Analiza predictivă comparativ cu extragerea datelor - Care este mai util

Diferența dintre Analiza predictivă și Minerirea datelor

Analiza predictivă este procesul de perfecționare a acelei resurse de date, folosind cunoștințe de afaceri pentru a extrage valoarea ascunsă din acele tipare recent descoperite. Minerirea datelor este descoperirea tiparelor ascunse de date prin învățarea mașinilor - iar algoritmi sofisticate sunt instrumentele miniere.

Exploatarea datelor + Cunoașterea domeniului => analitice predictive => Valoarea afacerii

Comparație de la cap la cap între analiza predictivă și data mining

Mai jos este 5 Comparație între Analiza predictivă și Data Mining

Diferențe cheie între analiza predictivă și data mining

Mai jos este diferența dintre Analiza predictivă și Minerirea datelor

● Proces - Procesul de extragere a datelor poate fi rezumat în șase faze -

a. Faza de înțelegere a afacerii / cercetare - enunță clar obiectivele și cerințele proiectului în ceea ce privește unitatea de afaceri sau unitatea de cercetare în ansamblu
b.Fata de înțelegere a datelor - colectați și utilizați analiza exploratorie a datelor pentru a vă familiariza cu datele și pentru a descoperi informațiile inițiale.
c.Data Faza de pregătire - Curățați și aplicați o transformare la datele brute, astfel încât să fie gata pentru instrumentele de modelare
d. Faza de modelare - Selectați și aplicați tehnici de modelare adecvate și calibrați setările modelului pentru a optimiza rezultatele.
e.Faza de evaluare - Modelele trebuie evaluate pentru calitate și eficiență înainte de a le desfășura. De asemenea, se stabilește dacă modelul atinge, de fapt, obiectivele stabilite pentru acesta în faza 1.
f.Data de desfășurare - Utilizarea modelelor din producție. Poate fi o implementare simplă precum generarea unui raport sau unul complex, cum ar fi Implementarea unui proces paralel de extragere a datelor într-un alt departament.

Pași la nivel înalt în zona procesului de analiză predictivă

a.Define obiectivul de afaceri - Ce obiectiv de business trebuie atins și modul în care se potrivesc datele. De exemplu, obiectivul de afaceri este o ofertă mai eficientă pentru clienții noi și datele necesare este segmentarea clienților cu atribute specifice.
b.Colectați date suplimentare - Datele suplimentare necesare ar putea fi datele de profil ale utilizatorului din sistemul online sau datele de la instrumente ale unor terțe părți pentru a înțelege mai bine datele. Acest lucru ajută la găsirea unui motiv în spatele modelului. Sondaje de marketing sunt efectuate pentru a colecta date
c.Draft Predictive Model - Model creat cu date recent colectate și cunoștințe de afaceri. Un model poate fi o regulă simplă de afaceri cum ar fi „Există o șansă mai mare de a obține convertirea utilizatorilor de la vârsta a până la B din India, dacă oferim astfel de oferte” sau un model matematic complex.

● Valoarea afacerii - Ming-ul de date adăugând în sine valori de genul afacerilor

a. Înțelegeți cu ușurință segmentele de clienți pe diferite dimensiuni
b.Timpul de performanță obținut specific KPI-urilor (de exemplu, numărul abonamentului crește cu numărul utilizatorilor activi?)
c.Identificați încercările de activitate frauduloasă și o preveniți.
d.Sistemele de performanță ale sistemului (de exemplu, timp de încărcare a paginii pe diferite dispozitive - vreun model?)

Analitica predictivă abilitează organizația oferind trei avantaje:

a.Vision - vă ajută să vedeți ce este invizibil pentru alții. Analiticele de perspectivă pot parcurge o mulțime de date anterioare ale clienților, o pot asocia cu alte date și pot asambla toate piesele în ordinea corectă.
b.Deciziune - Un model de analiză predictivă bine realizat oferă rezultate analitice fără emoții și părtinire. Oferă idei consistente și nepărtinitoare pentru a sprijini deciziile.
c.Precision - Ajută la utilizarea instrumentelor automate pentru a face munca de raportare pentru dvs. - economisirea de timp și resurse, reducerea erorilor umane și îmbunătățirea preciziei.

● Măsura performanței - Procesul de extragere a datelor măsurat pe cât de bine este modelul de găsire a modelului în date. Majoritatea timpului va fi un model de regresie, clasificare sau clustering și există o măsură de performanță bine definită pentru toate acestea.
Performanța analizelor predictive este măsurată pe impactul asupra afacerii. De exemplu - Cât de bine a funcționat campania publicitară vizată în comparație cu o campanie generală ?. Oricât de bine ar fi modelele de găsire a mineritului de date, pentru a funcționa bine modelele predictive, informațiile despre afaceri sunt obligatorii.

● Viitorul - Câmpul de extragere a datelor evoluează foarte repede. Încercați să găsiți modele în date cu puncte de date mai mici, cu un număr minim de funcții, cu ajutorul unor modele mai sofisticate, precum rețele neuronale profunde. O mulțime de pionieri în acest domeniu, cum ar fi Google, încearcă să facă procesul simplu și accesibil tuturor. Un exemplu este Cloud AutoML de la Google.
Analitice predictive extinzându-se într-o mare varietate de domenii noi, cum ar fi predicția de menținere a angajaților, predicția criminalității (cunoscută, de asemenea, poliție predictivă) etc. În același timp, organizațiile încearcă să prezice mai exact colectând informații maxime ale utilizatorilor, precum unde merg, ce tip de videoclipuri urmăresc etc.

Tabelul de comparație între Analiza predictivă și Data Mining

Mai jos sunt listele de puncte, descrieți comparațiile dintre Analiza predictivă și Data Mining:

Bazele comparației	Minerirea datelor	Analize predictive
Definiție	Exploatarea datelor este procesul de a descoperi tipare și tendințe utile în seturile mari de date.	Analiza predictivă este procesul de extragere a informațiilor din seturi de date mari pentru a face predicții și estimări cu privire la rezultatele viitoare.
Importanţă	Ajutați să înțelegeți mai bine datele colectate. De exemplu: ● O mai bună înțelegere a segmentelor de clienți ● Tipar de achiziție pe geografie sau timp ● Analiza comportamentului prin fluxul de clic ● Analiza calendarului prețurilor bursiere. ● Analiza datelor GPS stradale	Previzionați rezultatul extragerii datelor prin aplicarea cunoștințelor domeniului - ● Ce client va cumpăra în continuare? ● Care va fi rata de creștere a clienților? ● Câte abonamente noi vor fi pornite dacă se oferă această ofertă? ● Care este cantitatea de stoc a unui produs necesar pentru luna următoare
domeniu	Aplicați algoritmi de învățare automată precum Regresie, Clasificare pe datele colectate pentru a găsi modele ascunse	Aplicați cunoștințe de afaceri cu privire la modelele de mină de date cu orice informații suplimentare necesare pentru a obține predicții valabile pentru afaceri
Rezultat	Produsul de extragere a datelor va fi un model în date sub forma unei linii de timp care variază distribuția sau clusterele, dar nu va răspunde de ce a apărut acest tipar?	Analitice predictive care încearcă să găsească răspunsuri la model cu aplicarea cunoștințelor de afaceri și astfel să devină o informație principală pentru acțiune.
Oameni implicati	Realizate în mare parte de către statisticieni și ingineri de învățare a mașinilor, care au o pregătire matematică puternică pentru a face funcții de inginerie și pentru a crea modelul ML	Cunoașterea specifică afacerii și un obiectiv clar al afacerii sunt aici. Analistii de afaceri și alți experți din domeniu pot analiza și interpreta modelele descoperite de mașini, făcând semnificație utilă din tiparele de date și obținând informații acționabile.

Concluzie - Analiza predictivă în raport cu data mining

După cum a spus Rick Whiting în InformationWeek. Ce urmează este ceea ce urmează. Analiza de perspectivă este în cazul în care se derulează inteligența de afaceri.Data Mining ajută organizațiile în orice fel și una dintre cele mai importante în care este creat un fundament bun pentru Analiza predictivă

Articol recomandat

Acesta a fost un ghid pentru diferența dintre Analiza predictivă și Minerirea datelor, Semnificația acestora, Comparația dintre capete, Diferențe cheie, Tabelul de comparație și concluzie. De asemenea, puteți consulta următoarele articole pentru a afla mai multe -