Razlike između predviđanja i predviđanja
Prediktivno modeliranje koristi regresijski model i statistiku za predviđanje vjerojatnosti ishoda, a može se primijeniti na bilo koji nepoznati događaj i prediktivno modeliranje često se koristi u području strojnog učenja, umjetne inteligencije (AI). Model je odabran pomoću teorije detekcije da bi se pogodila vjerojatnost ishoda s obzirom na postavljenu količinu ulaznih podataka. U osnovi postoje 2 klase prediktivnog modela: Parametrijski model i Neparametrični model. Prediktivna analitika uzima podatke iz podataka kako bi se predvidjeli trendovi i obrasci ponašanja prediktivna analitika u osnovi koristi sadašnje ili prošle podatke (povijesne podatke) za predviđanje budućih ishoda za postizanje boljih odluka. Prediktivna analitika dobila je puno više pozornosti zbog pojave Big Data i tehnologija strojnog učenja.
Head-to-Head Usporedba Prediktivnog modeliranja vs Predictive Analytics
Ispod je top 6 usporedbe između modeliranja predviđanja i predviđanja Analytics 
Pogledajmo detaljan opis Prediktivne analitike vs Prediktivnog modeliranja:
Prediktivna analitika
Prediktivna analitika koristi se za predviđanje ishoda nepoznatih budućih događaja pomoću tehnika izvađivanja podataka, statistike, modeliranja podataka, AI za analizu i trenutne podatke i predviđanja budućih problema. Okuplja posao upravljanja, informiranja i modeliranja koji se koriste za prepoznavanje rizika i prilika u bliskoj budućnosti.
Prediktivna analitika na velikim podacima omogućuje korisniku da otkriva obrasce i odnose u strukturiranim i nestrukturiranim podacima i omogućuje organizaciji da postane proaktivna.
Analitičke tehnike provođenja prediktivne analitike uglavnom su regresijske tehnike i tehnike strojnog učenja.
Proces predviđanja analitike
- Definirajte projekt: Definirajte rezultate projekta, rezultate, opseg napora, poslovne ciljeve, odredite skupove podataka koji će se koristiti.
- Prikupljanje podataka : Da bi se dobio cjelovit prikaz interakcija s kupcima, podaci se uzimaju iz više izvora, a koristeći se data mining za prediktivnu analizu, podaci se pripremaju za analizu.
- Analiza podataka: To je proces transformacije, inspekcije, čišćenja i modeliranja podataka s ciljem izvlačenja korisnih informacija i postizanje zaključka
- Statistika: Statistička analiza omogućuje validaciju pretpostavki, hipoteza i testiranje onih koristeći standardne statističke modele.
- Modeliranje: Prediktivno modeliranje slijedi iterativni postupak zbog kojeg automatski stvara precizne prediktivne modele o budućnosti. Korištenjem multi-modalne evolucije pruža brojne mogućnosti za odabir najboljeg.
- Uvođenje: prediktivno korištenje modela pruža mogućnost primjene analitičkih rezultata u svakodnevnom procesu donošenja odluka radi dobivanja rezultata, izvještaja i rezultata automatizacijom odluka na temelju modeliranja.
- Nadgledanje modela: Modeli se upravljaju i nadziru kako bi se pregledala izvedba modela kako bi se osiguralo da li on pruža očekivane rezultate.
Primjena prediktivne analitike
Može se koristiti u mnogim donjim primjenama. Dva su primjera prediktivne analitike:
1.Analitika kolekcije:
Prediktivna analitika pomaže optimiziranjem raspodjele resursa prepoznavanjem problema / činjenica u nastavku:
- Učinkovite agencije za prikupljanje podataka
- Kontaktirajte strategije
- Pravni postupci povećavaju oporavak
- Smanjenje troškova prikupljanja.
2. Upravljanje odnosima s klijentima (CRM):
Na podatke o klijentima primjenjuju se prediktivne analize za postizanje CRM ciljeva poput prodaje, usluga za korisnike i marketinških kampanja. Organizacije trebaju analizirati proizvod po potražnji ili potencijal za veliku potražnju i identificirati probleme koji gube kupce. Analitički CRM primjenjuje se na cijeli životni ciklus kupca.
Prediktivno modeliranje
Može se primijeniti na bilo koji nepoznati događaj iz prošlosti ili budućnosti radi postizanja rezultata. Model koji se koristi za predviđanje rezultata odabran je korištenjem teorije detekcije. Rješenja za prediktivno modeliranje u obliku su tehnologije rudarjenja podataka. Kako je ovo iterativni proces, isti se algoritam primjenjuje na podatke iznova i iznova iterativno, tako da model može učiti.
Proces prediktivnog modeliranja
Proces prediktivnog modeliranja uključuje pokretanje algoritma na podacima za predviđanje, jer je proces iterativan, a trenira model koji daje najprikladnija znanja za poslovno ispunjenje. Ispod su neke od faza analitičkog modeliranja.
1. Prikupljanje i čišćenje podataka
Prikupite podatke iz svih izvora kako biste izdvojili potrebne informacije operacijama čišćenja kako biste uklonili bučne podatke kako bi predviđanje moglo biti točno.
2. Analiza podataka / Transformacija
Za normalizaciju se podaci trebaju transformirati za učinkovitu obradu. Smanjivanje vrijednosti na normalizaciju raspona tako da je značajno ako se podaci ne izgube. Također uklonite nevažne elemente korelacijskom analizom kako biste odredili konačni ishod.
3. Izgradnja prediktivnog modela
Preddiktivni model koristi regresijsku tehniku za izgradnju prediktivnog modela korištenjem algoritma klasifikacije. Identificirajte podatke ispitivanja i primijenite klasifikacijska pravila za provjeru učinkovitosti klasifikacijskog modela u odnosu na podatke ispitivanja.
4. Sljedeće zaključke:
Da bi zaključci izveli analizu klastera i stvorili grupe podataka.
Značajke u prediktivnom modeliranju:
1. Analiza podataka i manipulacija
Pomoću alata za analizu podataka izdvajamo korisne podatke, a također možemo mijenjati podatke, stvarati nove podatke, spajati ili primjenjivati filter na podatke da bismo predvidjeli ishode.
2.Vizualizacija:
Na raspolaganju su alati za generiranje izvješća u obliku interaktivne grafike.
3.Statistics:
Da biste potvrdili predviđanje korištenjem alata za statistiku može se prikazati odnos između varijabli u podacima.
Prediktivno modeliranje u odnosu na tablicu za usporedbu predviđanja predviđanja
Ispod je tablica usporedbe između predviđanja i predviđanja
| Prediktivno modeliranje | Prediktivna analitika |
| Poslovni proces uključuje:
Prikupljanje podataka, transformacija, izgradnja modela i evaluacija / zaključivanje modela kako bi se predvidio ishod | Poslovni proces uključuje:
Definirajte praćenje projekata, prikupljanja podataka, statistike, modeliranja, implementacije i nadzora modela. |
| Iterativni proces i pokreće 1 ili više algoritama na skupovima podataka | Proces analize povijesnih i transakcijskih podataka pomoću statistike i rudarenje podataka radi predviđanja ishoda |
| U osnovi su 2 klase prediktivnog modela:
1. Parametrijski model 2. Neparametrični model | Vrste prediktivne Analitike:
|
| Model je za višekratnu upotrebu (regresijski model) | Koristite tehniku iz data mininga, modeliranja, strojnog učenja i umjetne inteligencije |
| Primjene: Koristi se u arheologiji, auto osiguranju, zdravstvu itd. | Primjene: Koristi se u upravljanju rizikom projekata,
Otkrivanje prijevara, analitika prikupljanja itd. |
| Vrste kategorije modela:
Prediktivni model, opisni model i model odlučivanja. | Vrste analitike:
Regresijska tehnika, Tehnika strojnog učenja |
Sažetak - Prediktivno modeliranje u odnosu na predviđanje
Ukratko, ideja koja stoji iza Predictive Modelling vs Predictive Analytics-a je da se podaci koji se generiraju na dnevnoj bazi ili povijesni podaci mogu sadržavati informacije za današnje poslovanje kako bi se dobio precizan maksimalan rezultat. Zadaća analitike ili modeliranja je izvući potrebne podatke iz nestrukturiranih ili strukturiranih podataka.
Preporučeni članak
Ovo je vodič za razlike između prediktivnog modeliranja i prediktivne analitike, njihovog značenja, usporedbe između glave, glavnih razlika, tablice usporedbe i zaključka. Možete pogledati i sljedeće članke da biste saznali više -
- Prediktivna analitika u odnosu na istraživanje podataka - koji je korisniji
- Znajte 5 najkorisnijih razlika računalstva u oblaku u odnosu na analizu podataka
- Strojno učenje vs prediktivna analitika - 7 korisnih razlika