Razlika med podatkovnim rudarjenjem in napovedno analitiko - Razlika Med

Razlika med podatkovnim rudarjenjem in napovedno analitiko

The glavna razlika med podatkovnim rudarjenjem in analitiko napovedi je, da Podatkovno rudarjenje je proces identifikacije skritih vzorcev podatkov z uporabo algoritmov in rudarskih orodij, medtem ko je napovedna analitika proces uporabe poslovnega znanja v odkritih vzorcih za izdelavo napovedi.

Data Mining je postopek odkrivanja vzorcev v velikem naboru podatkov. Izdela nove vzorce in odnose med podatkovnimi entitetami. Izpis podatkovnega rudarjenja je vzorec, ki oblikuje časovno spremenljivo porazdelitev. Po drugi strani pa je napovedna analitika proces uporabe poslovnega znanja v odkritih vzorcih v podatkovnem nizu, da bi napovedali trende in vedenje. Ti vzorci se odkrijejo z izkopavanjem podatkov ali uporabo druge tehnike. Poslovni analitiki in strokovnjaki za domeno jih analizirajo in razlagajo, da bi dobili pomemben poslovni vpogled.

Pokrita ključna območja

1. Kaj je Data Mining
- Definicija, uporaba
2. Kaj je napovedna analiza
- Definicija, uporaba
3. Razlika med podatkovnim rudarjenjem in napovedno analitiko
- Primerjava ključnih razlik

Ključni pogoji

Podajanje podatkov, predvidevanje Analytics


Kaj je Data Mining

Podatkovno rudarjenje se nanaša na proces odkrivanja vzorcev v velikem naboru podatkov. Vključuje pridobivanje informacij iz podatkovnega niza in pretvorbo informacij v razumljivo strukturo za nadaljnjo uporabo. Uporablja se na številnih področjih, kot so matematika, kibernetika, trženje itd.


Slika 1: Podatkovni niz

Podatkovno rudarjenje je povezano z več nalogami, kot so integracija podatkov, pretvorba podatkov, vrednotenje vzorcev in vizualizacija. Podatki prihajajo iz več virov. Vsi podatki so integrirani in shranjeni na eni lokaciji, imenovani podatkovno skladišče. Drugič, podatki so predobdelani, da so primerni za izvajanje podatkovnega rudarjenja. Nato se vzorci prepoznajo z uporabo algoritmov, kot so združevanje v skupine, regresija itd. Končno se ti vzorci ovrednotijo ​​in vizualizirajo z grafi.

Poleg tega obstaja vrsta podatkovnega rudarjenja, ki se imenuje spletno rudarstvo. To je proces zbiranja informacij prek tradicionalnih metod in tehnik rudarjenja podatkov prek spleta. Pomaga razumeti dejavnike, kot so učinkovitost spletne strani in vedenje strank. Podatkovno rudarjenje na splošno omogoča odkrivanje skritih vzorcev v podatkih, tako da jih je mogoče uporabiti za napovedovanje in sprejemanje poslovnih odločitev.

Kaj je napovedna analiza

Prediktivna analiza analizira trenutna in zgodovinska dejstva, da bi lahko predvidela prihodnje ali neznane dogodke. Uporablja različne statistične tehnike, kot so podatkovno rudarjenje, napovedno modeliranje in strojno učenje.


Slika 2: Proces prediktivne analitike

Proces predvidevanja analitike vključuje naslednje dejavnosti.

  1. Definiranje projekta - Določite rezultate projekta, področje uporabe, poslovne cilje in določite niz podatkov, ki jih želite uporabiti.
  2. Zbiranje podatkov - zbiranje podatkov iz več virov.
  3. Analiza podatkov - proces preverjanja, modeliranje podatkov za odkrivanje koristnih informacij.
  4. Statistična analiza - Preverjanje predpostavk, hipotez in testiranje z uporabo statističnih modelov.
  5. Modeliranje - Ustvarite natančne napovedne modele za odločanje.
  6. Uvajanje - Uporabite analitične rezultate za vsakodnevni postopek odločanja, da dobite rezultate, poročila in rezultate.
  7. Model Monitoring - Upravljanje in spremljanje učinkovitosti modela, da se zagotovi, da model zagotavlja pričakovane rezultate.

Napovedna analiza se uporablja na številnih področjih. Poslovnim organizacijam pomaga analizirati vzorce, ki jih najdemo v zgodovinskih in transakcijskih podatkih, da bi prepoznali tveganja in priložnosti. Na primer, prevzemite kreditno točkovanje. Kreditna zgodovina stranke, zahtevek za posojilo in podatki o strankah se analizirajo in obdelajo, da se sprejme odločitev o tem, ali bo ta stranka pravočasno plačala kreditno plačilo. Poleg tega se napovedna analitika uporablja na področjih, kot so trženje, finance, zavarovalništvo, maloprodaja, telekomunikacije, zdravstvo, socialno mreženje in tako naprej.

Razlika med podatkovnim rudarjenjem in napovedno analitiko

Opredelitev

Podatkovno rudarjenje je proces odkrivanja vzorcev v velikih nizih podatkov z uporabo metod strojnega učenja, statistike in sistemov baz podatkov. Prediktivna analitika je področje statistike, ki se ukvarja z pridobivanjem informacij iz podatkov in njihovo uporabo za napovedovanje trendov in vzorcev vedenja. To pojasnjuje osnovno razliko med podatkovnim rudarjenjem in napovedno analitiko.

Funkcionalnost

Podatkovno rudarjenje uporablja algoritme, kot so regresija in klasifikacija zbranih podatkov, da odkrijejo skrite vzorce. Prediktivna analitika pa uporablja poslovno znanje do odkritih vzorcev za pridobitev poslovnih napovedi.

Uporaba

Obstaja tudi druga razlika med podatkovnim rudarjenjem in analitiko napovedovanja, ki temelji na njihovi uporabi. Medtem ko rudarjenje podatkov pomaga pri boljšem razumevanju zbranih podatkov, analitika napovedi pomaga napovedati prihodnje ali neznane dogodke.

Vključeni poklici

Čeprav podatkovno rudarjenje izvajajo statistiki in inženirji, analitiko predvidevajo poslovni analitiki in drugi strokovnjaki s področja.

Zaključek

Razlika med podatkovnim rudarjenjem in analitiko napovedi je, da je rudarjenje podatkov proces identifikacije skritih vzorcev podatkov z uporabo algoritmov in rudarskih orodij, medtem ko je prediktivna analitika proces, ki za pridobivanje napovedi uporablja poslovno znanje za odkrite vzorce.

Sklic:

1. »Kaj je Data Mining? - Definicija iz WhatIs.com. «SearchSQLServer,