Unterschiede zwischen Predictive Modeling und Predictive Analytics
Vorhersagemodelle verwenden Regressionsmodelle und Statistiken, um die Wahrscheinlichkeit eines Ergebnisses vorherzusagen. Sie können auf jedes unbekannte Ereignis angewendet werden. Vorhersagemodelle werden häufig im Bereich des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz (KI) verwendet. Das Modell wird unter Verwendung der Detektionstheorie ausgewählt, um die Wahrscheinlichkeit eines Ergebnisses bei einer festgelegten Menge von Eingabedaten zu schätzen. Grundsätzlich gibt es zwei Klassen von Vorhersagemodellen: Parametrisches Modell und Nicht-Parametrisches Modell. Predictive Analytics extrahiert Informationen aus Daten, um Trends und Verhaltensmuster vorherzusagen. Predictive Analytics verwendet im Wesentlichen aktuelle oder vergangene Daten (historische Daten), um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen und bessere Entscheidungen zu treffen. Die prädiktive Analytik erhielt durch die Einführung von Big Data und Technologien für maschinelles Lernen viel mehr Aufmerksamkeit.
Head-to-Head-Vergleich Predictive Modeling vs Predictive Analytics
Nachfolgend finden Sie den Top 6-Vergleich zwischen Predictive Modeling und Predictive Analytics
Schauen wir uns die detaillierte Beschreibung von Predictive Analytics vs. Predictive Modeling an:
Predictive Analytics
Predictive Analytics wird verwendet, um das Ergebnis unbekannter zukünftiger Ereignisse vorherzusagen. Dabei werden Techniken aus den Bereichen Data Mining, Statistik, Datenmodellierung und KI verwendet, um Daten zu analysieren und zu aktualisieren und Prognosen über zukünftige Probleme zu erstellen. Es vereint das Management-, Informations- und Modellierungsgeschäft, um Risiken und Chancen für die nahe Zukunft zu identifizieren.
Predictive Analytics für Big Data ermöglicht es einem Benutzer, Muster und Beziehungen in strukturierten und unstrukturierten Daten aufzudecken, und ermöglicht es der Organisation, proaktiv zu werden.
Analysetechniken zur Durchführung prädiktiver Analysen sind hauptsächlich Regressionstechniken und Techniken des maschinellen Lernens.
Predictive Analytics-Prozess
- Projekt definieren: Definieren Sie die Projektergebnisse, die zu erbringenden Leistungen, den Umfang des Aufwands, die Geschäftsziele und die Datensätze, die verwendet werden sollen.
- Datenerfassung : Um eine vollständige Übersicht über die Kundeninteraktionen zu erhalten, werden Daten aus mehreren Quellen entnommen und mithilfe von Data Mining für Predictive Analytics Daten für die Analyse aufbereitet.
- Datenanalyse: Hierbei handelt es sich um den Prozess der Transformation, Überprüfung, Bereinigung und Modellierung von Daten mit dem Ziel, nützliche Informationen zu extrahieren und zu einer Schlussfolgerung zu gelangen
- Statistik: Die statistische Analyse ermöglicht es, die Annahmen und Hypothesen zu validieren und diese unter Verwendung statistischer Standardmodelle zu testen.
- Modellierung: Die prädiktive Modellierung folgt einem iterativen Prozess, durch den automatisch genaue prädiktive Modelle für die Zukunft erstellt werden. Durch die Verwendung der multimodalen Evolution stehen eine Reihe von Optionen zur Auswahl.
- Bereitstellung: Die prädiktive Modellbereitstellung bietet die Option, die Analyseergebnisse in den täglichen Entscheidungsfindungsprozess zu integrieren, um Ergebnisse, Berichte und Ausgaben zu erhalten, indem die Entscheidungen basierend auf der Modellierung automatisiert werden.
- Modellüberwachung: Modelle werden verwaltet und überwacht, um die Modellleistung zu überprüfen und sicherzustellen, dass die erwarteten Ergebnisse erzielt werden.
Anwendung von Predictive Analytics
Es können zwei Beispiele für Predictive Analytics in vielen Anwendungen unten verwendet werden:
1.Collection Analytics:
Predictive Analytics helfen bei der Optimierung der Ressourcenallokation, indem folgende Probleme / Fakten identifiziert werden:
- Effektive Inkassobüros
- Kontaktstrategien
- Rechtliche Schritte erhöhen die Genesung
- Reduzierung der Abholkosten.
2.Customer Relationship Management (CRM):
Die prädiktive Analyse wird auf Kundendaten angewendet, um CRM-Ziele wie Verkaufs-, Kundendienst- und Marketingkampagnen zu erreichen. Unternehmen müssen die Nachfrage nach Produkten oder das Potenzial für eine hohe Nachfrage analysieren, um auch Probleme zu identifizieren, die Kunden verlieren. Analytisches CRM wird auf den gesamten Kundenlebenszyklus angewendet.
Vorausschauende Modellierung
Es kann auf jedes unbekannte Ereignis aus der Vergangenheit oder Zukunft angewendet werden, um ein Ergebnis zu erzielen. Das zur Vorhersage der Ergebnisse verwendete Modell wird mithilfe der Detektionstheorie ausgewählt. Predictive Modeling-Lösungen werden in Form von Data Mining-Technologie angeboten. Da dies ein iterativer Prozess ist, wird derselbe Algorithmus immer wieder iterativ auf Daten angewendet, damit das Modell lernen kann.
Predictive Modeling Process
Bei der prädiktiven Modellierung werden Algorithmen für die Vorhersage von Daten ausgeführt, da der Prozess iterativ ist und das Modell trainiert, das das am besten geeignete Wissen für die Geschäftserfüllung bietet. Nachfolgend sind einige Stufen der analytischen Modellierung aufgeführt.
1. Datenerfassung und -bereinigung
Sammeln Sie Daten aus allen Quellen, um die erforderlichen Informationen durch Bereinigungsvorgänge zu extrahieren und verrauschte Daten zu entfernen, damit die Vorhersage korrekt ist.
2. Datenanalyse / Transformation
Zur Normalisierung müssen Daten für eine effiziente Verarbeitung transformiert werden. Skalieren Sie die Werte auf eine Bereichsnormalisierung, um die Signifikanz zu erhöhen, wenn keine Daten verloren gehen. Entfernen Sie auch irrelevante Elemente durch Korrelationsanalyse, um das endgültige Ergebnis zu bestimmen.
3. Erstellen eines Vorhersagemodells
Das Vorhersagemodell verwendet eine Regressionstechnik, um ein Vorhersagemodell unter Verwendung eines Klassifizierungsalgorithmus zu erstellen. Identifizieren Sie die Testdaten und wenden Sie die Klassifizierungsregeln an, um die Effizienz des Klassifizierungsmodells mit den Testdaten zu vergleichen.
4. Schlussfolgerungen / Bewertung:
Um Rückschlüsse zu ziehen, führen Sie eine Clusteranalyse durch und erstellen Sie Datengruppen.
Funktionen in der prädiktiven Modellierung:
1. Datenanalyse und -manipulation
Extrahieren Sie nützliche Daten mithilfe von Datenanalysetools. Wir können auch Daten ändern, neue Daten erstellen, Daten zusammenführen oder einen Filter auf die Daten anwenden, um die Ergebnisse vorherzusagen.
2.Visualisierung:
Es stehen Tools zur Verfügung, um Berichte in Form von interaktiven Grafiken zu generieren.
3.Statistik:
Zur Bestätigung der Vorhersage mithilfe des Statistikwerkzeugs kann die Beziehung zwischen Variablen in den Daten angezeigt werden.
Vergleichstabelle von Predictive Modeling und Predictive Analytics
Unten finden Sie die Vergleichstabelle zwischen Predictive Modeling und Predictive Analytics
Vorausschauende Modellierung | Predictive Analytics |
Der Geschäftsprozess umfasst:
Datenerfassung, Transformation, Erstellung eines Modells und Bewertung / Inferenz des Modells zur Vorhersage des Ergebnisses | Der Geschäftsprozess umfasst:
Definieren Sie Projekt, Datenerfassung, Statistik, Modellierung, Bereitstellung und Modellüberwachung. |
Iterativer Prozess und führt mindestens einen Algorithmus für Datensätze aus | Prozess der Analyse von historischen und Transaktionsdaten durch Statistik und Data Mining zur Vorhersage eines Ergebnisses |
Grundsätzlich gibt es zwei Klassen von Vorhersagemodellen:
1. Parametrisches Modell 2. Nicht parametrisches Modell | Arten von Predictive Analytics:
|
Ein Modell ist wiederverwendbar (Regressionsmodell) | Verwenden Sie Techniken aus Data Mining, Modellierung, maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz |
Anwendungen: Es wird in der Archäologie, in der Autoversicherung, im Gesundheitswesen usw. verwendet. | Anwendungen: Es wird im Projektrisikomanagement verwendet,
Betrugserkennung, Sammlungsanalyse usw. |
Arten der Modellkategorie:
Vorhersagemodell, Beschreibungsmodell und Entscheidungsmodell. | Arten von Analysen:
Regressionstechnik, Maschinelles Lernen |
Zusammenfassung - Predictive Modeling vs. Predictive Analytics
Zusammenfassend ist die Idee hinter Predictive Modeling vs Predictive Analytics, dass Daten, die täglich generiert werden, oder historische Daten Informationen für das heutige Geschäft enthalten können, um ein maximales Ergebnis mit Präzision zu erzielen. Die Aufgabe der Analyse oder Modellierung besteht darin, die benötigten Daten aus unstrukturierten oder strukturierten Daten zu extrahieren.
Empfohlener Artikel
Dies war ein Leitfaden für die Unterschiede zwischen Predictive Modeling und Predictive Analytics, ihre Bedeutung, den Vergleich von Kopf zu Kopf, die wichtigsten Unterschiede, die Vergleichstabelle und die Schlussfolgerung. Sie können sich auch die folgenden Artikel ansehen, um mehr zu erfahren -
- Predictive Analytics vs Data Mining - Welche ist nützlicher
- Kennen Sie die 5 nützlichsten Unterschiede zwischen Cloud Computing und Datenanalyse
- Maschinelles Lernen vs Predictive Analytics - 7 nützliche Unterschiede