В главное отличие между интеллектуальным анализом данных и прогнозной аналитикой заключается в том, что интеллектуальный анализ данных - это процесс выявления скрытых шаблонов данных с использованием алгоритмов и инструментов интеллектуального анализа данных, в то время как прогнозная аналитика - это процесс применения бизнес-знаний к обнаруженным шаблонам для составления прогнозов.

Data Mining - это процесс обнаружения закономерностей в большом наборе данных. Он извлекает новые шаблоны и отношения между объектами данных. Результатом интеллектуального анализа данных является шаблон, который формирует временную шкалу переменного распределения. С другой стороны, прогнозная аналитика - это процесс применения бизнес-знаний к обнаруженным закономерностям в наборе данных с целью прогнозирования тенденций и поведения. Эти закономерности обнаруживаются с помощью интеллектуального анализа данных или с использованием какой-либо другой техники. Бизнес-аналитики и эксперты в предметной области анализируют и интерпретируют их, чтобы сделать значимые бизнес-идеи.

Интеллектуальный анализ данных, предиктивная аналитика

Что такое интеллектуальный анализ данных

Интеллектуальный анализ данных относится к процессу обнаружения закономерностей в большом наборе данных. Он включает извлечение информации из набора данных и преобразование информации в понятную структуру для дальнейшего использования. Он используется во многих областях, таких как математика, кибернетика, маркетинг и т. Д.

Рисунок 1: Набор данных

Интеллектуальный анализ данных связан с несколькими задачами, такими как интеграция данных, преобразование данных, оценка шаблонов и визуализация. Данные поступают из нескольких источников. Все данные интегрированы и хранятся в едином хранилище данных. Во-вторых, данные предварительно обрабатываются, чтобы их можно было использовать для интеллектуального анализа данных. Затем шаблоны распознаются с использованием таких алгоритмов, как кластеризация, регрессия и т. Д. Наконец, эти шаблоны оцениваются и визуализируются с помощью графиков.

Кроме того, существует тип интеллектуального анализа данных, называемый веб-интеллектуальным анализом. Это процесс сбора информации с помощью традиционных методов и методов интеллектуального анализа данных через Интернет. Это помогает понять такие факторы, как эффективность веб-сайта и поведение клиентов. В целом интеллектуальный анализ данных дает возможность обнаруживать скрытые закономерности в данных, чтобы их можно было использовать для прогнозирования и принятия бизнес-решений.

Что такое прогнозная аналитика

Прогнозная аналитика анализирует текущие и исторические факты, чтобы делать прогнозы о будущих или неизвестных событиях. Он использует различные статистические методы, такие как интеллектуальный анализ данных, прогнозное моделирование и машинное обучение.

Рисунок 2: Процесс прогнозной аналитики

Процесс прогнозной аналитики включает следующие действия.

1. Определение проекта - Определите результаты проекта, объем, бизнес-цели и определите набор данных, который будет использоваться.
2. Сбор данных - сбор данных из нескольких источников.
3. Анализ данных - процесс проверки, моделирования данных для обнаружения полезной информации.
4. Статистический анализ - подтвердите предположения, гипотезы и проверьте их с помощью статистических моделей.
5. Моделирование - создание точных прогнозных моделей для принятия решений.
6. Развертывание - развертывание аналитических результатов для ежедневного процесса принятия решений для получения результатов, отчетов и выходных данных.
7. Мониторинг модели - управление и мониторинг производительности модели, чтобы гарантировать, что модель дает ожидаемые результаты.

Предиктивная аналитика используется во многих областях. Это помогает бизнес-организациям анализировать закономерности, обнаруженные в исторических и транзакционных данных, для выявления рисков и возможностей. Например, предположим, что кредитный скоринг. Кредитная история клиента, заявка на получение кредита и данные клиента анализируются и обрабатываются для принятия решения о том, будет ли этот клиент платить кредитный платеж вовремя. Кроме того, прогнозная аналитика используется в таких областях, как маркетинг, финансы, страхование, розничная торговля, телекоммуникации, здравоохранение, социальные сети и т. Д.

Разница между интеллектуальным анализом данных и прогнозной аналитикой

Определение

Интеллектуальный анализ данных - это процесс обнаружения закономерностей в большом наборе данных с использованием методов машинного обучения, статистики и систем баз данных. Прогнозная аналитика - это область статистики, которая занимается извлечением информации из данных и ее использованием для прогнозирования тенденций и моделей поведения. Это объясняет основное различие между интеллектуальным анализом данных и прогнозной аналитикой.

Функциональность

Интеллектуальный анализ данных применяет такие алгоритмы, как регрессия и классификация собранных данных, для обнаружения скрытых закономерностей. Однако прогнозная аналитика применяет бизнес-знания к обнаруженным закономерностям, чтобы получить обоснованные бизнес-прогнозы.

использование

Есть еще одно различие между интеллектуальным анализом данных и прогнозной аналитикой, основанное на их использовании. В то время как интеллектуальный анализ данных помогает лучше понять собранные данные, прогнозная аналитика помогает делать прогнозы о будущих или неизвестных событиях.

Вовлеченные профессии

Хотя интеллектуальный анализ данных выполняется статистиками и инженерами, прогнозная аналитика выполняется бизнес-аналитиками и другими экспертами в предметной области.

Заключение

Разница между интеллектуальным анализом данных и прогнозной аналитикой заключается в том, что интеллектуальный анализ данных - это процесс выявления скрытых шаблонов данных с использованием алгоритмов и инструментов интеллектуального анализа данных, в то время как прогнозная аналитика - это процесс применения бизнес-знаний к обнаруженным шаблонам для составления прогнозов.

Ссылка:

1. «Что такое интеллектуальный анализ данных? - Определение с сайта WhatIs.com ». SearchSQLServer, доступен здесь 2. «Предиктивная аналитика». Википедия, Фонд Викимедиа, 26 августа 2018 г., доступно здесь.