Прогнозная аналитика против Data Science - узнайте 8 полезных сравнений

Разница между прогнозирующей аналитикой и наукой о данных

Predictive Analytics - это процесс статистических методов, полученных на основе интеллектуального анализа данных, машинного обучения и прогнозного моделирования, которые позволяют получать текущие и исторические события для прогнозирования будущих событий или неизвестных результатов в будущем.

Наука о данных - это изучение различных типов данных, таких как структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные в любой форме или доступных форматах, чтобы извлечь из них некоторую информацию.

Прогнозная аналитика - это область статистических наук, где существующая информация будет извлекаться и обрабатываться для прогнозирования тенденций и структуры результатов. Суть предмета заключается в анализе существующего контекста для прогнозирования неизвестного события.

Data Science состоит из различных технологий, используемых для изучения данных, таких как извлечение данных, хранение данных, очистка данных, архивирование данных, преобразование данных и т. Д., Чтобы сделать их эффективными и упорядоченными.

Предсказательная аналитика может применяться для прогнозирования не только неизвестного будущего события, но также и для настоящих и прошлых событий.

Data Science полезна для изучения поведения и привычек интернет-пользователей, собирая информацию из интернет-трафика и истории поиска пользователей. Таким образом, рекомендуемые объявления будут отображаться для пользователя на страницах просмотра веб-страниц без их ввода.

Сравнение личных данных между прогнозирующей аналитикой и наукой о данных (инфографика)

Ниже приведено 8 главных отличий между прогнозирующей аналитикой и наукой о данных.

Ключевые различия между прогнозирующей аналитикой и наукой о данных

Ниже приводится разница между прогнозирующей аналитикой и наукой о данных.

Прогнозирующая аналитика - это область статистической науки, в которой изучение математических элементов оказывается полезным для прогнозирования различных неизвестных событий, будь то прошлое, настоящее или будущее. Data Science - это междисциплинарная область множества научных методов и процессов для извлечения знаний из существующих данных.
Predictive Analytics имеет различные этапы, такие как моделирование данных, сбор данных, статистика и развертывание, тогда как Data Science имеет этапы извлечения данных, обработки данных и преобразования данных для получения из них некоторой полезной информации.
В Predictive Analytics используется много методов, таких как интеллектуальный анализ данных, искусственный интеллект, машинное обучение, статистика, моделирование и т. Д., Для анализа существующих данных с целью прогнозирования неизвестных событий будущего. Data Science - это обработка существующей информации для организации и хранения в необходимом порядке.
Predictive Analytics выявляет связь между различными типами данных, такими как структурированные, неструктурированные и полуструктурированные данные. Структурированные данные взяты из реляционных баз данных, неструктурированные - как форматы файлов, а полуструктурированные - как данные JSON. Data Science состоит из различных инструментов для обработки различных типов данных, таких как инструменты интеграции данных и манипуляции.
Шаги в Predictive Analytics включают сбор данных, анализ и отчетность, мониторинг и прогнозный анализ, который является основным этапом, который определяет будущие конечные события, тогда как Data Science содержит сбор данных, анализ данных, извлечение аналитических данных из проанализированных данных с использованием извлеченных данных. данные для бизнес-целей.
Прогнозная аналитика имеет множество применений в таких отраслях, как банковские и финансовые услуги, обнаружение мошенничества, снижение рисков и улучшение операций. Приложения Data Science - это цифровая реклама, поиск в Интернете, системы рекомендаций, распознавание изображений и речи, сравнение цен, планирование маршрутов, логистика и т. Д.,
Приложения Predictive Analytics охватывают такие отрасли, как нефть, газ, розничная торговля, производство, медицинское страхование и банковский сектор. Data Science охватывает в основном технологические отрасли.
Predictive Analytics - это подмножество Data Science. Интеграция данных и моделирование данных происходят из прогнозирующего моделирования. В Data Science есть все: от управления ИТ до анализа данных.
Прогнозирующая аналитика - это процесс создания прогностических моделей, который копирует поведение приложения, системы или бизнес-модели, тогда как Data Science - это та, которая используется для изучения поведения созданной модели, которая должна быть предсказана.
Например, банковское или финансовое учреждение имеет огромное количество клиентов, где поведение клиентов будет проанализировано путем сбора данных из существующей информации и прогнозирования будущих деловых и потенциальных клиентов, в которых клиенты будут проявлять интерес к банковским продуктам., Это способствует эффективному росту банковского бизнеса за счет использования прогнозной модели.
Конечная цель Predictive Analytics - предсказывать неизвестные вещи из известных вещей, создавая некоторые прогностические модели для успешного достижения бизнес-целей, тогда как цель Data Science - предоставить детерминистическое понимание информации, которой мы на самом деле не занимаемся. знать.

Прогнозирующая аналитика и сравнительная таблица Data Science

ОСНОВА ДЛЯ СРАВНЕНИЕ	Прогнозная аналитика	Наука о данных
Определение	Процесс прогнозирования будущих или неизвестных событий с использованием существующих данных	Изучение различных форм существующих данных для извлечения некоторой полезной информации
использование	Предсказать бизнес компании	Для управления и организации данных клиентов
Преимущества	Чтобы вести бизнес гладко	Сокращение избыточности данных и позволяет избежать путаницы
Реальное время	Прогнозирует прошлые, настоящие и будущие результаты бизнеса	Обслуживание и обработка больших объемов данных о клиентах безопасным способом
Область исследования	Подзона статистической науки, которая включает в себя много математики	Смесь концепций информатики и ее подрайона
Промышленность	Бизнес-процесс включает модель Predictive Analytic для запуска проектов	Большинство основанных на данных компаний начали развиваться с этой областью предмета
Приложения	Относится ко всем быстрорастущим отраслям и динамичным предприятиям	Относится к компаниям, где необходимо управлять крупными конфиденциальными данными
поле	С помощью этой методологии можно предсказать многие типы отраслей бизнеса.	Технологические компании имеют большой спрос на опыт Data Science для организации своего бизнеса

Заключение - Прогнозирующая аналитика против Data Science

Predictive Analytics - это процесс сбора или прогнозирования будущих результатов или неизвестных событий из существующих данных, а Data Science получает информацию из существующих данных. Предсказательная аналитика будет очень полезна для компаний для прогнозирования будущих бизнес-событий или неизвестных событий из существующих наборов данных.

Data Science будет полезна для обработки и изучения данных из существующей информации, чтобы извлечь из нее полезную и значимую информацию. И Predictive Analytics, и Data Science играют ключевую роль в изучении и управлении будущим компании в отличной форме, ориентируясь на успешные пути.

Predictive Analytics - это лучший способ представления бизнес-моделей менеджерам, бизнес-аналитикам и корпоративным лидерам простым и отличным способом развития бизнеса на ежедневных встречах.