Прогнозована аналітика порівняно з наукою даних - вивчіть 8 корисних порівнянь

Різниця між прогнозною аналітикою та наукою даних

Прогнозована аналітика - це процес статистичних методів, отриманих від видобутку даних, машинного навчання та прогнозного моделювання, які отримують поточні та історичні події для прогнозування майбутніх подій або невідомих результатів у майбутньому.

Data Science - це вивчення різних типів даних, таких як структуровані, напівструктуровані та неструктуровані дані у будь-якій формі чи форматах, доступних для того, щоб отримати з неї певну інформацію.

Прогностична аналітика - це сфера в межах статистичних наук, де наявна інформація буде видобута та оброблена для прогнозування тенденцій та результатів. Суть теми полягає в аналізі існуючого контексту для прогнозування невідомої події.

Data Science складається з різних технологій, що використовуються для вивчення таких даних, як видобуток даних, зберігання даних, очищення даних, архівування даних, трансформація даних тощо, щоб зробити їх ефективними та впорядкованими.

Прогнозна аналітика може бути застосована для прогнозування не тільки невідомої майбутньої події, але і для теперішніх та минулих подій.

Data Science корисна при вивченні поведінки та звичок користувачів Інтернету шляхом збору інформації з інтернет-трафіку користувачів та історії пошуку. Це спосіб відображення рекомендованих оголошень для користувача на його сторінках перегляду веб-сторінок без їх введення.

Порівняння порівняння між прогнозною аналітикою та наукою даних (Інфографіка)

Нижче наведено основні 8 відмінностей між прогнозною аналітикою та наукою даних

Основні відмінності між прогнозною аналітикою та наукою даних

Далі йде різниця між прогнозною аналітикою та інформацією про дані

Прогнозована аналітика - область статистичної науки, де дослідження математичних елементів виявляється корисним для прогнозування різних невідомих подій, будь то минулі чи теперішні чи майбутні. Data Science - це міждисциплінарна область безлічі наукових методів і процесів для отримання знань із наявних даних.
Прогнозована аналітика має різні етапи, такі як моделювання даних, збір даних, статистика та розгортання, тоді як наука даних має етапи вилучення даних, обробки даних та трансформації даних для отримання корисної інформації з неї.
Існує багато методик, які використовуються в прогнозній аналітиці, такі як видобуток даних, штучний інтелект, машинне навчання, статистика та моделювання тощо, для аналізу існуючих даних для прогнозування невідомих подій майбутнього. Data Science - це обробка вже наявної інформації для управління впорядкованим та збереженим способом.
Прогнозна аналітика виявляє зв’язок між різними типами даних, такими як структуровані, неструктуровані та напівструктуровані дані. Структуровані дані походять із реляційних баз даних, неструктуровані - як формати файлів, а напівструктуровані - як дані JSON. Data Science складається з різних інструментів для обробки різних типів даних, таких як Інтеграція даних та засоби маніпулювання.
Етапи в прогнозній аналітиці включають збір даних, аналіз та звітування, моніторинг та прогнозний аналіз, який є основним етапом, який визначає майбутні події в результаті, тоді як наука даних містить збір даних, аналіз даних, вилучення інформації з аналізованих даних, використовуючи витягнуті дані для ділових цілей.
Прогностична аналітика має багато застосувань у таких галузях, як банківська справа та фінансові послуги, виявлення шахрайства, зменшення ризиків та вдосконалення операцій. Програми Data Science - це цифрова реклама, пошук в Інтернеті, системи рекомендацій, розпізнавання зображень і мови, порівняння цін, планування маршруту та логістика тощо,
Програми прогнозування Analytics охоплюють такі галузі, як нафта, газ, роздрібна торгівля, виробництво, медичне страхування та банківський сектор. Data Science охоплює переважно технологічні галузі.
Прогнозована Analytics поставляється як підмножина Data Science. Інтеграція даних та моделювання даних походять від прогнозного моделювання. У Data Science є все, від управління ІТ до аналізу даних.
Прогностична аналітика - це процес створення прогнозних моделей і реплікує поведінку програми або системи або бізнес-моделі, тоді як Data Science - це та, яка використовується для вивчення поведінки створеної моделі, яка збирається передбачити.
Наприклад, у банківській чи фінансовій установі є величезна кількість клієнтів, де поведінку клієнтів буде аналізуватись шляхом збору даних із наявної інформації та прогнозування майбутнього бізнесу та потенційних клієнтів, де клієнти збираються більше проявляти інтерес до банківських продуктів . Це допомагає ефективно рости банківському бізнесу за допомогою прогнозної моделі.
Кінцева мета Predictive Analytics - передбачити невідомі речі з відомих речей, створивши кілька прогнозних моделей для успішного керування бізнес-цілями, тоді як мета Data Science полягає в тому, щоб очевидно надати детерміновану інформацію про інформацію, чого ми насправді не робимо. знати.

Таблиця порівняння прогнозної аналітики та даних щодо наукових даних

ОСНОВА ДЛЯ ПОРІВНЯЙТЕ	Прогнозована аналітика	Дані науки
Визначення	Процес прогнозування майбутніх чи невідомих подій з використанням наявних даних	Вивчення різних форм існуючих даних для отримання корисної інформації
Використання	Прогнозувати бізнес компанії	Управління та впорядкування даних клієнтів
Переваги	Безперебійне ведення бізнесу	Зменшення надмірності даних та уникнення плутанини
Реальний час	Пророкує минулі, теперішні та майбутні результати бізнесу	Обслуговування та обробка великих обсягів даних про клієнтів безпечним способом
Область дослідження	Підгалузь статистичної науки, яка передбачає багато математики	Сукупність понять інформатики та її підрайон
Промисловість	Бізнес-процес включає в себе модель прогнозованої аналітики для запуску проектів	Більшість компаній, що базуються на даних, почали розвиватися в цій галузі
Програми	Застосовується для всіх швидко зростаючих галузей та динамічного бізнесу	Застосовується для компаній, де слід керувати масштабними чутливими даними
Поле	За допомогою цієї методології можна передбачити багато видів галузей бізнесу	Технологічні компанії потребують великого попиту на знання даних Data Science для організації свого бізнесу

Висновок - прогнозована аналітика проти наукових даних

Прогнозована аналітика - це процес захоплення або прогнозування майбутніх результатів або невідомої події з існуючих даних, а Data Science отримує інформацію з існуючих даних. Прогнозна аналітика буде дуже корисною для компаній, щоб передбачити майбутні ділові події або невідомі події з існуючих наборів даних.

Data Science буде корисна для обробки та вивчення даних із наявної інформації, щоб отримати корисну та змістовну інформацію з неї. І прогнозована аналітика, і наука даних відіграють ключову роль у вивченні та керуванні майбутнім компанії, чудово орієнтуючись на успішні шляхи.

Прогнозна аналітика - це найкращий спосіб представити бізнес-моделі менеджерам, бізнес-аналітикам та корпоративним лідерам простим та чудовим способом того, як бізнес розвивається щоденними зустрічами.