Razlika med napovedno analitiko in podatkovnim rudarjenjem
Prediktivna analitika je postopek izpopolnjevanja podatkovnih virov s poslovnim znanjem za pridobivanje skrite vrednosti iz teh novo odkritih vzorcev. Rudarjenje podatkov je odkrivanje skritih vzorcev podatkov s pomočjo strojnega učenja - in sofisticirani algoritmi so rudarsko orodje.
Izvajanje podatkov + poznavanje domen => napovedna analitika => poslovna vrednost
Primerjava med metodami Predictive Analytics in Data Mining
Spodaj je 5 primerjav med Predictive Analytics in Data Mining
Ključne razlike med Predictive Analytics in Data Mining
Spodaj je prikazana razlika med Predictive Analytics in Data Mining
● Proces - proces obdelave podatkov lahko povzamemo v šest faz -
a.Business/Research Razumevanje faza - jasno navesti cilje in zahteve projekta v smislu poslovne ali raziskovalne enote kot celote
b.Data Razumevanje faze - zberite in uporabite raziskovalne analize podatkov, da se seznanite s podatki in odkrijete začetne vpoglede.
c. Faza priprave podatkov - Očistite in nanesite neobdelane podatke, da bodo pripravljeni za orodja za modeliranje
d.Modeling Phase - Izberite in uporabite ustrezne tehnike modeliranja in umerite nastavitve modela za optimizacijo rezultatov.
npr. Faza ocenjevanja - Modele je treba oceniti glede kakovosti in učinkovitosti, preden uvajamo. Prav tako določimo, ali model dejansko dosega cilje, ki so mu bili določeni v 1. fazi.
f.Delokacija faza - izkoristite modele v proizvodnji. Lahko bi bila preprosta uporaba, kot je ustvarjanje poročila ali zapletena, kot je izvedba vzporednega postopka pridobivanja podatkov v drugem oddelku.
Koraki na območju procesa Predictive Analytics
a.Definirani poslovni cilj - Kateri poslovni cilj je treba doseči in kako se podatki ujemajo. Na primer, poslovni cilj je učinkovitejše ponudbe za nove stranke in potrebni podatki so segmentacija strank s posebnimi atributi.
b.Izberite dodatne podatke - Dodatni podatki so lahko podatki o uporabniških profilih iz spletnega sistema ali podatki iz drugih orodij za boljše razumevanje podatkov. To pomaga najti razlog za vzorec. Včasih se za zbiranje podatkov izvajajo tržne raziskave.
c.Draft Predictive Model - Model, ustvarjen z novo zbranimi podatki in poslovnim znanjem. Model je lahko preprosto poslovno pravilo, kot je „Obstaja večja možnost, da uporabnike pretvorimo iz starosti A v b iz Indije, če ponudimo takšno ponudbo.“ ali zapleten matematični model.
● Poslovna vrednost - Podatki Ming sami dodajajo vrednosti za podjetja
a.Poglobno razumejte segmente strank v različnih dimenzijah
b.Dobite vzorec uspešnosti, značilen za KPI (npr., ali se število naročnin povečuje s številom aktivnih uporabnikov?)
c.Opoznajte poskuse goljufivih dejavnosti in jih preprečite.
d.Sistemi delovanja sistema (npr. čas nalaganja strani v različnih napravah - katerikoli vzorec?)
Prediktivna analitika omogoča organizacijo s tremi prednostmi:
a.Vision - pomaga videti, kaj je nevidno za druge. Pozdravna analitika lahko preide številne pretekle podatke o strankah, jih poveže z drugimi kosi podatkov in zbere vse dele v pravem vrstnem redu.
b.odločitev - Dobro narejen model napovedne analitike zagotavlja analitične rezultate brez čustev in pristranskosti. Zagotavlja dosledne in nepristranske vpoglede v podporo odločitvam.
c.Precision - pomaga pri uporabi avtomatiziranih orodij za opravljanje dela poročanja - prihranite čas in vire, zmanjšate človeške napake in izboljšate natančnost.
● Učinkovitost - Učinkovitost procesa rudarjenja podatkov se meri glede na to, kako uspešen je model za iskanje vzorcev v podatkih. Večino časa bo to regresijski, klasifikacijski ali grozditveni model in za vse te obstaja dobro opredeljeno merilo uspešnosti.
Uspešnost prediktivne analitike se meri na vpliv poslovanja. Na primer - kako dobro je ciljna oglaševalska akcija delovala v primerjavi s splošno kampanjo ?. Ne glede na to, kako dobro najdemo vzorce pridobivanja podatkov, je za vpogled v napovedne modele nujen poslovni vpogled.
● Prihodnost - polje Data Mining se razvija zelo hitro. Poskusite poiskati vzorce v podatkih z manj podatkovnimi točkami z minimalnim številom funkcij s pomočjo bolj zapletenih modelov, kot je Deep Neural Networks. Veliko pionirjev na tem področju, kot je Google, tudi poskuša narediti postopek preprost in dostopen vsem. Eden od primerov je Google AutoML v oblaku.
Napovedna analitika se širi na široko paleto novih področij, kot so napovedovanje zadrževanja zaposlenih, napovedovanje kriminala (aka tudi napovedno policiranje) itd. Hkrati organizacije poskušajo natančneje napovedati z zbiranjem največ informacij o uporabnikih, na primer kam grejo, kakšen videoposnetek gledajo itd.
Primerjalna tabela med Predictive Analytics in Data Mining
Spodaj so seznami točk, opišite primerjave med Predictive Analytics in Data Mining:
| Osnove primerjave | Data Mining | Predvidevanje Analytics |
| Opredelitev | Rudarjenje podatkov je postopek odkrivanja uporabnih vzorcev in trendov v velikih zbirkah podatkov. | Prediktivna analitika je postopek pridobivanja informacij iz velikih nizov podatkov, da se lahko predvidijo in ocenijo prihodnji rezultati. |
| Pomen | Pomagajte bolje razumeti zbrane podatke. Npr .:
● Boljše razumevanje segmentov strank ● Nakup vzorca po zemljepisu ali času ● Analitika vedenja skozi klikstream ● Analiza časovnih trakov delnic. ● Analiza podatkov o ulicah GPS | Napovedujte poleg rezultatov rudarjenja podatkov z uporabo domenskega znanja -
● Kaj bo kupec kupil naslednjič? ● Kakšna bo stopnja porabe strank? ● Koliko novih naročnin se bo začelo, če bo dana ta ponudba? ● Kolikšna je zaloga izdelka, ki je potrebna za prihodnji mesec |
| Obseg | Za iskanje skritih vzorcev uporabite algoritme strojnega učenja, kot so regresija, klasifikacija | Uporabite poslovno znanje o vzorcih rudnika podatkov z vsemi dodatnimi podatki, potrebnimi za poslovno veljavne napovedi |
| Izid | Izhod podatkovnega rudarjenja bo vzorec podatkov v obliki časovne premice, ki spreminja razporeditev ali grozdov. Toda ne bo odgovoril, zakaj se je pojavil ta vzorec? | Napovedna analitika, ki s pomočjo poslovnega znanja poskuša najti odgovore na vzorec in s tem postane več informacij, ki jih je mogoče uporabiti. |
| Vpleteni ljudje | Večinoma jih izvajajo statistiki in inženirji strojnega učenja, ki imajo močno matematično znanje inženiring in ustvarjajo model ML | Tu morata biti poslovno specifično znanje in jasen poslovni cilj. Poslovni analitiki in drugi strokovni strokovnjaki za dom lahko analizirajo in razlagajo vzorce, ki jih odkrijejo stroji, tako da iz podatkovnih vzorcev uporabijo uporaben pomen in pridobijo uvidljive vpoglede |
Zaključek - Predictive Analytics v primerjavi z Rudarjem podatkov
Kot je Rick Whiting povedal v podjetju InformationWeek, kaj sledi, kaj sledi. Pozdravna analitika je tista, kamor poteka poslovna inteligenca. Datata Mining na kakršen koli način pomaga organizacijam in ena najpomembnejših pri tem je ustvarjena dobra podlaga za Predictive Analytics
Priporočeni članek
To je vodnik za razliko med napovedovalno analitiko in podatkovnim rudarjenjem, 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 znanjem podatkov - naučite se 8 koristnih primerjav
- Data Analytics Vs Predictive Analytics - Kateri je uporaben
- 7 Najbolj uporabna razlika med podatkovnim rudarjenjem in spletnim rudarjenjem
- Skladiščenje podatkov VS Data Mining - 4 super primerjave
- Uvod v arhitekturo podatkovnega rudarjenja