快速將非結構化報告轉換為可分析的數據集。這為下游工作建立了共同的數據基礎。
2. 第二步：透過自然語言描述需求開始智慧分析
這是 Excelmatic 的關鍵優勢。您無需編寫複雜的程式碼——只需在對話框中描述您的分析目標即可。
對於預測性分析： 輸入類似這樣的指令：「基於今年一月至十一月的每日/每月訂單數據，預測未來三個月的整體銷售趨勢，並按產品類別和客戶區域提供單獨的預測。識別增長最快的產品和區域，並解釋預測背後的原理。」人工智慧將推斷您的意圖，自動選擇合適的時間序列或迴歸模型，並生成預測圖表和敘述性解釋。
對於規範性分析： 提供更複雜、受限制條件驅動的指令，例如：「假設我們下個月有 100,000 美元的促銷預算，需要分配到四個區域（華東、華南、華北、西部），目標是最大化總銷售額。請根據每個區域的歷史銷售表現、增長潛力和產品類別貢獻，提供最佳預算分配方案。」人工智慧將調用最佳化演算法，模擬不同的分配情境，並提供推薦方案。
3. 第三步：審查、細化並模擬決策情境
您可以持續提出後續問題來細化分析、請求不同的視覺化呈現，或將結果放在儀表板上以獲得更清晰的視覺化效果。
4. 第四步：生成可操作的洞察報告
分析完成後，Excelmatic 可以一鍵生成總結報告，包含關鍵預測圖表和具體的行動建議。該報告可立即與您的團隊分享，將數據洞察轉化為清晰的決策依據和可操作的任務清單——從而完成從分析到行動的閉環。
透過這些步驟，Excelmatic 將 預測性分析 的洞察力與 規範性分析 的決策力融合到一個流暢的工作流程中，使業務用戶無需成為資料科學家也能執行進階分析。
結論：預測性分析和規範性分析的未來
預測性分析告訴我們 「風向如何」；規範性分析則指導我們 「如何揚帆」。它們不是替代品，而是互補的、漸進的智慧決策工具。在一個數據驅動的世界裡，掌握這兩者的企業不僅將在洞察力上領先，還將在執行力上獲得優勢。
Excelmatic 的設計旨在將這兩種能力結合起來，幫助組織在不確定的環境中看得更遠、行動更自信。無論您是從預測開始、以規範結束，還是兩者並行，它都能為您的決策系統注入智慧力量。
擁抱預測，實踐規範，讓數據成為您真正的決策引擎。
讓分析更智慧，決策更精準——從 Excelmatic 開始。
常見問題 (FAQ)
問：我的公司應該先投資預測性分析還是規範性分析？
答：通常，預測性分析是基礎步驟。如果您無法可靠地預測結果，就很難規定最佳行動。首先為關鍵業務指標（例如需求、流失率）建立準確的預測模型。一旦這些模型穩定，您就可以在此基礎上疊加規範性最佳化，以有效地根據這些預測採取行動。
問：預測性分析和規範性分析可以在單一專案中協同工作嗎？
答：當然可以，而且這通常是最強大的方法。一個常見的流程是：1) 預測模型預測未來情境。2) 這些預測成為規範性模型的輸入數據。3) 規範性模型考慮業務規則和限制條件，推薦最佳行動。
問：規範性分析之後的下一個演進是什麼？
答：新興的前沿是適應性或自主性分析。雖然規範性分析推薦行動，但適應性系統可以自我學習，並在預定義的防護欄內自動實施決策，從而創建一個閉環最佳化系統。這與強化學習的發展密切相關。
