Forskelle mellem forudsigelig modellering og forudsigelig analyse
Prediktiv modellering bruger regressionsmodel og statistik til at forudsige sandsynligheden for et resultat, og det kan anvendes til enhver ukendt begivenhed, der anvendes ofte forudsigelig modellering inden for maskinlæring, kunstig intelligens (AI). Modellen vælges ved hjælp af detektionsteori for at gætte sandsynligheden for et resultat givet en bestemt mængde inputdata. Der er dybest set 2 klasser af forudsigelig model: Parametrisk model og ikke-parametrisk model. Predictive Analytics er at udtrække oplysninger fra data for at forudsige tendenser og adfærdsmønstre er forudsigelige analyser, grundlæggende bruger den nuværende eller tidligere data (historiske data) til at forudsige fremtidige resultater for at skabe bedre beslutninger. Forudsigelig analyse fik meget mere opmærksomhed på grund af fremkomsten af Big Data og maskinlæringsteknologier.
Sammenligning af head-to-head forudsigelig modellering mod forudsigelig analyse
Nedenfor er Top 6-sammenligningen mellem Predictive Modelling vs Predictive Analytics 
Lad os undersøge den detaljerede beskrivelse af Predictive Analytics vs Predictive Modeling:
Predictive Analytics
Predictive analytics bruges til at forudsige resultatet af ukendte fremtidige begivenheder ved hjælp af teknikker fra data mining, statistik, datamodellering, AI til at analysere og aktuelle data og foretage en forudsigelse af fremtidige problemer. Det samler management, information og modellering, der bruges til at identificere risici og muligheder i den nærmeste fremtid.
Forudsigelig analyse af big data giver en bruger mulighed for at afdække mønstre og forhold i strukturerede og ustrukturerede data og tillader organisationen at blive proaktiv.
Analytiske teknikker til udførelse af forudsigelig analyse er hovedsageligt regressionsteknikker og maskinindlæringsteknikker.
Predictive Analytics-proces
- Definer projekt: Definer projektresultater, leverancer, indsatsens omfang, forretningsmæssige mål, identificer de datasæt, der skal bruges.
- Dataindsamling : For at give en fuldstændig oversigt over kundeinteraktioner er data hentet fra flere kilder og ved at bruge Data mining til forudsigelig analysedata forberedes til analyse.
- Dataanalyse: Det er processen med at transformere, inspicere, rense og modellere data med det formål at udtrække nyttige oplysninger og nå frem til en konklusion
- Statistik: Statistisk analyse gør det muligt at validere antagelser, hypotese og teste dem ved hjælp af standardstatistiske modeller.
- Modellering: Prediktiv modellering følger iterativ proces, som den automatisk opretter nøjagtige forudsigelige modeller om fremtiden. Ved at bruge multimodal evolution giver det en række muligheder for at vælge bedst.
- Implementering: Prediktiv modelinstallation giver mulighed for at implementere de analytiske resultater i den daglige beslutningsproces for at få resultater, rapporter og output ved at automatisere beslutningerne baseret på modelleringen.
- Modelovervågning: Modeller styres og overvåges for at gennemgå modelydelsen for at sikre, at den leverer de forventede resultater.
Anvendelse af Predictive Analytics
Det kan bruges i mange applikationer nedenfor er to eksempler på forudsigelig analyse:
1.Insamlingsanalyse:
Predictive analytics hjælper ved at optimere allokering af ressourcer ved at identificere nedenstående problemer / kendsgerning:
- Effektive indsamlingsbureauer
- Kontaktstrategier
- Juridiske handlinger øger inddrivelsen
- Reduktion af indsamlingsomkostninger.
2. Customer Relationship Management (CRM):
Forudsigelig analyse anvendes til kundedata for at nå CRM-mål som salg, kundeservice og marketingkampagner. Organisationer er nødt til at analysere produkt, der efterspørges eller potentiale for stor efterspørgsel, også identificere problemer, der mister kunder. Analytisk CRM anvendes på hele kundens livscyklus.
Forudsigelig modellering
Det kan anvendes på enhver ukendt begivenhed fra fortid eller fremtid for at give et resultat. Model, der bruges til at forudsige resultater, vælges ved hjælp af detektionsteori. Forudsigelige modelleringsløsninger er i form af data mining technology. Da dette er en iterativ proces, anvendes samme algoritme til data igen og igen iterativt, så modellen kan lære.
Forudsigelig modelleringsproces
Forudsigelig modelleringsproces involverer kørsel af algoritmer om data til forudsigelse, da processen er iterativ, og den træner modellen, der giver den bedst egnede viden til forretningsmæssig gennemførelse. Nedenfor er nogle af stadierne i den analytiske modellering.
1. Dataindsamling og rensning
Saml data fra alle kilder for at udtrække nødvendige oplysninger ved at rense operationerne for at fjerne støjende data, så forudsigelsen kan være nøjagtig.
2. Dataanalyse / transformation
Til normalisering skal data transformeres for effektiv behandling. Skalering af værdierne til en rækkevidde-normalisering, så den betyder, hvis data ikke går tabt. Fjern også irrelevante elementer ved korrelationsanalyse for at bestemme det endelige resultat.
3. Opbygning af en forudsigelig model
Prediktiv model bruger regressionsteknik til at opbygge forudsigelsesmodel ved hjælp af klassificeringsalgoritme. Identificer testdata og anvend klassifikationsregler for at kontrollere effektiviteten af klassificeringsmodellen i forhold til testdata.
4. Inferences / Evaluation:
At foretage konklusioner udføre klyngeanalyse og oprette datagrupper.
Funktioner i forudsigelig modellering:
1.Data-analyse og -manipulation
Uddrag nyttige data ved hjælp af dataanalyseværktøjer, vi kan også ændre data, oprette nye data, flette eller anvende et filter på dataene for at forudsige resultaterne.
2.Visualisering:
Der er værktøjer til rådighed til at generere rapporter i form af interaktiv grafik.
3.Statistics:
For at bekræfte forudsigelsen ved hjælp af statistikværktøjsforhold mellem variabler i dataene kan vises.
Forudsigelig modellering sammenlignet med forudsigelig analysesammenligningstabel
Nedenfor er sammenligningstabellen mellem Predictive Modelling vs Predictive Analytics
| Forudsigelig modellering | Predictive Analytics |
| Forretningsproces inkluderer:
Dataindsamling, transformation, opbygning af en model og evaluering / inferens af modellen for at forudsige resultatet | Forretningsproces inkluderer:
Definer projekt, dataindsamling, statistik, modellering, implementering og modelovervågning. |
| Iterativ proces og kører 1 eller flere algoritmer på datasæt | Process til analyse af historiske og transaktionsdata ved hjælp af statistikker og dataudvinding for at forudsige et resultat |
| Der er dybest set to klasser af forudsigelig model:
1. Parametrisk model 2. Ikke-parametrisk model | Typer af forudsigelig analyse:
|
| En model kan genanvendes (Regression Model) | Brug teknik fra datamining, modellering, maskinindlæring og kunstig intelligens |
| Anvendelser: Det bruges i arkæologi, bilforsikring, sundhedsvæsen osv. | Anvendelser: Det bruges i projektrisikostyring,
Svigpåvisning, samling af analyser osv. |
| Typer af modelkategori:
Prediktiv model, beskrivende model og beslutningsmodel. | Typer af Analytics:
Regressionsteknik, maskinindlæringsteknik |
Resume - Predictive Modelling vs Predictive Analytics
I sammendraget er ideen bag Predictive Modelling vs Predictive Analytics, at data, der genereres dagligt, eller de historiske data kan indeholde oplysninger til den aktuelle forretning for at opnå et maksimalt resultat med præcision. Opgaven med analyse eller modellering er at udtrække de nødvendige data fra ustrukturerede eller strukturerede data.
Anbefalet artikel
Dette har været en guide til forskelle mellem forudsigelig modellering vs forudsigelig analyse, deres betydning, sammenligning af hoved til hoved, nøgleforskelle, sammenligningstabel og konklusion. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere -
- Predictive Analytics vs Data Mining - Hvilken er mere nyttig
- Kend til den 5 mest nyttige forskel mellem Cloud Computing vs Data Analytics
- Machine Learning vs Predictive Analytics - 7 nyttige forskelle