Forskjeller mellom Predictive Modelling vs Predictive Analytics
Prediktiv modellering bruker regresjonsmodell og statistikk for å forutsi sannsynligheten for et utfall, og det kan brukes på hvilken som helst ukjent hendelse prediktiv modellering brukes ofte innen Machine Learning, Artificial Intelligence (AI). Modellen er valgt ved hjelp av deteksjonsteori for å gjette sannsynligheten for et utfall gitt en angitt mengde inputdata. Det er i utgangspunktet to klasser av prediktiv modell: Parametrisk modell og ikke-parametrisk modell. Predictive Analytics er å trekke ut informasjon fra data for å forutsi trender og atferdsmønstre er prediktive analyser. I utgangspunktet bruker den nåværende eller tidligere data (historiske data) for å forutsi fremtidige resultater for å få bedre beslutninger. Predictive analytics fikk mye mer oppmerksomhet på grunn av fremveksten av Big Data og maskinlæringsteknologier.
Sammenligning av head-to-head Predictive modellering vs Predictive Analytics
Nedenfor er Topp 6-sammenligningen mellom Predictive Modelling vs Predictive Analytics
La oss se nærmere på den detaljerte beskrivelsen av Predictive Analytics vs Predictive Modelling:
Predictive Analytics
Predictive analytics brukes til å forutsi utfallet av ukjente fremtidige hendelser ved å bruke teknikker fra data mining, statistikk, datamodellering, AI for å analysere og aktuelle data og lage en prediksjon om fremtidige problemer. Det samler ledelse, informasjon og modelleringsvirksomhet som brukes til å identifisere risiko og muligheter i nær fremtid.
Prediktiv analyse av big data gjør at en bruker kan avdekke mønstre og forhold i strukturerte og ustrukturerte data og lar organisasjonen bli proaktiv.
Analytiske teknikker for å utføre prediktiv analyse er hovedsakelig regresjonsteknikker og maskinlæringsteknikker.
Predictive Analytics-prosess
- Definer Project: Definer prosjektets utfall, leveranser, omfanget av innsatsen, forretningsmessige mål, identifiser datasettene som skal brukes.
- Datainnsamling : For å gi et fullstendig overblikk over kundeinteraksjoner blir data hentet fra flere kilder og ved å bruke Data mining for prediktiv analysedata er forberedt for analyse.
- Dataanalyse: Det er prosessen med å transformere, inspisere, rengjøre og modellere data med det formål å trekke ut nyttig informasjon og komme til en konklusjon
- Statistikk: Statistisk analyse gjør det mulig å validere antagelser, hypotese og teste dem ved bruk av standard statistiske modeller.
- Modellering: Prediktiv modellering følger iterativ prosess som den automatisk lager nøyaktige prediktive modeller om fremtiden. Ved å bruke multimodal evolusjon gir det en rekke alternativer å velge best.
- Distribusjon: Prediktiv modelldistribusjon gir muligheten til å distribuere de analytiske resultatene i den daglige beslutningsprosessen for å få resultater, rapporter og output ved å automatisere beslutningene basert på modelleringen.
- Modellovervåking: Modeller administreres og overvåkes for å gjennomgå modellytelsen for å sikre at den gir de forventede resultatene.
Bruk av Predictive Analytics
Det kan brukes i mange applikasjoner nedenfor er to eksempler på prediktiv analyse:
1. Innsamlingsanalyse:
Prediktiv analyse hjelper ved å optimalisere ressursfordelingen ved å identifisere problemer / faktum nedenfor:
- Effektive inkassobyråer
- Kontaktstrategier
- Juridiske handlinger øker utvinning
- Redusere innsamlingskostnader.
2. Customer Relationship Management (CRM):
Prediktiv analyse brukes til kundedata for å oppnå CRM-mål som salg, kundeservice og markedsføringskampanjer. Organisasjoner må analysere produkt etterspurt eller potensielt for høy etterspørsel, også identifisere problemer som mister kunder. Analytisk CRM brukes på hele kundens livssyklus.
Prediktiv modellering
Det kan brukes på enhver ukjent hendelse fra fortid eller fremtid for å gi et resultat. Modell som brukes til å forutsi utfall velges ved bruk av deteksjonsteori. Forutsigbare modelleringsløsninger er i form av data mining technology. Siden dette er en iterativ prosess, blir samme algoritme brukt på data igjen og igjen iterativt slik at modellen kan lære.
Prediktiv modelleringsprosess
Prediktiv modelleringsprosess innebærer å kjøre algoritme på data for prediksjon ettersom prosessen er iterativ den trener modellen som gir den best egnede kunnskapen for forretningsoppfyllelse. Nedenfor er noen av stadiene i analytisk modellering.
1. Datainnsamling og rensing
Samle data fra alle kilder for å hente ut nødvendig informasjon ved å rense operasjoner for å fjerne støyende data slik at prediksjonen kan være nøyaktig.
2. Dataanalyse / transformasjon
For normalisering må data transformeres for effektiv behandling. Skalering av verdiene til en rekkevidde normalisering slik at betydning hvis data ikke går tapt. Fjern også irrelevante elementer ved korrelasjonsanalyse for å bestemme det endelige utfallet.
3. Bygge en prediktiv modell
Prediktiv modell bruker regresjonsteknikk for å bygge prediktiv modell ved å bruke klassifiseringsalgoritme. Identifiser testdata og bruk klassifiseringsregler for å sjekke effektiviteten av klassifiseringsmodellen mot testdata.
4. Inferenser / evaluering:
For å gjøre slutninger utføre klyngebehandling og opprette datagrupper.
Funksjoner i Predictive Modelling:
1.Data-analyse og manipulering
Pakk ut nyttige data ved å bruke dataanalyseverktøy, vi kan også endre data, lage nye data, slå sammen eller bruke et filter på dataene for å forutsi resultatene.
2.Visualisering:
Det er verktøy tilgjengelig for å generere rapporter i form av interaktiv grafikk.
3.Statistics:
For å bekrefte prediksjonen ved å bruke statistikkverktøy kan det vises forhold mellom variabler i dataene.
Predictive Modelling vs Predictive Analytics Comparison Table
Nedenfor er sammenligningstabellen mellom Predictive Modelling vs Predictive Analytics
Prediktiv modellering | Predictive Analytics |
Forretningsprosess inkluderer:
Datainnsamling, transformasjon, bygg en modell og evaluering / inferanse modellen for å forutsi utfallet | Forretningsprosess inkluderer:
Definer prosjekt, datainnsamling, statistikk, modellering, distribusjon og modellovervåking. |
Iterativ prosess og kjører en eller flere algoritmer på datasett | Prosess for å analysere historiske og transaksjonsdata etter statistikk og datautvinning for å forutsi et resultat |
Det er i utgangspunktet to klasser av prediktiv modell:
1. Parametrisk modell 2. Ikke-parametrisk modell | Typer prediktive analyser:
|
En modell kan brukes på nytt (Regresjonsmodell) | Bruk teknikk fra data mining, modellering, maskinlæring og kunstig intelligens |
Bruksområder: Det brukes i arkeologi, bilforsikring, helsevesen osv. | Bruksområder: Det brukes i prosjektrisikostyring,
Frauddeteksjon, samling av analyser, etc. |
Typer modellkategori:
Prediktiv modell, beskrivende modell og beslutningsmodell. | Typer Analytics:
Regresjonsteknikk, maskinlæringsteknikk |
Sammendrag - Predictive Modelling vs Predictive Analytics
Oppsummert er ideen bak Predictive Modelling vs Predictive Analytics at data som blir generert på daglig basis eller de historiske dataene kan inneholde informasjon for dagens virksomhet for å oppnå et maksimalt resultat med presisjon. Oppgaven med analyse eller modellering er å trekke ut nødvendige data fra ustrukturerte eller strukturerte data.
Anbefalt artikkel
Dette har vært en guide til forskjeller mellom prediktiv modellering og prediktiv analyse, deres betydning, sammenligning av topp mot hod, nøkkelforskjeller, sammenligningstabell og konklusjon. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -
- Predictive Analytics vs Data Mining - Hvilken er mer nyttig
- Vet den 5 mest nyttige forskjellen mellom nettsky og dataanalyse
- Machine Learning vs Predictive Analytics - 7 nyttige forskjeller