Unterschied zwischen Predictive Analytics und Data Science
Predictive Analytics ist ein Prozess statistischer Techniken, die aus Data Mining, maschinellem Lernen und Vorhersagemodellen abgeleitet werden und aktuelle und historische Ereignisse abrufen, um zukünftige Ereignisse oder unbekannte Ergebnisse in der Zukunft vorherzusagen.
Data Science ist die Untersuchung verschiedener Arten von Daten, wie strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten in jeder Form oder Form, die verfügbar sind, um einige Informationen daraus zu gewinnen.
Predictive Analytics ist ein Bereich der Statistischen Wissenschaften, in dem die vorhandenen Informationen extrahiert und verarbeitet werden, um Trends und Ergebnismuster vorherzusagen. Der Kern des Themas liegt in der Analyse des vorhandenen Kontexts zur Vorhersage eines unbekannten Ereignisses.
Data Science besteht aus verschiedenen Technologien, mit denen Daten wie Data Mining, Datenspeicherung, Datenbereinigung, Datenarchivierung, Datentransformation usw. untersucht werden, um sie effizienter und geordneter zu gestalten.
Die prädiktive Analyse kann angewendet werden, um nicht nur ein unbekanntes zukünftiges Ereignis, sondern auch das gegenwärtige und vergangene Ereignis vorherzusagen.
Data Science ist nützlich, um das Verhalten und die Gewohnheiten der Internetnutzer zu untersuchen, indem Informationen aus dem Internetverkehr und dem Suchverlauf der Benutzer gesammelt werden. Auf diese Weise werden die empfohlenen Anzeigen für einen Nutzer auf seinen Webbrowserseiten ohne deren Eingaben angezeigt.
Head-to-Head Vergleich zwischen Predictive Analytics und Data Science (Infographics)
Nachfolgend finden Sie die Top-8-Unterschiede zwischen Predictive Analytics und Data Science
Hauptunterschiede zwischen Predictive Analytics und Data Science
Das Folgende ist der Unterschied zwischen Predictive Analytics und Data Science
- Die Predictive Analytics ist ein Bereich der Statistischen Wissenschaft, in dem sich eine Untersuchung mathematischer Elemente als nützlich erwiesen hat, um verschiedene unbekannte Ereignisse in Vergangenheit, Gegenwart oder Zukunft vorherzusagen. Data Science ist ein interdisziplinärer Bereich mit mehreren wissenschaftlichen Methoden und Prozessen, um Wissen aus vorhandenen Daten zu extrahieren.
- Predictive Analytics umfasst verschiedene Phasen wie Datenmodellierung, Datenerfassung, Statistik und Bereitstellung, während Data Science Phasen der Datenextraktion, Datenverarbeitung und Datenumwandlung umfasst, um nützliche Informationen daraus zu erhalten.
- In Predictive Analytics werden viele Techniken verwendet, wie Data Mining, Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Statistik und Modellierung usw., um vorhandene Daten zu analysieren und unbekannte Ereignisse der Zukunft vorherzusagen. Bei Data Science handelt es sich um die Verarbeitung vorhandener Informationen, um die Organisation und Speicherung in erforderlicher Weise zu verwalten.
- Predictive Analytics deckt die Beziehung zwischen verschiedenen Datentypen auf, z. B. strukturierten, unstrukturierten und halbstrukturierten Daten. Strukturierte Daten stammen aus relationalen Datenbanken, unstrukturierte sind wie Dateiformate und halbstrukturierte wie JSON-Daten. Data Science besteht aus verschiedenen Tools zum Verarbeiten verschiedener Datentypen, z. B. Datenintegrations- und -manipulations-Tools.
- Die Schritte in Predictive Analytics umfassen Datenerfassung, Analyse und Berichterstellung, Überwachung und prädiktive Analyse. Dies ist die Hauptphase, in der die zukünftigen Ergebnisereignisse ermittelt werden, während Data Science Datenerfassung, Datenanalyse enthält, Erkenntnisse aus den analysierten Daten extrahiert und die extrahierten Daten verwendet Daten für den Geschäftszweck.
- Predictive Analytics hat viele Anwendungen in Branchen wie Bank- und Finanzdienstleistungen, Betrugserkennung, Risikominderung und Betriebsverbesserung. Data Science-Anwendungen sind digitale Werbung, Internetsuche, Empfehlungssysteme, Bild- und Spracherkennung, Preisvergleich, Routenplanung und Logistik usw.
- Die Predictive Analytics-Anwendungen decken Branchen wie Öl, Gas, Einzelhandel, verarbeitendes Gewerbe, Krankenversicherung und Banken ab. Data Science deckt hauptsächlich technologische Industrien ab.
- Predictive Analytics ist die Teilmenge von Data Science. Datenintegration und Datenmodellierung stammen aus der prädiktiven Modellierung. Data Science bietet alles vom IT-Management bis zur Datenanalyse.
- Predictive Analytics ist der Prozess der Erstellung von Vorhersagemodellen und der Replikation des Verhaltens der Anwendung oder des Systems oder des Geschäftsmodells, während mit Data Science das Verhalten des erstellten Modells untersucht wird, das vorhergesagt werden soll.
- Beispielsweise hat ein Bank- oder Finanzinstitut eine große Anzahl von Kunden, bei denen das Kundenverhalten analysiert wird, indem die Daten aus vorhandenen Informationen gesammelt und die zukünftigen Geschäfts- und potenziellen Kunden vorhergesagt werden, bei denen die Kunden ihr Interesse mehr an Bankprodukten zeigen werden . Dies unterstützt das effiziente Wachstum des Bankgeschäfts mithilfe eines Vorhersagemodells.
- Das ultimative Ziel der Predictive Analytics ist es, die unbekannten Dinge aus den bekannten Dingen vorherzusagen, indem einige Vorhersagemodelle erstellt werden, um die Geschäftsziele erfolgreich voranzutreiben, während das Ziel von Data Science offensichtlich darin besteht, deterministische Einblicke in die Informationen zu gewähren, die wir tatsächlich nicht tun kennt.
Vergleichstabelle zwischen Predictive Analytics und Data Science
| BASIS FÜR
VERGLEICH | Predictive Analytics | Data Science |
| Definition | Prozess der Vorhersage zukünftiger oder unbekannter Ereignisse anhand vorhandener Daten | Untersuchung verschiedener Formen vorhandener Daten, um nützliche Informationen zu erhalten |
| Verwendung | Um die Geschäfte eines Unternehmens vorherzusagen | Verwaltung und Organisation der Kundendaten |
| Leistungen | Unternehmen reibungslos führen | Reduzierung der Datenredundanz und Vermeidung von Verwirrung |
| Echtzeit | Prognostiziert vergangene, gegenwärtige und zukünftige Ergebnisse eines Unternehmens | Sichere Pflege und Handhabung großer Mengen von Kundendaten |
| Studienbereich | Ein Teilbereich der Statistischen Wissenschaft, der viel Mathematik umfasst | Eine Mischung aus Informatikkonzepten und ihrem Teilbereich |
| Industrie | Business Process enthält ein Predictive Analytic-Modell zum Ausführen von Projekten | Die meisten datenbasierten Unternehmen haben begonnen, sich auf diesem Gebiet weiterzuentwickeln |
| Anwendungen | Gilt für alle schnell wachsenden Branchen und dynamischen Unternehmen | Gilt für Unternehmen, in denen umfangreiche vertrauliche Daten verwaltet werden sollen |
| Feld | Mit dieser Methode können viele Arten von Branchenunternehmen vorhergesagt werden | Technologiefirmen haben eine große Nachfrage nach Data Science-Fachwissen, um ihre Geschäfte zu organisieren |
Schlussfolgerung - Predictive Analytics vs. Data Science
Predictive Analytics ist der Prozess der Erfassung oder Vorhersage zukünftiger Ergebnisse oder unbekannter Ereignisse aus vorhandenen Daten, und Data Science bezieht Informationen aus vorhandenen Daten. Predictive Analytics ist für Unternehmen von großem Nutzen, um zukünftige Geschäftsereignisse oder unbekannte Ereignisse aus den vorhandenen Datensätzen vorherzusagen.
Data Science ist nützlich für die Verarbeitung und Untersuchung von Daten aus vorhandenen Informationen, um nützliche und aussagekräftige Informationen daraus zu erhalten. Sowohl Predictive Analytics als auch Data Science spielen eine Schlüsselrolle bei der Untersuchung und Förderung der Zukunft eines Unternehmens, indem sie sich auf erfolgreiche Wege ausrichten.
Predictive Analytics ist die beste Methode, um die Geschäftsmodelle den Managern, Geschäftsanalysten und Unternehmensleitern auf einfache und hervorragende Weise darzustellen, wie sich die Unternehmen in täglichen Besprechungen entwickeln.
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Dies war ein Leitfaden für Predictive Analytics vs Data Science, deren Bedeutung, Kopf-an-Kopf-Vergleich, Hauptunterschiede, Vergleichstabelle und Schlussfolgerung. Dieser Artikel enthält alle nützlichen Unterschiede zwischen Predictive Analytics und Data Science. Weitere Informationen finden Sie auch in den folgenden Artikeln.
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