Prediktivna analitika u odnosu na istraživanje podataka - koji je korisniji

Razlika između prediktivne Analitike i Data Mininga

Prediktivna analitika postupak je pročišćavanja tog izvora podataka, koristeći poslovno znanje za vađenje skrivene vrijednosti iz tih novootkrivenih obrazaca. Iskopavanje podataka otkriće je skrivene obrasce podataka pomoću strojnog učenja - a sofisticirani algoritmi su alat za rudarstvo.

Iskopavanje podataka + poznavanje domene => prediktivna analitika => Poslovna vrijednost

Usporedba između predviđanja Analytics i Mining Predictive Analytics

Ispod je 5 usporedba između Predictive Analytics i Mining Data

Ključne razlike između prediktivne analitike u odnosu na istraživanje podataka

Ispod je razlika između predviđanja Analytics i Mining Data

● Proces - Proces rudarjenja podataka može se sažeti u šest faza -

a.Business/Research Razumijevanje faza - Jasno navesti ciljeve i zahtjeve projekta u smislu poslovne ili istraživačke jedinice u cjelini
b.Data Razumijevanje faza - prikupljajte i koristite analizne podatke podataka kako biste se upoznali s podacima i otkrili početne uvide.
c.faza pripreme podataka - Očistite i primijenite transformaciju na sirove podatke tako da budu spremni za alate za modeliranje
d.Modeling Phase - Odaberite i primijenite odgovarajuće tehnike modeliranja i kalibrirajte postavke modela da biste optimizirali rezultate.
npr. Faza ocjenjivanja - Modeli se moraju procijeniti na kvalitetu i djelotvornost prije nego što ih uvedemo. Isto tako, utvrdite da li model u stvari postiže ciljeve koji su mu postavljeni u 1. fazi.
f.Delozacijska faza - iskoristite modele u proizvodnji. Mogla bi biti jednostavna implementacija poput generiranja izvještaja ili složene poput implementacije paralelnog procesa vađenja podataka u drugom odjelu.

Koraci na području procesa predviđanja usluge Analytics

a.Definiranje poslovnog cilja - koji je poslovni cilj koji treba postići i kako se podaci uklapaju. Na primjer, poslovni cilj je učinkovitija ponuda za nove kupce, a potrebni su podaci segmentacija korisnika s određenim atributima.
b.Saberite dodatne podatke - Dodatni podaci potrebni su podaci o korisničkom profilu iz mrežnog sustava ili podaci alata treće strane kako bi se podaci bolje razumjeli.To pomaže u pronalaženju razloga iza obrasca. Ponekad se marketinška istraživanja provode radi prikupljanja podataka
c.Draft Predictive Model - Model kreiran s novo prikupljenim podacima i poslovnim znanjem. Model može biti jednostavno poslovno pravilo poput „Postoji veća šansa za konverziju korisnika u dobi od b do Indije ako damo ovakvu ponudu“ ili složen matematički model.

● Poslovna vrijednost - Sam Ming podataka dodaje vrijednosti takvom poslu

a.Delostavno razumite segmente kupaca u različitim dimenzijama
b.Dobite uzorak performansi specifičan za KPI (Npr. povećava li se pretplata s brojem aktivnih korisnika?)
c.Označite pokušaje lažnih aktivnosti i spriječite ih.
d.S obrasci rada sustava (npr. vrijeme učitavanja stranica na različitim uređajima - bilo koji uzorak?)

Prediktivna analitika omogućuje organizaciju pružanjem tri prednosti:

a.Vision - Pomaže da se vidi ono što je drugima nevidljivo. Profitivna analitika može proći kroz mnoštvo prošlih podataka o klijentima, povezati ih s drugim podacima i sastaviti sve dijelove pravim redoslijedom.
b.odlučnost - Dobro napravljen prediktivni analitički model daje analitičke rezultate bez emocija i pristranosti. Pruža dosljedne i nepristrane uvide za podršku odlukama.
c.Preciznost - pomaže u korištenju automatiziranih alata za obavljanje poslova izvještavanja - štedite vrijeme i resurse, smanjujete ljudske pogreške i poboljšavate preciznost.

● Mjera performansi - Učinkovitost procesa vađenja podataka mjeri se na osnovu koliko je model pronalaženja obrazaca u podacima. Većina vremena to će biti regresijski, klasifikacijski ili klasterirani model, a za sve njih postoji dobro definirana mjera uspješnosti.
Učinkovitost prediktivne analitike mjeri se na utjecaj poslovanja. Na primjer - koliko je dobro ciljala oglasna kampanja u odnosu na opću kampanju ?. Bez obzira na to koliko su dobri obrasci pronalaska podataka, kako bi dobro radili prediktivni modeli, uvid u poslovanje je nužan.

● Budućnost - polje Data Mining razvija se vrlo brzo. Pokušajte pronaći uzorke u podacima s manjim brojevima podataka s minimalnim brojem značajki uz pomoć sofisticiranijih modela poput Deep Neural Networks. Puno pionira u ovom polju, kao što je Google, također pokušava učiniti postupak jednostavnim i dostupnim svima. Jedan primjer je Google AutoML u oblaku.
Prediktivna analitika širi se na širok raspon novih područja poput predviđanja zadržavanja zaposlenika, predviđanja kriminala (aka prediktivnog policijskog postupanja) itd. Istodobno organizacije koje pokušavaju preciznije predvidjeti prikupljanjem maksimalnih podataka o korisnicima poput kuda idu, kakvu vrstu videozapisa gledaju itd

Tablica usporedbe između Predictive Analytics i Mining Data

Ispod su popisi točaka, opišite usporedbe između Predictive Analytics i Mining Data:

Osnove usporedbe	Istraživanje podataka	Prediktivna analitika
definicija	Iskopavanje podataka proces je otkrivanja korisnih obrazaca i trendova u velikim skupovima podataka.	Prediktivna analitika postupak je za skupljanje podataka iz velikih skupova podataka radi predviđanja i procjena budućih ishoda.
Važnost	Pomozite u boljem razumijevanju prikupljenih podataka. npr: ● Bolje razumijevanje korisničkih segmenata ● Obrazac kupnje kroz geografiju ili vrijeme ● Analitika ponašanja kroz klikstream ● Analiza vremenskih cijena dionica. ● GPS analiza podataka ulica	Predvidjeti na vrhu rezultata vađenja podataka primjenom znanja o domeni - ● Što će kupac kupiti sljedeće? ● Kolika će biti stopa rasta kupca? ● Koliko će se novih pretplata pokrenuti ako se ponudi ova ponuda? ● Kolika je količina zaliha proizvoda potrebna za sljedeći mjesec
djelokrug	Primijenite algoritme strojnog učenja poput regresije, klasifikacije na prikupljene podatke da biste pronašli skrivene obrasce	Primijenite poslovna znanja o obrascima rudnika podataka sa svim dodatnim podacima potrebnim za postizanje valjanih predviđanja o poslovanju
Ishod	Izlaz podataka rudanja podataka bit će obrazac podataka u obliku vremenske skale koja varira od distribucije ili klastera. Ali neće odgovoriti zašto se taj obrazac pojavio?	Prediktivna analitika pokušava pronaći odgovore na obrazac primjenom poslovnog znanja i tako ga čini djelotvornim informacijama.
Ljudi uključeni	Uglavnom to rade statističari i inženjeri strojnog učenja, koji imaju snažnu matematičku pozadinu za obavljanje značajki inženjerstva i izradu modela ML	Ovdje su potrebni poslovni znaci i jasan poslovni cilj. Poslovni analitičari i drugi stručnjak za domene mogu analizirati i interpretirati obrasce koje otkriju strojevi, izrađujući korisno značenje iz obrazaca podataka i izvodeći djelotvorne uvide.

Zaključak - Predictive Analytics u odnosu na istraživanje podataka

Kao što je Rick Whiting rekao u InformationWeek-u, Ono što slijedi je što slijedi. Predicitivna analitika je mjesto na kojem ide poslovna inteligencija.Data Mining pomaže organizacijama na bilo koji način, a jedan od najvažnijih u tome je stvoren dobar temelj za Predictive Analytics

Preporučeni članak

Ovo je vodič za razliku između prediktivne analitike i vađenja podataka, njihovog značenja, usporedbe između glave, ključnih razlika, tablice usporedbe i zaključka. Možete pogledati i sljedeće članke da biste saznali više -