Ennustav analüüs vs andmeteadus - lugege 8 kasulikku võrdlust

Ennustava analüüsi ja andmeteaduse erinevus

Ennustav analüüs on andmete kaevandamisel, masinõppel ja ennustaval modelleerimisel saadud statistiliste tehnikate protsess, mille abil saadakse praegused ja ajaloolised sündmused, et ennustada tulevikusündmusi või teadmata tulemusi tulevikus.

Andmeteadus on erinevat tüüpi andmete, näiteks struktureeritud, poolstruktureeritud ja struktureerimata andmete uurimine mis tahes kujul või olemasolevates vormingutes, et saada sellest mingit teavet.

Ennustav analüüs on statistikateaduste valdkond, kus olemasolev teave kaevandatakse ja töödeldakse, et ennustada suundumusi ja tulemuste mustrit. Teema tuum seisneb olemasoleva konteksti analüüsis, et ennustada tundmatut sündmust.

Data Science koosneb andmete uurimiseks kasutatavatest erinevatest tehnoloogiatest, näiteks andmete kaevandamine, andmete salvestamine, andmete puhastamine, andmete arhiveerimine, andmete ümberkujundamine jne, et muuta see tõhusaks ja tellitavaks.

Ennustavat analüüsi saab kasutada mitte ainult tundmatu tuleviku sündmuse, vaid ka praeguste ja minevikusündmuste ennustamiseks.

Data Science on kasulik Interneti-kasutajate käitumise ja harjumuste uurimisel, kogudes teavet kasutajate Interneti-liikluse ja otsinguajaloo kohta. Nii kuvatakse soovitatud reklaame kasutajale nende veebisirvimislehtedel ilma nende sisenditeta.

Ennustava analüüsi ja andmeteaduse (infograafika) võrdlus ühest otsast teise

Allpool on toodud 8 parimat erinevust ennustava analüüsi ja andmeteaduse vahel

Ennustava analüüsi ja andmeteaduse peamised erinevused

Järgnevalt on toodud erinevus ennustava analüüsi ja andmeteaduse vahel

Ennustav analüüs on statistikateaduse valdkond, kus matemaatiliste elementide uurimine on osutunud kasulikuks erinevate tundmatute sündmuste ennustamiseks, olgu need mineviku, oleviku või tuleviku sündmused. Andmeteadus on mitmete teaduslike meetodite ja protsesside interdistsiplinaarne valdkond, et saada teadmisi olemasolevatest andmetest.
Ennustaval analüüsil on erinevad etapid, näiteks andmete modelleerimine, andmete kogumine, statistika ja juurutamine, samas kui andmeteaduses on andmete ekstraheerimise, töötlemise ja andmete teisendamise etapid, et saada sellest kasulikku teavet.
Ennustavas analüüsis kasutatakse palju tehnikaid, näiteks andmete kaevandamine, tehisintellekt, masinõpe, statistika ja modelleerimine jne, olemasolevate andmete analüüsimiseks, et ennustada tulevikus teadmata sündmusi. Data Science töötleb olemasolevat teavet, et hallata seda vajalikul viisil korraldada ja talletada.
Ennustav Analytics paljastab seose eri tüüpi andmete, näiteks struktureeritud, struktureerimata ja poolstruktureeritud andmete vahel. Struktureeritud andmed pärinevad relatsioonilistest andmebaasidest, struktureerimata on nagu failivormingud ja poolstruktureeritud nagu JSON-andmed. Data Science koosneb erinevat tüüpi vahenditest eri tüüpi andmete töötlemiseks, näiteks andmete integreerimise ja manipuleerimise tööriistad.
Ennustava analüüsi etapid hõlmavad andmete kogumist, analüüsimist ja aruandlust, jälgimist ja ennustavat analüüsi, mis on peamised etapid, mis määravad kindlaks tulevaste tulemuste sündmused, samas kui Data Science sisaldab andmete kogumist, andmete analüüsi, analüüsi andmetest ülevaadete eraldamist, ekstraheeritud andmete kasutamist andmed äriotstarbel.
Ennustaval analüüsil on palju rakendusi sellistes tööstusharudes nagu pangandus- ja finantsteenused, pettuste tuvastamine, riski vähendamine ja operatsioonide täiustamine. Data Science rakendused on digitaalreklaamid, Interneti-otsing, soovitussüsteemid, piltide ja kõnetuvastus, hinnavõrdlus, marsruudi kavandamine ja logistika jne,
Ennustava analüüsi rakendused hõlmavad selliseid tööstusharusid nagu nafta-, gaasi-, jae-, töötleva tööstuse, tervisekindlustuse ja pangandussektor. Andmeteadus hõlmab peamiselt tehnoloogiatööstusi.
Ennustav analüüs on andmeteaduse alamkomplekt. Andmete integreerimine ja andmete modelleerimine pärinevad ennustavast modelleerimisest. Data Science sisaldab kõike IT haldamisest andmeanalüüsini.
Ennustav analüütika on ennustavate mudelite loomise protsess, mis kordab rakenduse või süsteemi või ärimudeli käitumist, samas kui ennustatava loodud mudeli käitumise uurimiseks kasutatakse andmeteadust (Data Science).
Näiteks pangandus- või finantseerimisasutusel on tohutul hulgal kliente, kus klientide käitumist analüüsitakse olemasoleva teabe andmete kogumisega ning tulevase ettevõtte ja potentsiaalsete klientide ennustamisega, kui kliendid hakkavad oma huvi pangatoodete vastu rohkem näitama . See aitab ennustava mudeli abil tõhusalt panganduse kasvu.
Ennustava analüütika lõppeesmärk on ennustada teadaolevatest asjadest tundmatuid asju, luues mõned ennustusmudelid, et ärieesmärke edukalt juhtida, samas kui Data Science'i eesmärk on ilmselgelt anda deterministlik ülevaade informatsioonist, mida me tegelikult ei oma tean.

Ennustava analüüsi ja andmeteaduste võrdlustabel

ALUS VÕRDLUS	Ennustav analüüs	Andmeteadus
Definitsioon	Protsess tulevaste või tundmatute sündmuste ennustamiseks olemasolevate andmete abil	Olemasolevate andmete eri vormide uurimine, et saada kasulikku teavet
Kasutamine	Et ennustada ettevõtte äritegevust	Klientide andmete haldamine ja haldamine
Kasu	Ettevõtte sujuvaks juhtimiseks	Andmete liiasuse vähendamine ja väldib segadust
Reaalajas	Ennustab ettevõtte mineviku, oleviku ja tuleviku tulemusi	Kliendiandmete suures mahus hooldamine ja käitlemine ohutul viisil
Õppeala	Statistiliste teaduste alamvaldkond, mis hõlmab palju matemaatikat	Segu arvutiteaduse kontseptsioonidest ja selle alapiirkonnast
Tööstus	Äriprotsess sisaldab ennustavat analüütilist mudelit projektide juhtimiseks	Enamik andmetel põhinevaid ettevõtteid hakkas selle teemavaldkonnaga arenema
Rakendused	Kehtib kõigi kiiresti arenevate tööstusharude ja dünaamiliste ettevõtete jaoks	Kehtib ettevõtetele, kus hallatakse suuremahulist tundlikku teavet
Väli	Selle metoodika abil saab ennustada mitut tüüpi majandusharusid	Tehnoloogiaettevõtetel on oma ettevõtte korraldamiseks palju nõudlust andmeteadusteadmiste järele

Järeldus - ennustav analüüs vs andmeteadus

Ennustav analüüs on olemasolevate andmete põhjal tulevaste tulemuste või tundmatute sündmuste hõivamise või prognoosimise protsess ja andmeteadus kogub olemasolevate andmete põhjal teavet. Ennustatav analüüs on ettevõtetele väga kasulik, et ennustada tulevasi ärisündmusi või olemasolevate andmekogumite põhjal tundmatuid sündmusi.

Data Science on kasulik olemasoleva teabe andmete töötlemiseks ja uurimiseks, et sellest kasulikku ja sisukat teavet saada. Ettevõtte tuleviku uurimisel ja juhtimisel mängivad võtmerolli nii ennustav analüüs kui ka andmeteadus, mis viivad edukale teele vastavusse.

Ennustav analüüs on parim viis ärimudelite esindamiseks juhtidele, ärianalüütikutele ja ettevõtete juhtidele lihtsal ja suurepärasel viisil, kuidas ettevõtted arenevad igapäevastel koosolekutel.

Soovitatav artikkel

See on olnud juhend ennustava analüüsi ja andmeteaduse kohta, nende tähendus, võrdlus pea vahel, peamised erinevused, võrdlustabel ja järeldus. see artikkel sisaldab kõiki kasulikke erinevusi ennustava analüüsi ja andmeteaduse vahel.Võite lisateabe saamiseks vaadata ka järgmisi artikleid -