Predictive Analytics vs Data Mining - Hvilken er mer nyttig

Forskjellen mellom Predictive Analytics og Data Mining

Predictive analytics er prosessen med å foredle den dataressursen, ved å bruke forretningskunnskap for å hente ut skjult verdi fra de nyoppdagede mønstrene. Databehandling er oppdagelsen av skjulte mønstre av data gjennom maskinlæring - og sofistikerte algoritmer er gruveverktøyene.

Databehandling + Domenekunnskap => prediktiv analyse => Forretningsverdi

Sammenligning fra topp til hodet mellom Predictive Analytics vs Data Mining

Nedenfor er sammenligningen 5 mellom Predictive Analytics vs Data Mining

Viktige forskjeller mellom Predictive Analytics vs Data Mining

Nedenfor er forskjellen mellom Predictive Analytics og Data Mining

● Prosess - Process of Data Mining kan oppsummeres i seks faser-

a.Forretnings/Forskningsforståelsesfase - Gjør prosjektmålene og kravene klart med tanke på virksomheten eller forskningsenheten som helhet
b.Data Forståelsesfase - samle og bruk undersøkende dataanalyse for å gjøre deg kjent med dataene, og oppdage innledende innsikt.
c.Data-forberedelsesfase - Rengjør og bruk en transformasjon på rådata slik at den er klar for modelleringsverktøyene
d.Modelleringsfase - Velg og bruk passende modelleringsteknikker og kalibrer modellinnstillinger for å optimalisere resultatene.
e.evalueringsfase - modeller må evalueres for kvalitet og effektivitet før vi distribuerer. Bestem også om modellen faktisk oppnår målene som er satt for den i fase 1.
f.Deployment Phase - Benytt deg av modeller i produksjonen. Kan være en enkel distribusjon som å generere en rapport eller en kompleks en som Implementere en parallell data mining-prosess i en annen avdeling.

Trinn på høyt nivå i prosessområdet Predictive Analytics

a. Definere forretningsmål - Hvilket forretningsmål som skal oppnås og hvordan data passer. For eksempel er forretningsmål mer effektive tilbud til nye kunder og data som trengs er segmentering av kunder med spesifikke attributter.
b. Innsamle ytterligere data - Ytterligere data som trengs kan være brukerprofildata fra online system eller data fra tredjepartsverktøy for å bedre forstå data. Dette hjelper med å finne en grunn bak mønsteret. Noen ganger blir det gjennomført markedsundersøkelser for å samle inn data
c.Draft Predictive Model - Model opprettet med nylig innsamlet data og forretningskunnskap. En modell kan være en enkel forretningsregel som "Det er større sjanse for å få konvertere brukerne fra alder a til b fra India hvis vi gir tilbud som dette" eller en kompleks matematisk modell.

● Forretningsverdi - Data Ming selv legger verdier til virksomheten som

a. Forstå kundesegmentene på tvers av forskjellige dimensjoner
b. Få ytelsesmønster som er spesifikt for KPIer (f.eks. øker abonnementet med aktive brukere?)
c. Identifiser forsøk på bedrageri og forhindrer det.
d.Systemets ytelsesmønstre (F.eks. lastetid for sider på forskjellige enheter - noe mønster?)

Predictive analytics muliggjør organisering ved å tilby tre fordeler:

a.Vision - Hjelper med å se hva som er usynlig for andre. Prediktive analyser kan gå gjennom mye tidligere kundedata, knytte dem til andre data og samle alle brikkene i riktig rekkefølge.
b.Decision - En godt laget prediktiv analysemodell gir analytiske resultater fri for følelser og skjevhet. Den gir jevn og objektiv innsikt for å støtte beslutninger.
c.Precision - Hjelper med å bruke automatiserte verktøy for å gjøre rapporteringsjobben for deg - sparer tid og ressurser, reduserer menneskelige feil og forbedrer presisjonen.

● Ytelsesmål - Ytelse av datamineringsprosess målt på hvor godt modellen finner mønstre i data. Det meste av tiden vil det være en regresjons-, klassifiserings- eller klyngemodell, og det er et veldefinert ytelsesmål for alle disse.
Resultatene av prediktiv analyse blir målt på virksomhetspåvirkning. For eksempel - Hvor godt den målrettede annonsekampanjen fungerte sammenlignet med en generell kampanje ?. Uansett hvor bra data gruvedrift finner mønstre, for å fungere prediktive modeller, er virksomhetsinnsikt et must.

● Future - Data Mining-feltet utvikler seg veldig raskt. Prøv å finne mønstre i data med mindre datapunkter med et minimum antall funksjoner ved hjelp av mer sofistikerte modeller som Deep Neural Networks. Mange pionerer på dette feltet som Google prøver også å gjøre prosessen enkel og tilgjengelig for alle. Et eksempel er Cloud AutoML fra Google.
Predictive analytics utvider seg til en lang rekke nye områder som forutsigelse av arbeidstakere, kriminalitetsprediksjon (aka prediktiv politiarbeid) osv. Samtidig prøver organisasjoner å forutsi mer nøyaktig ved å samle maksimal informasjon om brukere som hvor de skal, hvilken type videoer som ser på etc.

Sammenligningstabell mellom Predictive Analytics vs Data Mining

Nedenfor er listen over punkter, som beskriver sammenligningene mellom Predictive Analytics vs Data Mining:

Grunnlag for sammenligning	Datautvinning	Predictive Analytics
Definisjon	Data mining er prosessen med å oppdage nyttige mønstre og trender i store datasett.	Predictive analytics er prosessen med å trekke ut informasjon fra store datasett for å lage forutsigelser og estimater om fremtidige resultater.
Betydning	Hjelp til å forstå innsamlede data bedre. Eg: ● Bedre forståelse av kundesegmenter ● Kjøp mønster på tvers av geografi eller tid ● Adferdsanalyse gjennom clickstream ● Tidslinjeanalyse av aksjekurs. ● GPS gatedataanalyse	Forutsi på toppen av data mining resultat ved å bruke domenekunnskap - ● Hvilken kunde vil kjøpe videre? ● Hva vil være kundens kvantesats? ● Hvor mange nye abonnementer vil bli startet hvis dette tilbudet gis? ● Hva er en mengde lager av et produkt som trengs for den kommende måneden
omfang	Bruk maskinlæringsalgoritmer som Regresjon, klassifisering på innsamlede data for å finne skjulte mønstre	Bruke forretningskunnskap på datamønster med alle tilleggsdata som trengs for å få forretningsgyldige forutsigelser
Utfall	Produksjon av data mining vil være et mønster i data i form av en tidslinje med varierende distribusjon eller klynger. Men det vil ikke svare på hvorfor dette mønsteret skjedde?	Prediktive analyser som prøver å finne svar på mønsteret med å anvende forretningskunnskap og dermed gjøre det mulig å bruke handling.
Mennesker involvert	For det meste gjort av statistikere og maskinlæringsingeniører, som har en sterk matematisk bakgrunn for å utføre funksjoner engineering og lage ML-modell	Forretningsspesifikk kunnskap og et klart forretningsmål er her. Forretningsanalytikere og andre domenekspert kan analysere og tolke mønstrene som er oppdaget av maskinene, gi nyttig mening ut av datamønstrene og hente handlingsdyktige innsikter

Konklusjon -Pictictive Analytics vs Data Mining

Som Rick Whiting sa i InformationWeek. Det neste er hva som er neste. Prediktiv analyse er der forretningsintelligens skal. Data Mining hjelper organisasjoner på noen måte, og en av de viktigste i det er skapt et godt grunnlag for prediktiv analyse

Anbefalt artikkel

Dette har vært en guide til forskjell mellom prediktiv analyse og datamining, deres betydning, sammenligning av topp mot hod, nøkkelforskjeller, sammenligningstabell og konklusjon. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -