Predictive Analytics vs Data Mining - Hvilken er mere nyttig

Forskel mellem Predictive Analytics og Data Mining

Forudsigelig analyse er processen med at forfine den dataressource, bruge forretningskendskab til at udtrække skjult værdi fra disse nyligt opdagede mønstre. Data mining er opdagelsen af skjulte mønstre af data gennem maskinlæring - og sofistikerede algoritmer er mineværktøjerne.

Datamining + Domæne viden => forudsigelig analyse => Forretningsværdi

Sammenligning fra head to head mellem Predictive Analytics vs Data Mining

Nedenfor er den 5 sammenligning mellem Predictive Analytics vs Data Mining

Vigtige forskelle mellem forudsigelig analyse vs datamining

Nedenfor er forskellen mellem Predictive Analytics og Data Mining

● Process - Processen med datamining kan opsummeres i seks faser-

a.Business/Forskningsforståelsesfase - Klar at give projektets målsætninger og krav med hensyn til forretnings- eller forskningsenheden som helhed klart
b.Data Forståelsesfase - indsamle og brug efterforskende dataanalyse for at gøre dig bekendt med dataene og opdage indledende indsigt.
c.Data-forberedelsesfase - Rengør og anvend en transformation til rå data, så de er klar til modelleringsværktøjerne
d.Modelleringsfase - Vælg og anvend passende modelleringsteknikker og kalibrer modelindstillinger for at optimere resultater.
e.Udvurderingsfase - Modeller skal evalueres for kvalitet og effektivitet, før vi implementerer.Også afgør om modellen faktisk når de mål, der er sat for den i fase 1.
f.Deployment Phase - Gør brug af modeller i produktionen. Måske være en simpel implementering som at generere en rapport eller en kompleks, som implementere en parallel data mining-proces i en anden afdeling.

Trin på højt niveau i Predictive Analytics-procesområdet

a. Definer forretningsmål - Hvilket forretningsmål, der skal nås, og hvordan data passer. For eksempel er forretningsmål mere effektive tilbud til nye kunder, og nødvendige data er segmentering af kunder med specifikke attributter.
b.Collect Extra Data - Yderligere data, der er nødvendige, kan være brugerprofildata fra online system eller data fra tredjepartsværktøjer for bedre at forstå data.Dette hjælper med at finde en årsag bag mønsteret. Nogle gange er der gennemført marketingundersøgelser for at indsamle data
c.Draft Predictive Model - Model oprettet med nyligt indsamlet data og forretningskendskab. En model kan være en simpel forretningsregel som "Der er en større chance for at få konvertere brugere fra alder a til b fra Indien, hvis vi giver tilbud som dette" eller en kompleks matematisk model.

● Forretningsværdi - Data Ming selv tilføjer værdier til forretninger som

a. Forstå kundesegmenter på tværs af forskellige dimensioner
b. Få ydelsesmønster, der er specifikt for KPI'er (F.eks. øges abonnementet med antal aktive brugere?)
c. Identificer forsøg på svigagtig aktivitet og forhindrer det.
d.Systemets ydelsesmønstre (F.eks. Indlæsningstid for sider på forskellige enheder - hvilket som helst mønster?)

Predictive analytics giver organisation mulighed for at give tre fordele:

a.Vision - Hjælper med at se, hvad der er usynligt for andre. Beregnende analyser kan gennemgå en masse tidligere kundedata, knytte dem til andre stykker data og samle alle brikkerne i den rigtige rækkefølge.
b.Decision - En veludviklet forudsigelsesanalysemodel giver analytiske resultater fri for følelser og bias. Det giver ensartede og objektive indsigter til at støtte beslutninger.
c.Precision - Hjælper med at bruge automatiserede værktøjer til at udføre rapporteringsjobbet for dig - sparer tid og ressourcer, reducerer menneskelige fejl og forbedrer præcision.

● Performance-måling - Performance of Data Mining-processen målt på hvor godt modellen finder mønstre i data. Oftest vil det være en regressions-, klassificerings- eller klyngemodel, og der er et veldefineret ydelsesmål for alle disse.
Effektiviteten af forudsigelig analyse måles på forretningseffekten. F.eks. Hvor godt den målrettede annoncekampagne fungerede sammenlignet med en generel kampagne? Uanset hvor godt data mining finder mønstre, for at arbejde forudsigelige modeller godt, er forretningsindsigt et must.

● Fremtid - Datamineringsfeltet udvikler sig meget hurtigt. Forsøg på at finde mønstre i data med mindre datapunkter med et minimum antal funktioner ved hjælp af mere sofistikerede modeller som Deep Neural Networks. Mange pionerer på dette område som Google forsøger også at gøre processen enkel og tilgængelig for alle. Et eksempel er Cloud AutoML fra Google.
Forudsigelsesanalyser, der udvides til en lang række nye områder som forudsigelse af medarbejderopbevaring, kriminel forudsigelse (alias forudsigelig politiarbejde) osv. Samtidig forsøger organisationer at forudsige mere præcist ved at samle maksimale oplysninger om brugere som hvor de skal hen, hvilken type videoer der ser etc.

Sammenligningstabel mellem Predictive Analytics vs Data Mining

Nedenfor er listen over punkter, der beskriver sammenligningerne mellem Predictive Analytics vs Data Mining:

Grundlag for sammenligning	Datamining	Predictive Analytics
Definition	Data mining er processen med at opdage nyttige mønstre og tendenser i store datasæt.	Forudsigelig analyse er processen med at udtrække oplysninger fra store datasæt for at foretage forudsigelser og estimater om fremtidige resultater.
Betydning	Hjælp med at forstå indsamlede data bedre. F.eks: ● Bedre forståelse af kundesegmenter ● Køb mønster på tværs af geografi eller tid ● Adfærdsanalyse gennem clickstream ● Tidslinjeanalyse af aktiekurs. ● GPS-gatedataanalyse	Forudsige på toppen af data mining resultat ved at anvende domæne viden - ● Hvilken kunde vil købe næste? ● Hvad vil være kundens kornrate? ● Hvor mange nye abonnementer startes, hvis dette tilbud gives? ● Hvad er en mængde lagerbeholdning af et produkt, der er nødvendigt i den kommende måned
Anvendelsesområde	Anvend maskinlæringsalgoritmer som regression, klassificering på indsamlede data for at finde skjulte mønstre	Anvend forretningskendskab til datamine mønstre med eventuelle yderligere data, der er nødvendige for at få forretningsgyldige forudsigelser
Resultat	Output af data mining er et mønster i data i form af en tidslinje, der varierer distribution eller klynger. Men det svarer ikke, hvorfor dette mønster opstod?	Forudsigende analyser, der prøver på at finde svar på mønsteret med anvendelse af forretningskendskab og dermed gøre det til handlingsmæssigt stykke information.
Involverede mennesker	Oftest udført af statistikere og maskinlæringsingeniører, der har en stærk matematisk baggrund for at udføre funktionsteknik og skabe ML-model	Her er forretningsspecifik viden og et klart forretningsmål. Forretningsanalytikere og andre domæneeksperter kan analysere og fortolke de mønstre, der er opdaget af maskinerne, give nyttig mening ud af datamønstrene og udlede handlingsbare indsigter

Konklusion -Pictictive Analytics vs Data Mining

Som Rick Whiting sagde i InformationWeek Hvad der næste er, hvad der er næste. Prediktive analyser er, hvor forretningsinformation finder sted.Data Mining hjælper organisationer på nogen måde og en af de vigtigste i det skabes et godt fundament for forudsigelig Analytics

Anbefalet artikel

Dette har været en guide til forskel mellem forudsigelig analyse og datamining, deres betydning, sammenligning mellem hoved, hovedforskelle, sammenligningstabel og konklusion. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere -