Razlike med napovednim modeliranjem in napovedno analitiko
Predvidevalno modeliranje uporablja regresijski model in statistiko za napovedovanje verjetnosti izida in ga je mogoče uporabiti za kateri koli neznani dogodek, zato se napovedno modeliranje pogosto uporablja na področju strojnega učenja, umetne inteligence (AI). Model je izbran z uporabo teorije zaznavanja, da bi uganili verjetnost izida glede na nastavljeno količino vhodnih podatkov. V osnovi sta 2 razreda predvidevalnega modela: Parametrični model in Neparametrični model. Predvidevalna analitika zbira podatke iz podatkov za napovedovanje trendov in vzorcev vedenja, napovedna analitika v osnovi uporablja sedanje ali pretekle podatke (pretekle podatke) za napovedovanje prihodnjih rezultatov za boljše odločitve. Prediktivna analitika je dobila veliko več pozornosti zaradi pojava tehnologij Big Data in strojnega učenja.
Navodila za primerjavo Predictive Modelling vs Predictive Analytics
Spodaj je zgornjih 6 primerjav med modelom za napovedovanje in napovedno analitiko 
Poglejmo podroben opis Predictive Analytics in Predictive Modelling:
Predvidevanje Analytics
Predvidevna analitika se uporablja za napovedovanje izida neznanih prihodnjih dogodkov z uporabo tehnik iz podatkovnega rudarjenja, statistike, modeliranja podatkov, AI za analizo in trenutne podatke ter napovedovanje prihodnjih težav. Združuje podjetja za upravljanje, informacije in modeliranje, ki se uporabljajo za prepoznavanje tveganj in priložnosti v bližnji prihodnosti.
Predvidevna analitika na velikih podatkih omogoča uporabniku, da odkrije vzorce in razmerja v strukturiranih in nestrukturiranih podatkih ter omogoča, da organizacija postane proaktivna.
Analitične tehnike za izvajanje prediktivne analitike so predvsem regresijske tehnike in tehnike strojnega učenja.
Proces napovedne analitike
- Opredelite projekt: Določite rezultate projekta, rezultate, obseg napora, poslovne cilje, določite nabore podatkov, ki jih boste uporabili.
- Zbiranje podatkov : Za popoln prikaz interakcij s strankami se podatki zbirajo iz več virov in z uporabo podatkovnega rudarjenja za prediktivno analitiko se pripravijo podatki za analizo.
- Analiza podatkov: Gre za postopek preoblikovanja, pregledovanja, čiščenja in modeliranja podatkov s ciljem pridobivanja koristnih informacij in do zaključka
- Statistika: Statistična analiza omogoča potrjevanje predpostavk, hipotez in testiranje tistih, ki uporabljajo standardne statistične modele.
- Modeliranje: Predvidevno modeliranje sledi iterativnemu postopku, zaradi katerega samodejno ustvari natančne napovedne modele o prihodnosti. Z uporabo multi-modalne evolucije ponuja številne možnosti za izbiro najboljšega.
- Uvajanje: Predvidevanje uvajanja modela omogoča uporabo analitičnih rezultatov v vsakodnevnem postopku odločanja, da dobite rezultate, poročila in rezultate z avtomatizacijo odločitev na podlagi modeliranja.
- Spremljanje modelov : Modeli se upravljajo in spremljajo, da se preveri uspešnost modela, da se zagotovi, ali zagotavlja pričakovane rezultate.
Uporaba napovedne analitike
Lahko ga uporabimo v številnih aplikacijah spodaj sta dva primera napovedne analitike:
1.Analitika zbiranja:
Prediktivna analitika pomaga z optimizacijo razporeditve virov z določitvijo spodnjih vprašanj / dejstev:
- Učinkovite agencije za zbiranje
- Kontaktne strategije
- Pravni ukrepi povečajo izterjavo
- Zmanjšanje stroškov zbiranja.
2. Upravljanje odnosov s strankami (CRM):
Za podatke strank se uporablja napovedna analiza za doseganje ciljev CRM, kot so prodaja, storitve za stranke in tržne kampanje. Organizacije morajo analizirati izdelek po povpraševanju ali potencial za veliko povpraševanje tudi identificirati vprašanja, ki izgubljajo kupce. Analitični CRM se uporablja na celotnem življenjskem ciklu stranke.
Predvidevno modeliranje
Uporablja se lahko za kateri koli neznani dogodek iz preteklosti ali prihodnosti, da ustvari rezultat. Model, ki se uporablja za napovedovanje rezultatov, je izbran s teorijo odkrivanja. Rešitve za napovedno modeliranje so v obliki tehnologije rudarjenja podatkov. Ker gre za iterativni postopek, se isti algoritem uporabi znova in znova iterativno, tako da se lahko model nauči.
Proces predvidevanja modeliranja
Proces napovedovalnega modeliranja vključuje algoritem izvajanja podatkov za napovedovanje, ker je postopek iterativen, trenira model, ki daje najboljše znanje za izpolnitev poslovanja. Spodaj je nekaj faz analitičnega modeliranja.
1. Zbiranje in čiščenje podatkov
Zberite podatke iz vseh virov, če želite s čiščenjem odstraniti potrebne podatke, da odstranite hrupne podatke, da bo napoved lahko natančna.
2. Analiza / preoblikovanje podatkov
Za normalizacijo je treba podatke za učinkovito obdelavo spremeniti. Spremenite vrednosti na normalizacijo obsega, tako da so pomembni, če se podatki ne izgubijo. Odstranite nepomembne elemente s korelacijsko analizo, da določite končni rezultat.
3. Gradnja napovednega modela
Prediktivni model uporablja regresijsko tehniko za gradnjo napovednega modela z uporabo klasifikacijskega algoritma. Določite preskusne podatke in uporabite klasifikacijska pravila za preverjanje učinkovitosti klasifikacijskega modela glede na podatke testov.
4. Sklepanja / ocena:
Da bi sklepali, izvedite analizo grozdov in ustvarite skupine podatkov.
Značilnosti v predvidevalnem modeliranju:
1. Analiza podatkov in manipulacija
Z uporabo orodij za analizo podatkov lahko izvlečemo uporabne podatke, tudi lahko spreminjamo podatke, ustvarjamo nove podatke, združujemo ali uporabimo filter na podatkih, da napovedujemo rezultate.
2.Vizualizacija:
Na voljo so orodja za ustvarjanje poročil v obliki interaktivne grafike.
3.Statistika:
Za potrditev napovedi z uporabo statističnega orodja je mogoče prikazati razmerje med spremenljivkami v podatkih.
Primerjalno tabelo napovedovalnega modeliranja in napovedne analitike
Spodaj je primerjalna tabela med predvidevanjem modeliranja in napovedno analitiko
| Predvidevno modeliranje | Predvidevanje Analytics |
| Poslovni proces vključuje:
Zbiranje podatkov, transformacija, izdelava modela in ocena / sklepanje modela, da napovedujejo rezultat | Poslovni proces vključuje:
Določite spremljanje projektov, zbiranja podatkov, statistike, modeliranja, uvajanja in spremljanja modelov. |
| Iterativni postopek in zažene 1 ali več algoritmov na naborih podatkov | Postopek analize zgodovinskih in transakcijskih podatkov s statistiko in rudarjenje podatkov za napoved rezultata |
| V bistvu obstajata dva razreda predvidevalnega modela:
1. Parametrični model 2. Neparametrični model | Vrste napovedne analitike:
|
| Model je za večkratno uporabo (regresijski model) | Uporabite tehniko iz rudarjenja podatkov, modeliranja, strojnega učenja in umetne inteligence |
| Uporaba: Uporablja se v arheologiji, avtomobilskem zavarovanju, zdravstvenem varstvu itd. | Aplikacije: Uporablja se pri upravljanju tveganj v projektu,
Odkrivanje prevar, analitika zbiranja itd. |
| Vrste kategorije modela:
Predvidevalni model, opisni model in model odločitve. | Vrste analitike:
Regresijska tehnika, tehnika strojnega učenja |
Povzetek - Prediktivno modeliranje v primerjavi s prediktivno analitiko
Če povzamemo, ideja Predictive Modeling vs Predictive Analytics je ta, da podatki, ki se ustvarjajo vsakodnevno ali zgodovinski podatki, lahko vsebujejo podatke za današnji posel, da bi lahko dosegli čim večji rezultat z natančnostjo. Naloga analitike ali modeliranja je pridobivanje potrebnih podatkov iz nestrukturiranih ali strukturiranih podatkov.
Priporočeni članek
To je vodnik za razlike med modeliranjem napovedovalnega modeliranja in napovedno analitiko, njihovim pomenom, primerjavo med seboj, ključnimi razlikami, primerjalno tabelo in sklepom. Če želite izvedeti več, si oglejte tudi naslednje članke -
- Napovedna analitika v primerjavi z iskanjem podatkov - kateri je bolj uporaben
- Spoznajte 5 najbolj uporabnih razlik računalništva v oblaku v primerjavi s podatkovno analitiko
- Strojno učenje v primerjavi z napovedno analitiko - 7 uporabnih razlik