Analityka predykcyjna a analiza danych - poznaj 8 przydatnych porównań

Różnica między analizą predykcyjną a nauką o danych

Analiza predykcyjna to proces technik statystycznych pochodzących z eksploracji danych, uczenia maszynowego i modelowania predykcyjnego, które uzyskują bieżące i historyczne zdarzenia w celu przewidywania przyszłych lub nieznanych wyników w przyszłości.

Data Science to badanie różnych rodzajów danych, takich jak dane ustrukturyzowane, częściowo ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane w dowolnej dostępnej formie i formatach, aby uzyskać z nich pewne informacje.

Analizy predykcyjne to dziedzina nauk statystycznych, w której istniejące informacje będą wydobywane i przetwarzane w celu przewidywania trendów i wzorców wyników. Istotą przedmiotu jest analiza istniejącego kontekstu w celu przewidzenia nieznanego zdarzenia.

Nauka danych składa się z różnych technologii wykorzystywanych do badania danych, takich jak eksploracja danych, przechowywanie danych, czyszczenie danych, archiwizacja danych, transformacja danych itp. W celu zwiększenia wydajności i uporządkowania.

Analitykę predykcyjną można zastosować do przewidywania nie tylko nieznanego przyszłego zdarzenia, ale także obecnych i przeszłych wydarzeń.

Analiza danych jest przydatna w badaniu zachowań i nawyków użytkowników Internetu poprzez gromadzenie informacji z ruchu internetowego i historii wyszukiwania. W ten sposób będą wyświetlane zalecane reklamy użytkownikowi na jego stronach przeglądania Internetu bez jego wkładu.

Porównanie między analizą predykcyjną a nauką o danych (infografiki)

Poniżej znajduje się 8 najważniejszych różnic między analizą predykcyjną a nauką o danych

Kluczowe różnice między analizą predykcyjną a nauką o danych

Poniżej przedstawiono różnicę między analizą predykcyjną a nauką o danych

Analityka predykcyjna to dziedzina nauk statystycznych, w której udowodniono, że badanie elementów matematycznych jest przydatne do przewidywania różnych nieznanych zdarzeń, przeszłych, obecnych lub przyszłych. Data Science to interdyscyplinarny obszar wielu metod naukowych i procesów służących wydobywaniu wiedzy z istniejących danych.
Analityka predykcyjna ma różne etapy, takie jak modelowanie danych, gromadzenie danych, statystyki i wdrażanie, podczas gdy Data Science ma etapy ekstrakcji danych, przetwarzania danych i transformacji danych w celu uzyskania z nich użytecznych informacji.
Istnieje wiele technik wykorzystywanych w analizie predykcyjnej, takich jak eksploracja danych, sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe, statystyki i modelowanie itp. W celu analizy istniejących danych w celu przewidywania nieznanych zdarzeń w przyszłości. Data Science przetwarza istniejące informacje, aby zarządzać nimi i przechowywać w wymagany sposób.
Analityka predykcyjna odkrywa związek między różnymi typami danych, takimi jak dane ustrukturyzowane, nieustrukturyzowane i częściowo ustrukturyzowane. Ustrukturyzowane dane pochodzą z relacyjnych baz danych, nieustrukturyzowane są jak formaty plików, a częściowo ustrukturyzowane są jak dane JSON. Nauka danych składa się z różnych narzędzi do obsługi różnych rodzajów danych, takich jak narzędzia do integracji danych i manipulacji.
Etapy analizy predykcyjnej obejmują zbieranie danych, analizę i raportowanie, monitorowanie i analizę predykcyjną, która jest głównym etapem określającym przyszłe zdarzenia wynikowe, podczas gdy analiza danych obejmuje gromadzenie danych, analizę danych, wyodrębnianie analizowanych danych z wykorzystaniem wyodrębnionych danych dane do celów biznesowych.
Analityka predykcyjna ma wiele zastosowań w branżach takich jak usługi bankowe i finansowe, wykrywanie oszustw, redukcja ryzyka i usprawnianie operacji. Aplikacje Data Science to reklamy cyfrowe, wyszukiwanie w Internecie, systemy rekomendacji, rozpoznawanie obrazu i mowy, porównywanie cen, planowanie tras i logistyka itp.,
Aplikacje analizy predykcyjnej obejmują sektory takie jak ropa naftowa, gaz, handel detaliczny, produkcja, ubezpieczenia zdrowotne i sektory bankowe. Data Science obejmuje głównie branże technologiczne.
Analityka predykcyjna stanowi podzbiór Data Science. Integracja i modelowanie danych pochodzą z modelowania predykcyjnego. Data Science ma wszystko, od zarządzania IT do analizy danych.
Analityka predykcyjna jest procesem tworzenia modeli predykcyjnych i replikuje zachowanie aplikacji lub systemu lub modelu biznesowego, podczas gdy Data Science jest tym, który jest wykorzystywany do badania zachowania stworzonego modelu, który ma zostać przewidziany.
Na przykład instytucja bankowa lub finansowa ma ogromną liczbę klientów, których zachowanie zostanie przeanalizowane poprzez zebranie danych z istniejących informacji i prognozowanie przyszłych klientów biznesowych i potencjalnych, w przypadku których klienci zamierzają wykazać większe zainteresowanie produktami bankowymi . Pomaga to efektywnie rozwijać działalność bankową dzięki zastosowaniu modelu predykcyjnego.
Ostatecznym celem Analityki predykcyjnej jest przewidywanie nieznanych rzeczy na podstawie znanych rzeczy poprzez tworzenie modeli predykcyjnych, aby skutecznie realizować cele biznesowe, podczas gdy celem Data Science jest oczywiście dostarczanie deterministycznego wglądu w informacje, których tak naprawdę nie robimy wiedzieć.

Analizy predykcyjne a tabela porównawcza Data Science

PODSTAWA DO PORÓWNANIE	Analityka predykcyjna	Data Science
Definicja	Proces przewidywania przyszłych lub nieznanych zdarzeń na podstawie istniejących danych	Badanie różnych form istniejących danych w celu uzyskania użytecznych informacji
Stosowanie	Przewidywać działalność firmy	Do zarządzania i organizowania danych klientów
Korzyści	Sprawne prowadzenie firmy	Redukcja nadmiarowości danych i pozwala uniknąć nieporozumień
Czas rzeczywisty	Przewiduje przeszłe, obecne i przyszłe wyniki firmy	Utrzymanie i obsługa dużych ilości danych klientów w bezpieczny sposób
Zakres badań	Podobszar nauk statystycznych obejmujący wiele matematyki	Połączenie koncepcji informatyki i jej podobszaru
Przemysł	Proces biznesowy zawiera predykcyjny model analityczny do uruchamiania projektów	Większość firm opartych na danych zaczęła ewoluować w tej dziedzinie
Aplikacje	Dotyczy wszystkich szybko rozwijających się branż i dynamicznych firm	Dotyczy firm, w których należy zarządzać wrażliwymi danymi na dużą skalę
Pole	Metodą tę można przewidzieć wiele rodzajów branż przedsiębiorstw	Firmy technologiczne mają duże zapotrzebowanie na wiedzę Data Science do organizowania swoich firm

Wniosek - analiza predykcyjna a analiza danych

Analityka predykcyjna to proces przechwytywania lub przewidywania przyszłych wyników lub nieznanych zdarzeń z istniejących danych, a Data Science uzyskuje informacje z istniejących danych. Analizy predykcyjne będą bardzo przydatne dla firm do przewidywania przyszłych zdarzeń biznesowych lub nieznanych zdarzeń na podstawie istniejących zbiorów danych.

Analiza danych będzie przydatna do przetwarzania i analizowania danych z istniejących informacji, aby uzyskać z nich użyteczne i znaczące informacje. Zarówno predykcyjne analizy, jak i analiza danych odgrywają kluczową rolę w badaniu i kierowaniu przyszłością firmy w znakomity sposób dostosowując się do udanych ścieżek.

Analiza predykcyjna to najlepszy sposób na przedstawienie modeli biznesowych menedżerom, analitykom biznesowym i liderom korporacyjnym w prosty i doskonały sposób na ewolucję firm podczas codziennych spotkań.

Polecany artykuł

Jest to przewodnik po Analityce predykcyjnej a nauce danych, ich znaczeniu, bezpośrednim porównaniu, kluczowych różnicach, tabeli porównawczej i wnioskach. ten artykuł zawiera wszystkie przydatne różnice między analizą predykcyjną a nauką o danych. Możesz także przeczytać poniższe artykuły, aby dowiedzieć się więcej -