Verschillen tussen voorspellende modellen versus voorspellende analyses
Voorspellende modellen gebruiken regressiemodel en statistieken om de waarschijnlijkheid van een uitkomst te voorspellen en kunnen worden toegepast op onbekende gebeurtenissen. Voorspellende modellen worden vaak gebruikt op het gebied van machine learning, kunstmatige intelligentie (AI). Het model wordt gekozen met behulp van detectietheorie om de waarschijnlijkheid van een uitkomst te raden bij een bepaalde hoeveelheid invoergegevens. Er zijn in principe 2 klassen van voorspellend model: parametrisch model en niet-parametrisch model. Predictive Analytics haalt informatie uit gegevens om trends te voorspellen en gedragspatronen zijn voorspellende analyses. Het maakt in feite gebruik van huidige of eerdere gegevens (historische gegevens) om toekomstige resultaten te voorspellen om betere beslissingen te nemen. Voorspellende analyses kregen veel meer aandacht door de opkomst van Big Data en machine learning-technologieën.
Vergelijking van kop tot kop Voorspellende modellen versus voorspellende analyses
Hieronder vindt u de Top 6-vergelijking tussen voorspellende modellen en voorspellende analyses 
Laten we de gedetailleerde beschrijving van Predictive Analytics versus Predictive Modelling eens bekijken:
Voorspellende analyse
Voorspellende analyses worden gebruikt om de uitkomst van onbekende toekomstige gebeurtenissen te voorspellen met behulp van technieken uit datamining, statistiek, datamodellering, AI om te analyseren en huidige gegevens te voorspellen en een voorspelling te doen over toekomstige problemen. Het brengt management-, informatie- en modelleringsactiviteiten samen die worden gebruikt om risico's en kansen in de nabije toekomst te identificeren.
Met voorspellende analyses van big data kan een gebruiker patronen en relaties ontdekken in gestructureerde en ongestructureerde data en kan de organisatie proactief worden.
Analytische technieken om voorspellende analyses uit te voeren zijn voornamelijk regressietechnieken en technieken voor machinaal leren.
Voorspellend analyseproces
- Project definiëren: definieer de projectresultaten, te leveren prestaties, de reikwijdte van de inspanning, bedrijfsdoelstellingen, identificeer de datasets die zullen worden gebruikt.
- Gegevensverzameling : om een compleet overzicht van klantinteracties te bieden, worden gegevens uit meerdere bronnen gehaald en door datamining te gebruiken voor voorspellende analyses, worden gegevens voorbereid voor analyse.
- Gegevensanalyse: het is het proces van het transformeren, inspecteren, opschonen en modelleren van gegevens met als doel nuttige informatie te extraheren en tot een conclusie te komen
- Statistiek: statistische analyse maakt het mogelijk om de veronderstellingen, hypothese te valideren en deze te testen met behulp van standaard statistische modellen.
- Modellering: voorspellende modellering volgt iteratief proces waardoor het automatisch nauwkeurige voorspellende modellen voor de toekomst maakt. Door multimodale evolutie te gebruiken, biedt het een aantal opties om het beste te kiezen.
- Implementatie: voorspellende modelimplementatie biedt de optie om de analytische resultaten te implementeren in het dagelijkse besluitvormingsproces om resultaten, rapporten en output te verkrijgen door de beslissingen op basis van de modellering te automatiseren.
- Modelbewaking: modellen worden beheerd en bewaakt om de modelprestaties te beoordelen om ervoor te zorgen dat deze de verwachte resultaten oplevert.
Toepassing van voorspellende analyses
Het kan worden gebruikt in veel toepassingen hieronder en zijn twee voorbeelden van voorspellende analyses:
1. verzamelanalyse:
Voorspellende analyses helpen door de toewijzing van middelen te optimaliseren door onderstaande problemen / feiten te identificeren:
- Effectieve incassobureaus
- Contactstrategieën
- Juridische acties verhogen het herstel
- Inzamelingskosten verlagen.
2. Klantrelatiebeheer (CRM):
Voorspellende analyse wordt toegepast op klantgegevens om CRM-doelstellingen zoals verkoop, klantenservice en marketingcampagnes te bereiken. Organisaties moeten de vraag naar producten of het potentieel voor hoge vraag analyseren en ook problemen identificeren die klanten verliezen. Analytische CRM wordt toegepast op de volledige levenscyclus van klanten.
Voorspellende modellen
Het kan worden toegepast op elke onbekende gebeurtenis uit het verleden of de toekomst om een resultaat te produceren. Het model dat wordt gebruikt om uitkomsten te voorspellen, wordt gekozen met behulp van detectietheorie. Voorspellende modelleringsoplossingen hebben de vorm van dataminingtechnologie. Omdat dit een iteratief proces is, wordt hetzelfde algoritme steeds opnieuw iteratief op gegevens toegepast, zodat het model kan leren.
Voorspellend modelleringsproces
Voorspellend modelleringsproces omvat het uitvoeren van algoritme op gegevens voor voorspelling, aangezien het proces iteratief is, wordt het model getraind dat de meest geschikte kennis biedt voor zakelijke uitvoering. Hieronder staan enkele fasen van analytisch modelleren.
1. Gegevens verzamelen en opschonen
Verzamel gegevens uit alle bronnen om benodigde informatie te extraheren door operaties op te schonen om lawaaierige gegevens te verwijderen, zodat de voorspelling nauwkeurig kan zijn.
2. Gegevensanalyse / transformatie
Voor normalisatie moeten gegevens worden getransformeerd voor efficiënte verwerking. De waarden schalen naar een bereiknormalisatie zodat de betekenis als gegevens niet verloren gaan. Verwijder ook irrelevante elementen door correlatieanalyse om het uiteindelijke resultaat te bepalen.
3. Een voorspellend model bouwen
Voorspellend model gebruikt regressietechniek om voorspellend model te bouwen met behulp van classificatie-algoritme. Identificeer testgegevens en pas classicificatieregels toe om de efficiëntie van het classificatiemodel te vergelijken met testgegevens.
4. Inferenties / evaluatie:
Om inferenties clusteranalyses uit te voeren en gegevensgroepen te maken.
Functies in voorspellende modellen:
1. Gegevensanalyse en manipulatie
Nuttige gegevens extraheren met behulp van gegevensanalysetools. We kunnen ook gegevens wijzigen, nieuwe gegevens maken, samenvoegen of een filter op de gegevens toepassen om de resultaten te voorspellen.
2. visualisatie:
Er zijn tools beschikbaar om rapporten te genereren in de vorm van interactieve grafische afbeeldingen.
3.Statistics:
Om de voorspelling te bevestigen met behulp van de statistiektool, kan de relatie tussen variabelen in de gegevens worden getoond.
Vergelijkende tabel voorspellende modellen versus voorspellende analyses
Hieronder staat de vergelijkingstabel tussen voorspellende modellen versus voorspellende analyses
| Voorspellende modellen | Voorspellende analyse |
| Bedrijfsproces omvat:
Gegevensverzameling, transformatie, een model bouwen en het model evalueren / afleiden om de uitkomst te voorspellen | Bedrijfsproces omvat:
Definieer project, gegevensverzameling, statistieken, modellering, implementatie en modelbewaking. |
| Iteratief proces en voert 1 of meer algoritmen uit op gegevenssets | Analyseproces van historische en transactionele gegevens door statistieken en datamining om een uitkomst te voorspellen |
| Er zijn in principe 2 klassen van voorspellend model:
1. Parametrisch model 2. Niet-parametrisch model | Soorten voorspellende analyses:
|
| Een model is herbruikbaar (regressiemodel) | Gebruik techniek van datamining, modellering, machinaal leren en kunstmatige intelligentie |
| Toepassingen: het wordt gebruikt in archeologie, autoverzekeringen, gezondheidszorg enz. | Toepassingen: het wordt gebruikt in projectrisicobeheer,
Fraudedetectie, verzamelinganalyses, enz. |
| Typen modelcategorie:
Voorspellend model, beschrijvend model en beslissingsmodel. | Soorten analyses:
Regressietechniek, Machine learning-techniek |
Samenvatting - Voorspellende modellen versus voorspellende analyses
Samenvattend is het idee achter Predictive Modelling versus Predictive Analytics dat gegevens die dagelijks worden gegenereerd of de historische gegevens informatie kunnen bevatten voor het huidige bedrijf om een maximale uitkomst met precisie te krijgen. De taak van analyse of modellering is om de benodigde gegevens te extraheren uit ongestructureerde of gestructureerde gegevens.
Aanbevolen artikel
Dit is een leidraad geweest voor verschillen tussen voorspellende modellen versus voorspellende analyses, hun betekenis, vergelijking van persoon tot persoon, belangrijkste verschillen, vergelijkingstabel en conclusie. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie -
- Voorspellende analyses versus datamining - welke is nuttiger
- Ken het 5 meest bruikbare verschil tussen cloud computing en data-analyse
- Machine Learning versus Predictive Analytics - 7 nuttige verschillen