Różnice między modelowaniem predykcyjnym a analityką predykcyjną
Modelowanie predykcyjne wykorzystuje model regresji i statystyki do przewidywania prawdopodobieństwa wyniku i może być stosowane do każdego nieznanego zdarzenia. Modelowanie predykcyjne jest często stosowane w dziedzinie uczenia maszynowego, sztucznej inteligencji (AI). Model jest wybierany przy użyciu teorii wykrywania w celu odgadnięcia prawdopodobieństwa wyniku przy określonej ilości danych wejściowych. Istnieją zasadniczo 2 klasy modelu predykcyjnego: model parametryczny i model nieparametryczny. Analiza predykcyjna polega na pozyskiwaniu informacji z danych w celu przewidywania trendów, a wzorce zachowań są analizami predykcyjnymi, w zasadzie wykorzystuje dane obecne lub przeszłe (dane historyczne) do przewidywania przyszłych wyników w celu podejmowania lepszych decyzji. Analizy predykcyjne zyskały znacznie większą uwagę ze względu na pojawienie się technologii Big Data i uczenia maszynowego.
Porównanie modelowania predykcyjnego a analiza predykcyjna
Poniżej znajduje się porównanie Top 6 między modelowaniem predykcyjnym a analityką predykcyjną 
Przyjrzyjmy się szczegółowemu opisowi analizy predykcyjnej a modelowaniu predyktywnemu:
Analityka predykcyjna
Analityka predykcyjna służy do przewidywania wyniku nieznanych przyszłych zdarzeń za pomocą technik z eksploracji danych, statystyki, modelowania danych, sztucznej inteligencji do analizy i bieżących danych oraz do przewidywania przyszłych problemów. Łączy zarządzanie, informacje i modelowanie stosowane w celu identyfikacji ryzyk i szans w najbliższej przyszłości.
Analizy predykcyjne dotyczące dużych zbiorów danych pozwalają użytkownikowi odkryć wzorce i relacje w danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych oraz pozwalają organizacji na aktywne działania.
Techniki analityczne do przeprowadzania analiz predykcyjnych to głównie techniki regresji i techniki uczenia maszynowego.
Proces analizy predykcyjnej
- Zdefiniuj projekt: Zdefiniuj wyniki projektu, rezultaty, zakres wysiłku, cele biznesowe, określ zestawy danych, które będą używane.
- Gromadzenie danych : Aby zapewnić pełny widok interakcji z klientem, dane są pobierane z wielu źródeł, a przy użyciu eksploracji danych do analizy predykcyjnej dane są przygotowywane do analizy.
- Analiza danych: jest to proces przekształcania, inspekcji, czyszczenia i modelowania danych w celu wydobycia użytecznych informacji i dojścia do wniosku
- Statystyka: Analiza statystyczna pozwala zweryfikować założenia, hipotezy i przetestować je przy użyciu standardowych modeli statystycznych.
- Modelowanie: Modelowanie predykcyjne jest zgodne z iteracyjnym procesem, dzięki któremu automatycznie tworzy dokładne modele predykcyjne dotyczące przyszłości. Dzięki zastosowaniu ewolucji multimodalnej zapewnia szereg opcji wyboru najlepszego.
- Wdrożenie: Wdrożenie modelu predykcyjnego zapewnia opcję wdrożenia wyników analitycznych w codziennym procesie decyzyjnym w celu uzyskania wyników, raportów i danych wyjściowych poprzez automatyzację decyzji w oparciu o modelowanie.
- Monitorowanie modeli : modele są zarządzane i monitorowane w celu przeglądu wydajności modelu w celu upewnienia się, że zapewnia oczekiwane wyniki.
Zastosowanie analizy predykcyjnej
Może być stosowany w wielu aplikacjach poniżej. Oto dwa przykłady analiz predykcyjnych:
1. Analiza zbierania:
Prognozowanie pomaga w analizie poprzez optymalizację alokacji zasobów poprzez identyfikację poniższych problemów / faktów:
- Skuteczne agencje windykacyjne
- Strategie kontaktowe
- Działania prawne zwiększają odzyskiwanie
- Obniżenie kosztów zbiórki.
2. Zarządzanie relacjami z klientami (CRM):
Analiza predykcyjna jest stosowana do danych klientów w celu osiągnięcia celów CRM, takich jak sprzedaż, obsługa klienta i kampanie marketingowe. Organizacje muszą analizować popyt na produkty lub potencjał wysokiego popytu, a także identyfikować problemy, które tracą klientów. Analityczny CRM jest stosowany w całym cyklu życia klienta.
Modelowanie predykcyjne
Można go zastosować do dowolnego nieznanego zdarzenia z przeszłości lub przyszłości, aby uzyskać wynik. Model stosowany do przewidywania wyników jest wybierany przy użyciu teorii wykrywania. Rozwiązania do modelowania predykcyjnego mają postać technologii eksploracji danych. Ponieważ jest to proces iteracyjny, ten sam algorytm jest stosowany do danych wielokrotnie i iteracyjnie, aby model mógł się uczyć.
Proces modelowania predykcyjnego
Proces modelowania predykcyjnego obejmuje uruchamianie algorytmu na danych w celu przewidywania, ponieważ proces jest iteracyjny, trenuje model, który zapewnia najbardziej odpowiednią wiedzę do realizacji biznesu. Poniżej znajdują się niektóre etapy modelowania analitycznego.
1. Zbieranie i czyszczenie danych
Zbierz dane ze wszystkich źródeł, aby wyodrębnić potrzebne informacje, czyszcząc operacje w celu usunięcia hałaśliwych danych, aby prognozy były dokładne.
2. Analiza / transformacja danych
W celu normalizacji dane muszą zostać przekształcone w celu wydajnego przetwarzania. Skalowanie wartości do normalizacji zakresu, aby miało to znaczenie, jeśli dane nie zostaną utracone. Usuń także nieistotne elementy za pomocą analizy korelacji, aby określić ostateczny wynik.
3. Budowanie modelu predykcyjnego
Model predykcyjny wykorzystuje technikę regresji do budowy modelu predykcyjnego za pomocą algorytmu klasyfikacji. Zidentyfikuj dane testowe i zastosuj reguły klasyczne, aby sprawdzić efektywność modelu klasyfikacji względem danych testowych.
4. Wnioski / ocena:
Aby wnioskować, wykonaj analizę skupień i utwórz grupy danych.
Funkcje modelowania predykcyjnego:
1. Analiza danych i manipulacja
Wyodrębnij przydatne dane za pomocą narzędzi do analizy danych, możemy również modyfikować dane, tworzyć nowe dane, scalać lub stosować filtr danych, aby przewidzieć wyniki.
2. Wizualizacja:
Dostępne są narzędzia do generowania raportów w postaci interaktywnej grafiki.
3.Statystyki:
Aby potwierdzić prognozę za pomocą narzędzia statystycznego, można pokazać relację między zmiennymi w danych.
Modelowanie predykcyjne a tabela porównawcza analizy predykcyjnej
Poniżej znajduje się tabela porównawcza między modelowaniem predykcyjnym a analityką predykcyjną
| Modelowanie predykcyjne | Analityka predykcyjna |
| Proces biznesowy obejmuje:
Zbieranie danych, transformacja, zbudowanie modelu i ocena / wnioskowanie o modelu w celu przewidzenia wyniku | Proces biznesowy obejmuje:
Zdefiniuj projekt, zbieranie danych, statystyki, modelowanie, wdrażanie i monitorowanie modeli. |
| Proces iteracyjny i uruchamia 1 lub więcej algorytmów na zestawach danych | Proces analizy danych historycznych i transakcyjnych za pomocą statystyki i eksploracji danych w celu przewidzenia wyniku |
| Istnieją zasadniczo 2 klasy modelu predykcyjnego:
1. Model parametryczny 2. Model nieparametryczny | Rodzaje analizy predykcyjnej:
|
| Model jest wielokrotnego użytku (model regresji) | Użyj techniki eksploracji danych, modelowania, uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji |
| Aplikacje: Jest stosowany w archeologii, ubezpieczeniach samochodowych, opiece zdrowotnej itp. | Aplikacje: służy do zarządzania ryzykiem projektu,
Wykrywanie oszustw, analiza kolekcji itp. |
| Rodzaje kategorii modeli:
Model predykcyjny, model opisowy i model decyzyjny. | Rodzaje analityki:
Technika regresji, technika uczenia maszynowego |
Podsumowanie - modelowanie predykcyjne a analiza predykcyjna
Podsumowując, modelowanie predykcyjne w porównaniu z analizą predykcyjną polega na tym, że dane, które są generowane codziennie lub dane historyczne mogą zawierać informacje dla dzisiejszego biznesu, aby uzyskać maksymalny wynik z precyzją. Zadaniem analizy lub modelowania jest wydobycie potrzebnych danych z danych nieustrukturyzowanych lub ustrukturyzowanych.
Polecany artykuł
Jest to przewodnik po różnicach między modelowaniem predykcyjnym a analityką predykcyjną, ich znaczeniu, porównaniem bezpośrednim, kluczowymi różnicami, tabelą porównawczą i wnioskami. Możesz także przejrzeć następujące artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- Analityka predykcyjna a eksploracja danych - która z nich jest bardziej przydatna
- Poznaj 5 najbardziej przydatnych różnic między chmurą obliczeniową a analizą danych
- Uczenie maszynowe a analiza predykcyjna - 7 przydatnych różnic