Різниця між прогнозною аналітикою та обробкою даних
Прогностична аналітика - це процес вдосконалення цього ресурсу даних, використовуючи ділові знання для отримання прихованої цінності з цих нововиявлених зразків. Обмін даними - це відкриття прихованих шаблонів даних за допомогою машинного навчання - і складні алгоритми є інструментом гірничої справи.
Обмін даними + Знання домену => прогнозована аналітика => Значення бізнесу
Порівняння порівняння між прогнозною аналітикою та обробкою даних
Нижче наведено 5 порівнянь між прогнозною аналітикою та обробкою даних
Основні відмінності між прогнозною аналітикою та обробкою даних
Нижче наведено різницю між прогнозною аналітикою та інтеграцією даних
● Процес - процес обробки даних може бути зведений у шість етапів -
a Фаза розуміння бізнесу та бізнесу - чітко визначити цілі та вимоги проекту з точки зору діяльності бізнесу або наукового підрозділу в цілому
b.Дані розуміння фази - збирайте та використовуйте дослідницький аналіз даних для ознайомлення з даними та виявлення початкових даних.
c.фаза підготовки даних - очистіть і застосуйте перетворення до необроблених даних, щоб вони були готові до інструментів моделювання
d.Modeling Phase - Виберіть та застосуйте відповідні методи моделювання та калібруйте параметри моделі для оптимізації результатів.
Етап оцінювання - Моделі повинні бути оцінені за якістю та ефективністю перед тим, як розгорнути. Також, визначте, чи модель насправді досягає поставлених для неї цілей на 1 фазі.
f.Розробка етапу - Використовуйте моделі у виробництві. Можливо, це буде просте розгортання, як-от генерування звіту або складне, як-от Реалізація паралельного процесу вилучення даних в іншому відділі.
Етапи на високому рівні області передбачуваної аналітики
a. Визначте бізнес-ціль - яку ділову мету потрібно досягти та як дані відповідають. Наприклад, метою бізнесу є ефективніші пропозиції для нових клієнтів та необхідні дані - це сегментація клієнтів за певними ознаками.
b.Збирати додаткові дані. Додатковими даними можуть бути дані профілю користувача з Інтернет-системи або дані сторонніх інструментів для кращого розуміння даних. Це допомагає знайти причину, що стоїть за схемою. Іноді маркетингові опитування проводяться для збору даних
c.Draft Predictive Model - Модель, створена за допомогою нещодавно зібраних даних та ділових знань. Модель може бути простим бізнес-правилом на кшталт "Є більший шанс отримати конвертацію користувачів у віці від b до Індії, якщо ми дамо таку пропозицію" або складна математична модель.
● Бізнес-цінність - Data Ming сам додає цінності для бізнесу
a. Поглиблено розумійте сегменти клієнтів у різних вимірах
b.Отримайте шаблон продуктивності, характерний для KPI (наприклад, збільшується підписка при підрахунку активних користувачів?)
c.Виявляйте спроби шахрайської діяльності та запобігайте цьому.
d.Системи продуктивності системи (наприклад, час завантаження сторінки на різних пристроях - будь-який шаблон?)
Прогностична аналітика дає можливість організації, надаючи три переваги:
a.Vision - допомагає побачити те, що невидиме для інших. Політична аналітика може пройти безліч минулих даних клієнтів, пов’язати їх з іншими фрагментами даних та зібрати всі фрагменти в потрібному порядку.
b.рішення - добре зроблена модель прогностичної аналітики забезпечує аналітичні результати без емоцій та упередженості. Вона забезпечує послідовну та неупереджену думку для підтримки прийняття рішень.
c. Точність - допомагає використовувати автоматизовані інструменти, щоб виконувати завдання звітності за вас - заощаджуючи час та ресурси, зменшуючи людські помилки та покращуючи точність.
● Вимірювання ефективності - Ефективність процесу обміну даними вимірюється залежно від того, наскільки добре модель знаходить шаблони в даних. Більшість часу це буде модель регресії, класифікації або кластеризації, і існує чітко визначений показник ефективності для всіх них.
Ефективність прогнозної аналітики визначається на вплив на бізнес. Наприклад, - наскільки добре працювала цільова рекламна кампанія порівняно із загальною кампаніями ?. Незалежно від того, наскільки вдало знаходять схему пошуку даних, для того, щоб добре працювати прогнозними моделями, розуміння бізнесу є обов'язковим.
● Майбутнє - поле обміну даними розвивається дуже швидко. Намагайтеся знайти зразки в даних із меншими точками даних з мінімальною кількістю функцій за допомогою більш досконалих моделей, таких як Deep Neural Networks. Дуже багато піонерів у цій галузі, як Google, також намагаються зробити процес простим та доступним для всіх. Одним із прикладів є Cloud AutoML від Google.
Прогностична аналітика розширюється до широкого спектру нових областей, таких як прогнозування утримання працівника, прогнозування злочинів (він же передбачений поліцейським режимом) тощо. У той же час організації намагаються більш точно прогнозувати, збираючи максимальну інформацію користувачів, наприклад, куди вони йдуть, який тип відео переглядають тощо.
Таблиця порівняння між прогнозованою аналітикою та обробкою даних
Нижче наведено списки точок, опишіть порівняння між прогнозною аналітикою та обробкою даних:
| Основи порівняння | Видобуток даних | Прогнозована аналітика |
| Визначення | Обмін даними - це процес виявлення корисних моделей та тенденцій у великих наборах даних. | Прогностична аналітика - це процес вилучення інформації з великих наборів даних з метою прогнозування та оцінки майбутніх результатів. |
| Важливість | Допоможіть краще зрозуміти зібрані дані. Наприклад:
● Краще розуміння сегментів клієнтів ● Придбайте шаблон за географією чи часом ● Аналіз поведінки через потік кліків ● Аналіз часової шкали цін на акції. ● Аналіз даних GPS вулиць | Прогнозуйте поверх результатів вилучення даних, застосовуючи знання про домен -
● Який клієнт буде купувати далі? ● Якою буде ставка збільшити кількість клієнтів? ● Скільки нових підписок буде запущено, якщо ця пропозиція буде надана? ● Яка кількість запасів товару, необхідна на наступний місяць |
| Область застосування | Застосовуйте алгоритми машинного навчання, такі як Регресія, Класифікація зібраних даних, щоб знайти приховані шаблони | Застосовуйте ділові знання щодо шаблонів шахт даних з будь-якими додатковими даними, необхідними для отримання ділових прогнозів |
| Результат | Виведенням даних для виведення даних буде зразок даних у вигляді часової шкали, що залежить від розподілу або кластерів. Але це не відповість, чому ця модель виникла? | Прогностична аналітика намагається знайти відповіді на закономірність із застосуванням ділових знань і, таким чином, зробивши її важливою інформацією. |
| Люди, які беруть участь | В основному це роблять статистики та інженери машинного навчання, які мають сильну математичну підготовку до функціональної інженерії та створення моделі ML | Тут необхідні бізнес-знання та чітка бізнес-мета. Ділові аналітики та інші спеціалісти з питань домену можуть аналізувати та інтерпретувати виявлені на машинах моделі, роблячи корисний сенс із шаблонів даних та отримуючи діючі уявлення. |
Висновок - Попередня Аналітика та Обмін даними
Як сказав Рік Уайтинг у "Інформаційному тижні". Що далі - то, що далі. Політична аналітика - це те, куди йде бізнес-розвідка. Дані Майнінг допомагає організаціям будь-яким способом і одним із найважливіших у тому, що створюється хороша основа для прогнозування Analytics
Рекомендована стаття
Це було керівництвом щодо різниці між прогнозною аналітикою та обробкою даних, їх значенням, порівнянням між головами, ключовими відмінностями, таблицею порівняння та висновком. Ви також можете переглянути наступні статті, щоб дізнатися більше -
- Прогнозована аналітика порівняно з науковими даними - вивчіть 8 корисних порівнянь
- Data Analytics Vs Predictive Analytics - який з них корисний
- 7 Найкорисніша різниця між майнінг даних та веб-майнінг
- Зберігання даних VS Data Mining - 4 дивовижних порівняння
- Вступ до архітектури обміну даними