Rozdíly mezi prediktivním modelováním a prediktivní analýzou
Prediktivní modelování používá regresní model a statistiku k predikci pravděpodobnosti výsledku a lze ji aplikovat na jakoukoli neznámou událost, kterou se prediktivní modelování často používá v oblasti strojového učení, umělé inteligence (AI). Model je vybrán pomocí teorie detekce k odhadu pravděpodobnosti výsledku při daném množství vstupních dat. V zásadě existují 2 třídy prediktivního modelu: parametrický model a neparametrický model. Prediktivní analytika získává informace z dat k predikci trendů a vzorce chování jsou prediktivní analytika, která v podstatě využívá současná nebo minulá data (historická data) k predikci budoucích výsledků k lepšímu rozhodování. Prediktivní analytika získala mnohem více pozornosti díky vývoji technologií Big Data a strojového učení.
Porovnání Head to Head Predictive Modeling vs Predictive Analytics
Níže je uvedeno Top 6 Porovnání prediktivního modelování vs Predictive Analytics 
Podívejme se na podrobný popis Predictive Analytics vs Predictive Modeling:
Prediktivní analýza
Prediktivní analytika se používá k predikci výsledku neznámých budoucích událostí pomocí technik z těžby dat, statistik, modelování dat, umělé inteligence pro analýzu a současná data a předpovídání budoucích problémů. Spojuje management, informace a modelování podnikání používané k identifikaci rizik a příležitostí v blízké budoucnosti.
Prediktivní analytika na velkých datech umožňuje uživateli odhalit vzorce a vztahy ve strukturovaných a nestrukturovaných datech a umožňuje organizaci proaktivnější.
Analytické techniky pro provádění prediktivní analýzy jsou hlavně regresní techniky a techniky strojového učení.
Prediktivní analytický proces
- Definovat projekt: Definovat výstupy projektu, výstupy, rozsah úsilí, obchodní cíle, identifikovat soubory dat, které budou použity.
- Shromažďování dat : Pro zajištění úplného zobrazení interakcí se zákazníky jsou data odebírána z více zdrojů a pomocí dolování dat pro prediktivní analytická data je připravena k analýze.
- Analýza dat: Jedná se o proces transformace, kontroly, čištění a modelování dat s cílem získat užitečné informace a dospět k závěru
- Statistika: Statistická analýza umožňuje ověřit předpoklady, hypotézy a testovat ty, které používají standardní statistické modely.
- Modelování: Prediktivní modelování sleduje iterační proces, díky kterému automaticky vytváří přesné prediktivní modely o budoucnosti. Použitím multimodálního vývoje poskytuje řadu možností, jak vybrat nejlepší.
- Nasazení: Prediktivní zavádění modelu poskytuje možnost implementovat analytické výsledky do každodenního rozhodovacího procesu, aby bylo možné získat výsledky, zprávy a výstupy automatizací rozhodnutí na základě modelování.
- Monitorování modelu: Modely jsou spravovány a monitorovány za účelem kontroly výkonu modelu, aby bylo zajištěno, že poskytuje očekávané výsledky.
Aplikace prediktivní analýzy
To může být použito v mnoha aplikacích dole jsou dva příklady prediktivní analýzy:
1.Collection Analytics:
Prediktivní analytika pomáhá optimalizovat alokaci zdrojů pomocí identifikace níže uvedených skutečností / faktů:
- Efektivní inkasní agentury
- Kontaktní strategie
- Právní kroky zvyšují zotavení
- Snížení nákladů na výběr.
2. Řízení vztahů se zákazníky (CRM):
Prediktivní analýza je aplikována na zákaznická data k dosažení cílů CRM, jako jsou prodej, zákaznický servis a marketingové kampaně. Organizace musí analyzovat produkt v poptávce nebo potenciál vysoké poptávky a také identifikovat problémy, které ztratí zákazníky. Analytické CRM je aplikováno na celý životní cyklus zákazníka.
Prediktivní modelování
Může být použit na jakoukoli neznámou událost z minulosti nebo budoucnosti, aby vytvořil výsledek. Model používaný k predikci výsledků se volí pomocí teorie detekce. Prediktivní modelovací řešení jsou ve formě technologie dolování dat. Protože se jedná o iterační proces, stejný algoritmus se aplikuje na data znovu a znovu iterativně, aby se model mohl učit.
Prediktivní modelovací proces
Proces prediktivního modelování zahrnuje spuštění algoritmu na datech pro predikci, protože proces je iterativní, trénuje model, který poskytuje nejvhodnější znalosti pro naplnění podniku. Níže jsou uvedeny některé fáze analytického modelování.
1. Shromažďování a čištění dat
Shromažďujte data ze všech zdrojů a získejte potřebné informace očištěním, abyste odstranili hlučná data, aby mohla být předpověď správná.
2. Analýza / transformace dat
Pro normalizaci je třeba data transformovat pro efektivní zpracování. Měřítko hodnoty normalizovat rozsah tak, aby význam, pokud data nejsou ztracena. K určení konečného výsledku také odstraňte irelevantní prvky korelační analýzou.
3. Vytvoření prediktivního modelu
Prediktivní model používá regresní techniku k vytvoření prediktivního modelu pomocí klasifikačního algoritmu. Identifikujte testovací data a aplikujte klasifikační pravidla pro kontrolu účinnosti klasifikačního modelu oproti testovacím datům.
4. Závěry / hodnocení:
Chcete-li provést závěry, provést analýzu clusteru a vytvořit datové skupiny.
Funkce prediktivního modelování:
1. Analýza dat a manipulace
Extrahujte užitečná data pomocí nástrojů pro analýzu dat, abychom mohli také data upravovat, vytvářet nová data, sloučit nebo použít filtr na data a předpovídat výsledky.
2.Vizualizace:
K dispozici jsou nástroje pro generování sestav ve formě interaktivní grafiky.
3. Statistiky:
Pro potvrzení predikce pomocí statistického nástroje lze zobrazit vztah mezi proměnnými v datech.
Prediktivní modelování vs. prediktivní srovnávací tabulka Analytics
Níže je uvedena srovnávací tabulka mezi prediktivním modelováním a prediktivní analýzou
| Prediktivní modelování | Prediktivní analýza |
| Obchodní proces zahrnuje:
Sběr dat, transformace, sestavení modelu a vyhodnocení / odvození modelu, aby se předpověděl výsledek | Obchodní proces zahrnuje:
Definujte projekt, sběr dat, statistiku, modelování, nasazení a monitorování modelu. |
| Iterativní proces a spouští 1 nebo více algoritmů v sadách dat | Proces analýzy historických a transakčních dat pomocí statistik a dolování dat za účelem předpovědi výsledku |
| V podstatě existují dvě třídy prediktivního modelu:
1. Parametrický model 2. Neparametrický model | Typy prediktivní analýzy:
|
| Model je opakovaně použitelný (regresní model) | Použijte techniku z těžby dat, modelování, strojového učení a umělé inteligence |
| Aplikace: Používá se v archeologii, pojištění vozidel, zdravotnictví atd. | Aplikace: Používá se při řízení rizik projektu,
Detekce podvodů, sběrná analýza atd. |
| Typy kategorie modelu:
Prediktivní model, popisný model a model rozhodování. | Typy Analytics:
Technika regrese, Technika strojového učení |
Shrnutí - Predictive Modeling vs Predictive Analytics
V souhrnu je myšlenkou prediktivního modelování vs prediktivní analýzy to, že data, která se generují denně nebo historické údaje, mohou obsahovat informace pro dnešní firmu, aby bylo dosaženo maximálního výsledku s přesností. Úkolem analytiky nebo modelování je extrahovat potřebná data z nestrukturovaných nebo strukturovaných dat.
Doporučený článek
Toto byl průvodce rozdíly mezi prediktivním modelováním vs prediktivní analýzou, jejich významem, porovnáním hlava-hlava, klíčovými rozdíly, srovnávací tabulkou a závěrem. Další informace naleznete také v následujících článcích -
- Prediktivní analytika vs dolování dat - který z nich je užitečnější
- Poznejte 5 nejužitečnějších rozdílů v oblasti cloud computingu a analýzy dat
- Strojové učení vs prediktivní analýza - 7 užitečných rozdílů