Predictive Analytics vs Data Science - Lær den 8 nyttige sammenligningen

Forskjellen mellom prediktiv analyse og datavitenskap

Predictive Analytics er en prosess med statistiske teknikker hentet fra data mining, maskinlæring og prediktiv modellering som oppnår nåværende og historiske hendelser for å forutsi fremtidige hendelser eller ukjente resultater i fremtiden.

Data Science er studiet av forskjellige typer data som strukturerte, semistrukturerte og ustrukturerte data i hvilken som helst form eller form som er tilgjengelig for å få litt informasjon ut av det.

Predictive analytics er et område innen Statistical Sciences der eksisterende informasjon vil bli trukket ut og behandlet for å forutsi trender og utfallsmønster. Kjernen i faget ligger i analysen av eksisterende kontekst for å forutsi en ukjent hendelse.

Data Science består av forskjellige teknologier som brukes til å studere data som data mining, lagring av data, rensing av data, arkivering av data, transformasjon av data etc., for å gjøre det effektivt og bestilt.

Predictive analytics kan brukes til å forutsi ikke bare en ukjent fremtidig hendelse, men også for dagens og fortidens hendelser.

Data Science er nyttig for å studere internettbrukernes atferd og vaner ved å samle informasjon fra brukernes internettrafikk og søkehistorie. Slik blir de anbefalte annonsene vist for en bruker på sine nettlesingssider uten innspill.

Sammenligning fra topp til hodet mellom Predictive Analytics vs Data Science (Infographics)

Nedenfor er topp 8 forskjellen mellom prediktiv analyse vs datavitenskap

Viktige forskjeller mellom Predictive Analytics vs Data Science

Følgende er forskjellen mellom Predictive Analytics og Data Science

Predictive Analytics er et område innen statistisk vitenskap hvor en studie av matematiske elementer er bevist å være nyttig for å forutsi forskjellige ukjente hendelser det være seg fortid, nåtid eller fremtid. Data Science er et tverrfaglig område av flere vitenskapelige metoder og prosesser for å hente ut kunnskap fra eksisterende data.
Predictive Analytics har forskjellige stadier som datamodellering, datainnsamling, statistikk og distribusjon, mens Data Science har stadier av datautvinning, databehandling og datatransformasjoner for å få nyttig informasjon ut av det.
Det er mange teknikker som brukes i Predictive Analytics, for eksempel datadrift, kunstig intelligens, maskinlæring, statistikk og modellering etc., for å analysere eksisterende data for å forutsi ukjente fremtidige hendelser. Data Science behandler eksisterende informasjon for å klare å organisere og lagre på en nødvendig måte.
Predictive Analytics avdekker forholdet mellom forskjellige typer data som strukturerte, ustrukturerte og semistrukturerte data. Strukturerte data er fra relasjonsdatabaser, ustrukturerte er som filformater og semistrukturerte er som JSON-data. Data Science består av forskjellige verktøy for å håndtere forskjellige typer data, for eksempel Dataintegrasjon og manipuleringsverktøy.
Trinnene i Predictive Analytics inkluderer datainnsamling, analyse og rapportering, overvåking og prediktiv analyse, som er hovedscenen som bestemmer fremtidige utfallshendelser, mens Data Science inneholder datainnsamling, dataanalyse, utvinne innsikt fra de analyserte dataene, utnytte det ekstraherte data for forretningsformålet.
Predictive analytics har mange applikasjoner i bransjer som bank og finansielle tjenester, bedrageri, påvisning av risikoer og forbedring av driften. Data Science-applikasjoner er digitale annonser, internetsøk, anbefalingssystemer, bilde- og talegjenkjenning, prissammenligning, ruteplanlegging og logistikk etc.,
Predictive Analytics-applikasjonene dekker bransjer som olje, gass, detaljhandel, industri, helseforsikring og banksektor. Data Science dekker stort sett teknologiske næringer.
Predictive Analytics kommer som undersettet til Data Science. Dataintegrasjon og datamodellering kommer fra prediktiv modellering. Data Science har alt fra IT-administrasjon til dataanalyse.
Predictive analytics er prosessen med å lage prediktive modeller og gjenskape atferden til applikasjonen eller systemet eller forretningsmodellen, mens Data Science er den som brukes til å studere atferden til den opprettede modellen som er i ferd med å bli forutsagt.
For eksempel har en bank- eller finansinstitusjon et stort antall kunder, der kundeoppførselen vil bli analysert ved å samle inn data fra eksisterende informasjon og forutsi fremtidige forretnings- og potensielle kunder der kundene er i ferd med å vise sin interesse mer for bankprodukter . Dette hjelper bankvirksomheten med å vokse effektivt ved å bruke en prediktiv modell.
Det endelige målet med Predictive Analytics er å forutsi de ukjente tingene fra de kjente tingene ved å lage noen prediktive modeller for å lykkes med å drive forretningsmålene, mens målet med Data Science er åpenbart å gi deterministisk innsikt i informasjonen hva vi faktisk ikke gjør. vet.

Predictive Analytics vs Data Science Comparision Table

BASIS FOR SAMMENLIGNING	Predictive Analytics	Datavitenskap
Definisjon	Prosess for å forutsi fremtidige eller ukjente hendelser ved å bruke eksisterende data	Studie av ulike former for eksisterende data for å trekke ut nyttig informasjon
bruk	Å forutsi virksomhetene i et selskap	For å administrere og organisere kundenes data
fordeler	Å drive virksomheter på en jevn måte	Reduksjon i dataredundans og unngår forvirring
Real-Time	Forutsier tidligere, nåværende og fremtidige resultater av en virksomhet	Vedlikehold og håndtering av store mengder kundedata på en sikker måte
Studie område	Et delområde av statistisk vitenskap som involverer mye matematikk	En blanding av datavitenskapelige konsepter og dets delområder
Industri	Forretningsprosess inkluderer Predictive Analytic-modell for å kjøre prosjekter	De fleste databaserte selskaper begynte å utvikle seg med dette fagområdet
applikasjoner	Gjelder alle hurtigvoksende bransjer og dynamiske virksomheter	Gjelder selskaper der store sensitiv data skal håndteres
Felt	Mange typer bransjevirksomheter kan spås med denne metodikken	Teknologiske selskaper har stor etterspørsel etter Data Science-ekspertise for å organisere sine virksomheter

Konklusjon - Predictive Analytics vs Data Science

Predictive Analytics er prosessen med å fange eller forutsi fremtidige utfall eller ukjent hendelse fra eksisterende data, og Data Science innhenter informasjon fra eksisterende data. Predictive Analytics vil være veldig nyttig for selskapene å forutsi fremtidige forretningsbegivenheter eller ukjente hendelser fra de eksisterende datasettene.

Data Science vil være nyttig for behandling og studier av data fra eksisterende informasjon for å få nyttig og meningsfull informasjon ut av den. Både Predictive Analytics og Data Science spiller en nøkkelrolle i å studere og drive fremtidens selskap på en flott måte på linje med vellykkede veier.

Predictive Analytics er den beste måten å representere forretningsmodellene til ledere, forretningsanalytikere og bedriftsledere på en enkel og utmerket måte på hvordan virksomhetene utvikler seg i daglige møter.

Anbefalt artikkel

Dette har vært en guide til Predictive Analytics vs Data Science, deres betydning, sammenligning fra topp til hod, nøkkelforskjeller, sammenligningstabell og konklusjon. denne artikkelen består av den nyttige forskjellen mellom Predictive Analytics og Data Science. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -