Forskel mellem Predictive Analytics og Data Science

Predictive Analytics er en proces med statistiske teknikker, der stammer fra data mining, maskinlæring og forudsigelig modellering, der opnår aktuelle og historiske begivenheder for at forudsige fremtidige begivenheder eller ukendte resultater i fremtiden.

Data Science er studiet af forskellige typer data såsom strukturerede, semistrukturerede og ustrukturerede data i enhver tilgængelig form eller format for at få noget ud af det.

Predictive analytics er et område inden for statistiske videnskaber, hvor den eksisterende information udvindes og behandles for at forudsige tendenser og resultatmønster. Kernen i emnet ligger i analysen af ​​eksisterende kontekst for at forudsige en ukendt begivenhed.

Data Science består af forskellige teknologier, der bruges til at studere data, såsom dataindvinding, datalagring, rensning af data, arkivering af data, datatransformation osv. For at gøre dem effektive og ordrede.

Den forudsigelige analyse kan anvendes til at forudsige ikke kun en ukendt fremtidig begivenhed, men også for de nuværende og tidligere begivenheder.

Data Science er nyttig til at studere internetbrugeres adfærd og vaner ved at indsamle information fra brugernes internettrafik og søgehistorik. Sådan vises de anbefalede annoncer for en bruger på deres webbrowsing sider uden deres input.

Sammenligning fra head to head mellem Predictive Analytics vs Data Science (Infographics)

Nedenfor er den øverste 8 forskel mellem forudsigelig analyse vs datavidenskab

Vigtige forskelle mellem forudsigelig analyse vs datavidenskab

Følgende er forskellen mellem Predictive Analytics og Data Science

  1. Den Predictive Analytics er et område inden for statistisk videnskab, hvor en undersøgelse af matematiske elementer viser sig at være nyttig til at forudsige forskellige ukendte begivenheder, hvad enten det er fortid, nutid eller fremtid. Data Science er et tværfagligt område med flere videnskabelige metoder og processer til at udtrække viden ud af eksisterende data.
  2. Predictive Analytics har forskellige faser, såsom datamodellering, dataindsamling, statistik og distribution, mens Data Science har faser af dataudtrækning, databehandling og datatransformationer for at få nogle nyttige oplysninger ud af det.
  3. Der er mange teknikker, der anvendes i Predictive Analytics, såsom datamining, kunstig intelligens, maskinindlæring, statistik og modellering osv. Til at analysere eksisterende data for at forudsige ukendte begivenheder i fremtiden. Data Science behandler eksisterende oplysninger for at administrere at organisere og gemme på en krævet måde.
  4. Predictive Analytics afslører forholdet mellem forskellige typer data, såsom strukturerede, ustrukturerede og semistrukturerede data. Strukturerede data er fra relationelle databaser, ustrukturerede er som filformater og semistruktureret er som JSON-data. Data Science består af forskellige værktøjer til håndtering af forskellige typer data, såsom dataintegration og manipuleringsværktøjer.
  5. Trinene i Predictive Analytics inkluderer dataindsamling, analyse og rapportering, overvågning og forudsigelsesanalyse, som er det vigtigste trin, der bestemmer de fremtidige udfaldshændelser, mens Data Science indeholder dataindsamling, dataanalyse, udtrækning af indsigt ud af de analyserede data, anvendelse af det udtrukne data til forretningsformålet.
  6. Forudsigelig analyse har mange applikationer inden for brancher, såsom bank- og finansielle tjenester, bedrageri-detektion, risikoreduktion og forbedring af operationer. Data Science-applikationer er digitale reklamer, internetsøgning, anbefalingssystemer, billed- og talegenkendelse, prissammenligning, ruteplanlægning og logistik osv.,
  7. De Predictive Analytics-applikationer dækker brancher som olie, gas, detail, fremstilling, sundhedsforsikring og banksektoren. Data Science dækker hovedsageligt teknologiske industrier.
  8. Predictive Analytics kommer som undersættet af Data Science. Dataintegration og datamodellering kommer fra forudsigelig modellering. Data Science har alt fra IT-styring til dataanalyse.
  9. Predictive analytics er processen med at oprette forudsigelige modeller og gentage opførelsen af ​​applikationen eller systemet eller forretningsmodellen, mens Data Science er den, der bruges til at studere opførslen af ​​den oprettede model, der er ved at blive forudsagt.
  10. For eksempel har en bank- eller finansinstitution et stort antal kunder, hvor kundeadfærd vil blive analyseret ved at indsamle dataene fra eksisterende information og forudsige de fremtidige forretnings- og potentielle kunder, hvor kunderne er ved at vise deres interesse mere i bankprodukter . Dette hjælper bankvirksomhedens vækst effektivt ved hjælp af forudsigelsesmodel.
  11. Det forudsigelige analyses ultimative mål er at forudsige de ukendte ting fra de kendte ting ved at oprette nogle forudsigelige modeller for med succes at drive forretningsmæssige mål, mens målet med Data Science er åbenlyst give deterministisk indsigt i informationen, hvad vi faktisk ikke gør ved godt.

Predictive Analytics vs Data Science Sammenligningstabel

GRUNDLÆGGELSE FOR

SAMMENLIGNING

Predictive AnalyticsData Science
DefinitionProcess for at forudsige fremtidige eller ukendte begivenheder ved hjælp af eksisterende dataUndersøgelse af forskellige former for eksisterende data for at udtrække nogle nyttige oplysninger
AnvendelseAt forudsige virksomhedens virksomhederAt administrere og organisere kundernes data
FordeleAt drive virksomheder på en glat mådeReduktion i dataredundans og undgår forvirring
RealtidForudsiger tidligere, nuværende og fremtidige resultater af en virksomhedVedligeholdelse og håndtering af store mængder kundedata på en sikker måde
StudieområdeEt underområde inden for statistisk videnskab, der involverer en masse matematikEn blanding af computervidenskabskoncepter og dets underområde
IndustriForretningsproces inkluderer Predictive Analytic-model til at køre projekterDe fleste databaserede virksomheder begyndte at udvikle sig med dette emneområde
ApplikationerGælder for alle hurtigt voksende industrier og dynamiske virksomhederGælder for virksomheder, hvor store følsomme data skal styres
MarkMange typer erhvervsvirksomheder kan forudsiges med denne metodeTeknologiske virksomheder har stor efterspørgsel efter Data Science-ekspertise til at organisere deres forretninger

Konklusion - Predictive Analytics vs Data Science

Predictive Analytics er processen med at fange eller forudsige fremtidige resultater eller ukendt hændelse fra eksisterende data, og Data Science henter information fra eksisterende data. Predictive Analytics vil være meget nyttigt for virksomhederne at forudsige de fremtidige forretningsbegivenheder eller ukendte begivenheder fra de eksisterende datasæt.

Data Science vil være nyttig til behandling og undersøgelse af data fra den eksisterende information for at få nyttige og meningsfulde oplysninger ud af dem. Både Predictive Analytics og Data Science spiller en nøglerolle i at studere og drive virksomhedens fremtid på en fantastisk måde tilpasse sig succesrige veje.

Den Predictive Analytics er den bedste måde at repræsentere forretningsmodellerne til ledere, forretningsanalytikere og virksomhedsledere på en enkel og fremragende måde på hvordan forretningerne udvikler sig i daglige møder.

Anbefalet artikel

Dette har været en guide til Predictive Analytics vs Data Science, deres betydning, sammenligning mellem hoved og hoved, nøgleforskelle, sammenligningstabel og konklusion. denne artikel består af al den nyttige forskel mellem Predictive Analytics og Data Science. Du kan også se på følgende artikler for at lære mere -

  1. 13 bedste værktøjer til forudsigelig analyse
  2. Forskelle mellem forudsigelig analyse vs prognoser
  3. Data Science vs Software Engineering | Top 8 nyttige sammenligninger
  4. 5 Mest nyttige data videnskab vs maskinlæring

Kategori: