Предиктивна Аналитика вс Мининг података - који је кориснији

Разлика између предиктивне Аналитике и Дата Мининга

Предиктивна аналитика је процес рафинирања тог извора података, користећи пословно знање за вађење скривене вредности из тих новооткривених образаца. Ископавање података је откриће скривених образаца података помоћу машинског учења - а софистицирани алгоритми су алат за рударство.

Рударство података + знање домене => предиктивна аналитика => пословна вредност

Упоредна упоредба између Предицтиве Аналитицс-а и Мининг-а

Испод је 5 поређења између Предицтиве Аналитицс и Мининг Дата

Кључне разлике између предиктивне Аналитике и Мининга података

Испод је разлика између предиктивне Аналитике и Дата Мининг-а

● Процес - Процес рударјења података може се сумирати у шест фаза -

а.Бусинесс/Ресеарцх фаза разумевања - јасно навести циљеве и захтеве пројекта у погледу пословне или истраживачке јединице у целини
б.Дата Разумевање фаза - прикупите и користите анализне податке података да бисте се упознали са подацима и открили почетне увиде.
ц.фаза припреме података - Очистите и примијените трансформацију на сирове податке тако да буду спремни за алате за моделирање
д.Моделинг Пхасе - Одаберите и примијените одговарајуће технике моделирања и калибрирајте поставке модела да бисте оптимизирали резултате.
нпр. Фаза евалуације - Модели морају бити оцењени квалитетом и ефикасношћу пре него што их уведемо. Такође, утврдите да ли модел у ствари постиже циљеве који су му постављени у првој фази.
ф.Делозациона фаза - искористите моделе у производњи. Могла би бити једноставна примена попут генерисања извештаја или сложена, попут примене паралелног процеса вађења података у другом одељењу.

Кораци на високом нивоу подручја процеса предвиђања аналитике

а.Дефинирани пословни циљ - Који је пословни циљ који треба постићи и како се подаци уклапају. На пример, пословни циљ је ефикасније понуде за нове купце и потребни су подаци о сегментацији клијената са одређеним атрибутима.
б.Изберите додатне податке - Додатни подаци потребни су подаци о корисничком профилу из мрежног система или подаци из алата треће стране како би се подаци боље разумели.То помаже у проналажењу разлога иза обрасца. Понекад се маркетиншка истраживања спроводе како би се прикупили подаци
ц.Драфт Предицтиве Модел - Модел креиран са ново прикупљеним подацима и пословним знањем. Модел може бити једноставно пословно правило попут „Постоји већа шанса за конверзију корисника у доби од б до Индије ако пружимо овакву понуду“ или сложеног математичког модела.

● Пословна вриједност - Сами Минг додаје вриједности попут пословних

а.Дективно разумите сегменте купаца у различитим димензијама
б.Добите образац перформанси специфичан за КПИ (Нпр. повећава ли се претплата са бројем активних корисника?)
ц. Идентификујте покушаје лажних активности и спречите их.
д. Обрасци перформанси система (Нпр. - вријеме учитавања на различитим уређајима - било који узорак?)

Предиктивна аналитика оснажује организацију пружајући три предности:

а.Висион - Помаже да се види оно што је другима невидљиво. Професионална аналитика може да прође кроз доста прошлих података о клијентима, повеже их са другим деловима података и састави све делове правим редоследом.
б.одлучност - Добро направљен предиктивни модел аналитике пружа аналитичке резултате без емоција и пристрасности. Омогућава конзистентне и непристрасне увиде за подршку одлукама.
ц.Прецизност - помаже у коришћењу аутоматизованих алата за обављање послова извештавања за вас - штеди време и ресурсе, смањује људску грешку и побољшава прецизност.

● Мера перформанси - Извођење перформанси Дата Мининг мерено је на основу тога колико је модел пронашао узорке у подацима. Највећи део времена то ће бити регресијски, класификациони или кластерирани модел, а за све њих постоји добро дефинисана мера перформанси.
Учинковитост предиктивне аналитике мери се на утицај пословања. На пример - колико је добро циљала огласна кампања у поређењу са општом кампањом ?. Без обзира колико добро пронашли обрасце за проналажење података, за добар рад предиктивних модела неопходан је увид у пословање.

● Будућност - поље за вађење података развија се врло брзо. Покушајте да пронађете узорке у подацима са мањим тачкама података са минималним бројем функција уз помоћ софистициранијих модела попут Дееп Неурал Нетворкс. Много пионира у овој области као што је Гоогле такође покушава да овај поступак учини једноставним и доступним свима. Један пример је Гоогле АутоМЛ у облаку.
Предиктивна аналитика шири се на широк спектар нових области као што су предвиђање задржавања запослених, предвиђање криминала (ака предиктивна полиција) итд. Истодобно организације које покушавају прецизније предвидјети прикупљањем максималних података о корисницима као што су гдје иду, који тип видеа гледају итд.

Табела поређења између Предицтиве Аналитицс-а и Мининг-а

Испод су спискови тачака, опишите поређења између Предицтиве Аналитицс-а и Дата Мининг-а:

Основе поређења	Претрага података	Предиктивна аналитика
Дефиниција	Ископавање података је процес откривања корисних образаца и трендова у великим скуповима података.	Предиктивна аналитика је процес вађења информација из великих скупова података да би се направиле предвиђања и процене о будућим исходима.
Значај	Помозите да боље схватите прикупљене податке. На пример: ● Боље разумевање сегмената купаца ● Образац куповине кроз географију или време ● Аналитика понашања кроз цлицкстреам ● Анализа временских линија акција. ● ГПС анализа података са улица	Предвидјети на врху резултата вађења података применом знања о домену - ● Шта ће купац купити следеће? ● Колика ће бити стопа раста купца? ● Колико ће се нових претплата покренути ако се понуди ова понуда? ● Колика је количина производа која је потребна за наредни месец
Обим	Примените алгоритме машинског учења попут регресије, класификације на прикупљене податке да бисте пронашли скривене обрасце	Примените пословно знање о обрасцима рудника података са свим додатним подацима потребним да бисте добили валидна предвиђања за пословање
Исход	Излаз података рудања података биће образац података у облику временске линије која варира у дистрибуцији или кластерима. Али неће одговорити зашто се тај образац појавио?	Предиктивна аналитика покушава пронаћи одговоре на образац примјеном пословних знања и на тај начин чини дјелотворним информацијама.
Укључени људи	Углавном раде статистичари и инжињери машинског учења, који имају снажну математичку позадину да раде инжењеринг и креирају МЛ модел	Овде морају бити позната знања и јасан пословни циљ. Пословни аналитичари и други експерти за домену могу да анализирају и интерпретирају обрасце које машине откривају, корисним значењем из података и добивањем делотворних увида.

Закључак -Предицитивна аналитика у односу на Мининг

Као што је рекао Рицк Вхитинг у емисији ИнформатионВеек, оно што слиједи је оно што слиједи. Предицитивна аналитика је куда иде пословна интелигенција.Дата рударство помаже организацијама на било који начин и једна од најважнијих у томе је створена добра основа за Предицтиве Аналитицс

Препоручени чланак

Ово је водич за разлику између предиктивне аналитике и дата мининг-а, њиховог значења, упоређивања између главе, кључних разлика, табеле упоређивања и закључка. Такође можете погледати следеће чланке да бисте сазнали више -