Разлике између предвиђања и предвиђања
Предиктивно моделирање користи регресијски модел и статистику за предвиђање вероватноће исхода и може се применити на било који непознати догађај, предиктивно моделирање се често користи у области машинског учења, вештачке интелигенције (АИ). Модел је изабран помоћу теорије детекције да би се погодила вероватноћа исхода с обзиром на постављену количину улазних података. У основи постоје 2 класе предиктивног модела: Параметријски модел и Непараметрични модел. Предицтиве Аналитицс користи податке из података за предвиђање трендова и образаца понашања, предиктивна аналитика у основи користи тренутне или прошле податке (историјске податке) за предвиђање будућих резултата за доношење бољих одлука. Предиктивна аналитика добила је много више пажње због појаве Биг Дата и технологија машинског учења.
Међусобни поређење предиктивног моделирања и предиктивне аналитике
Испод је топ 6 поређења између предвиђања и предвиђања 
Погледајмо детаљан опис Предиктивне аналитике вс Предиктивног моделирања:
Предиктивна аналитика
Предиктивна аналитика користи се за предвиђање исхода непознатих будућих догађаја користећи технике извлачења података, статистике, моделирања података, АИ за анализу и тренутне податке и предвиђање будућих проблема. Окупља посао управљања, информација и моделирања који се користе за идентификацију ризика и прилика у блиској будућности.
Предиктивна аналитика на великим подацима омогућава кориснику да открива обрасце и односе у структурираним и неструктурираним подацима и омогућава организацији да постане проактивна.
Аналитичке технике за вођење предиктивне аналитике углавном су регресијске технике и технике машинског учења.
Процес предвиђања аналитике
- Дефинишите пројекат: Дефинишите исходе пројекта, резултате, опсег напора, пословне циљеве, идентификујте скупове података који ће се користити.
- Прикупљање података : Да би се добио потпуни приказ интеракција корисника, подаци се узимају из више извора и коришћењем Дата мининг-а за предиктивну аналитику припремају се подаци за анализу.
- Анализа података: То је процес трансформације, инспекције, чишћења и моделирања података с циљем вађења корисних информација и постизање закључка
- Статистика: Статистичка анализа омогућава валидацију претпоставки, хипотеза и тестирање оних који користе стандардне статистичке моделе.
- Моделирање: Предиктивно моделирање слиједи итеративни поступак због којег аутоматски ствара прецизне предиктивне моделе о будућности. Кориштењем мулти-модалне еволуције пружа бројне могућности за одабир најбољег.
- Примена: Примена модела предвиђања пружа могућност примене аналитичких резултата у свакодневни процес доношења одлука ради добијања резултата, извештаја и резултата аутоматизацијом одлука заснованих на моделирању.
- Надгледање модела: Модели се управљају и надгледају како би се прегледало перформансе модела како би се осигурало да ли он пружа очекиване резултате.
Примена предиктивне аналитике
Може се користити у многим доњим апликацијама. Два су примера предиктивне аналитике:
1.Аналитика колекције:
Предиктивна аналитика помаже оптимизацијом расподјеле ресурса идентификовањем проблема / чињеница:
- Ефикасне агенције за прикупљање података
- Контактирајте стратегије
- Правни поступци повећавају опоравак
- Смањење трошкова наплате.
2. Управљање односима с клијентима (ЦРМ):
На податке о клијентима примењује се предиктивна анализа ради постизања ЦРМ циљева као што су продаја, услуга за кориснике и маркетиншке кампање. Организације морају анализирати производ по потражњи или потенцијал за велику потражњу такође идентификовати проблеме који губе купце. Аналитички ЦРМ се примењује на целокупни животни циклус корисника.
Предиктивно моделирање
Може се применити на било који непознати догађај из прошлости или будућности како би се произвео резултат. Модел који се користи за предвиђање исхода бира се теоријом детекције. Решења за предвиђање за моделирање у облику су технологије за вађење података. Пошто је ово итеративни процес, исти се алгоритам примењује на податке поново и поново итеративно, тако да модел може да учи.
Процес предиктивног моделирања
Процес предиктивног моделирања укључује алгоритам покретања података за предвиђање, јер је процес итеративан, а он тренира модел који даје најприкладнија знања за пословно испуњење. Испод су неке од фаза аналитичког моделирања.
1. Прикупљање и чишћење података
Прикупите податке из свих извора како бисте издвојили потребне информације операцијама чишћења како бисте уклонили бучне податке да би предвиђање могло бити тачно.
2. Анализа / Трансформација података
За нормализацију се подаци требају трансформисати за ефикасну обраду. Смањивање вредности на нормализацију распона тако да је значајно ако се подаци не изгубе. Такође уклоните неважне елементе корелацијском анализом да бисте одредили крајњи исход.
3. Изградња предиктивног модела
Преддиктивни модел користи регресијску технику како би изградио предиктивни модел користећи алгоритам класификације. Идентифицирајте податке испитивања и примијените класификацијска правила за провјеру учинковитости класификацијског модела у односу на податке испитивања.
4. Закључци / Процена:
Да би се закључивали извршили су анализе кластера и створили групе података.
Карактеристике у предиктивном моделирању:
1. Анализа података и манипулација
Помоћу алата за анализу података издвајамо корисне податке, такође можемо модификовати податке, креирати нове податке, спајати или применити филтер на податке да бисмо предвидјели исходе.
2.Визуализација:
На располагању су алати за генерисање извештаја у облику интерактивне графике.
3.Статистика:
Да бисте потврдили предвиђање употребом алата за статистику може се приказати однос између променљивих у подацима.
Предиктивно моделирање у односу на Табелу упоређивања предвиђања аналитике
Испод је табела упоређивања између предвиђања и предвиђања
| Предиктивно моделирање | Предиктивна аналитика |
| Пословни процес укључује:
Прикупљање података, трансформација, изградња модела и процена / закључивање модела да би се предвидио исход | Пословни процес укључује:
Дефинишите праћење пројеката, прикупљања података, статистике, моделирања, примене и надзора модела. |
| Итеративни процес и покреће 1 или више алгоритама на скуповима података | Процес анализе историјских и трансакционих података помоћу статистике и рударство података ради предвиђања исхода |
| У основи постоје 2 класе предиктивног модела:
1. Параметријски модел 2. Непараметрични модел | Врсте предиктивне Аналитике:
|
| Модел је за вишекратну употребу (Регрессион Модел) | Користите технику из дата мининг-а, моделирања, машинског учења и вештачке интелигенције |
| Примене: Користи се у археологији, ауто осигурању, здравству итд. | Примене: Користи се у управљању ризиком пројеката,
Откривање преваре, аналитика прикупљања итд. |
| Врсте категорије модела:
Предиктивни модел, описни модел и модел одлучивања. | Врсте аналитике:
Регресијска техника, техника машинског учења |
Резиме - Предиктивно моделирање у односу на предиктивну аналитику
Укратко, идеја која се крије иза Предицтиве Моделлинг вс Предицтиве Аналитицс-а је да подаци који се генерирају на дневној бази или историјски подаци могу садржавати информације за данашње пословање како би се са прецизношћу постигао максималан резултат. Задатак аналитике или моделирања је извлачење потребних података из неструктурираних или структурираних података.
Препоручени чланак
Ово је водич за разлике између предиктивног моделирања и предиктивне аналитике, њиховог значења, упоређивања између главе, главних разлика, табеле упоређивања и закључка. Такође можете погледати следеће чланке да бисте сазнали више -
- Предиктивна Аналитика вс Мининг података - који је кориснији
- Знајте 5 најкориснијих разлика у облачном рачунању у односу на анализу података
- Машинско учење вс предиктивна аналитика - 7 корисних разлика