Rozdiely medzi prediktívnym modelovaním a prediktívnou analýzou
Prediktívne modelovanie využíva regresný model a štatistiku na predpovedanie pravdepodobnosti výsledku a možno ho použiť na akékoľvek neznáme udalosti, ktoré sa prediktívne modelovanie často používa v oblasti strojového učenia, umelej inteligencie (AI). Model je vybraný pomocou teórie detekcie na odhad pravdepodobnosti výsledku pri stanovenom množstve vstupných údajov. V zásade existujú 2 triedy prediktívneho modelu: parametrický model a neparametrický model. Prediktívne analýzy získavajú informácie z údajov na predpovedanie trendov a vzorce správania sú prediktívne analýzy, ktoré v zásade využívajú súčasné alebo minulé údaje (historické údaje) na predpovedanie budúcich výsledkov s cieľom lepšie rozhodovať. Prediktívna analytika získala oveľa väčšiu pozornosť v dôsledku vývoja technológií Big Data a strojového učenia.
Prediktívne modelovanie porovnávania Head to Head vs. Predictive Analytics
Nižšie je uvedený zoznam najlepších 6 porovnávaní prediktívneho modelovania s prediktívnou analýzou 
Pozrime sa na podrobný popis Predictive Analytics vs Predictive Modeling:
Prediktívne analýzy
Prediktívna analytika sa používa na predpovedanie výsledku neznámych budúcich udalostí pomocou techník získavania údajov, štatistiky, modelovania údajov, AI na analýzu a súčasné údaje a na predpovedanie budúcich problémov. Spája podniky v oblasti riadenia, informácií a modelovania, ktoré sa používajú na identifikáciu rizík a príležitostí v blízkej budúcnosti.
Prediktívna analýza veľkých dát umožňuje používateľovi odhaliť vzorce a vzťahy v štruktúrovaných a neštruktúrovaných údajoch a umožňuje organizácii stať sa aktívnejšími.
Analytické techniky na vykonávanie prediktívnej analýzy sú najmä regresné techniky a techniky strojového učenia.
Prediktívny proces analýzy
- Definujte projekt: Definujte výstupy projektu, výstupy, rozsah úsilia, obchodné ciele, identifikujte súbory údajov, ktoré sa majú použiť.
- Zber údajov : Na poskytnutie úplného prehľadu o interakciách so zákazníkmi sa údaje získavajú z viacerých zdrojov a pomocou dolovania údajov na prediktívne analytické údaje sa pripravujeme na analýzu.
- Analýza údajov: Je to proces transformácie, kontroly, čistenia a modelovania údajov s cieľom získať užitočné informácie a dospieť k záveru.
- Štatistika: Štatistická analýza umožňuje overiť predpoklady, hypotézy a testovať tie, ktoré používajú štandardné štatistické modely.
- Modelovanie: Prediktívne modelovanie sleduje iteračný proces, vďaka ktorému automaticky vytvára presné prediktívne modely o budúcnosti. Použitím multimodálneho vývoja poskytuje množstvo možností na výber toho najlepšieho.
- Nasadenie: Prediktívne zavádzanie modelu poskytuje možnosť nasadiť analytické výsledky do každodenného rozhodovacieho procesu, aby sa výsledky, správy a výstupy získali automatizáciou rozhodnutí na základe modelovania.
- Monitorovanie modelu: Modely sú spravované a monitorované s cieľom preveriť výkonnosť modelu, aby sa zabezpečilo, že poskytuje očakávané výsledky.
Aplikácia prediktívnej analýzy
To môže byť použité v mnohých aplikáciách nižšie sú dva príklady prediktívnej analýzy:
1.Kontrolná analýza:
Prediktívna analytika pomáha pri optimalizácii alokácie zdrojov identifikáciou nasledujúcich problémov / skutočností:
- Efektívne inkasné agentúry
- Kontaktné stratégie
- Právne kroky zvyšujú vymáhanie
- Zníženie nákladov na výber.
2. Riadenie vzťahov so zákazníkmi (CRM):
Predikčná analýza sa používa na údaje o zákazníkoch na dosiahnutie cieľov CRM, ako sú predaj, služby zákazníkom a marketingové kampane. Organizácie musia analyzovať produkt v dopyte alebo potenciál s vysokým dopytom a identifikovať problémy, ktoré stratia zákazníkov. Analytické CRM sa používa počas celého životného cyklu zákazníka.
Prediktívne modelovanie
Môže sa použiť na akúkoľvek neznámu udalosť z minulosti alebo z budúcnosti, aby sa dosiahol výsledok. Model použitý na predpovedanie výsledkov sa vyberá pomocou teórie detekcie. Prediktívne riešenia modelovania sú vo forme technológie získavania údajov. Pretože sa jedná o iteračný proces, rovnaký algoritmus sa uplatňuje na údaje znova a znova iteratívne, aby sa model mohol učiť.
Prediktívne modelovanie
Proces prediktívneho modelovania zahŕňa spustenie algoritmu na predikciu údajov, pretože proces je iteračný, vycvičí model, ktorý poskytuje najvhodnejšie znalosti na splnenie požiadaviek podniku. Nižšie sú uvedené niektoré fázy analytického modelovania.
1. Zhromažďovanie a čistenie údajov
Zhromažďujte údaje zo všetkých zdrojov a získajte potrebné informácie pomocou čistiacich operácií, aby ste odstránili hlučné údaje, aby bola predpoveď presná.
2. Analýza / transformácia údajov
Na normalizáciu je potrebné údaje transformovať na efektívne spracovanie. Prispôsobenie hodnôt normalizácii rozsahu tak, aby nedošlo k strate významnosti údajov. Na určenie konečného výsledku tiež odstráňte irelevantné prvky korelačnou analýzou.
3. Vytvorenie prediktívneho modelu
Prediktívny model používa regresnú techniku na vytvorenie prediktívneho modelu pomocou klasifikačného algoritmu. Identifikujte údaje zo skúšok a na kontrolu účinnosti klasifikačného modelu porovnajte s údajmi zo skúšok klasifikačné pravidlá.
4. Závery / hodnotenie:
Ak chcete urobiť závery vykonať klastrovú analýzu a vytvoriť dátové skupiny.
Funkcie v prediktívnom modelovaní:
1. Analýza a manipulácia s údajmi
Extrahujte užitočné údaje pomocou nástrojov na analýzu údajov, aby sme mohli údaje upravovať, vytvárať nové údaje, zlúčiť alebo použiť filter údajov na predpovedanie výsledkov.
2.Vizualizácia:
K dispozícii sú nástroje na generovanie správ vo forme interaktívnej grafiky.
3.Statistics:
Na potvrdenie predpovede pomocou štatistického nástroja je možné zobraziť vzťah medzi premennými v údajoch.
Prediktívne modelovanie verzus prediktívna porovnávacia tabuľka Analytics
Nižšie je uvedená porovnávacia tabuľka medzi prediktívnym modelovaním a prediktívnou analýzou
| Prediktívne modelovanie | Prediktívne analýzy |
| Obchodné procesy zahŕňajú:
Zber údajov, transformácia, zostavenie modelu a vyhodnotenie / odvodenie modelu na predpovedanie výsledku | Obchodné procesy zahŕňajú:
Definujte projekt, zber údajov, štatistiku, modelovanie, nasadenie a monitorovanie modelu. |
| Iteračný proces a beží 1 alebo viac algoritmov v množinách údajov | Proces analýzy historických a transakčných údajov pomocou štatistík a získavania údajov na predpovedanie výsledku |
| V zásade existujú 2 triedy prediktívneho modelu:
1. Parametrický model 2. Neparametrický model | Typy prediktívnej analýzy:
|
| Model je opakovane použiteľný (model regresie) | Použite techniku získavania údajov, modelovania, strojového učenia a umelej inteligencie |
| Použitie: Používa sa v archeológii, poistení motorových vozidiel, zdravotníctve atď. | Aplikácie: Používa sa pri riadení projektových rizík,
Detekcia podvodov, analýza zhromažďovania atď. |
| Typy kategórie modelu:
Prediktívny model, deskriptívny model a model rozhodovania. | Typy Analytics:
Technika regresie, Technika strojového učenia |
Zhrnutie - Prediktívne modelovanie vs Prediktívne analýzy
Celkovo možno povedať, že za prediktívnym modelovaním v porovnaní s prediktívnou analýzou stojí myšlienka, že údaje, ktoré sa generujú denne alebo historické údaje, môžu obsahovať informácie pre súčasné podnikanie, aby sa dosiahol maximálny výsledok s presnosťou. Úlohou analytiky alebo modelovania je extrahovať potrebné údaje z neštruktúrovaných alebo štruktúrovaných údajov.
Odporúčaný článok
Toto bola príručka pre rozdiely medzi prediktívnym modelovaním verzus prediktívne analýzy, ich význam, porovnanie medzi dvoma hlavami, kľúčové rozdiely, porovnávacie tabuľky a závery. Ďalšie informácie nájdete aj v nasledujúcich článkoch -
- Prediktívna analýza v porovnaní s dolovaním údajov - ktorá je užitočnejšia
- Poznajte 5 najužitočnejších rozdielov v oblasti cloud computingu a analýzy údajov
- Strojové učenie vs prediktívne analýzy - 7 užitočných rozdielov