Prediktív elemzés vs. adatbányászat - melyik hasznosabb

Különbség a prediktív elemzés és az adatbányászat között

A prediktív elemzés az adatforrás finomítása, üzleti ismeretek felhasználásával rejtett érték kinyerése az újonnan felfedezett mintákból. Az adatbányászat az adatok rejtett mintáinak felfedezése gépi tanulás útján - és a kifinomult algoritmusok a bányászati eszközök.

Adatbányászat + Domain ismeretek => prediktív elemzés => Üzleti érték

Összehasonlítás a prediktív elemzés és az adatbányászat között

Az alábbiakban a Predictive Analytics és az Data Mining öt összehasonlítása található

Főbb különbségek a prediktív elemzés és az adatbányászat között

Az alábbiakban bemutatjuk a különbséget a prediktív elemzés és az adatbányászat között

● Folyamat - Az adatbányászat folyamata hat szakaszból áll:

a.Business/Research Megértési szakasz - Világosan tüntesse fel a projekt céljait és követelményeit az üzleti vagy kutatási egység egésze szempontjából
b.Data megértési fázis - gyűjtsön és használjon feltáró adatelemzést az adatok megismeréséhez és a kezdeti betekintés felfedezéséhez.
c.Adatkészítési szakasz - Tisztítsa meg és alkalmazza az átalakítást a nyers adatokra, hogy készen álljon a modellező eszközökre
d.Modelling Phase - Válassza ki és alkalmazza a megfelelő modellezési technikákat és kalibrálja a modellbeállításokat az eredmények optimalizálása érdekében.
e.értékelési szakasz - A modellek minőségét és hatékonyságát ki kell értékelni a telepítés előtt. Ezenkívül meg kell határozni, hogy a modell valóban teljesíti-e az 1. fázisban kitűzött célokat.
f.Deployment szakasz - Használjon modelleket a termelésben. Lehet, hogy egy egyszerű telepítés, például egy jelentés elkészítése, vagy egy összetett, például a párhuzamos adatbányászati folyamat végrehajtása egy másik osztályon.

A prediktív elemzési folyamatterület magas szintű lépései

a.Finomálja az üzleti célt - Milyen üzleti célt kell elérni, és hogy az adatok miként illenek. Például az üzleti cél az, hogy hatékonyabbak legyenek az új ügyfelek, és a szükséges adatok az ügyfelek szegmentálása meghatározott tulajdonságokkal.
b.Kiegészítő adatok gyűjtése - További adatokhoz szükség lehet az online rendszer felhasználói profiljának adataiból vagy az adatok jobb megértéséhez harmadik féltől származó eszközök adataiból. Ez segít megtalálni az okot a minta hátterében.Néha az adatgyűjtés céljából marketing felméréseket végeznek.
c.Következő prediktív modell - Újonnan összegyűjtött adatokkal és üzleti ismeretekkel létrehozott modell. A modell lehet egy egyszerű üzleti szabály, például: „Nagyobb esély van arra, hogy Indiából átalakítsuk a felhasználókat életkorukból, ha ilyen ajánlatot adunk”. vagy egy komplex matematikai modell.

● Üzleti érték - az Data Ming hozzáadja az üzleti értékekhez hozzáadott értékeket

a.Mélyen megértse az ügyfélszegmenseket, különböző dimenziókban
b.Get a KPI-kkel kapcsolatos teljesítményminta (pl. növekszik-e az előfizetés az aktív felhasználókkal?)
c.A csalárd tevékenységek azonosítása és megakadályozása.
d.Rendszer teljesítményminta (pl. -lap betöltési ideje különböző eszközökön - van-e mintázat?)

A prediktív elemzés három előnyt biztosít:

a.Vision - Segít meglátni, mi láthatatlan mások számára.A prediktív elemzés sok korábbi ügyféladaton keresztül átjuthat, társíthatja más adatokkal, és összeszerelheti a megfelelő sorrendben.
b.Decision - A jól elkészített prediktív elemzési modell olyan érzelmi és elfogultságmentes analitikai eredményeket biztosít. Ez következetes és elfogulatlan betekintést nyújt a döntések alátámasztására.
c.Precision - Segít automatizált eszközök használatában az Ön számára a jelentési feladat elvégzésében - idő és erőforrások megtakarítása, az emberi hibák csökkentése és a pontosság javítása.

● Teljesítménymérés - Az Adatbányászati folyamat teljesítményének mérése annak alapján, hogy a modell mennyiben találja meg az adatok mintázatát. Legtöbbször regressziós, osztályozási vagy csoportosítási modell lesz, és mindegyik számára jól definiált teljesítménymérő mutatkozik.
A prediktív elemzés teljesítményét az üzleti befolyás alapján mérik. Példa - Mennyire működött jól a célzott hirdetési kampány egy általános kampányhoz képest ?. Nem számít, mennyire jól működnek az adatbányászási mintázási minták, és hogy a prediktív modellek is jól működjenek, az üzleti betekintés elengedhetetlen.

● Jövő - Az Adatbányászat mező nagyon gyorsan fejlődik. Próbálkozik olyan mintákat keresni az adatokban, amelyekben kevesebb adatpont van, és minimális számú funkcióval bonyolultabb modellek, például a Deep Neural Networks segítségével. Sok úttörő ezen a területen, mint például a Google, igyekszik a folyamatot egyszerűen és mindenki számára elérhetővé tenni.Egy példa a Cloud AutoML a Google-tól.
A prediktív elemzés számos új területre kiterjed, például a munkavállalók visszatartásának előrejelzése, a bűnözés előrejelzése (más néven a prediktív rendőrség) stb. Ugyanakkor a szervezetek megpróbálják pontosabban megjósolni azáltal, hogy a lehető legtöbb információt gyűjtik a felhasználókról, például hova megyek, milyen videókat néznek meg. stb.

A prediktív elemzés és az adatbányászat összehasonlító táblázata

Az alábbiakban felsoroljuk a pontok listáját, és írjuk le a Predictive Analytics vs Data Mining összehasonlításait:

Az összehasonlítás alapjai	Adatbányászat	Prediktív elemzés
Meghatározás	Az adatbányászat a hasznos minták és trendek felfedezésének folyamata a nagy adatkészletekben.	A prediktív analitika az információ kinyerésének folyamata a nagy adatkészletekből, hogy előrejelzéseket és becsléseket lehessen készíteni a jövőbeli eredményekről.
fontosság	Segítsen jobban megérteni az összegyűjtött adatokat. Például: ● Az ügyfélszegmensek jobb megértése ● Beszerzési minta földrajzi vagy időbeli szempontból ● A viselkedés elemzése a click stream segítségével ● Tőzsdei ütemterv elemzése. ● GPS utcai adatok elemzése	Jósolja meg az adatbányászat eredményeit a domain ismeretek alkalmazásával - ● Melyik vásárló vásárol tovább? ● Mi lesz az ügyfelek igénybevételének aránya? ● Hány új előfizetést indítunk, ha ezt az ajánlatot megkapjuk? ● Mennyi termékkészletre van szükség a következő hónapban
terület	Alkalmazzon gépi tanulási algoritmusokat, mint például a regresszió, osztályozás a gyűjtött adatokra, hogy rejtett mintákat keressen	Alkalmazza az üzleti ismereteket az aknabányász-mintákra az esetleges üzleti előrejelzésekhez szükséges további adatokkal
Eredmény	Az adatbányászat eredménye az adatok mintája változó eloszlással vagy klaszterekkel formázott adatként. De nem fogja megválaszolni, hogy miért történt ez a minta?	Prediktív elemzések, amelyek megkísérelnek választ találni a mintára az üzleti ismeretek alkalmazásával, és ezáltal az információt valóban alkalmazhatóvá teszik.
Bevont emberek	Leginkább a statisztikusok és a gépi tanulási mérnökök végzik, akiknek erős matematikai háttere van a szolgáltatás tervezéséhez és az ML modell létrehozásához	Itt szükség van az üzleti specifikus ismeretekre és az egyértelmű üzleti célra. Az üzleti elemzők és más domain szakértők elemezhetik és értelmezhetik a gépek által felfedezett mintákat, az adatmintákból hasznos jelentést hozva és gyakorlati betekintést nyerve.

Összegzés - prediktív elemzés vs. adatbányászat

Mint Rick Whiting az InformationWeekben elmondta: A következő lépés mi a következő lépés. A prediktív elemzés az, ahol az üzleti intelligencia megy. A Databing mindent bármilyen módon segít a szervezeteknek, és ebben az egyik legfontosabb jó alapot teremtett a Predictive Analytics számára.

Ajánlott cikk

Ez útmutatóként szolgál a prediktív elemzés és az adatbányászat közötti különbséghez, azok jelentéséhez, a fej közötti összehasonlításhoz, a legfontosabb különbségekhez, az összehasonlító táblázathoz és a következtetésekhez. A következő cikkeket is megnézheti további információkért -