Diferența dintre extracția datelor și analiza predictivă

principala diferență între explorarea datelor și analiza predictivă este că extragerea de date este procesul de identificare a modelelor ascunse de date folosind algoritmi și instrumente miniere, în timp ce analiza predictivă este procesul de aplicare a cunoștințelor de afaceri pentru modelele descoperite pentru a face predicții.

Mineritul de date este procesul de descoperire a tiparelor într-un set mare de date. Extrage noi modele și relații între entitățile de date. Rezultatul extragerii datelor este un model care formează o distribuție variabilă în timp. Pe de altă parte, analiza predictivă este procesul de aplicare a cunoștințelor de afaceri la modelele descoperite într-un set de date pentru a prezice tendințele și comportamentele. Aceste tipare sunt descoperite prin extragerea de date sau folosind o altă tehnică. Analiștii din domeniul afacerilor și experții în domeniu le analizează și interpretează pentru a face cunoștințe de afaceri semnificative. 

Domenii cheie acoperite

1. Ce este Data Mining
     - Definiție, utilizare
2. Ce este predictivul Google Analytics
     - Definiție, utilizare
3. Diferența dintre extracția datelor și analiza predictivă
      - Compararea diferențelor cheie

Termeni cheie

Data Mining, Analytics predictiv

Ce este Data Mining

Mineritul de date se referă la procesul de descoperire a tiparelor într-un set mare de date. Aceasta implică extragerea informațiilor dintr-un set de date și transformarea informațiilor într-o structură inteligibilă pentru o utilizare ulterioară. Este folosit în multe domenii, cum ar fi matematica, cibernetica, marketing, etc.

Figura 1: set de date

Extracția datelor este asociată cu mai multe sarcini, cum ar fi integrarea datelor, transformarea datelor, evaluarea modelului și vizualizarea. Datele provin din mai multe surse. Toate datele sunt integrate și stocate într-o singură locație denumită depozit de date. În al doilea rând, datele sunt preprocesate pentru a face ca acestea să fie potrivite pentru realizarea minelor de date. Apoi, modelele sunt recunoscute folosind algoritmi cum ar fi gruparea, regresia etc. În final, aceste modele sunt evaluate și vizualizate folosind grafice.

În plus, există un tip de exploatare a datelor numit extracție web. Acesta este procesul de colectare a informațiilor prin metode și tehnici tradiționale de extragere a datelor prin intermediul internetului. Ajută la înțelegerea unor factori precum eficacitatea unui site web și comportamentul clientului. În ansamblu, exploatarea datelor oferă posibilitatea de a descoperi modele ascunse în date, astfel încât acestea să poată fi utilizate pentru a face previziuni și a lua decizii de afaceri.

Ce este predictivul Google Analytics

Analiza predictivă analizează faptele actuale și istorice pentru a face predicții despre evenimente viitoare sau necunoscute. Utilizează diverse tehnici statistice, cum ar fi miniere de date, modelare predictivă și învățare automată.

Figura 2: Procesul de analiză predictivă

Procesul de analiză predictivă implică următoarele activități.

1. Definirea proiectului - Definiți rezultatele proiectului, domeniul de aplicare, obiectivele de afaceri și identificați setul de date care urmează să fie utilizat.
2. Colectarea datelor - Colectați date din mai multe surse.
3. Analiza datelor - Proces de inspectare, modelare a datelor pentru a descoperi informații utile.
4. Analiza statistică - Validați ipotezele, ipotezele și testați-le folosind modele statistice.
5. Modelare - Creați modele predictive precise pentru luarea deciziilor.
6. Implementare - Implementați rezultatele analitice pentru procesul decizional zilnic pentru a obține rezultate, rapoarte și rezultate.
7. Monitorizarea modelului - Gestionarea și monitorizarea performanței modelului pentru a se asigura că modelul oferă rezultatele așteptate.

Analiza predictivă este utilizată în mai multe domenii. Acesta ajută organizațiile de afaceri să analizeze modelele găsite în datele istorice și tranzacționale pentru a identifica riscurile și oportunitățile. De exemplu, asumați scorul de credit. Istoricul de credit al clientului, cererea de credit și datele despre clienți sunt analizate și procesate pentru a lua decizii cu privire la faptul dacă acel client va plăti la timp plata creditului. Mai mult decât atât, analiza predictivă este utilizată în domenii precum marketing, finanțe, asigurări, retail, telecomunicații, asistență medicală, rețele sociale și așa mai departe.

Diferența dintre extracția datelor și analiza predictivă

Definiție

Extracția datelor este procesul de descoperire a modelelor din setul mare de date, utilizând metode de învățare automată, statistici și sisteme de baze de date. Analiza predictivă este domeniul statisticii care se ocupă cu extragerea informațiilor din date și utilizarea acestora pentru a prezice tendințele și modelele de comportament. Acest lucru explică diferența de bază dintre extracția de date și analiza predictivă. 

Funcționalitate

Mineritul de date aplică algoritmi precum regresia și clasificarea datelor colectate pentru a descoperi modele ascunse. Cu toate acestea, analizele predictive utilizează cunoștințe de afaceri pentru modelele descoperite pentru a obține previziuni valide pentru companii.

folosire

Există o altă diferență între valorificarea datelor și analiza predictivă pe baza utilizării acestora. În timp ce extragerea de date ajută la înțelegerea mai bună a datelor colectate, analiza predictivă ajută la realizarea de predicții despre evenimente viitoare sau necunoscute.

Implicarea profesiilor

Deși exploatarea datelor este efectuată de statisticieni și ingineri, analizele predictive sunt efectuate de analiștii de afaceri și de alți experți în domeniu.

Concluzie

Diferența dintre analiza datelor și analiza predictivă este că procesul de extragere a datelor este procesul de identificare a modelelor ascunse de date folosind algoritmi și instrumente miniere, în timp ce analiza predictivă este procesul de aplicare a cunoștințelor de afaceri pentru modelele descoperite pentru a face previziuni.

Referinţă:

1. "Ce este Mineritul de date? - Definiție de la WhatIs.com. "SearchSQLServer, disponibil aici.
2. "Analiza predictivă" Wikipedia, Fundația Wikimedia, 26 august 2018, disponibil aici.