Napovedna analitika v primerjavi z znanjem podatkov - naučite se 8 koristnih primerjav

Razlika med napovedno analitiko in podatkovnim znanjem

Predictive Analytics je postopek statističnih tehnik, ki izhajajo iz rudarjenja podatkov, strojnega učenja in predvidevalnega modeliranja, ki pridobivajo trenutne in zgodovinske dogodke za napovedovanje prihodnjih dogodkov ali neznanih izidov v prihodnosti.

Podatkovna znanost je preučevanje različnih vrst podatkov, kot so strukturirani, polstrukturirani in nestrukturirani podatki v kakršni koli obliki ali obliki, ki so na voljo, da se iz njih izvleče nekaj informacij.

Napovedna analitika je področje v statističnih znanostih, kjer se bodo obstoječe informacije pridobivale in obdelovale za napovedovanje trendov in vzorcev rezultatov. Jedro teme je v analizi obstoječega konteksta za napovedovanje neznanega dogodka.

Podatkovna znanost je sestavljena iz različnih tehnologij, ki se uporabljajo za preučevanje podatkov, kot so rudarjenje podatkov, shranjevanje podatkov, čiščenje podatkov, arhiviranje podatkov, preoblikovanje podatkov itd., Da bi bili učinkoviti in urejeni.

Predvidevalno analitiko lahko uporabimo za napovedovanje ne le neznanega prihodnjega dogodka, temveč tudi za sedanje in pretekle dogodke.

Data Science je uporaben pri preučevanju vedenja in navad uporabnikov interneta z zbiranjem informacij iz uporabnikovega internetnega prometa in zgodovine iskanja. Tako bodo priporočeni oglasi prikazani uporabniku na njihovih spletnih straneh brez brskanja.

Primerjava med podjetji Predictive Analytics in Data Science (Infographics)

Spodaj je zgornjih 8 razlik med orodjem Predictive Analytics in Data Science

Ključne razlike med Predictive Analytics in Data Science

Sledi razlika med Predictive Analytics in Data Science

Predvidevalna analitika je področje statistične znanosti, kjer se je izkazalo, da je študija matematičnih elementov koristna za napovedovanje različnih neznanih dogodkov, preteklih ali sedanjih ali prihodnjih. Data Science je interdisciplinarno področje več znanstvenih metod in procesov za pridobivanje znanja iz obstoječih podatkov.
Predvidevalna analitika ima različne faze, kot so modeliranje podatkov, zbiranje podatkov, statistika in uvajanje, medtem ko ima Data Science faze pridobivanja podatkov, obdelave podatkov in preoblikovanja podatkov, da iz njih pridobi nekaj koristnih informacij.
V prediktivni analitiki se uporablja veliko tehnik, kot so pridobivanje podatkov, umetna inteligenca, strojno učenje, statistika in modeliranje itd. Za analizo obstoječih podatkov za napovedovanje neznanih dogodkov v prihodnosti. Data Science obdeluje obstoječe informacije, s katerimi jih je mogoče organizirati in shraniti na zahteven način.
Predvidevna analitika odkriva povezavo med različnimi vrstami podatkov, kot so strukturirani, nestrukturirani in polstrukturirani podatki. Strukturirani podatki so iz relacijskih baz podatkov, nestrukturirani so kot formati datotek, polstrukturirani pa so kot JSON podatki. Data Science je sestavljen iz različnih orodij za obdelavo različnih vrst podatkov, kot so integracija podatkov in orodja za manipulacijo.
Koraki v Predictive Analytics vključujejo zbiranje, analizo in poročanje, spremljanje in napovedno analizo, ki je glavna faza, ki določa prihodnje izidne dogodke, medtem ko Data Science vsebuje zbiranje podatkov, analizo podatkov, pridobivanje vpogleda iz analiziranih podatkov z uporabo pridobljenih podatki za poslovni namen.
Predvidevna analitika ima številne aplikacije v panogah, kot so bančništvo in finančne storitve, odkrivanje goljufij, zmanjšanje tveganja in izboljšanje poslovanja. Aplikacije Data Science so digitalni oglasi, internetno iskanje, sistemi priporočil, prepoznavanje slike in govora, primerjava cen, načrtovanje poti in logistika itd.,
Aplikacije aplikacije Predictive Analytics zajemajo panoge, kot so nafta, plin, trgovina na drobno, proizvodnja, zdravstveno zavarovanje in bančni sektor. Podatki Science pokrivajo večinoma tehnološko industrijo.
Predictive Analytics je podnabor podatkov Science. Integracija podatkov in modeliranje podatkov izhajata iz prediktivnega modeliranja. Data Science ima vse, od upravljanja IT do analitike podatkov.
Prediktivna analitika je postopek ustvarjanja prediktivnih modelov in posnema vedenje aplikacije ali sistema ali poslovnega modela, medtem ko je Data Science tisti, ki se uporablja za preučevanje obnašanja ustvarjenega modela, ki ga bo predvidoma napovedati.
Bančna ali finančna institucija ima na primer ogromno število strank, kjer se bo vedenje strank analiziralo z zbiranjem podatkov iz obstoječih informacij in napovedovanjem bodočih poslovnih in bodočih strank, kjer bodo stranke pokazale svoje zanimanje za bančne izdelke . To pomaga učinkovito rast bančnega poslovanja z uporabo napovednega modela.
Končni cilj Predictive Analytics je napovedati neznane stvari iz znanih stvari z ustvarjanjem nekaterih napovednih modelov za uspešno uresničevanje poslovnih ciljev, medtem ko je cilj Data Science očitno zagotoviti determiniran vpogled v informacije, česar v resnici nimamo. vem.

Tabela primerjalne analitike v primerjavi s podatkovno znanostjo

PODLAGA ZA PRIMERJAVA	Predvidevanje Analytics	Data Science
Opredelitev	Postopek napovedovanja prihodnjih ali neznanih dogodkov z uporabo obstoječih podatkov	Preučevanje različnih oblik obstoječih podatkov za pridobivanje nekaterih koristnih informacij
Uporaba	Za napoved poslovanja podjetja	Upravljanje in urejanje podatkov strank
Prednosti	Za nemoteno vodenje podjetij	Zmanjšanje redukcije podatkov in preprečevanje zmede
V realnem času	Napoveduje pretekle, sedanje in prihodnje rezultate podjetja	Vzdrževanje in obdelava velikih količin podatkov o strankah na varen način
Območje študija	Podobmočje Statistične znanosti, ki vključuje veliko matematike	Mešanica konceptov računalništva in njenega podobmočja
Industrija	Poslovni proces vključuje napovedni analitični model za vodenje projektov	Večina podjetij, ki temeljijo na podatkih, se je začela razvijati s tem področjem
Prijave	Velja za vse hitro rastoče panoge in dinamična podjetja	Velja za podjetja, kjer je treba upravljati občutljive podatke velikega obsega
Polje	S to metodologijo je mogoče predvideti številne vrste podjetij	Tehnološka podjetja imajo veliko povpraševanja po znanju Data Science za organizacijo svojih podjetij

Zaključek - Predictive Analytics in Data Science

Predictive Analytics je postopek zajemanja ali napovedovanja prihodnjih izidov ali neznanega dogodka iz obstoječih podatkov in Data Science pridobiva informacije iz obstoječih podatkov. Predvidevalna analitika bo podjetjem zelo koristna za napovedovanje prihodnjih poslovnih dogodkov ali neznanih dogodkov iz obstoječih nizov podatkov.

Podatkovna znanost bo koristna za obdelavo in preučevanje podatkov iz obstoječih informacij, da iz njih pridobimo koristne in smiselne informacije. Tako Predictive Analytics kot Data Science igrata ključno vlogo pri proučevanju in usmerjanju prihodnosti podjetja na odličen način, ki se prilagaja uspešnim potekom.

Predvidevalna analitika je najboljši način predstavitve poslovnih modelov managerjem, poslovnim analitikom in voditeljem podjetij na preprost in odličen način o tem, kako se podjetja razvijajo v vsakodnevnih sestankih.

Priporočeni članek

To je vodnik za napovedno analitiko v primerjavi z znanjem podatkov, njihov pomen, primerjava med seboj, ključne razlike, tabela primerjave in sklep. Ta članek vsebuje vse koristne razlike med Predictive Analytics in Data Science. Če želite izvedeti več, si oglejte tudi naslednje članke -