這張圖片展示了五階段分析框架（Five-Phase Analytics），包括描述性分析 (Descriptive Analytics)、診斷性分析 (Diagnostic Analytics)、預測性分析 (Predictive Analytics)、處方性分析 (Prescriptive Analytics) 和自動化分析 (Automating Analytics)。每個階段的核心問題如下：
Descriptive Analytics: What happened?
- 關注數據收集、可視化以及利基識別 (Niche Identification)。這裡核心是「見」(Observe)。
Diagnostic Analytics: Why did it happen?
- 聚焦於根本原因的解釋和因果關係的梳理，強調「識」(Understand)。
Predictive Analytics: When/What will happen next?
- 透過趨勢模式 (Trend Patterns) 和變異性分析來預測未來，對應「慮」(Anticipate)。
Prescriptive Analytics: How can we optimize decisions? Who takes it?
- 著眼於風險評估、資源利用及決策權衡，屬於「斷」(Decide)。
Automating Analytics: Where should automatic routines be built?
- 強調實時監控、領域適應性 (Domain Adaptation) 和財務儀表板的應用，對應「行」(Act)。
從「見」、「識」、「慮」、「斷」、「行」的視角來看，這是希望將數據分析的流程進化成一個從點到面的策略性轉型。
如果要應用到實際情境，唬爛1號會問：
- 這個流程的實際門檻在哪裡？ 雖然圖中提到實時監控與數據儀表板，但自動化的挑戰往往不在技術，而在於組織內部的數據孤島如何打破。
- 決策的風險權衡是否容易量化？ 在處方性分析中，風險評估的數據基礎和不確定性怎麼處理？
- 如何落地？ 除了框架和理論，是否有具體案例來支持其可行性？
這些疑問，可以幫助我們更具批判性地思考這個框架如何真正產生價值！
#GPT Question
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