Предиктивна аналитика у односу на науку података - научите 8 корисних поређења

Разлика између предиктивне аналитике и науке о подацима

Предицтиве Аналитицс је процес статистичких техника проистеклих из ископавања података, машинског учења и предиктивног моделирања којим се добијају тренутни и историјски догађаји за предвиђање будућих догађаја или непознатих исхода у будућности.

Наука података је проучавање различитих врста података као што су структурирани, полуструктурирани и неструктурирани подаци у било којем облику или формату који су доступни како би се из њих извукле неке информације.

Предиктивна аналитика област је у оквиру Статистичких наука где ће се постојећи подаци извлачити и обрађивати како би се предвидјели трендови и образац исхода. Срж теме лежи у анализи постојећег контекста да би се предвидио непознати догађај.

Наука података састоји се од различитих технологија које се користе за проучавање података као што су вађење података, чување података, чишћење података, архивирање података, трансформација података итд., Како би били ефикасни и наручени.

Предиктивна аналитика може се применити за предвиђање не само непознатог будућег догађаја већ и садашњих и прошлих догађаја.

Дата Сциенце је корисна у проучавању понашања и навика интернет корисника прикупљањем информација из корисничког интернет саобраћаја и историје претраге. Ово је начин на који ће се препоручени огласи приказати кориснику на њиховим веб страницама за прегледавање без њиховог уноса.

Упоређивање између Предиктивне Аналитике и Науке података (Инфограпхицс)

Испод је 8 најбољих разлика између Предицтиве Аналитицс и Дата Сциенце-а

Кључне разлике између Предицтиве Аналитицс и Сциенце Сциенце-а

Следи разлика између предвиђања аналитике и науке о подацима

Предиктивна аналитика је подручје статистичке науке где се проучавање математичких елемената показало корисним за предвиђање различитих непознатих догађаја било да су прошли или садашњи или будући. Наука података је интердисциплинарно подручје више научних метода и процеса за извлачење знања из постојећих података.
Предиктивна аналитика има различите фазе као што су моделирање података, прикупљање података, статистика и примена док наука о подацима има фазе вађења података, обраде података и трансформације података да би из ње добили неке корисне информације.
Постоје многе технике које се користе у предиктивној аналитици као што су вађење података, вештачка интелигенција, машинско учење, статистика и моделирање итд. За анализу постојећих података за предвиђање непознатих догађаја будућности. Дата Сциенце обрађује постојеће информације како би се успело организовати и складиштити на потребан начин.
Предиктивна аналитика открива однос између различитих врста података као што су структурирани, неструктурирани и полуструктурирани подаци. Структурирани подаци потичу се из релацијских база података, неструктурирани су попут формата датотека, а полуструктурирани су попут ЈСОН података. Дата Сциенце се састоји од различитих алата за руковање различитим типовима података као што су Интеграција података и алати за манипулацију.
Кораци у Предицтиве Аналитицс укључују прикупљање података, анализу и извештавање, надгледање и предиктивну анализу која је главна фаза која одређује будуће исходе догађаја док Дата Сциенце садржи прикупљање података, анализу података, извлачење увида из анализираних података, коришћењем екстрахираних података подаци у пословне сврхе.
Предиктивна аналитика има бројне примене у индустријама као што су банкарске и финансијске услуге, откривање преваре, смањење ризика и унапређење пословања. Дата Сциенце апликације су дигитални огласи, интернет претрага, системи препорука, препознавање слике и говора, упоређивање цена, планирање рута и логистика итд.,
Апликације апликације Предицтиве Аналитицс покривају индустрије попут нафте, гаса, малопродаје, производње, здравственог осигурања и банкарског сектора. Дата Сциенце покрива углавном технолошку индустрију.
Предицтиве Аналитицс долази као подгрупа Дата Сциенце. Интеграција података и моделирање података потичу из предиктивног моделирања. Дата Сциенце има све, од ИТ управљања до аналитике података.
Предиктивна аналитика је процес креирања предиктивних модела и реплицира понашање апликације или система или пословног модела, док је Дата Сциенце та која се користи за проучавање понашања створеног модела која ће се предвидјети.
На пример, банкарска или финансијска институција има огроман број клијената, где ће се понашање клијента анализирати прикупљањем података од постојећих информација и предвиђањем будућих пословних и потенцијалних клијената где ће клијенти показати више интересовања за банкарске производе . Ово помаже ефикасном расту банкарског пословања користећи предиктивни модел.
Крајњи циљ предиктивне Аналитике је предвидјети непознате ствари од познатих ствари стварањем неких предиктивних модела како би се успешно остварили пословни циљеви, док је циљ Дата Сциенце-а да очигледно пружи детерминирани увид у информације онога што ми у ствари немамо. знам.

Табела поређења аналитичке аналитике и података о науци о подацима

ОСНОВА ЗА Упоређивање	Предиктивна аналитика	Дата Сциенце
Дефиниција	Процес предвиђања будућих или непознатих догађаја користећи постојеће податке	Проучавање различитих облика постојећих података ради издвајања неких корисних информација
Употреба	Предвиђање пословања компаније	Управљање и организовање података о клијентима
Предности	Да бисте несметано водили компаније	Смањење редукције података и избегава забуне
Реалном времену	Предвиђа прошле, садашње и будуће резултате пословања	Одржавање и руковање великим бројем података о клијентима на сигуран начин
Студи Ареа	Под-област Статистичке науке која укључује много математике	Спој концепата рачунарске науке и њених под-подручја
Индустрија	Пословни процес укључује предиктивни аналитички модел за покретање пројеката	Већина компанија заснованих на подацима почела се развијати овом облашћу теме
Апликације	Примењује се на све брзо растуће индустрије и динамична предузећа	Примењује се на компаније у којима ће се управљати осетљивим подацима великог обима
Поље	Много врста привредних друштава може се предвидјети овом методологијом	Технолошке компаније имају велику потражњу за Дата Сциенце експертизу за организовање свог пословања

Закључак - Предицтиве Аналитицс вс Дата Сциенце

Предиктивна аналитика је процес прикупљања или предвиђања будућих исхода или непознатог догађаја из постојећих података, а Дата Сциенце добија информације из постојећих података. Предиктивна Аналитика биће од велике користи за компаније да предвиде постојеће пословне догађаје или непозната дешавања из постојећих скупова података.

Наука података биће корисна за обраду и проучавање података из постојећих информација да би се из њих извукли корисни и смислени подаци. И Предицтиве Аналитицс и Сциенце Сциенце играју кључну улогу у проучавању и покретању будућности компаније на сјајан начин усклађујући се са успешним путевима.

Предицтиве Аналитицс је најбољи начин представљања пословних модела менаџерима, пословним аналитичарима и корпоративним лидерима на једноставан и одличан начин о томе како се предузећа развијају свакодневним састанцима.

Препоручени чланак

Ово је водич за предиктивну аналитику у односу на науку о подацима, њихово значење, упоређивање главе до главе, кључне разлике, табелу поређења и закључак. овај чланак се састоји од свих корисних разлика између предвиђања аналитике и науке о подацима. Такође можете погледати следеће чланке да бисте сазнали више -