Különbség a prediktív elemzés és az adattudomány között
A prediktív elemzés az adatbányászatból, gépi tanulásból és prediktív modellezésből származó statisztikai technikák folyamata, amelyek aktuális és történelmi eseményeket szereznek a jövőbeli események vagy ismeretlen eredmények jövőbeli előrejelzésére.
Az adattudomány különféle típusú adatok, például strukturált, félig strukturált és strukturálatlan adatok, bármilyen formában vagy formátumban történő tanulmányozása a rendelkezésre álló információk kinyerése érdekében.
A prediktív elemzés olyan terület a statisztikai tudományok területén, ahol a meglévő információkat kinyerik és feldolgozzák a trendek és eredmények mintájának előrejelzése céljából. A téma lényege a meglévő kontextus elemzésében rejlik egy ismeretlen esemény előrejelzése céljából.
Az Data Science az adatok tanulmányozására szolgáló különböző technológiákból áll, mint például az adatbányászat, az adatok tárolása, az adatok megtisztítása, az adatok archiválása, az adatok átalakítása stb., Annak hatékonysága és rendezése érdekében.
A prediktív elemzés nemcsak egy ismeretlen jövőbeli esemény előrejelzésére alkalmazható, hanem a jelen és a múlt eseményekre is.
Az adattudomány hasznos az internethasználók viselkedésének és szokásainak tanulmányozásához azáltal, hogy információkat gyűjt a felhasználók internetes forgalmából és keresési előzményeiből. Így jelennek meg az ajánlott hirdetések a felhasználó számára a webböngésző oldalakon, bemeneteik nélkül.
A prediktív elemzés és az adattudomány (infographics) közötti összehasonlítás
Az alábbiakban bemutatjuk a prediktív elemzés és az adattudomány közötti nyolc legfontosabb különbséget
Főbb különbségek a prediktív elemzés és az adattudomány között
Az alábbiakban bemutatjuk a különbséget a prediktív elemzés és az adattudomány között
- A Predictive Analytics olyan statisztikai tudományterület, ahol a matematikai elemek tanulmányozása hasznosnak bizonyult a különféle ismeretlen események előrejelzésére, legyen az múlt, jelen vagy jövő. Az adattudomány több tudományos módszer és eljárás interdiszciplináris területe, amellyel tudást nyerhet a meglévő adatokból.
- A prediktív elemzésnek különböző szakaszai vannak, például az adatmodellezés, az adatgyűjtés, a statisztika és az üzembe helyezés, míg az Data Science rendelkezik az adatkivonás, az adatfeldolgozás és az adatátalakítás szakaszaival, hogy hasznos információkat nyerjen belőle.
- A prediktív elemzésben sok technikát alkalmaznak, például az adatbányászatot, a mesterséges intelligenciát, a gépi tanulást, a statisztikát és a modellezést stb. A meglévő adatok elemzésére a jövő ismeretlen eseményeinek előrejelzésére. Az Data Science a meglévő információk feldolgozása annak érdekében, hogy megszervezzék és tárolják a kívánt módon.
- A prediktív elemzés feltárja a különféle típusú adatok, például strukturált, nem strukturált és félig strukturált adatok közötti kapcsolatot. A strukturált adatok relációs adatbázisokból származnak, a nem strukturált olyan, mint a fájlformátumok, a félszerkezetű pedig mint a JSON-adatok. Az Data Science különféle eszközöket tartalmaz a különféle típusú adatok kezelésére, például az adatintegrációs és a manipulációs eszközöket.
- A prediktív elemzés lépései között szerepel az adatgyűjtés, az elemzés és a jelentéstétel, a megfigyelés és a prediktív elemzés, amely a fő szakasz, amely meghatározza a jövőbeni eredmény eseményeket, míg az Data Science adatgyűjtést, adatelemzést tartalmaz, betekintést nyer az elemzett adatokból, és a kibontott felhasználásával adatok üzleti célra.
- A prediktív analitika számos alkalmazásban részesül olyan iparágakban, mint a banki és pénzügyi szolgáltatások, a csalások észlelése, a kockázatcsökkentés és a működésjavítás. Az Data Science alkalmazások digitális hirdetések, internetes keresés, ajánló rendszerek, kép- és beszédfelismerés, ár-összehasonlítás, útvonaltervezés és logisztika stb.,
- A Predictive Analytics alkalmazások olyan iparágakra terjednek ki, mint az olaj, a gáz, a kiskereskedelem, a gyártás, az egészségbiztosítás és a banki szektor. Az adattudomány elsősorban a technológiai iparágakat fedi le.
- A prediktív elemzés az Data Science részhalmaza. Az adatintegráció és az modellezés prediktív modellezésből származik. A Data Science mindent tartalmaz, az informatikai menedzsmenttől az adatelemzésig.
- A prediktív analitika prediktív modellek létrehozásának folyamata, amely megismétli az alkalmazás vagy a rendszer vagy üzleti modell viselkedését, míg az Data Science szolgál az előrejelzett létrehozott modell viselkedésének tanulmányozására.
- Például egy banki vagy pénzügyi intézménynek óriási számú ügyfele van, ahol az ügyfelek viselkedését a meglévő információkból származó adatok gyűjtésével és a jövőbeli üzleti és potenciális ügyfelek előrejelzésével elemzik, ahol az ügyfelek inkább a banktermékek iránti érdeklődésüket mutatják be. . Ez prediktív modell alkalmazásával hatékonyan segíti a banki üzleti növekedést.
- A Predictive Analytics végső célja az ismeretlen dolgok előrejelzése az ismert dolgokból, prediktív modellek létrehozásával, az üzleti célok sikeres megvalósítása érdekében, míg az Data Science célja nyilvánvalóan determinisztikus betekintést nyújt az információhoz, amiben valójában nem vagyunk. tudni.
Prediktív elemzés vs. adattudományi összehasonlító táblázat
| AZ ALAPJA
ÖSSZEHASONLÍTÁS | Prediktív elemzés | Data Science |
| Meghatározás | A jövőbeni vagy ismeretlen események előrejelzésének folyamata meglévő adatok felhasználásával | A meglévő adatok különféle formáinak tanulmányozása hasznos információk kinyerése érdekében |
| Használat | Megjósolni egy vállalat üzleti vállalkozásait | Az ügyfelek adatainak kezelése és rendezése |
| Előnyök | A vállalkozások zökkenőmentes működtetése | Az adat redundancia csökkentése és elkerüli a zavart |
| Valós idő | Megjósolja a vállalkozás múltbeli, jelenlegi és jövőbeli eredményeit | Nagy mennyiségű ügyféladat biztonságos karbantartása és kezelése |
| Tanulói terület | A statisztikai tudomány alterülete, amely sok matematikát foglal magában | A számítógép-tudomány fogalmainak és alterületének keveréke |
| Ipar | Az üzleti folyamat magában foglalja a prediktív analitikus modellt a projektek futtatásához | A legtöbb adat-alapú vállalat ezzel a témával kezdett fejlődni |
| Alkalmazások | Az összes gyorsan növekvő iparra és dinamikus vállalkozásra vonatkozik | Azokra a vállalatokra vonatkozik, ahol nagyszabású, érzékeny adatokat kell kezelni |
| Terület | Ezzel a módszerrel számos iparági vállalkozás megjósolható | A technológiai vállalatoknak nagy igényük van az Data Science szakértelemre üzleti tevékenységük megszervezéséhez |
Következtetés - prediktív elemzés vs adattudomány
A prediktív elemzés a jövőbeli eredmények vagy ismeretlen események meglévő adatokból történő rögzítésének vagy előrejelzésének folyamata, és az Data Science információt szerez a meglévő adatokból. A prediktív elemzés nagyban hasznos lesz a vállalatok számára a jövőbeli üzleti események vagy ismeretlen események előrejelzésére a meglévő adatkészletekből.
Az adattudomány hasznos lesz a meglévő információkból származó adatok feldolgozásához és tanulmányozásához, hogy hasznos és értelmes információkat nyerjenek belőlük. A prediktív elemzés és az adattudomány egyaránt kulcsszerepet játszanak egy vállalat jövőjének tanulmányozásában és vezetésében, nagyban igazítva a sikeres útvonalakat.
A Predictive Analytics a legjobb módja annak, hogy az üzleti modelleket a vezetőknek, az üzleti elemzőknek és a vállalati vezetőknek egyszerűen és kiválóan bemutatják az üzleti modellek napi ülésein történő fejlődéséről.
Ajánlott cikk
Ez egy útmutató a Predictive Analytics vs Data Science, azok jelentésének, a fej közötti összehasonlításnak, a legfontosabb különbségeknek, az összehasonlító táblázatnak és a következtetéseknek. ez a cikk az összes hasznos különbséget tartalmazza a prediktív elemzés és az adattudomány között.A további cikkeket a következő cikkekben is megismerheti -
- 13 A prediktív elemzés legjobb eszközei
- A prediktív elemzés és az előrejelzés közötti különbségek
- Adattudomány vs. szoftverfejlesztés | A 8 legfontosabb hasznos összehasonlítás
- 5 A leghasznosabb adattudomány vs. gépi tanulás