Predictive Analytics vs Data Science - Lär dig den 8 användbara jämförelsen

Skillnaden mellan Predictive Analytics och Data Science

Predictive Analytics är en process med statistiska tekniker härrörande från data mining, maskininlärning och prediktiv modellering som erhåller aktuella och historiska händelser för att förutsäga framtida händelser eller okända resultat i framtiden.

Data Science är studien av olika typer av data såsom strukturerade, semistrukturerade och ostrukturerade data i någon form eller tillgängligt format för att få lite information ur den.

Predictive analytics är ett område inom Statistical Sciences där den befintliga informationen kommer att extraheras och behandlas för att förutsäga trender och resultatmönster. Kärnan i ämnet ligger i analysen av befintligt sammanhang för att förutsäga en okänd händelse.

Data Science består av olika tekniker som används för att studera data såsom data mining, lagring av data, rensning av data, arkivering av data, transformation av data etc. för att göra det effektivt och ordnat.

Den prediktiva analysen kan användas för att förutsäga inte bara en okänd framtida händelse utan också för nuvarande och tidigare händelser.

Data Science är användbart för att studera internetanvändarnas beteende och vanor genom att samla in information från användarnas internettrafik och sökhistorik. Så här visas de rekommenderade annonserna för en användare på sina webbsidor utan sina ingångar.

Head to Head Jämförelse mellan Predictive Analytics vs Data Science (Infographics)

Nedan visas de 8 bästa skillnaderna mellan Predictive Analytics vs Data Science

Viktiga skillnader mellan Predictive Analytics vs Data Science

Följande är skillnaden mellan Predictive Analytics och Data Science

Predictive Analytics är ett område inom statistisk vetenskap där en studie av matematiska element har visat sig vara användbar för att förutsäga olika okända händelser, oavsett om det är förflutna, nutid eller framtid. Data Science är ett tvärvetenskapligt område med flera vetenskapliga metoder och processer för att utvinna kunskap från befintlig data.
Predictive Analytics har olika stadier som datamodellering, datainsamling, statistik och distribution medan Data Science har stadier av utvinning av data, databehandling och datatransformationer för att få lite användbar information ur den.
Det finns många tekniker som används i Predictive Analytics, såsom data mining, artificiell intelligens, maskininlärning, statistik och modellering etc. för att analysera befintliga data för att förutsäga okända händelser i framtiden. Data Science behandlar befintlig information för att hantera att organisera och lagra på ett nödvändigt sätt.
Predictive Analytics avslöjar förhållandet mellan olika typer av data som strukturerade, ostrukturerade och semistrukturerade data. Strukturerade data kommer från relationella databaser, ostrukturerade är som filformat och semistrukturerade är som JSON-data. Data Science består av olika verktyg för att hantera olika typer av data, såsom dataintegration och manipuleringsverktyg.
Stegen i Predictive Analytics inkluderar datainsamling, analys och rapportering, övervakning och prediktiv analys som är det huvudsakliga steget som bestämmer de framtida utfallshändelserna medan Data Science innehåller datainsamling, dataanalys, extraherar insikter ur analyserade data, använder det extraherade data för affärssyfte.
Predictive analytics har många applikationer inom branscher som bank- och finansiella tjänster, bedrägeri, upptäckt av risker och förbättrad verksamhet. Data Science-applikationer är digitala annonser, internetsökning, rekommendationssystem, bild- och taligenkänning, prisjämförelse, ruttplanering och logistik etc.,
Predictive Analytics-applikationerna täcker branscher som olja, gas, detaljhandel, tillverkning, sjukförsäkring och banksektorn. Data Science omfattar mestadels tekniska industrier.
Predictive Analytics kommer som underuppsättningen Data Science. Dataintegration och datamodellering kommer från prediktiv modellering. Data Science har allt från IT-hantering till dataanalys.
Predictive analytics är processen för att skapa prediktiva modeller och replikerar beteendet hos applikationen eller systemet eller affärsmodellen medan Data Science är den som används för att studera beteendet hos den skapade modellen som håller på att förutsägas.
Exempelvis har ett bank- eller finansinstitut ett stort antal kunder, där kundbeteendet kommer att analyseras genom att samla in uppgifterna från befintlig information och förutsäga framtida företag och potentiella kunder där kunderna ska visa sitt intresse mer för bankprodukter . Detta hjälper bankverksamheten att växa effektivt genom att använda en prediktiv modell.
Det ultimata målet med Predictive Analytics är att förutsäga de okända sakerna från de kända sakerna genom att skapa några prediktiva modeller för att framgångsrikt driva affärsmålen medan målet med Data Science är uppenbarligen att ge deterministisk insikt i informationen vad vi faktiskt inte gör känna till.

Predictive Analytics vs Data Science Comparision Table

GRUND FÖR JÄMFÖRELSE	Predictive Analytics	Data Science
Definition	Process för att förutsäga framtida eller okända händelser med hjälp av befintlig data	Studie av olika former av befintlig data för att extrahera lite användbar information
Användande	Att förutsäga företagens företag	Att hantera och organisera kundens data
fördelar	Att driva företag på ett smidigt sätt	Minskning av dataredundans och undviker förvirring
Realtid	Förutsäger tidigare, nuvarande och framtida resultat av ett företag	Underhåll och hantering av stora mängder kundinformation på ett säkert sätt
Studieområde	Ett delområde för statistisk vetenskap som involverar mycket matematik	En blandning av datavetenskapskoncept och dess delområden
Industri	Affärsprocessen inkluderar Predictive Analytic-modellen för att driva projekt	De flesta databaserade företag började utvecklas med detta ämnesområde
tillämpningar	Gäller alla snabbväxande industrier och dynamiska företag	Gäller företag där storskalig känslig information ska hanteras
Fält	Många typer av industriföretag kan förutsägas med denna metod	Teknologiska företag har stor efterfrågan på datavetenskapskompetens för att organisera sina företag

Slutsats - Predictive Analytics vs Data Science

Predictive Analytics är processen för att fånga eller förutsäga framtida resultat eller okänd händelse från befintlig data och Data Science hämtar information från befintlig data. Predictive Analytics kommer att vara mycket användbart för företagen att förutsäga framtida affärshändelser eller okända händelser från befintliga datasätt.

Data Science kommer att vara användbart för att bearbeta och studera data från befintlig information för att få användbar och meningsfull information ur den. Både Predictive Analytics och Data Science spelar en nyckelroll för att studera och driva företagets framtid på ett fantastiskt sätt anpassa sig till framgångsrika vägar.

Den Predictive Analytics är det bästa sättet att representera affärsmodellerna till chefer, affärsanalytiker och företagsledare på ett enkelt och utmärkt sätt för hur företagen utvecklas i dagliga möten.

Rekommenderad artikel

Detta har varit en guide till Predictive Analytics vs Data Science, deras betydelse, jämförelse mellan huvud och huvud, viktiga skillnader, jämförelsetabell och slutsats. den här artikeln består av all användbar skillnad mellan Predictive Analytics och Data Science. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -