Voorspellende analyses versus datamining - welke is nuttiger

Verschil tussen voorspellende analyses en datamining

Voorspellende analyse is het proces van het verfijnen van die gegevensbron, met behulp van bedrijfskennis om verborgen waarde te extraheren uit die nieuw ontdekte patronen. Datamining is de ontdekking van verborgen datapatronen door machine learning - en geavanceerde algoritmen zijn de mijntools.

Datamining + domeinkennis => voorspellende analyse => bedrijfswaarde

Head to Head-vergelijking tussen voorspellende analyses versus datamining

Hieronder vindt u de 5-vergelijking tussen voorspellende analyses versus datamining

Belangrijkste verschillen tussen voorspellende analyses versus datamining

Hieronder is het verschil tussen Predictive Analytics en Data Mining

● Process - Process of Data Mining kan worden samengevat in zes fasen-

a.Business/Research Fase begrijpen - Geef een duidelijke beschrijving van de projectdoelstellingen en -vereisten in termen van het bedrijf of de onderzoekseenheid als geheel
b.Data Fase begrijpen - verzamel en gebruik verkennende data-analyse om vertrouwd te raken met de gegevens en eerste inzichten te ontdekken.
c.Gegevensvoorbereidingsfase - Maak een transformatie schoon en pas deze toe op onbewerkte gegevens zodat deze gereed is voor de modelleringshulpmiddelen
d.Modelleringsfase - Selecteer en pas de juiste modelleringstechnieken toe en kalibreer modelinstellingen om de resultaten te optimaliseren.
e.Evaluatiefase - Modellen moeten worden geëvalueerd op kwaliteit en effectiviteit voordat we ze inzetten. Bepaal ook of het model in feite de doelstellingen bereikt die in fase 1 zijn vastgesteld.
f.Deployment Phase - Maak gebruik van modellen in productie. Kan een eenvoudige implementatie zijn, zoals het genereren van een rapport of een complexe, zoals Implementeer een parallel dataminingproces in een andere afdeling.

Stappen op hoog niveau van het procesgebied Predictive Analytics

a. Definieer bedrijfsdoel - welk bedrijfsdoel moet worden bereikt en hoe gegevens passen. Bedrijfsdoel is bijvoorbeeld effectievere aanbiedingen voor nieuwe klanten en gegevens die nodig zijn, is segmentering van klanten met specifieke kenmerken.
B.Verzamelen van aanvullende gegevens - Extra gegevens die nodig kunnen zijn, zijn gebruikersprofielgegevens van een online systeem of gegevens van externe tools om gegevens beter te begrijpen. Dit helpt om een reden achter het patroon te vinden. Soms worden marketingonderzoeken uitgevoerd om gegevens te verzamelen.
c.Draft Predictive Model - Model gemaakt met nieuw verzamelde gegevens en bedrijfskennis. Een model kan een eenvoudige bedrijfsregel zijn, zoals: "Er is een grotere kans om de gebruikers van leeftijd a naar b uit India te converteren als we dit bieden" of een complex wiskundig model.

● Bedrijfswaarde - Data Ming voegt zelf waarden toe aan bedrijven

a. Begrijp klantensegmenten in verschillende dimensies
b.Krijg prestatiepatroon specifiek voor KPI's (bijv. neemt het abonnement toe met het aantal actieve gebruikers?)
c. Identificeer pogingen tot frauduleuze activiteit en voorkom dit.
d.Systeemprestatiepatronen (bijv. laadtijd van pagina op verschillende apparaten - elk patroon?)

Voorspellende analyses ondersteunen de organisatie door drie voordelen te bieden:

a.Vision - Helpt te zien wat onzichtbaar is voor anderen. Voorspellende analyses kunnen veel klantgegevens uit het verleden doorlopen, koppelen aan andere gegevens en alle onderdelen in de juiste volgorde samenstellen.
b.Beslissing - Een goed gemaakt voorspellend analysemodel biedt analytische resultaten zonder emotie en vooringenomenheid en biedt consistente en onbevooroordeelde inzichten ter ondersteuning van beslissingen.
c.Precision - Helpt geautomatiseerde tools te gebruiken om de rapportagewerkzaamheden voor u te doen - tijd en middelen besparen, menselijke fouten verminderen en de precisie verbeteren.

● Prestatiemeting - Prestatie van datamining-proces gemeten op hoe goed het model patronen in gegevens vindt. Meestal zal het een regressie-, classificatie- of clustermodel zijn en er is een goed gedefinieerde prestatiemaatstaf voor al deze.
Prestaties van voorspellende analyses worden gemeten op de impact van het bedrijf. Bijvoorbeeld: hoe goed werkte de gerichte advertentiecampagne in vergelijking met een algemene campagne? Hoe goed het vinden van datamining-patronen ook is, om voorspellende modellen goed te laten werken, zakelijk inzicht is een must.

● Toekomst - Het veld voor datamining evolueert zeer snel. Probeert patronen in gegevens te vinden met minder datapunten met een minimum aantal functies met behulp van meer geavanceerde modellen zoals Deep Neural Networks. Veel pioniers op dit gebied, zoals Google, proberen ook het proces eenvoudig en voor iedereen toegankelijk te maken. Een voorbeeld is Cloud AutoML van Google.
Voorspellende analyses uitbreiden naar een breed scala van nieuwe gebieden, zoals voorspelling van werknemersretentie, misdaadvoorspelling (aka predictive policing) enz. Tegelijkertijd proberen organisaties nauwkeuriger te voorspellen door maximale informatie van gebruikers te verzamelen, zoals waar ze naartoe gaan, wat voor soort video's ze bekijken enz.

Vergelijkingstabel tussen voorspellende analyses versus datamining

Hieronder staan de lijst met punten, beschrijf de vergelijkingen tussen Predictive Analytics versus Data Mining:

Vergelijkingsbasis	Datamining	Voorspellende analyse
Definitie	Datamining is het proces van het ontdekken van nuttige patronen en trends in grote datasets.	Voorspellende analyses zijn het extraheren van informatie uit grote gegevenssets om voorspellingen en schattingen over toekomstige resultaten te maken.
Belang	Hulp om verzamelde gegevens beter te begrijpen. bv: ● Beter begrip van klantsegmenten ● Koop patroon in geografie of tijd ● Gedragsanalyse via clickstream ● Tijdlijnanalyse aandelenkoersen. ● GPS-straatgegevensanalyse	Voorspel bovenop het resultaat van datamining door domeinkennis toe te passen - ● Welke klant zal vervolgens kopen? ● Wat is het klantverlooppercentage? ● Hoeveel nieuwe abonnementen worden gestart als deze aanbieding wordt gegeven? ● Wat is een hoeveelheid voorraad van een product nodig voor de komende maand
strekking	Pas Machine Learning-algoritmen zoals regressie, classificatie toe op verzamelde gegevens om verborgen patronen te vinden	Pas bedrijfskennis toe op datamijnpatronen met eventuele aanvullende gegevens die nodig zijn om bedrijfsgeldige voorspellingen te krijgen
Resultaat	De output van datamining zal een gegevenspatroon zijn in de vorm van een tijdlijn variërende distributie of clusters, maar het zal niet beantwoorden waarom dit patroon zich voordeed?	Voorspellende analyses die proberen antwoorden op het patroon te vinden door bedrijfskennis toe te passen en er dus bruikbare informatie van te maken.
Betrokken mensen	Meestal gedaan door statistici en machine learning-ingenieurs, die een sterke wiskundige achtergrond hebben om feature engineering te doen en een ML-model te maken	Bedrijfsspecifieke kennis en een duidelijke bedrijfsdoelstelling zijn hier onmisbaar. Bedrijfsanalisten en andere domeinexperts kunnen de door de machines ontdekte patronen analyseren en interpreteren, waardoor de gegevenspatronen een nuttige betekenis krijgen en bruikbare inzichten worden verkregen

Conclusie - Voorspellende analyse versus datamining

Zoals Rick Whiting zei in InformationWeek Wat is de volgende stap is de volgende stap. Voorspellende analyse is waar business intelligence naartoe gaat. Datamining helpt organisaties op welke manier dan ook en een van de belangrijkste daarin is een goede basis gelegd voor voorspellende analyse

Aanbevolen artikel

Dit is een leidraad geweest voor het verschil tussen voorspellende analyses en datamining, hun betekenis, vergelijking van persoon tot persoon, belangrijkste verschillen, vergelijkingstabel en conclusie. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie -