Razlika između prediktivne analize i znanosti podataka
Prediktivna analitika postupak je statističkih tehnika proizašlih iz iskopavanja podataka, strojnog učenja i prediktivnog modeliranja kojim se dobivaju trenutni i povijesni događaji za predviđanje budućih događaja ili nepoznatih ishoda u budućnosti.
Znanost podataka je proučavanje različitih vrsta podataka kao što su strukturirani, polustrukturirani i nestrukturirani podaci u bilo kojem obliku ili formatu koji su dostupni kako bi se neke informacije iz njih izvukle.
Prediktivna analitika područje je u okviru Statističkih znanosti, gdje će se postojeći podaci izvlačiti i obrađivati kako bi se predvidjeli trendovi i obrazac ishoda. Srž teme je u analizi postojećeg konteksta da bi se predvidio nepoznati događaj.
Data Science sastoji se od različitih tehnologija koje se koriste za proučavanje podataka kao što su vađenje podataka, pohrana podataka, čišćenje podataka, arhiviranje podataka, transformacija podataka itd. Kako bi se učinili učinkovitom i uređenom.
Prediktivna analitika može se primijeniti za predviđanje ne samo nepoznatog budućeg događaja već i sadašnjih i prošlih događaja.
Data Science korisna je u proučavanju ponašanja i navika internetskih korisnika prikupljanjem podataka iz internetskog prometa korisnika i povijesti pretraživanja. Ovo je način na koji će se preporučeni oglasi prikazati korisniku na njihovim web stranicama za pregledanje bez njihovih unosa.
Usporedba između Predictive Analytics i Data Science (Infographics)
Ispod je 8 najboljih razlika između Predictive Analytics i Data Sciencea
Ključne razlike između Predictive Analytics i Data Sciencea
Slijedi razlika između Predictive Analytics i Data Sciencea
- Prediktivna analitika područje je statističkih znanosti gdje se pokazalo da je proučavanje matematičkih elemenata korisno za predviđanje različitih nepoznatih događaja bilo prošlih, sadašnjih ili budućih. Znanost o podacima je interdisciplinarno područje više znanstvenih metoda i postupaka za izvlačenje znanja iz postojećih podataka.
- Prediktivna analitika ima različite faze kao što su modeliranje podataka, prikupljanje podataka, statistika i implementacija, dok znanost o podacima ima faze vađenja, obrade podataka i transformacije podataka kako bi se iz nje dobili neki korisni podaci.
- Postoje mnoge tehnike koje se koriste u prediktivnoj analitici kao što su vađenje podataka, umjetna inteligencija, strojno učenje, statistika i modeliranje itd. Za analizu postojećih podataka radi predviđanja nepoznatih događaja budućnosti. Data Science obrađuje postojeće informacije kako bi se zahtijevalo potrebnu organizaciju i pohranu.
- Prediktivna analitika otkriva odnos između različitih vrsta podataka kao što su strukturirani, nestrukturirani i polustrukturirani podaci. Strukturirani podaci potiču se iz relacijskih baza podataka, nestrukturirani su poput formata datoteka, a polustrukturirani su poput JSON podataka. Data Science sastoji se od različitih alata za obradu različitih vrsta podataka, kao što su integracija podataka i alati za manipulaciju.
- Koraci u Predictive Analytics uključuju prikupljanje podataka, analizu i izvještavanje, nadzor i prediktivnu analizu, što je glavna faza koja određuje buduće ishode događaja, dok Science Science sadrži prikupljanje podataka, analizu podataka, izvlačenje uvida iz analiziranih podataka, koristeći ekstrahirane podatke podaci u poslovne svrhe.
- Prediktivna analitika ima brojne primjene u industrijama kao što su bankarstvo i financijske usluge, otkrivanje prijevara, smanjenje rizika i poboljšanje poslovanja. Data Science aplikacije su digitalni oglasi, internetska pretraga, sustavi preporuka, prepoznavanje slike i govora, usporedba cijena, planiranje ruta i logistika itd.,
- Aplikacije aplikacije Predictive Analytics pokrivaju industrije poput nafte, plina, trgovine na malo, proizvodnje, zdravstvenog osiguranja i bankarskog sektora. Data Science pokriva većinom tehnološku industriju.
- Predictive Analytics dolazi kao podskup podataka Data Science. Integracija podataka i modeliranje podataka potječu iz prediktivnog modeliranja. Data Science ima sve, od IT upravljanja do analitike podataka.
- Prediktivna analitika postupak je stvaranja prediktivnih modela i replicira ponašanje aplikacije ili sustava ili poslovnog modela dok je Data Science taj koji se koristi za proučavanje ponašanja stvorenog modela koji će se uskoro predvidjeti.
- Na primjer, bankarska ili financijska institucija ima ogroman broj klijenata, gdje će se ponašanje kupaca analizirati prikupljanjem podataka iz postojećih podataka i predviđanjem budućih poslovnih i potencijalnih klijenata za koje će klijenti pokazati više interesa za bankarske proizvode, Ovo pomaže efikasnom rastu bankarskog poslovanja koristeći prediktivni model.
- Krajnji je cilj Predictive Analytics-a predvidjeti nepoznate stvari od poznatih stvari stvaranjem nekih prediktivnih modela kako bi se uspješno upravljali poslovnim ciljevima, dok je cilj Data Science-a očito pružanje determiniranog uvida u informacije što mi zapravo nemamo. znati.
Tablica usporedbe prediktivne analitike i podataka o znanosti o podacima
| OSNOVA ZA
USPOREDBA | Prediktivna analitika | Znanost podataka |
| definicija | Proces predviđanja budućih ili nepoznatih događaja korištenjem postojećih podataka | Proučavanje različitih oblika postojećih podataka kako bi se izvukli neki korisni podaci |
| upotreba | Predviđanje poslovanja tvrtke | Za upravljanje i organiziranje podataka o klijentima |
| Prednosti | Voditi posao glatko | Smanjenje redukcije podataka i izbjegava zabune |
| Stvarno vrijeme | Predviđa prošle, sadašnje i buduće ishode poslovanja | Održavanje i rukovanje velikim brojem korisničkih podataka na siguran način |
| Područje studija | Pod-područje Statističkih znanosti koje uključuje puno matematike | Spoj pojmova informatike i njegovog područja |
| Industrija | Poslovni proces uključuje prediktivni analitički model za pokretanje projekata | Većina tvrtki koje se temelje na podacima počele su se razvijati ovim područjem |
| Prijave | Primjenjuje se na sve brzo rastuće industrije i dinamična poduzeća | Primjenjuje se na tvrtke u kojima trebaju upravljati osjetljivi podaci velikih razmjera |
| Polje | Ovom se metodologijom mogu predvidjeti mnoge vrste djelatnosti u industriji | Tehnološke tvrtke imaju veliku potražnju za Data Science znanja kako bi organizirale svoje poslovanje |
Zaključak - Predictive Analytics vs Data Science
Predictive Analytics je proces bilježenja ili predviđanja budućih ishoda ili nepoznatog događaja iz postojećih podataka, a Data Science dobiva informacije iz postojećih podataka. Prediktivna analitika bit će korisna tvrtkama za predviđanje budućih poslovnih događaja ili nepoznatih događaja iz postojećih skupova podataka.
Znanost o podacima bit će korisna za obradu i proučavanje podataka iz postojećih informacija kako bi se iz njih dobili korisni i smisleni podaci. I Predictive Analytics i Data Science igraju ključnu ulogu u proučavanju i pokretanju budućnosti tvrtke na izvrstan način usklađujući se s uspješnim putovima.
Prediktivna analitika najbolji je način predstavljanja poslovnih modela menadžerima, poslovnim analitičarima i korporativnim liderima na jednostavan i izvrstan način o tome kako se poslovanje razvija svakodnevnim sastancima.
Preporučeni članak
Ovo je vodič za prediktivnu analitiku u odnosu na znanost podataka, njihovo značenje, usporedbu između glave, ključne razlike, tablicu usporedbe i zaključak. Ovaj se članak sastoji od svih korisnih razlika između Predictive Analytics i Data Science. Također možete pogledati sljedeće članke da biste saznali više -
- 13 najboljih alata za predviđanje usluge Analytics
- Razlike između predviđanja i predviđanja
- Data Science vs Softverski inženjering | Top 8 korisnih usporedbi
- 5 najkorisnijih podataka o znanosti protiv strojnog učenja