了解分析的四種類别
分析有四大類，每一類回答一種完全不同的問題。這些問題是：“發生了什麼？”“為什麼會發生？”“還可能發生什麼？”以及“我們應該做什麼？”。這些問題的答案具有巨大的商業價值。讓我們探讨一下每一類分析，以便反過來了解如何利用不同類别的分析，使企業運作得更平穩和高效。
描述性分析
描述性分析解析的是曆史資料，幫助我們了解“發生了什麼？”。它們通常對複雜系統的營運提供洞察：城市交通網絡的車流、噴射機引擎的性能，或者一個大型呼叫中心的營運。描述性分析将原始資料轉化為資訊和洞察，幫助人們制訂決策，比如突出顯示高峰時期的車流量和事故高發地點，幫助城市規劃人員重新設計立交橋并改善公共安全。
診斷性分析
診斷性分析較描述性分析挖掘得更深，幫助人們回答問題“為什麼會發生？”。數字營銷人員使用診斷性分析對社交媒體資料—發帖、分享、喜歡、發推、轉發和提及—進行分析，以發現之前的營銷活動中哪條資訊、哪個管道 或哪個活動政策表現最好。
物流公司利用診斷性分析了解其運輸效率。UPS（美國聯合包裹運送服務公司）利用診斷性分析對它們卡車司機所走路線的效率進行分析。它們發現，卡車左拐次數越少的路線通常具備越高的效率。是以，UPS的路線圖軟體現在都是選擇那些左拐次數最少的路線。
預測性分析
預測性分析幫助你了解“可能發生什麼？”。這個軟體利用有關過去的經驗資料，試圖預測出接下來可能會發生什麼。預測性分析有很多強大的商業應用。餐廳連鎖店利用預測性分析預測出每間餐廳每小時内的繁忙程度。這些洞察可以指導人員數量和排班的安排。這些分析的顯性資料源包括曆史需求模式和每年活動月曆。
餐廳通常在情人節、聖帕特裡克節比較忙，但是在齋月、大齋節期間或年初的周二晚上往往比較安靜。預測性分析将天氣預報因素納入考量，并搜尋社交媒體和網絡以了解附近娛樂場所的活動安排，最終将活動與之前的需求高峰進行關聯。
預測性分析是要發現隐藏在海量資料下人們的行為模式。沃爾瑪利用預測性分析将當地天氣資料與它們每一個店的銷售資料進行相關分析。沃爾瑪資料科學家發現在特定天氣條件下，人們會來到商店購買漿果。分析軟體發現每當天氣晴朗、有太陽和微風，且氣溫低于80°F（27℃）時，漿果需求量會激增。沃爾瑪基于這個洞察采取行動，每當預測将出現這些天氣條件時，就将漿果放在顯眼位置并且加強廣告宣傳。它減少了在不适宜天氣條件下的庫存。令人難以置信的是，沃爾瑪發現漿果銷量在同樣的商店内增長了兩倍。要知道，在零售業實作10% 的
銷售增長就是大事件，而 300%的提升則應該算作紀念碑式事件了。沃爾瑪的分析軟體也發現人們更可能在風較大、無雨、暖和但不熱的時候購買牛排。而攪碎的牛肉，大概是用來做漢堡的，則在溫度更高一點、小風和基本晴朗的天氣裡賣得更好。當确定了這些天氣預報條件時，沃爾瑪便自動觸發有關漢堡包的廣告投放。這導緻碎牛肉銷量提升高達18%。利用預測性分析了解人類行為中的微妙模式，對于諸如沃爾瑪這樣的大型零售商的銷售影響巨大。
規範性分析
規範性分析建立在前面所有分析層次之上，回答“我們應該做什麼？”這個問題。因其開始将決策變為軟體，是以這可能是所有四類分析中最強大的一種分析。在未來十年中，通過擷取大量資料，規範性分析将可以高效地制訂出大量的決策，以支撐我們所生活的這個世界。企業利用規範性分析幫助它們設計産品、制定價格、疏通業務流程，并通過指導員工下一步該完成什麼任務而優化員工的工作效率和有效性。意大利最大的銀行聯合信貸銀行（UniCredit）就利用規範性分析制訂更好的貸款決策并優化其資産。石油和天然氣公司利用規範性分析幫助它們決定在哪裡操作液壓碎裂以及如何優化液壓碎裂流程。一個擁有15家醫院、6300位員工、服務 120萬客戶的健康護理公司Aurora，對過去十年的臨床治療資料和病患治療結果進行分析，以便基于對病患的診斷和病史提供接近實時的治療推薦。是以，Aurora不僅能夠提升健康護理成效，而且能降低10% 的重新住院率，每年可節省 600萬美元（來源：Dataflog）。
每個企業都應該有一個分析戰略，并利用分析幫助自己在每一個業務流程中制訂更高品質的決策。
人聯網：可穿戴和可聽見裝置
物聯網技術應用于人時，可以幫助我們提升能力，并量化我們的個人健康和行為。流行的可穿戴技術更聚焦在健康和健身活動測算，并建立回饋閉環，鼓勵健康行為。
除了手腕，可穿戴技術還将擴充到我們的頭部、耳朵裡、手指上，最終擴充到我們的軀幹中。第 5章會探讨增強現實和虛拟現實的頭戴式裝置，是以我們在此先略過。
可聽裝置是适合放在耳朵上或耳朵裡的智能連接配接裝置。一些無線耳機已經連接配接到語音助理服務中。未來的可聽裝置将合并話筒和耳機，增強我們的聽力。智能可聽裝置可以處理聲音，并對其進行優化，應用個性化的音頻均衡（低音、高音和中音），過濾掉噪聲，由此在嘈雜環境中保護好我們的耳朵。智能噪聲消除技術可以實作的一個功能是，我們可以有選擇性地消除我們不想聽到的聲音：嬰兒在商場裡的哭聲、辦公室空調的隆隆聲或者地鐵的呼嘯聲，同時保留我們不想錯過的聲音。可聽裝置還能在我們需要時提升我們的聽力：急救人員對于求救者的監聽、獵人對動物的追逐、跟蹤壞人的執法，或者在房間後排的人聽取音量不足的公共演講者的演講。可穿戴裝置還可以提供最後 10s内聲音的回放能力，以防你錯過什麼，或者編輯親友的語音。誰不想自己的老闆的聲音像達斯·維德呢？可聽裝置還可以近乎實時地翻譯語言。Waverly實驗室的 Pilot的入耳式無線耳機可以近乎實時地翻譯 16種語言，其準确度令人吃驚。
對于那些在吵鬧的演唱會上曾經發現需要對身邊的人扯着嗓子叫的人來說，可聽裝置提供了連接配接到個人音頻網絡的可能。可以臨時組成私人音頻網絡，用耳朵裡的骨傳導話筒采集語音，并将其傳遞給朋友，無論舞台上的死亡金屬樂隊的音量有多大，朋友都能聽到你說話。這樣，在超市中的組隊行動也會變得更為容易。“嘿，親愛的，請拿些面包和火腿，然後跟我在谷物食品區會面。”
一些可聽裝置會對來自我們耳朵的生物特征資訊進行測算，采集心率、血壓、體溫、心電圖甚至血氧水準。可穿戴加速計量儀可以測算運動和行為。生物計量器則可被用于身份驗證和安全性保證。你的心律、步态以及耳朵形狀所形成的獨一無二的特征可用于接入裝置和服務的身份驗證，就像蘋果手表讓你登入MacBook 一樣。NEC（日本電氣股份有限公司）宣稱它們可以對聲波在耳道中的反射進行測算，并由此确定每個人耳朵獨一無二的形狀，準确率大于 99%。當與其他生物計量簽名合并，則能進一步提升準确率，對于需要連續身份驗證的安全應用來說，這可以提供新的根信任。可以跟密碼說再見了。
在未來十年内，柔性襯底上部署列印傳感器和電子裝置将為可穿戴和醫療裝置開創新的平台。相比之下，未來的可穿戴裝置會使得今天的産品看起來很古怪。MindX的研究人員正在努力研發智能讀心眼鏡，通過對眼睛運動和腦波的感覺，了解你在看哪裡以及你在想什麼。它們可能對于執行可視化搜尋特别有用，可以為其提供新的界面。Sana已經開發出即将由 FDA（美國食品藥品監督管理局）認證的智能眼罩，通過利用聲音和光調節腦波，促進放松并消除慢性疼痛。眼罩在一個閉環生物回報系統中監測大腦活動，戴上僅僅16分鐘後就可學會如何減輕或消除疼痛。治療纖維肌痛症、神經病理性疼痛、惡性良性腫瘤疼痛、阿片類藥物濫用障礙和嚴重疼痛的臨床試驗正在進行中。
未來的可穿戴裝置合并了先進材料、傳感器和人工智能執行超級感覺，這将重新定義可穿戴裝置的邊界。
![K-近鄰算法以及圖像分類應用[圖]](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAP///wAAACwAAAAAAQABAAACAkQBADs=)