Analityka predykcyjna a eksploracja danych - która z nich jest bardziej przydatna

Różnica między analizą predykcyjną a eksploracją danych

Analityka predykcyjna to proces udoskonalania tego zasobu danych, wykorzystujący wiedzę biznesową do wydobywania ukrytej wartości z nowo odkrytych wzorców. Eksploracja danych polega na odkrywaniu ukrytych wzorców danych poprzez uczenie maszynowe - a wyrafinowane algorytmy są narzędziami do eksploracji.

Eksploracja danych + wiedza o domenach => analityka predykcyjna => wartość biznesowa

Bezpośrednie porównanie między analizą predykcyjną a eksploracją danych

Poniżej znajduje się 5 Porównanie analizy predykcyjnej z wyszukiwaniem danych

Kluczowe różnice między analizą predykcyjną a eksploracją danych

Poniżej znajduje się różnica między analizą predykcyjną a eksploracją danych

● Proces - proces eksploracji danych można streścić w sześciu fazach

a.Biznes/Research Faza zrozumienia - Wyraźnie określ cele i wymagania projektu w odniesieniu do firmy lub jednostki badawczej jako całości
b. Faza zrozumienia danych - zbieraj i wykorzystuj eksploracyjną analizę danych, aby zapoznać się z danymi i odkryć wstępne spostrzeżenia.
c. Faza przygotowania danych - Wyczyść i zastosuj transformację do surowych danych, aby była gotowa na narzędzia do modelowania
d. Faza modelowania - Wybierz i zastosuj odpowiednie techniki modelowania oraz skalibruj ustawienia modelu, aby zoptymalizować wyniki.
e. Faza oceny - przed wdrożeniem modele muszą zostać ocenione pod kątem jakości i skuteczności, a także ustalić, czy model faktycznie osiąga wyznaczone dla niego cele w fazie 1.
f. Faza wdrożenia - wykorzystanie modeli w produkcji. może być prostym wdrożeniem, takim jak wygenerowanie raportu, lub złożonym, takim jak wdrożenie równoległego procesu eksploracji danych w innym dziale.

Ogólne kroki w obszarze procesu analizy predykcyjnej

a. Określ cel biznesowy - jaki cel biznesowy należy osiągnąć i jak dane się mieszczą. Na przykład celem biznesowym są bardziej efektywne oferty dla nowych klientów, a potrzebnymi danymi jest segmentacja klientów o określonych atrybutach.
b. Zbieraj dodatkowe dane - potrzebne mogą być dodatkowe dane profilu użytkownika z systemu online lub dane z zewnętrznych narzędzi, aby lepiej zrozumieć dane. Pomaga to znaleźć przyczynę tego wzoru. Czasami ankiety marketingowe są przeprowadzane w celu gromadzenia danych
c. Projekt Predictive Model - model utworzony na podstawie nowo zebranych danych i wiedzy biznesowej. Model może być prostą regułą biznesową, na przykład „Istnieje większa szansa na przekonwertowanie użytkowników w wieku od a do b z Indii, jeśli damy taką ofertę” lub złożony model matematyczny.

● Wartość biznesowa - sama Data Ming dodaje wartości do biznesu

a. Dokładnie zrozum segmenty klientów w różnych wymiarach
b. Pobierz wzorzec wydajności specyficzny dla kluczowych wskaźników wydajności (np. czy subskrypcja rośnie wraz z liczbą aktywnych użytkowników?)
c. Zidentyfikuj nieuczciwe próby działania i zapobiegaj im.
d. Wzorce wydajności systemu (np. czas ładowania strony na różnych urządzeniach - jakikolwiek wzór?)

Analizy predykcyjne wspomagają organizację, zapewniając trzy zalety:

a.Vision - Pomaga zobaczyć, co jest niewidoczne dla innych. Przewidywalna analityka może przejrzeć wiele przeszłych danych klientów, powiązać je z innymi częściami danych i zebrać wszystkie elementy we właściwej kolejności.
b. Decyzja - dobrze wykonany model analizy predykcyjnej zapewnia wyniki analityczne wolne od emocji i stronniczości. Zapewnia spójne i bezstronne spostrzeżenia na poparcie decyzji.
c.Precision - Pomaga w użyciu zautomatyzowanych narzędzi do wykonania zadania raportowania za Ciebie - oszczędzając czas i zasoby, redukując błędy ludzkie i zwiększając precyzję.

● Miara wydajności - Wydajność procesu Data Mining mierzona na podstawie tego, jak dobrze wzorce znajdowania modelu w danych. W większości przypadków będzie to model regresji, klasyfikacji lub klastrowania i istnieje dobrze zdefiniowana miara wydajności dla nich wszystkich.
Wydajność analiz predykcyjnych jest mierzona pod kątem wpływu na biznes. Na przykład - Jak skuteczna była ukierunkowana kampania reklamowa w porównaniu z kampanią ogólną ?. Bez względu na to, jak dobrze są wzorce wyszukiwania danych, aby dobrze pracować z modelami predykcyjnymi, wgląd w biznes jest koniecznością.

● Przyszłość - Data Mining rozwija się bardzo szybko. Próba znalezienia wzorców w danych z mniejszą liczbą punktów danych przy minimalnej liczbie funkcji za pomocą bardziej wyrafinowanych modeli, takich jak Deep Neural Networks. Wielu pionierów w tej dziedzinie, takich jak Google, również stara się, aby proces był prosty i dostępny dla wszystkich. Jednym z przykładów jest Cloud AutoML od Google.
Analityka predykcyjna rozszerza się na wiele nowych obszarów, takich jak przewidywanie zatrzymania pracowników, przewidywanie przestępczości (inaczej policyjne podejście predykcyjne) itp. Jednocześnie organizacje starają się dokładniej przewidywać, zbierając maksymalną liczbę informacji o użytkownikach, np. Dokąd zmierzają, jakie filmy oglądają itp.

Tabela porównawcza analizy predykcyjnej a eksploracja danych

Poniżej znajdują się listy punktów, opisują porównania między Analityką predykcyjną a eksploracją danych:

Podstawa porównania	Data Mining	Analityka predykcyjna
Definicja	Eksploracja danych to proces odkrywania przydatnych wzorców i trendów w dużych zestawach danych.	Analityka predykcyjna to proces pozyskiwania informacji z dużych zbiorów danych w celu prognozowania i szacowania przyszłych wyników.
Znaczenie	Pomóż lepiej zrozumieć zebrane dane. Na przykład: ● Lepsze zrozumienie segmentów klientów ● Kup wzór na przestrzeni geograficznej lub w czasie ● Analiza zachowań poprzez strumień kliknięć ● Analiza osi czasu ceny akcji. ● Analiza danych ulicznych GPS	Prognozuj wyniki wyszukiwania danych, stosując wiedzę o domenach - ● Który klient kupi następnie? ● Jaka będzie stopa rezygnacji klientów? ● Ile nowych subskrypcji zostanie uruchomionych, jeśli oferta zostanie podana? ● Jaka jest ilość zapasów produktu potrzebna na nadchodzący miesiąc
Zakres	Zastosuj algorytmy uczenia maszynowego, takie jak regresja, klasyfikacja zebranych danych, aby znaleźć ukryte wzorce	Zastosuj wiedzę biznesową o wzorcach eksploracji danych z wszelkimi dodatkowymi danymi potrzebnymi do uzyskania prawidłowych prognoz biznesowych
Wynik	Wyjściem eksploracji danych będzie wzorzec danych w postaci osi czasu zmieniającej się dystrybucji lub klastrów. Ale nie odpowie, dlaczego ten wzorzec wystąpił?	Analityka predykcyjna stara się znaleźć odpowiedzi na wzorzec dzięki zastosowaniu wiedzy biznesowej, a tym samym uczynieniu z niej ważnej informacji, którą można wykorzystać.
Ludzie zamieszani	Wykonane głównie przez statystyków i inżynierów uczenia maszynowego, którzy mają silne zaplecze matematyczne, aby wykonać inżynieria funkcji i stworzyć model ML	Konieczna jest tutaj wiedza biznesowa i jasny cel biznesowy. Analitycy biznesowi i inni eksperci w dziedzinie mogą analizować i interpretować wzorce wykrywane przez maszyny, nadając użyteczne znaczenie wzorcom danych i uzyskując przydatne informacje

Wniosek - przewidywanie analityki a eksploracja danych

Jak powiedział Rick Whiting w InformationWeek Co dalej, to, co jest dalej. Przewidywalna analityka to miejsce, w którym zmierza inteligencja biznesowa. Data Mining pomaga organizacjom w jakikolwiek sposób, a jednym z najważniejszych w tym zakresie jest dobra podstawa dla Predictive Analytics

Polecany artykuł

Jest to przewodnik po różnicach między analizą predykcyjną a eksploracją danych, ich znaczeniu, porównaniem bezpośrednim, kluczowymi różnicami, tabelą porównawczą i wnioskami. Możesz także przejrzeć następujące artykuły, aby dowiedzieć się więcej -