Diferențele dintre modelarea predictivă și analiza predictivă
Modelarea predictivă folosește modelul de regresie și statistici pentru a prezice probabilitatea unui rezultat și poate fi aplicată oricărui eveniment necunoscut Modelarea predictivă este adesea folosită în domeniul învățării mașinilor, inteligenței artificiale (AI). Modelul este ales folosind teoria detectării pentru a ghici probabilitatea unui rezultat dat cu o cantitate stabilită de date de intrare. Există, practic, 2 clase de model predictiv: Modelul Parametric și Modelul Parametric. Analiza predictivă extrage informațiile din date pentru a prezice tendințele și modelele de comportament sunt analitice predictive, practic utilizează date prezente sau trecute (date istorice) pentru a prezice rezultatele viitoare pentru a conduce decizii mai bune. Analitica predictivă a primit mult mai multă atenție datorită apariției tehnologiilor Big Data și a învățării automate.
Comparație de la cap la cap a modelării predictive vs. Analiza predictivă
Mai jos se află prima comparație între modelarea predictivă și analiza predictivă 
Să ne uităm la descrierea detaliată a Analizei predictive și a modelării predictive:
Analize predictive
Analiza predictivă este utilizată pentru a prezice rezultatul evenimentelor viitoare necunoscute, folosind tehnici din exploatarea datelor, statistici, modelare a datelor, AI pentru a analiza și a datelor curente și a face o predicție despre problemele viitoare. Reunește managementul, informarea și modelarea afacerii utilizate pentru identificarea riscurilor și oportunităților în viitorul apropiat.
Analiza predictivă pe datele mari permite utilizatorului să descopere tipare și relații în date structurate și nestructurate și permite organizației să devină proactivă.
Tehnicile analitice pentru realizarea analiticii predictive sunt în principal tehnici de regresie și tehnici de învățare automată.
Procesul analitic predictiv
- Definiți proiectul: definiți rezultatele proiectului, livrările, sfera efortului, obiectivele de afaceri, identificați seturile de date care vor fi utilizate.
- Colecția de date : Pentru a oferi o vedere completă a interacțiunilor cu clienții, datele sunt preluate din mai multe surse și folosind Data mining pentru date analitice predictive este pregătit pentru analiză.
- Analiza datelor: reprezintă procesul de transformare, inspecție, curățare și modelare a datelor cu scopul de a extrage informații utile, ajungând la o concluzie
- Statistici: Analiza statistică permite validarea ipotezelor, ipotezelor și testarea celor utilizând modele statistice standard.
- Modelare: Modelarea predictivă urmărește procesul iterativ datorită căruia creează automat modele predictive precise despre viitor. Folosind evoluția multimodală oferă o serie de opțiuni pentru a alege cele mai bune.
- Implementare: implementarea modelului predictiv oferă opțiunea de a implementa rezultatele analitice în procesul de luare a deciziilor de zi cu zi pentru a obține rezultate, rapoarte și rezultate, automatizând deciziile bazate pe modelare.
- Monitorizarea modelului: Modelele sunt gestionate și monitorizate pentru a revizui performanța modelului pentru a se asigura că oferă rezultatele așteptate.
Aplicarea analizei predictive
Poate fi utilizat în mai multe aplicații de mai jos sunt două exemple de analize predictive:
1.Collection Analytics:
Analitica predictivă ajută prin optimizarea alocării resurselor prin identificarea de mai jos a problemelor / faptului:
- Agenții de colectare eficiente
- Strategii de contact
- Acțiunile legale cresc recuperarea
- Reducerea costurilor de colectare.
2. Managementul relațiilor cu clienții (CRM):
Analiza predictivă este aplicată datelor clienților pentru a atinge obiectivele CRM precum campaniile de vânzări, servicii pentru clienți și marketing. Organizațiile trebuie să analizeze produsul la cerere sau potențialul pentru cerere mare identifică, de asemenea, probleme care pierd clienții. CRM analitic se aplică pe întreg ciclul de viață al clienților.
Modelarea predictivă
Poate fi aplicat la orice eveniment necunoscut din trecut sau viitor pentru a produce un rezultat. Modelul folosit pentru a prezice rezultatele sunt alese folosind teoria detectării. Soluțiile de modelare predictivă se prezintă sub forma tehnologiei de extragere a datelor. Întrucât acesta este un proces iterativ, același algoritm este aplicat la date din nou și din nou iterativ, astfel încât modelul să poată învăța.
Procesul de modelare predictivă
Procesul de modelare predictivă presupune rularea algoritmului pe date pentru predicție, deoarece procesul este iterativ, antrenează modelul care oferă cele mai potrivite cunoștințe pentru îndeplinirea afacerii. Mai jos sunt prezentate câteva dintre etapele modelării analitice.
1. Adunarea și curățarea datelor
Adunați date din toate sursele pentru a extrage informații necesare prin operațiuni de curățare pentru a elimina date zgomotoase, astfel încât predicția să poată fi exactă.
2. Analiza / transformarea datelor
Pentru normalizare, datele trebuie transformate pentru o prelucrare eficientă. Scalarea valorilor la o normalizare a intervalului, astfel încât semnificația dacă datele nu sunt pierdute. De asemenea, eliminați elemente irelevante prin analiza corelației pentru a determina rezultatul final.
3. Construirea unui model predictiv
Modelul predictiv utilizează tehnica de regresie pentru a construi modelul predictiv folosind algoritmul de clasificare. Identificați datele de testare și aplicați reguli de clasificare pentru a verifica eficiența modelului de clasificare în raport cu datele de testare.
4. Inferențe / Evaluare:
Pentru a face inferențe, efectuați analize de cluster și creați grupuri de date.
Caracteristici în modelarea predictivă:
1. Analiza datelor și manipularea
Extragem date utile folosind instrumente de analiză a datelor, de asemenea, putem modifica date, crea date noi, îmbina sau aplica un filtru asupra datelor pentru a prezice rezultatele.
2.Vizualizare:
Există instrumente disponibile pentru a genera rapoarte sub formă de grafică interactivă.
3.Statistics:
Pentru a confirma predicția folosind relația instrumentului de statistici între variabilele din date poate fi afișată.
Modelare predictivă vs. Tabel comparativ cu analize predictive
Mai jos este tabelul de comparație între modelarea predictivă și analiza predictivă
| Modelarea predictivă | Analize predictive |
| Procesul de afaceri include:
Colectarea datelor, transformarea, construirea unui model și evaluarea / inferența modelului pentru a prezice rezultatul | Procesul de afaceri include:
Definiți proiectul, colectarea datelor, statisticile, modelarea, implementarea și monitorizarea modelului. |
| Procesul iterativ și execută 1 sau mai mulți algoritmi pe seturile de date | Procesul de analiză a datelor istorice și tranzacționale prin statistici și extragerea datelor pentru a prezice un rezultat |
| Există în principiu 2 clase de model predictiv:
1. Model parametric 2. Modelul Non Parametric | Tipuri de analize predictive:
|
| Un model este reutilizabil (modelul de regresie) | Utilizați tehnica de extragere a datelor, modelare, învățare automată și inteligență artificială |
| Aplicații: Este utilizat în Arheologie, Asigurări Auto, Asistență de Sănătate etc. | Aplicații: este utilizat în managementul riscului de proiect,
Detectarea fraudei, analiza colectării etc. |
| Tipuri de categorii de model:
Modelul predictiv, modelul descriptiv și modelul decizional. | Tipuri de analize:
Tehnica de regresie, Tehnica de învățare automată |
Rezumat - Modelare predictivă vs. Analiza predictivă
În rezumat, ideea din spatele modelării predictive vs. Analiza predictivă este că datele care sunt generate zilnic sau datele istorice pot conține informații pentru activitatea actuală pentru a obține un rezultat maxim cu precizie. Sarcina analizelor sau a modelării este de a extrage datele necesare din date nestructurate sau structurate.
Articol recomandat
Acesta a fost un ghid pentru diferențele dintre modelarea predictivă și analiza predictivă, semnificația lor, comparația dintre capete, diferențele cheie, tabelul de comparație și concluzii. De asemenea, puteți consulta următoarele articole pentru a afla mai multe -
- Analiza predictivă comparativ cu extragerea datelor - Care este mai util
- Cunoașteți cele mai utile 5 diferențe de cloud computing față de data Analytics
- Învățare automată față de analize predictive - 7 diferențe utile