大限度地减少权衡。
另一方面，这种类型的分析允
理是其战略的关键部分之一，这需要最新的技术来允许随时随地安全地获取信息。
在医疗保健领域，当我们分析其要求和规范时，这一前提具有更大的维度。一方面，在某些情况下需要快速、准确地获取患者数据，而在其他情况下，需要历史患者数据，而不影响
许公司在实际实施之前有效地模拟潜在的想法，这有助于优化决策。因此，举例来说，如果一家公司正在寻求扩张，规范性分析可以提供有关扩张最成功的领域以及由于成本高而无法盈利的扩张领域的信息。
规范性分析给金融领域带来的潜力是巨大的。例如，在银行业，您可以为客户提供个性化的建议和服务，优化销售并提高他们的满意度。从这个意义上说，西班牙一家拥有超过 9000 万客户的大型银行通过数据分析来优化销售，从而提高了客户满意度并提高了投资回报率 (ROI)。
帮助公司在实现业务目标时最
当今可以使用的最先进的分与自主和自适 最近的手机号码线索 应分析相关的分析。该模型不断审查数据，随着信息块的变化进行调整和学习以优化性能。它被认为是“自主的”，因为它基于机器学习（Machine Learning），这赋予了它自主学习算法的能力。随着数据集变得更大、更复杂，这些算法正在不断改进。
显着提高公司的决它无需人工
够干预即可适应和学习，从而减少了员工的工作量。这降低了成本并降低了风险，从而提高了整体业能。
自主和自适应分析在金融领域的另一个值得由于该终收 一个很好的例子它允许您在几分 到反馈，因此能够存储最新的威胁信息，从而随着诈骗模式的变化提高欺诈敏感性。此外，自适应技术还可以用于分析边际决策，即那些操作处于被调查为欺诈的边缘的决策。
事实上，北欧金融服务提供商丹麦银行 新鲜清单 已经采用了一种分析技术解决方案，该解决方案允许通过能够在不到 300 毫秒的时间内对进入操作的风。
