Ennustav analüüs vs andmete kaevandamine - milline neist on kasulikum

Ennustava analüüsi ja andmekaevandamise erinevus

Ennustav analüüs on selle andmeressursi täpsustamise protsess, kasutades äriteadmisi varjatud väärtuse eraldamiseks nendest äsja avastatud mustritest. Andmete kaevandamine on masinõppe abil andmete peidetud mustrite leidmine - kaevandamise tööriistad on keerulised algoritmid.

Andmete kaevandamine + domeeni tundmine => ennustav analüüs => äriväärtus

Prognoositava analüüsi ja andmete kaevandamise võrdlus ühest otsast teise

Allpool on toodud 5 ennustava analüüsi ja andmete kaevandamise võrdlust

Ennustava analüüsi ja andmete kaevandamise peamised erinevused

Allpool on toodud erinevus ennustava analüüsi ja andmekaevandamise vahel

● Protsess - andmete kaevandamise protsessi võib kokku võtta kuueks etapiks -

a.Business/Research Mõistmisetapp - projekti eesmärgid ja nõuded tuleb selgelt välja tuua kogu äri- või uurimisüksuse jaoks tervikuna
b.Data mõistmise faas - koguge ja kasutage uuritavat andmeanalüüsi andmetega tutvumiseks ja esmaste teadmiste saamiseks.
c.Data ettevalmistamise etapp - puhastage ja rakendage teisendus töötlemata andmete jaoks, nii et see oleks modelleerimisriistadeks valmis
d.Modeling Phase - tulemuste optimeerimiseks valige ja rakendage sobivad modelleerimise tehnikad ja mudeli sätted.
e.hindamisetapp - enne kasutuselevõttu tuleb mudelite kvaliteeti ja tõhusust hinnata. Samuti kontrollige, kas mudel saavutab tegelikult selle jaoks 1. etapis seatud eesmärgid.
f.Deployment Faas - kasutage tootmises mudeleid. Võib olla lihtne juurutamine, näiteks aruande genereerimine, või keeruline, näiteks rakendage paralleelset andmete kaevandamise protsessi teises osakonnas.

Ennustava analüüsi protsessiala kõrgetasemelised sammud

a.Põhine ärieesmärk - milline ärieesmärk tuleb saavutada ja kuidas andmed sobivad.Näiteks on ärieesmärgiks tõhusamad pakkumised uutele klientidele ja vajalikud andmed on klientide segmenteerimine konkreetsete atribuutidega.
b.Kogutage täiendavaid andmeid - vajalikeks täiendavateks andmeteks võivad olla veebisüsteemi kasutajaprofiilide andmed või andmete paremaks mõistmiseks kolmandate osapoolte tööriistade andmed.See aitab andmemudeli taga põhjust leida. Mõnikord korraldatakse andmete kogumiseks turundusküsitlusi.
c.Drafti ennustav mudel - äsja kogutud andmete ja äriteadmistega loodud mudel.Mudel võib olla lihtne ärireegel, näiteks: “Suurem võimalus saada kasutajad Indiast vanusest a kuni b teisendatakse, kui pakume sellist pakkumist”. või keeruline matemaatiline mudel.

● Äriväärtus - Data Ming ise lisab väärtusi sellisele ettevõttele

a. Saage sügavalt aru kliendisegmentidest erinevates mõõtmetes
b.Looge KPI-dele spetsiifiline jõudlusmuster (nt. Kas tellimuste arv kasvab aktiivsete kasutajate arvuga?)
c.Tuvastage pettuse katsed ja ennetage neid.
d.Süsteemi jõudlusmustrid (nt -lehe laadimisaeg eri seadmetes - kas muster on?)

Ennustav analüüs annab organisatsioonile kolm eelist:

a.Vision - aitab näha, mis on teistele nähtamatu. Ennustav analüütika võib läbi vaadata palju varasemaid kliendi andmeid, seostada seda teiste andmetega ja koondada kõik tükid õiges järjekorras.
b.Lahendus - hästi koostatud ennustav analüütikamudel pakub analüüsitulemusi, mis pole emotsioonidest ja erapoolikust. See pakub otsuste toetamiseks järjepidevat ja erapooletut teavet.
c.Precision - aitab automatiseeritud tööriistu kasutada teie jaoks aruandlustöö tegemiseks - aja ja ressursside säästmiseks, inimlike vigade vähendamiseks ja täpsuse parandamiseks.

● Toimimisnäitaja - andmete kaevandamise protsessi jõudlus, mida mõõdetakse selle järgi, kui hästi mudel leiab andmemudeleid. Enamasti on see regressiooni-, klassifitseerimis- või rühmitusmudel ning kõigi nende jaoks on olemas täpselt määratletud jõudlusmõõt.
Ennustava analüütika toimivust mõõdetakse ettevõtte mõju põhjal. Näide - kui hästi sihitud reklaamikampaania toimis võrreldes üldise kampaaniaga ?. Olenemata sellest, kui hästi sobivad andmete kaevandamise leidmismudelid, et ennustusmudelid hästi töötada, on äriteave siiski kohustuslik.

● Tulevik - andmekaevandamise väli areneb väga kiiresti. Proovitakse keerukamate mudelite, näiteks sügavate neurovõrkude abil, leida mudeleid väiksema andmepunktiga ja minimaalse arvu funktsioonidega andmetest. Paljud selle valdkonna pioneerid, nagu Google, üritavad ka protsessi lihtsaks ja kõigile juurdepääsetavaks teha. Üks näide on Google'i pilveautomaatML.
Ennustav analüütika laieneb paljudele uutele valdkondadele, näiteks töötajate kinnipidamise ennustamine, kuritegevuse ennustamine (ehk ennustav korrakaitse) jne. Samal ajal üritavad organisatsioonid ennustada täpsemini, kogudes kasutajatelt võimalikult palju teavet, näiteks kuhu nad lähevad, millist tüüpi videoid vaadata jne.

Ennustava analüüsi ja andmete kaevandamise võrdlustabel

Allpool on punktide loendid, kirjeldage ennustava analüüsi ja andmete kaevandamise võrdlusi:

Võrdluse alused	Andmete kaevandamine	Ennustav analüüs
Definitsioon	Andmete kaevandamine on suurte andmekogumite kasulike mustrite ja suundumuste avastamise protsess.	Ennustav analüüs on teabe eraldamise protsess suurtest andmekogumitest, et prognoosida ja prognoosida tulevasi tulemusi.
Tähtsus	Aidake kogutud andmeid paremini mõista. Nt: ● Kliendisegmentide parem mõistmine ● Ostumustrid geograafiliselt või ajaliselt ● Käitumisanalüüs klikkide kaudu ● Aktsiahindade ajaskaala analüüs. ● GPS tänavaandmete analüüs	Ennustage andmete kaevandamise tulemustele lisaks domeeniteadmisi - ● Milline klient järgmisena ostab? ● Milline on kliendi pakkumise määr? ● Mitu uut tellimust alustatakse, kui see pakkumine antakse? ● Kui palju on järgmisel kuul vajalik tootevaru
Reguleerimisala	Peidetud mustrite leidmiseks rakendage kogutud andmetele masinõppe algoritme nagu regressioon, klassifikatsioon	Kasutage äriteadmisi andmekaevanduste mustrite kohta koos kõigi täiendavate andmetega, mida on vaja äriõigustega prognooside saamiseks
Tulemus	Andmete kaevandamise väljundiks on andmete muster, mis erineb jaotuse või klastrite ajajoone kujul. Kuid see ei anna vastust, miks see muster tekkis?	Ennustav analüütika, mis püüab leida äriteadmiste rakendamisel mustrile vastuseid ja muudab selle seega toimivaks teabeallikaks.
Kaasatud inimesed	Enamasti teevad seda statistikud ja masinõppe insenerid, kellel on tugeva matemaatilise taustaga funktsioonid ja luua ML mudel	Siin peavad olema ärispetsiifilised teadmised ja selge ärieesmärk. Ärianalüütikud ja muud valdkonnaeksperdid saavad masinate avastatud mustreid analüüsida ja tõlgendada, muutes andmemustritest kasuliku tähenduse ja tehes kasutatava ülevaate

Järeldus - ennustav analüüs vs andmete kaevandamine

Nagu ütles Rick Whiting ajakirjas InformationWeek, mis edasi saab, mis edasi saab. Prognoositav analüütika on koht, kus toimub äriteave.Data Mining aitab organisatsioone igal viisil ja selles on üks olulisemaid, mis loob hea aluse ennustavaks analüüsiks

Soovitatav artikkel

See on juhend ennustava analüüsi ja andmekaevandamise erinevuste, nende tähenduse, pea võrdluse kohta, peamised erinevused, võrdlustabel ja järeldus. Lisateabe saamiseks võite vaadata ka järgmisi artikleid -