Відмінності між прогнозним моделюванням та прогнозною аналітикою

Прогностичне моделювання використовує регресійну модель та статистику для прогнозування ймовірності результату, і його можна застосувати до будь-яких невідомих подій, прогнозне моделювання часто використовується в галузі машинного навчання, штучного інтелекту (AI). Модель вибирається з використанням теорії виявлення, щоб відгадати ймовірність результату за заданої кількості вхідних даних. В основному є 2 класи предиктивної моделі: Параметрична модель та Непараметрична модель. Predictive Analytics - це отримання інформації з даних для прогнозування тенденцій та моделей поведінки - прогнозована аналітика, в основному вона використовує теперішні або минулі дані (історичні дані) для прогнозування майбутніх результатів для прийняття кращих рішень. Прогностична аналітика отримала набагато більше уваги завдяки появі технологій Big Data та машинного навчання.

Попереднє порівняльне прогнозне моделювання та прогнозована аналітика

Нижче наведено найкращі порівняння між прогнозним моделюванням та прогнозною аналітикою

Давайте розглянемо детальний опис прогнозування Analytics та прогнозування моделювання:

Прогнозована аналітика

Прогностична аналітика використовується для прогнозування результатів невідомих майбутніх подій, використовуючи методики вилучення даних, статистики, моделювання даних, AI для аналізу та поточних даних та прогнозування майбутніх проблем. Він об'єднує менеджмент, інформацію та моделювання бізнесу, що використовується для виявлення ризиків та можливостей у найближчому майбутньому.

Прогностична аналітика на великих даних дозволяє користувачеві розкрити закономірності та взаємозв'язки в структурованих і неструктурованих даних і дозволяє організації стати активними.

Аналітичні методи проведення прогностичної аналітики - це в основному методи регресії та методи машинного навчання.

Процес прогнозування Analytics

  1. Визначте проект: Визначте результати проекту, результати, обсяг зусиль, бізнес-цілі, визначте набори даних, які будуть використані.
  2. Збір даних : Для забезпечення повного перегляду взаємодії з клієнтами дані беруться з різних джерел і за допомогою використання даних для прогнозованої аналітики готуються до аналізу.
  3. Аналіз даних: Це процес перетворення, перевірки, очищення та моделювання даних з метою вилучення корисної інформації, що приходить до висновку
  4. Статистика: Статистичний аналіз дозволяє перевірити припущення, гіпотези та перевірити ті, що використовують стандартні статистичні моделі.
  5. Моделювання: передбачувальне моделювання слідує за ітераційним процесом, завдяки якому воно автоматично створює точні прогнозні моделі щодо майбутнього. Використовуючи мультимодальну еволюцію, вона пропонує ряд варіантів для вибору найкращого.
  6. Розгортання: розгортання прогнозної моделі забезпечує можливість розгортання аналітичних результатів у повсякденному процесі прийняття рішень для отримання результатів, звітів та результатів шляхом автоматизації рішень на основі моделювання.
  7. Моніторинг моделей : Моделями керують та відстежуються з метою огляду продуктивності моделі, щоб переконатися, що вона забезпечує очікувані результати.

Застосування прогнозної аналітики

Його можна використовувати в багатьох додатках нижче, - це два приклади прогнозної аналітики:

1.Collection Analytics:

Прогностична аналітика допомагає оптимізувати розподіл ресурсів шляхом визначення нижче питань / фактів:

  • Ефективні агенції збору
  • Контактні стратегії
  • Юридичні дії збільшують відновлення
  • Скорочення витрат на збирання.

2. Управління відносинами з клієнтами (CRM):

Прогнозний аналіз застосовується до даних клієнтів для досягнення цілей CRM, таких як продажі, обслуговування клієнтів та маркетингові кампанії. Організаціям необхідно проаналізувати продукт, що користується попитом, або потенціал високого попиту, також визначити проблеми, які втрачають клієнти. Аналітичний CRM застосовується на всьому життєвому циклі клієнта.

Прогностичне моделювання

Його можна застосувати до будь-якої невідомої події з минулого чи майбутнього для отримання результату. Модель, яка використовується для прогнозування результатів, вибирається з використанням теорії виявлення. Рішення прогнозного моделювання складаються у формі технології обміну даними. Оскільки це ітераційний процес, той самий алгоритм застосовується до даних знову і знову ітераційно, щоб модель могла вчитися.

Процес прогнозування моделювання

Процес прогнозного моделювання передбачає виконання алгоритму роботи даних для прогнозування, оскільки процес є ітеративним, він готує модель, яка дає найбільш відповідні знання для виконання бізнесу. Нижче наведено деякі етапи аналітичного моделювання.

1. Збір даних та очищення даних

Зберіть дані з усіх джерел, щоб отримати необхідну інформацію, очистивши операції, щоб видалити шумні дані, щоб прогнозування могло бути точним.

2. Аналіз даних / Трансформація

Для нормалізації даних необхідно перетворити для ефективної обробки. Масштабування значень до нормалізації діапазону, щоб мати значення, якщо дані не втрачаються. Також видаліть невідповідні елементи шляхом кореляційного аналізу для визначення кінцевого результату.

3. Побудова прогнозної моделі

Прогностична модель використовує метод регресії для побудови прогнозної моделі за допомогою алгоритму класифікації. Визначте дані випробувань та застосуйте правила класифікації для перевірки ефективності класифікаційної моделі щодо даних тесту.

4. Висновки / Оцінка:

Щоб зробити висновки, виконайте аналіз кластерів та створіть групи даних.

Особливості передбачуваного моделювання:

1.Дані аналізу та маніпуляції

Витягуючи корисні дані за допомогою інструментів аналізу даних, ми також можемо змінювати дані, створювати нові дані, об'єднувати або застосовувати фільтр до даних для прогнозування результатів.

2.Візуалізація:

Існують інструменти для створення звітів у вигляді інтерактивної графіки.

3.Статика:

Для підтвердження прогнозу за допомогою інструмента статистики може бути показано відношення між змінними в даних.

Прогностичне моделювання та порівняльна таблиця прогнозованої аналітики

Нижче наведена таблиця порівняння між прогнозним моделюванням та прогнозною аналітикою

Прогностичне моделюванняПрогнозована аналітика
Бізнес-процес включає:

Збір даних, перетворення, побудова моделі та оцінка / висновок про модель для прогнозування результату

Бізнес-процес включає:

Визначте моніторинг проектів, збору даних, статистики, моделювання, розгортання та моделювання.

Ітераційний процес і виконує алгоритм 1 або більше на наборах данихПроцес аналізу історичних та транзакційних даних за допомогою статистики та вилучення даних для прогнозування результату
В основному є 2 класи прогнозної моделі:

1. Параметрична модель

2. Непараметрична модель

Типи прогнозної аналітики:

  1. Прогностичні моделі
  2. Описові моделі
  3. Моделі рішень

Модель є багаторазовою (регресійна модель)Використовуйте техніку з видобутку даних, моделювання, машинного навчання та штучного інтелекту
Застосування: застосовується в археології, автострахуванні, охороні здоров'я тощо.Застосування: використовується в управлінні ризиками проекту,

Виявлення шахрайства, аналітика колекції тощо.

Типи категорії моделі:

Прогностична модель, описова модель та модель рішення.

Типи Analytics:

Регресійна техніка, Техніка машинного навчання

Підсумок - Можливе прогнозування та прогнозована аналітика

Підсумовуючи це, ідея передбачуваного моделювання проти прогнозованої аналітики полягає в тому, що дані, що генеруються щодня або історичні дані, можуть містити інформацію для поточного бізнесу, щоб отримати точний максимальний результат. Завдання аналітики чи моделювання - витягувати потрібні дані з неструктурованих або структурованих даних.

Рекомендована стаття

Це було керівництвом щодо відмінностей між прогнозним моделюванням та прогнозною аналітикою, їх значенням, порівнянням між головами, ключовими відмінностями, таблицею порівняння та висновком. Ви також можете переглянути наступні статті, щоб дізнатися більше -

  1. Прогнозована аналітика в порівнянні з обробкою даних - який корисніший
  2. Знайте 5 найбільш корисних відмінностей хмарних обчислень від даних Analytics
  3. Машинне навчання проти прогнозованої аналітики - 7 корисних відмінностей