Различия между прогнозным моделированием и прогнозной аналитикой
Прогнозирующее моделирование использует регрессионную модель и статистику для прогнозирования вероятности исхода и может применяться к любому неизвестному событию. Прогностическое моделирование часто используется в области машинного обучения, искусственного интеллекта (ИИ). Модель выбирается с использованием теории обнаружения, чтобы угадать вероятность результата при заданном количестве входных данных. Существует в основном 2 класса прогнозирующей модели: параметрическая модель и непараметрическая модель. Предиктивная аналитика извлекает информацию из данных для прогнозирования тенденций, а модели поведения - это прогностическая аналитика, в основном она использует текущие или прошлые данные (исторические данные) для прогнозирования будущих результатов для принятия более эффективных решений. Прогнозирующая аналитика привлекла гораздо больше внимания благодаря появлению больших данных и технологий машинного обучения.
Сравнение прогнозирования и прогнозирования в сравнении с прогнозированием
Ниже приведены 6 лучших сравнений между прогнозирующим моделированием и прогнозной аналитикой. 
Давайте посмотрим на подробное описание Predictive Analytics и Predictive Modeling:
Прогнозная аналитика
Прогнозная аналитика используется для прогнозирования результатов неизвестных будущих событий с использованием методов анализа данных, статистики, моделирования данных, искусственного интеллекта для анализа и текущих данных и прогнозирования будущих проблем. Он объединяет управление, информацию и моделирование бизнеса, используемого для определения рисков и возможностей в ближайшем будущем.
Прогнозирующая аналитика больших данных позволяет пользователю выявлять закономерности и взаимосвязи в структурированных и неструктурированных данных и позволяет организации активно действовать.
Аналитические методы для проведения прогнозной аналитики - это, в основном, методы регрессии и методы машинного обучения.
Процесс прогнозирующей аналитики
- Определите проект: определите результаты проекта, результаты, объем работ, бизнес-цели, идентифицируйте наборы данных, которые будут использоваться.
- Сбор данных : для обеспечения полного представления о взаимодействиях с клиентами данные берутся из нескольких источников, и с помощью Data Mining для прогнозной аналитики данные готовятся для анализа.
- Анализ данных: это процесс преобразования, проверки, очистки и моделирования данных с целью извлечения полезной информации, чтобы прийти к выводу
- Статистика: Статистический анализ позволяет проверять предположения, гипотезы и проверять их с использованием стандартных статистических моделей.
- Моделирование. Прогнозирующее моделирование следует за итеративным процессом, благодаря которому оно автоматически создает точные прогнозные модели будущего. Используя мультимодальную эволюцию, он предоставляет несколько вариантов выбора.
- Развертывание. Развертывание с использованием прогнозируемой модели предоставляет возможность развертывания аналитических результатов в повседневном процессе принятия решений для получения результатов, отчетов и результатов за счет автоматизации решений, основанных на моделировании.
- Мониторинг модели : модели управляются и контролируются для проверки производительности модели, чтобы гарантировать, что она обеспечивает ожидаемые результаты.
Применение прогнозной аналитики
Его можно использовать во многих приложениях, ниже приведены два примера прогнозной аналитики:
1.Коллекция Аналитика:
Прогнозная аналитика помогает путем оптимизации распределения ресурсов путем выявления следующих проблем / фактов:
- Эффективные коллекторские агентства
- Стратегии контактов
- Юридические действия увеличивают восстановление
- Сокращение затрат на сбор.
2. Управление взаимоотношениями с клиентами (CRM):
Прогнозный анализ применяется к данным клиентов для достижения целей CRM, таких как продажи, обслуживание клиентов и маркетинговые кампании. Организациям необходимо проанализировать востребованный продукт или потенциальный спрос, а также выявить проблемы, которые теряют клиентов. Аналитическая CRM применяется на всем жизненном цикле клиента.
Прогнозирующее моделирование
Он может быть применен к любому неизвестному событию из прошлого или будущего для получения результата. Модель, используемая для прогнозирования результатов, выбирается с использованием теории обнаружения. Решения для прогнозного моделирования представлены в форме технологии интеллектуального анализа данных. Поскольку это итеративный процесс, один и тот же алгоритм применяется к данным снова и снова, чтобы модель могла учиться.
Процесс прогнозирования
Процесс прогнозирующего моделирования включает в себя запуск алгоритма на основе данных для прогнозирования, поскольку этот процесс является итеративным, он обучает модель, которая дает наиболее подходящие знания для выполнения бизнеса. Ниже приведены некоторые этапы аналитического моделирования.
1. Сбор и очистка данных
Соберите данные из всех источников, чтобы извлечь необходимую информацию путем очистки операций, чтобы удалить зашумленные данные, чтобы прогноз мог быть точным.
2. Анализ данных / преобразование
Для нормализации данные должны быть преобразованы для эффективной обработки. Масштабирование значений до нормализации диапазона, чтобы значение, если данные не были потеряны. Также удалите ненужные элементы с помощью корреляционного анализа, чтобы определить окончательный результат.
3. Построение прогнозирующей модели
Прогнозирующая модель использует метод регрессии для построения прогностической модели с использованием алгоритма классификации. Определите данные испытаний и примените классические правила для проверки эффективности модели классификации по данным испытаний.
4. Выводы / Оценка:
Чтобы сделать выводы, выполните кластерный анализ и создайте группы данных.
Особенности прогнозного моделирования:
1. Анализ данных и манипулирование
Извлекайте полезные данные, используя инструменты анализа данных, также мы можем изменять данные, создавать новые данные, объединять или применять фильтр к данным для прогнозирования результатов.
2. Визуализация:
Существуют инструменты для генерации отчетов в форме интерактивной графики.
3.Statistics:
Для подтверждения прогноза с помощью инструмента статистики можно показать связь между переменными в данных.
Прогнозирующее моделирование и сравнительная таблица прогнозирующей аналитики
Ниже приведена сравнительная таблица между прогнозирующим моделированием и прогнозной аналитикой.
| Прогнозирующее моделирование | Прогнозная аналитика |
| Бизнес-процесс включает в себя:
Сбор данных, преобразование, построение модели и оценка / вывод модели для прогнозирования результата | Бизнес-процесс включает в себя:
Определите проект, сбор данных, статистику, моделирование, развертывание и мониторинг моделей. |
| Итеративный процесс и запускает 1 или более алгоритмов на наборах данных | Процесс анализа исторических и транзакционных данных с помощью статистики и интеллектуального анализа данных для прогнозирования результата |
| Есть в основном 2 класса прогнозирующей модели:
1. Параметрическая модель 2. Непараметрическая модель | Типы прогнозной аналитики:
|
| Модель многоразового использования (регрессионная модель) | Используйте технику из Data Mining, моделирования, машинного обучения и искусственного интеллекта |
| Приложения: используется в археологии, автостраховании, здравоохранении и т. Д. | Приложения: используется в управлении рисками проекта,
Обнаружение мошенничества, аналитика коллекций и др. |
| Типы модели Категория:
Прогнозирующая модель, описательная модель и модель принятия решения. | Типы аналитики:
Техника регрессии, Техника машинного обучения |
Резюме - Прогнозное моделирование против прогнозирующей аналитики
Таким образом, идея, лежащая в основе прогнозного моделирования по сравнению с прогнозирующей аналитикой, заключается в том, что данные, которые генерируются ежедневно или исторические данные, могут содержать информацию для современного бизнеса, чтобы получить максимальный результат с точностью. Задача аналитики или моделирования заключается в извлечении необходимых данных из неструктурированных или структурированных данных.
Рекомендуемая статья
Это было руководство по различиям между прогнозирующим моделированием и прогнозирующей аналитикой, их значением, сравнением лицом к лицу, ключевыми отличиями, сравнительной таблицей и заключением. Вы также можете посмотреть следующие статьи, чтобы узнать больше -
- Прогнозирующая аналитика против интеллектуального анализа данных - какой из них более полезен
- Знайте 5 самых полезных отличий облачных вычислений от аналитики данных
- Машинное обучение против прогнозирующей аналитики - 7 полезных отличий