Diferența dintre analiza predictivă și știința datelor
Analiza predictivă este un proces de tehnici statistice derivate din extragerea datelor, învățarea automată și modelarea predictivă care obțin evenimente curente și istorice pentru a prezice evenimente viitoare sau rezultate necunoscute în viitor.
Data Science este studiul diferitelor tipuri de date, cum ar fi date structurate, semi-structurate și nestructurate sub orice formă sau format disponibil pentru a obține unele informații din acestea.
Analiza predictivă este un domeniu din Științele statistice, unde informațiile existente vor fi extrase și procesate pentru a prezice modelul de tendințe și rezultate. Nucleul subiectului constă în analiza contextului existent pentru a prezice un eveniment necunoscut.
Data Science constă din diferite tehnologii utilizate pentru a studia date, cum ar fi extragerea de date, stocarea datelor, purjarea datelor, arhivarea datelor, transformarea datelor etc., pentru a fi eficientă și ordonată.
Analitica predictivă poate fi aplicată pentru a prezice nu numai un eveniment viitor necunoscut, ci și pentru evenimentele prezente și trecute.
Știința datelor este utilă în studierea comportamentului și a obiceiurilor utilizatorilor de internet prin colectarea de informații din traficul și istoricul de căutare al utilizatorilor. Acesta este modul în care vor fi afișate anunțurile recomandate pentru un utilizator pe paginile sale de navigare web, fără a fi introduse.
Comparație dintre capete în cap între Analiza predictivă și Știința datelor (Infografie)
Mai jos se află diferența de top 8 între analiza predictivă și știința datelor
Diferențe cheie între Analiza predictivă și Știința datelor
Urmează diferența dintre Analiza predictivă și Știința datelor
- Analiza predictivă este o zonă a științei statistice în care un studiu al elementelor matematice se dovedește a fi util pentru a prezice diferite evenimente necunoscute, fie ele trecute sau prezente sau viitoare. Data Science este un domeniu interdisciplinar al mai multor metode și procese științifice pentru extragerea cunoștințelor din datele existente.
- Analiza predictivă are diferite etape, cum ar fi Modelarea datelor, Colectarea datelor, Statisticile și implementarea, în timp ce Știința datelor are etape de extragere a datelor, Prelucrare de date și Transformări de date pentru a obține informații utile din acestea.
- Există multe tehnici utilizate în Analiza predictivă, cum ar fi extragerea datelor, inteligența artificială, învățarea mașinii, statisticile și modelarea etc., pentru a analiza datele existente pentru a prezice evenimente necunoscute de viitor. Data Science prelucrează informațiile existente pentru a gestiona organizarea și stocarea într-o manieră necesară.
- Analiza predictivă descoperă relația dintre diferite tipuri de date, cum ar fi date structurate, nestructurate și semi-structurate. Datele structurate provin din baze de date relaționale, nestructurate sunt ca formate de fișiere și semi-structurate sunt ca date JSON. Data Science constă din diferite instrumente pentru a gestiona diferite tipuri de date, cum ar fi instrumente de integrare și manipulare a datelor.
- Pașii din Analiza predictivă includ Colectarea datelor, analizarea și raportarea, monitorizarea și analiza predictivă, care este etapa principală care determină evenimentele viitoare ale rezultatelor, în timp ce Știința datelor conține colectarea datelor, analiza datelor, extragerea informațiilor din datele analizate, folosind extrasul date în scop de afaceri.
- Analitica predictivă are multe aplicații în industrii precum servicii bancare și financiare, detectarea fraudei, reducerea riscurilor și îmbunătățirea operațiunilor. Aplicațiile Data Science sunt reclame digitale, căutare pe internet, sisteme de recomandare, recunoaștere a imaginilor și vorbirii, compararea prețurilor, planificarea rutelor și logistică etc.,
- Aplicațiile de analiză predictivă acoperă industrii precum sectorul petrolului, gazului, comerțului cu amănuntul, producția, asigurările de sănătate și serviciile bancare. Știința datelor acoperă în mare parte industriile tehnologice.
- Analiza predictivă vine ca sub-setul de Știință a datelor. Integrarea datelor și modelarea datelor provin din modelarea predictivă. Data Science are totul, de la managementul IT până la analiza datelor.
- Analiza predictivă este procesul de creare a modelelor predictive și reproduce comportamentul aplicației sau al sistemului sau modelului de afaceri, în timp ce Data Science este cea care este utilizată pentru a studia comportamentul modelului creat care este pe cale de a fi prezis.
- De exemplu, o instituție bancară sau financiară are un număr mare de clienți, unde comportamentul clientului va fi analizat prin colectarea datelor din informațiile existente și prezicerea viitoarelor afaceri și potențiali clienți, unde clienții urmează să își arate mai mult interesul pentru produsele bancare. . Acest lucru ajută la creșterea eficientă a afacerilor bancare prin utilizarea modelului predictiv.
- Scopul final al Analizei predictive este de a prezice lucrurile necunoscute din lucrurile cunoscute prin crearea unor modele predictive pentru a conduce cu succes obiectivele de afaceri, în timp ce obiectivul Științei Datelor este, în mod evident, să ofere informații deterministe despre informațiile pe care noi nu le avem de fapt. știu.
Analiza predictivă cu tabelul de comparare a științei datelor
| BAZA PENTRU
COMPARAŢIE | Analize predictive | Știința datelor |
| Definiție | Procesul de prezicere a evenimentelor viitoare sau necunoscute folosind date existente | Studiul diferitelor forme de date existente pentru extragerea unor informații utile |
| folosire | Pentru a prezice afacerile unei companii | Pentru a gestiona și organiza datele clienților |
| Beneficii | Pentru a conduce afacerile într-un mod lin | Reducerea redundanței datelor și evită confuzia |
| Timp real | Prezice rezultatele trecute, prezente și viitoare ale unei afaceri | Întreținerea și manipularea volumelor mari de date ale clienților într-un mod sigur |
| Zonă de studiu | O sub-zonă de știință statistică care implică o mulțime de matematică | Un amestec de concepte informatice și subzona sa |
| Industrie | Procesul de afaceri include modelul Analitic predictiv pentru derularea proiectelor | Majoritatea companiilor bazate pe date au început să evolueze cu acest domeniu de activitate |
| Aplicații | Se aplică tuturor industriilor cu creștere rapidă și întreprinderilor dinamice | Se aplică companiilor unde trebuie gestionate date sensibile la scară largă |
| Camp | Cu această metodologie pot fi prezise multe tipuri de industrii | Companiile tehnologice au foarte multe cereri de expertiză pentru știința datelor pentru a-și organiza afacerile |
Concluzie - Analiza predictivă în raport cu știința datelor
Analiza predictivă este procesul de captare sau prezicere a rezultatelor viitoare sau a evenimentului necunoscut din datele existente, iar Data Science obține informații din datele existente. Analizele predictive vor fi foarte utile pentru companii pentru a prezice viitoarele evenimente de afaceri sau întâmplări necunoscute din seturile de date existente.
Știința datelor va fi utilă pentru prelucrarea și studierea datelor din informațiile existente pentru a obține informații utile și semnificative din acestea. Atât Analiza Predictivă, cât și Știința Datelor joacă un rol cheie în studierea și conducerea viitorului unei companii într-un mod minunat alinierii la căile de succes.
Analiza predictivă este cea mai bună modalitate de a reprezenta modelele de afaceri către manageri, analiști de afaceri și lideri corporativi într-un mod simplu și excelent în ceea ce privește evoluția afacerilor într-o întâlnire de zi cu zi.
Articol recomandat
Acesta a fost un ghid pentru Analiza predictivă în raport cu știința datelor, semnificația lor, comparația dintre cap și cap, diferențele cheie, tabelul de comparare și concluzii. acest articol constă din toată diferența utilă dintre Analiza predictivă și Știința datelor. Puteți, de asemenea, să vă uitați la următoarele articole pentru a afla mai multe -
- 13 Cele mai bune instrumente pentru analiza predictivă
- Diferențele dintre analiza predictivă și prognoza
- Știința datelor vs Ingineria software | Top 8 comparații utile
- 5 Cea mai utilă știință a datelor și învățarea mașinii