Skillnader mellan Predictive Modeling vs Predictive Analytics
Prediktiv modellering använder regressionsmodell och statistik för att förutsäga sannolikheten för ett resultat och det kan tillämpas på alla okända händelser prediktiv modellering används ofta inom området Machine Learning, Artificial Intelligence (AI). Modellen väljs med hjälp av detekteringsteori för att gissa sannolikheten för ett resultat med en viss mängd inmatningsdata. Det finns i princip två klasser av prediktiv modell: Parametrisk modell och icke-parametrisk modell. Predictive Analytics är att extrahera information från data för att förutsäga trender och beteendemönster är prediktiv analys i princip använder den nuvarande eller tidigare data (historisk data) för att förutsäga framtida resultat för att driva bättre beslut. Predictive analytics fick mycket mer uppmärksamhet på grund av uppkomsten av Big Data och maskininlärningsteknologier.
Head to Head Comparison Predictive Modeling vs Predictive Analytics
Nedan visas topp 6-jämförelsen mellan Predictive Modeling vs Predictive Analytics 
Låt oss undersöka den detaljerade beskrivningen av Predictive Analytics vs Predictive Modeling:
Predictive Analytics
Predictive analytics används för att förutsäga resultatet av okända framtida händelser genom att använda tekniker från data mining, statistik, datamodellering, AI för att analysera och aktuella data och göra en förutsägelse om framtida problem. Det samlar företagsledning, information och modellering som används för att identifiera risker och möjligheter inom en snar framtid.
Förutsägbar analys av big data gör att en användare kan avslöja mönster och relationer i strukturerad och ostrukturerad data och gör att organisationen kan bli proaktiv.
Analytiska tekniker för att genomföra prediktiv analys är huvudsakligen regressionstekniker och maskininlärningstekniker.
Predictive Analytics Process
- Definiera projekt: Definiera projektets resultat, leveranser, ansträngningens omfattning, affärsmål, identifiera de datamängder som ska användas.
- Datainsamling : För att ge en fullständig bild av kundinteraktioner tas data från flera källor och med hjälp av Data mining för prediktiv analysdata förbereds för analys.
- Dataanalys: Det är processen att transformera, inspektera, rengöra och modellera data med målet att extrahera användbar information och komma fram till en slutsats
- Statistik: Statistisk analys möjliggör validering av antaganden, hypotes och testa dem med standardstatistiska modeller.
- Modellering: Prediktiv modellering följer iterativ process som den automatiskt skapar exakta prediktiva modeller om framtiden. Genom att använda multimodal evolution ger det ett antal alternativ att välja bäst.
- Distribution: Förutsägbar modellinstallation ger möjlighet att distribuera analysresultaten i den dagliga beslutsprocessen för att få resultat, rapporter och resultat genom att automatisera besluten baserade på modelleringen.
- Modellövervakning: Modeller hanteras och övervakas för att granska modellens prestanda för att säkerställa att de ger de förväntade resultaten.
Tillämpning av Predictive Analytics
Det kan användas i många applikationer nedan är två exempel på prediktiv analys:
1.Collection Analytics:
Predictive analytics hjälp genom att optimera resursfördelningen genom att identifiera nedanstående frågor / faktum:
- Effektiva inkassobyråer
- Kontaktstrategier
- Rättsliga åtgärder ökar återhämtningen
- Minska insamlingskostnaderna.
2. Kundrelationshantering (CRM):
Prediktiv analys tillämpas på kunddata för att uppnå CRM-mål som försäljning, kundservice och marknadsföringskampanjer. Organisationer måste analysera produkt i efterfrågan eller potential för hög efterfrågan också identifiera problem som förlorar kunder. Analytisk CRM tillämpas på hela kundens livscykel.
Förutsägbar modellering
Det kan tillämpas på alla okända händelser från tidigare eller framtida för att ge ett resultat. Modell som används för att förutsäga resultat väljs med hjälp av detektionsteori. Förutsägbara modelleringslösningar är i form av data mining technology. Eftersom detta är en iterativ process tillämpas samma algoritm på data om och om igen iterativt så att modellen kan lära sig.
Prediktiv modelleringsprocess
Prediktiv modelleringsprocess involverar att köra algoritm för data för förutsägelse eftersom processen är iterativ den tränar modellen som ger den mest passande kunskapen för affärsuppfyllelse. Nedan följer några steg för analysmodellering.
1. Datainsamling och rengöring
Samla in data från alla källor för att extrahera nödvändig information genom att rengöra operationerna för att ta bort bullriga data så att förutsägelsen kan vara korrekt.
2. Dataanalys / transformation
För normalisering måste data omvandlas för effektiv bearbetning. Skalera värdena till en normalisering av intervallet så att betydelsen om data inte går förlorad. Ta också bort irrelevanta element genom korrelationsanalys för att bestämma det slutliga resultatet.
3. Bygga en prediktiv modell
Prediktiv modell använder regressionsteknik för att bygga prediktiv modell med klassificeringsalgoritm. Identifiera testdata och tillämpa classicfication-regler för att kontrollera effektiviteten i klassificeringsmodellen mot testdata.
4. Slutsatser / utvärdering:
För att göra slutsatser utför klusteranalys och skapa datagrupper.
Funktioner i prediktiv modellering:
1.Dataanalys och manipulation
Extrahera användbar data med hjälp av dataanalysverktyg, vi kan också ändra data, skapa nya data, slå samman eller använda ett filter på data för att förutsäga resultaten.
2.Visualisering:
Det finns verktyg för att generera rapporter i form av interaktiv grafik.
3.Statistics:
För att bekräfta förutsägelsen med hjälp av statistikverktyg kan relation mellan variabler i data visas.
Predictive Modelling vs Predictive Analytics Jämförelsetabell
Nedan är jämförelsetabellen mellan Predictive Modeling vs Predictive Analytics
| Förutsägbar modellering | Predictive Analytics |
| Affärsprocessen inkluderar:
Datainsamling, transformation, bygga en modell och utvärdera / sluta modellen för att förutsäga resultatet | Affärsprocessen inkluderar:
Definiera projekt, datainsamling, statistik, modellering, distribution och modellövervakning. |
| Iterativ process och kör en eller flera algoritmer för datauppsättningar | Process för att analysera historiska och transaktionsdata med statistik och datautvinning för att förutsäga ett resultat |
| Det finns i princip två klasser av prediktiv modell:
1. Parametrisk modell 2. Icke-parametrisk modell | Typer av prediktiv analys:
|
| En modell kan återanvändas (Regression Model) | Använd teknik från data mining, modellering, maskininlärning och artificiell intelligens |
| Applikationer: Det används inom arkeologi, bilförsäkring, hälsovård etc. | Applikationer: Det används i projektriskhantering,
Bedrägeri upptäckt, samlingsanalys etc. |
| Typ av modellkategori:
Prediktiv modell, beskrivande modell och beslutsmodell. | Typer av analys:
Regressionsteknik, maskininlärningsteknik |
Sammanfattning - Predictive Modeling vs Predictive Analytics
Sammanfattningsvis är tanken bakom Predictive Modeling vs Predictive Analytics att data som genereras dagligen eller historiska data kan innehålla information för dagens verksamhet för att få ett maximalt resultat med precision. Analysens eller modelleringsuppgiften är att extrahera de nödvändiga uppgifterna från ostrukturerad eller strukturerad data.
Rekommenderad artikel
Detta har varit en guide till skillnader mellan prediktiv modellering kontra prediktiv analys, deras betydelse, jämförelse mellan huvud och huvud, viktiga skillnader, jämförelsetabell och slutsats. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -
- Predictive Analytics vs Data Mining - Vilken är mer användbar
- Vet den 5 mest användbara skillnaden mellan molnberäkning och dataanalys
- Machine Learning vs Predictive Analytics - 7 användbara skillnader