A prediktív modellezés és a prediktív elemzés közötti különbségek
A prediktív modellezés regressziós modellt és statisztikát használ az eredmény valószínűségének előrejelzésére, és bármilyen ismeretlen eseményre alkalmazható. A prediktív modellezést gyakran használják a gépi tanulás, a mesterséges intelligencia (AI) területén. A modellt detektálási elmélet alapján választottuk ki annak érdekében, hogy kitaláljuk az eredmény valószínűségét adott mennyiségű bemeneti adat alapján. A prediktív modell alapvetően két osztályba tartozik: paraméteres modell és nem paraméteres modell. A prediktív elemzés az adatok kinyerése az adatokból a trendek előrejelzésére, és a viselkedési minták prediktív elemzések, alapvetően a jelenlegi vagy a múltbeli adatokat (történelmi adatokat) használja a jövőbeli eredmények előrejelzésére a jobb döntések meghozatalához. A prediktív analitika sokkal nagyobb figyelmet kapott a Big Data és a gépi tanulási technológiák megjelenése miatt.
Összehasonlítás a prediktív modellezéssel és a prediktív elemzéssel
Az alábbiakban a prediktív modellezés és a prediktív elemzés 6 legjobb összehasonlítása található 
Vizsgáljuk meg a Predictive Analytics vs Predictive Modeling részletes leírását:
Prediktív elemzés
A prediktív elemzést az ismeretlen jövőbeli események kimenetelének előrejelzésére használják az adatbányászat, a statisztika, az adatmodellezés, az AI technikáinak felhasználásával, az adatok elemzésére és aktuális adatainak készítésére, valamint a jövőbeli problémák előrejelzésére. Összefogja a menedzsment, az információs és a modellező üzleti tevékenységet, amely a közeljövőben a kockázatok és lehetőségek azonosítására szolgál.
A nagy adatokra vonatkozó prediktív elemzés lehetővé teszi a felhasználó számára, hogy felfedje a mintákat és a kapcsolatokat a strukturált és strukturálatlan adatokban, és lehetővé teszi a szervezet számára, hogy proaktívvá váljon.
A prediktív elemzés elvégzésére szolgáló analitikai technikák elsősorban regressziós technikák és gépi tanulási technikák.
Prediktív elemzési folyamat
- Projekt meghatározása: Határozza meg a projekt eredményeit, eredményeit, az erőfeszítés mértékét, az üzleti célokat, meghatározza a használni kívánt adatkészleteket.
- Adatgyűjtés : Az ügyfelek közötti interakciók teljes nézetének biztosítása érdekében az adatok több forrásból származnak, és az Adatbányászat segítségével a prediktív elemzési adatok előkészíthetők az elemzéshez.
- Adatelemzés: Az adatok átalakításának, ellenőrzésének, tisztításának és modellezésének folyamata, amelynek célja hasznos információk kinyerése, következtetések levonása
- Statisztika: A statisztikai elemzés lehetővé teszi a feltételezések, hipotézisek validálását és tesztelését standard statisztikai modellek segítségével.
- Modellezés: A prediktív modellezés iteratív folyamatot követ, amelynek eredményeként automatikusan pontos prediktív modelleket készít a jövőről. A multimodális evolúció segítségével számos lehetőséget kínál a legjobb választáshoz.
- Telepítés: A prediktív modell-telepítés lehetőséget ad arra, hogy az analitikai eredményeket beépítsék a mindennapi döntéshozatali folyamatba, hogy eredményeket, jelentéseket és outputot kapjanak a modellezésen alapuló döntések automatizálásával.
- Modellfigyelés: A modelleket úgy kezelik és felügyelik, hogy felülvizsgálják a modell teljesítményét annak biztosítása érdekében, hogy az biztosítja-e a várt eredményeket.
Prediktív elemzés alkalmazása
Az alábbiakban számos alkalmazásban használható. A prediktív elemzés két példája:
1.Collection Analytics:
A prediktív analitika segíti az erőforrások elosztásának optimalizálását azáltal, hogy a következő kérdéseket / tényeket azonosítja:
- Hatékony beszedési ügynökségek
- Kapcsolattartási stratégiák
- A jogi lépések növelik a behajtást
- A beszedési költségek csökkentése.
2.Ügyfélkapcsolat-kezelés (CRM):
A prediktív elemzést az ügyféladatokra alkalmazzák olyan CRM célok elérése érdekében, mint az értékesítés, az ügyfélszolgálat és a marketing kampányok. A szervezeteknek elemezniük kell a termék iránti keresletet vagy a magas kereslet potenciálját, és azonosítaniuk kell azokat a kérdéseket is, amelyek veszítik az ügyfeleket. Az analitikus CRM-et az ügyfél teljes életciklusára alkalmazzák.
Prediktív modellezés
Bármely múltbeli vagy jövőbeli ismeretlen eseményre alkalmazható, hogy eredményt érjen el. Az eredmények előrejelzésére használt modellt a detektálási elmélet segítségével választottuk meg. A prediktív modellezési megoldások adatbányászati technológia formájában valósulnak meg. Mivel ez egy iteratív folyamat, ugyanazt az algoritmust ismételten ismételten alkalmazzák az adatokra, hogy a modell megtanulhasson.
Prediktív modellezési folyamat
A prediktív modellezési folyamat magában foglalja az algoritmus futtatását az adatokra a predikció érdekében, mivel a folyamat iteratív, és azt a modellt képzi, amely a legmegfelelőbb tudást nyújtja az üzleti megvalósításhoz. Az alábbiakban bemutatjuk az analitikus modellezés néhány szakaszát.
1. Adatgyűjtés és -tisztítás
Gyűjtsön adatokat minden forrásból a szükséges információk kinyeréséhez tisztító műveletekkel, a zajos adatok eltávolítása érdekében, hogy az előrejelzés pontos legyen.
2. Adatok elemzése / átalakítása
A normalizáláshoz az adatokat át kell alakítani a hatékony feldolgozás érdekében. Az értékek skálázása a tartomány normalizálására úgy, hogy a szignifikancia, ha az adatok nem vesznek el. Távolítsa el a irreleváns elemeket korrelációs elemzéssel is a végső eredmény meghatározása érdekében.
3. Prediktív modell felépítése
A prediktív modell regressziós technikát alkalmaz a prediktív modell felépítésére osztályozási algoritmus segítségével. Azonosítsa a teszteredményeket és alkalmazza a klasszifikációs szabályokat a besorolási modell hatékonyságának ellenőrzésére a tesztadatokkal szemben.
4. Következtetések / értékelés:
Ahhoz, hogy a következtetések fürtanalízist végezzenek és adatcsoportokat hozzunk létre.
Jellemzők a prediktív modellezésben:
1.Adat elemzése és manipulálása
Hasznos adatokat nyerhetünk az elemző eszközök használatával, valamint módosíthatjuk az adatokat, új adatokat hozhatunk létre, egyesíthetünk vagy szűrőt alkalmazhatunk az adatokra az eredmények előrejelzéséhez.
2.Visualizáció:
Vannak elérhető eszközök interaktív grafika formájában jelentések készítéséhez.
3.Statistics:
Az előrejelzés statisztikai eszköz használatával történő megerősítéséhez megmutatható az adatokban szereplő változók közötti kapcsolat.
Prediktív modellezés vs. prediktív elemzési összehasonlító táblázat
Az alábbiakban található a Prediktív modellezés és a Predictive Analytics összehasonlító táblázata
| Prediktív modellezés | Prediktív elemzés |
| Az üzleti folyamat magában foglalja:
Adatgyűjtés, átalakítás, modell felépítése és a modell kiértékelése / következtetése az eredmény előrejelzésére | Az üzleti folyamat magában foglalja:
Határozza meg a projektet, az adatgyűjtést, a statisztikát, a modellezést, a telepítést és a modellfigyelést. |
| Iteratív folyamat és 1 vagy több algoritmust futtat az adatkészletekben | A történeti és tranzakciós adatok statisztikai és adatbányászati elemzésének folyamata az eredmény előrejelzése céljából |
| A prediktív modell alapvetően két osztályba tartozik:
1. Paraméteres modell 2. Nem paraméteres modell | A prediktív elemzés típusai:
|
| A modell újrafelhasználható (regressziós modell) | Használjon technikát az adatbányászat, a modellezés, a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia területén |
| Alkalmazások: Régészetben, autóbiztosításban, egészségügyben stb. Használják. | Alkalmazások: A projekt kockázatkezelésében használják,
Csalás észlelése, Gyűjtemény elemzése stb. |
| A modellkategória típusai:
Prediktív modell, leíró modell és döntési modell. | Az Analytics típusai:
Regressziós technika, gépi tanulási technika |
Összegzés - prediktív modellezés vs prediktív elemzés
Összegzésként: a Prediktív modellezés és a Predictive Analytics mögött meghúzódó ötlet az, hogy a napi rendszerességgel előállított adatok vagy a korábbi adatok tartalmazhatnak információkat a mai üzleti tevékenységről, hogy a maximális eredményt pontosan elérjék. Az elemzés vagy modellezés feladata a szükséges adatok kivonása strukturálatlan vagy strukturált adatokból.
Ajánlott cikk
Ez útmutatóként szolgál a prediktív modellezés és a prediktív elemzés közötti különbségekhez, azok jelentéséhez, a fej közötti összehasonlításhoz, a legfontosabb különbségekhez, az összehasonlító táblázathoz és a következtetésekhez. A következő cikkeket is megnézheti további információkért -
- Prediktív elemzés vs. adatbányászat - melyik a leghasznosabb
- Ismerje meg a felhőalapú számítások és a Data Analytics öt leghasznosabb különbségét
- Gépi tanulás és prediktív elemzés - 7 hasznos különbség