Predictive Analytics vs Data Science - Naučte se 8 užitečných srovnání

Obsah:

Anonim

Rozdíl mezi prediktivní analýzou a datovou vědou

Prediktivní analytika je proces statistických technik odvozených z těžby dat, strojového učení a prediktivního modelování, které získávají aktuální a historické události k předpovídání budoucích událostí nebo neznámých výsledků v budoucnosti.

Data Science je studium různých typů dat, jako jsou strukturovaná, polostrukturovaná a nestrukturovaná data v jakékoli formě nebo formátech, které jsou k dispozici, aby se z nich získaly nějaké informace.

Prediktivní analytika je oblast ve statistických vědách, kde budou existující informace extrahovány a zpracovány za účelem predikce trendů a vzorců výsledků. Jádro předmětu spočívá v analýze existujícího kontextu k predikci neznámé události.

Data Science sestává z různých technologií používaných ke studiu dat, jako je dolování dat, ukládání dat, čištění dat, archivace dat, transformace dat atd., Aby byla efektivní a uspořádaná.

Prediktivní analytika může být použita k predikci nejen neznámé budoucí události, ale také pro současné a minulé události.

Data Science je užitečná při studiu chování a návyků uživatelů internetu shromažďováním informací z internetového provozu uživatelů a historie vyhledávání. Takto se budou zobrazovat doporučené reklamy uživateli na jejich webových stránkách bez jejich vstupů.

Srovnání Head to Head mezi Predictive Analytics a Data Science (Infographics)

Níže je osm nejlepších rozdílů mezi prediktivní analýzou a datovou vědou

Klíčové rozdíly mezi prediktivní analýzou a datovou vědou

Následuje rozdíl mezi prediktivní analýzou a datovou vědou

  1. Prediktivní analytika je oblast statistických věd, kde je prokázáno, že studium matematických prvků je užitečné pro předpovídání různých neznámých událostí, ať už minulých, současných nebo budoucích. Data Science je interdisciplinární oblast mnoha vědeckých metod a procesů pro extrakci znalostí z existujících dat.
  2. Prediktivní analytika má různé fáze, jako je modelování dat, sběr dat, statistika a nasazení, zatímco věda o údajích má fáze extrakce dat, zpracování dat a transformace dat, aby z nich získala nějaké užitečné informace.
  3. V prediktivní analýze se používá mnoho technik, jako je dolování dat, umělá inteligence, strojové učení, statistika a modelování atd., K analýze existujících dat k předpovídání neznámých událostí budoucnosti. Data Science je zpracování existujících informací, které se podaří uspořádat a uložit požadovaným způsobem.
  4. Prediktivní analytika odhalí vztah mezi různými typy dat, jako jsou strukturovaná, nestrukturovaná a polostrukturovaná data. Strukturovaná data jsou z relačních databází, nestrukturovaná je jako formáty souborů a polostrukturovaná je jako data JSON. Data Science sestává z různých nástrojů pro zpracování různých typů dat, jako jsou nástroje pro integraci dat a manipulaci.
  5. Kroky v prediktivní analýze zahrnují sběr dat, analýzu a vykazování, monitorování a prediktivní analýzu, což je hlavní fáze, která určuje budoucí výsledné události, zatímco věda o údajích obsahuje sběr dat, analýzu dat, extrahování poznatků z analyzovaných dat, využití extrahovaných údajů data pro obchodní účely.
  6. Prediktivní analytika má mnoho aplikací v odvětvích, jako jsou bankovní a finanční služby, detekce podvodů, snižování rizik a zlepšování operací. Aplikace Data Science jsou digitální reklamy, vyhledávání na internetu, systémy doporučení, rozpoznávání obrázků a řeči, srovnání cen, plánování tras a logistika atd.,
  7. Aplikace Predictive Analytics pokrývají průmyslová odvětví, jako je ropa, plyn, maloobchod, výroba, zdravotní pojištění a bankovní sektory. Data Science zahrnuje převážně technologická odvětví.
  8. Prediktivní analytika je součástí podmnožiny Data Science. Integrace dat a modelování dat pocházejí z prediktivního modelování. Data Science má vše od správy IT až po analýzu dat.
  9. Prediktivní analytika je proces vytváření prediktivních modelů a replikuje chování aplikace nebo systému nebo obchodního modelu, zatímco Data Science je ta, která se používá ke studiu chování vytvořeného modelu, který má být předpovídán.
  10. Například bankovní nebo finanční instituce má obrovské množství zákazníků, kde bude chování zákazníků analyzováno shromažďováním údajů ze stávajících informací a předpovídáním budoucích obchodních a potenciálních zákazníků, u nichž se zákazníci chystají více projevit svůj zájem o bankovní produkty. . To pomáhá efektivnímu růstu bankovního podnikání pomocí prediktivního modelu.
  11. Konečným cílem prediktivní analýzy je předpovídat neznámé věci ze známých věcí vytvořením některých prediktivních modelů, aby bylo možné úspěšně řídit obchodní cíle, zatímco cílem Data Science je zjevně poskytnout deterministické vhledy do informací, co vlastně neučiníme vědět.

Tabulka prediktivního porovnávání dat Analytics a Data Science

ZÁKLAD PRO

SROVNÁNÍ

Prediktivní analýzaData Science
DefiniceProces předpovídání budoucích nebo neznámých událostí pomocí existujících datStudium různých forem existujících dat k získání některých užitečných informací
PoužíváníPředpovídat podnikání společnostiSpravovat a organizovat data zákazníků
VýhodyChcete-li podnikat hladceSnížení redundance dat a zamezení záměny
Reálný časPředpovídá minulé, současné i budoucí výsledky podnikáníÚdržba a manipulace s velkými objemy zákaznických dat bezpečným způsobem
Studijní oblastPodoblast statistické vědy, která zahrnuje spoustu matematikySměs konceptů informatiky a její podoblasti
PrůmyslBusiness Process zahrnuje prediktivní analytický model pro řízení projektůVětšina datových společností se začala vyvíjet s touto oblastí
AplikacePlatí pro všechna rychle se rozvíjející průmyslová odvětví a dynamické podnikyPlatí pro společnosti, kde mají být spravována rozsáhlá citlivá data
PolePomocí této metodiky lze předpovídat mnoho typů průmyslových podnikůTechnologické společnosti mají velký zájem o odbornost v oblasti vědy o údajích, aby mohly uspořádat své podnikání

Závěr - Prediktivní analýza vs. věda o datech

Prediktivní analytika je proces zachycování nebo předpovídání budoucích výsledků nebo neznámých událostí z existujících dat a Data Science získává informace z existujících dat. Prediktivní analýza bude pro společnosti velmi užitečná při předpovídání budoucích obchodních událostí nebo neznámých událostí z existujících datových sad.

Data Science bude užitečná pro zpracování a studium dat z existujících informací, abychom z nich získali užitečné a smysluplné informace. Prediktivní analytika i věda o datech hrají klíčovou roli při studiu a řízení budoucnosti společnosti skvělým způsobem v souladu s úspěšnými cestami.

Predictive Analytics je nejlepší způsob, jak reprezentovat obchodní modely manažerům, obchodním analytikům a vedoucím společností jednoduchým a vynikajícím způsobem, jak se podniky vyvíjejí v každodenních jednáních.

Doporučený článek

Byl to průvodce prediktivní analýzou vs vědou o údajích, jejich významem, porovnáním mezi hlavami, klíčovými rozdíly, srovnávací tabulkou a závěrem. tento článek se skládá ze všech užitečných rozdílů mezi prediktivní analýzou a datovou vědou. Další informace naleznete také v následujících článcích -

  1. 13 nejlepších nástrojů pro prediktivní analýzu
  2. Rozdíly mezi prediktivní analýzou a predikcí
  3. Data Science vs Softwarové inženýrství 8 nejlepších užitečných srovnání
  4. 5 nejužitečnějších datových věd vs strojové učení