Ennustavan mallinnuksen ja ennustavan analyysin väliset erot
Ennustavassa mallinnuksessa käytetään regressiomallia ja tilastoja ennustamaan tuloksen todennäköisyys, ja sitä voidaan soveltaa mihin tahansa tuntemattomaan tapahtumaan. Ennustavaa mallintamista käytetään usein koneoppimisen, keinotekoisen älykkyyden (AI) alalla. Malli valitaan havaitsemisteorian avulla arvaamaan tuloksen todennäköisyys, kun on annettu määrätty syöttötieto. Ennustava malli on periaatteessa 2 luokkaa: Parametrinen malli ja Ei-parametrinen malli. Ennustava analyysi on tietojen kerääminen tiedoista suuntausten ennakoimiseksi, ja käyttäytymismallit ovat ennakoivaa analytiikkaa. Periaatteessa se käyttää nykyisiä tai aiempia tietoja (historiallisia tietoja) ennustamaan tulevia tuloksia parempien päätösten tekemiseksi. Ennustavaan analytiikkaan kiinnitettiin paljon enemmän huomiota Big Data- ja koneoppimistekniikoiden syntymisen seurauksena.
Head to Head -vertailu Ennustava mallinnus vs. Ennustava analyysi
Seuraavassa on kuuden suosituimman vertailun ennakoivan mallinnuksen ja ennakoivan analyysin välillä 
Katsokaamme yksityiskohtainen kuvaus ennustavasta Analyticsista ja ennakoivasta mallinnuksesta:
Ennustava analyysi
Ennustavaa analysointia käytetään ennustamaan tuntemattomien tulevaisuuden tapahtumien tuloksia käyttämällä tekniikoita tietojen louhinnasta, tilastotiedoista, tiedon mallinnuksesta, AI: sta analysoimaan ja päivittämään tietoja ja tekemään ennuste tulevaisuuden ongelmista. Se yhdistää johtamisen, informaation ja mallinnuksen liiketoiminnan, jota käytetään tunnistamaan riskit ja mahdollisuudet lähitulevaisuudessa.
Ennustava isotietojen analysointi antaa käyttäjälle mahdollisuuden paljastaa rakenteellisen ja jäsentämättömän datan malleja ja suhteita ja antaa organisaatiolle mahdollisuuden muuttua proaktiiviseksi.
Analyyttiset tekniikat ennustavan analytiikan suorittamiseksi ovat pääasiassa regressiotekniikoita ja koneoppimistekniikoita.
Ennustava Analytics-prosessi
- Määritä projekti: Määritä projektin tulokset, suoritteet, työn laajuus, liiketoiminnan tavoitteet, yksilöi käytettävät tietojoukot.
- Tiedonkeruu : Täydellisen kuvan saamiseksi asiakkaiden vuorovaikutuksesta tiedot otetaan useista lähteistä ja käyttämällä Ennaltaehkäisevää analytiikkaa varten Data Mining -tapahtuma, data valmistellaan analysoitavaksi.
- Tietojen analysointi: Tietojen muuntaminen, tarkistaminen, puhdistaminen ja mallinnusprosessi tarkoituksena on poimia hyödyllistä tietoa ja päätellä
- Tilastot: Tilastollinen analyysi mahdollistaa oletusten, hypoteesien validoinnin ja niiden testaamisen käyttämällä tavanomaisia tilastollisia malleja.
- Mallinnus: Ennustava mallintaminen seuraa iteratiivista prosessia, jonka seurauksena se luo automaattisesti tarkat ennustavat mallit tulevaisuudesta. Käyttämällä monimuotoista evoluutiota, se tarjoaa joukon vaihtoehtoja parhaan valitsemiseksi.
- Käyttöönotto: Ennustava mallin käyttöönotto tarjoaa mahdollisuuden ottaa analyyttiset tulokset käyttöön päivittäisessä päätöksentekoprosessissa tulosten, raporttien ja tuotosten saamiseksi automatisoimalla mallinnukseen perustuvat päätökset.
- Mallin seuranta: Malleja hallitaan ja seurataan mallin suorituskyvyn tarkistamiseksi sen varmistamiseksi, että se tarjoaa odotetut tulokset.
Ennustavan analyysin soveltaminen
Sitä voidaan käyttää monissa sovelluksissa. Alla on kaksi esimerkkiä ennustavasta analytiikasta:
1.Kokoeluanalyysi:
Ennustava analytiikka auttaa optimoimalla resurssien kohdentamista tunnistamalla alla aiheet / tosiasiat:
- Tehokkaat perintätoimistot
- Yhteysstrategiat
- Oikeustoimet lisäävät perintää
- Keräyskustannusten vähentäminen.
2.Asiakasuhteiden hallinta (CRM):
Ennustavaa analyysiä käytetään asiakastietoihin CRM-tavoitteiden, kuten myynnin, asiakaspalvelun ja markkinointikampanjoiden, saavuttamiseksi. Organisaatioiden on analysoitava kysynnän tai potentiaalisen kysynnän mukaisia tuotteita myös tunnistettava ongelmat, jotka menettävät asiakkaat. Analyyttistä CRM: ää sovelletaan koko asiakkaan elinkaareen.
Ennustava mallintaminen
Sitä voidaan käyttää mihin tahansa tuntemattomaan tapahtumaan menneisyydestä tai tulevaisuudesta tuloksen tuottamiseksi. Tulosten ennustamiseen käytetty malli valitaan havaitsemisteoriaa käyttämällä. Ennustavat mallinnusratkaisut ovat datan louhintatekniikan muodossa. Koska tämä on iteratiivinen prosessi, samaa algoritmia sovelletaan tietoihin uudestaan ja uudestaan iteratiivisesti, jotta malli voi oppia.
Ennustava mallintamisprosessi
Ennustavaan mallintamisprosessiin sisältyy algoritmin suorittaminen dataa varten ennustamista varten, koska prosessi on iteratiivinen. Se kouluttaa mallin, joka antaa sopivimman tiedon liiketoiminnan toteuttamiseen. Alla on joitain analyyttisen mallinnuksen vaiheita.
1. Tietojen kerääminen ja puhdistaminen
Kerää tietoja kaikista lähteistä tarvittavan tiedon hankkimiseksi puhdistamalla toimenpiteitä meluisen datan poistamiseksi, jotta ennuste voi olla tarkka.
2. Tietojen analysointi / muuntaminen
Normalisointia varten tiedot on muunnettava tehokasta käsittelyä varten. Arvojen skaalaaminen alueen normalisointiin siten, että merkitys, jos tietoja ei menetetä. Poista myös epäolennaiset elementit korrelaatioanalyysillä lopputuloksen määrittämiseksi.
3. Ennustavan mallin rakentaminen
Ennustava malli käyttää regressiotekniikkaa ennustavan mallin luomiseen käyttämällä luokittelualgoritmia. Tunnista testitiedot ja käytä klassisointisääntöjä luokittelumallin tehokkuuden tarkistamiseen testitietojen perusteella.
4. Päätelmät / arviointi:
Jotta päätelmät voisivat suorittaa klusterianalyysin ja luoda tietoryhmiä.
Ennustavan mallinnuksen ominaisuudet:
1.Data-analyysi ja manipulointi
Pura hyödyllistä tietoa käyttämällä tietoanalyysityökaluja. Lisäksi voimme muokata tietoja, luoda uusia tietoja, yhdistää tai soveltaa suodattimia tietoihin tulosten ennustamiseksi.
2.Visualisointi:
Mukana on työkaluja raporttien luomiseen interaktiivisen grafiikan muodossa.
3.Statistics:
Voit vahvistaa ennusteen käyttämällä tilastotyökalua suhteiden muuttujat tietoissa voidaan näyttää.
Ennustava mallintaminen vs. ennustavan analyysin vertailutaulukko
Alla on vertailutaulukko ennakoivan mallinnuksen ja ennustavan analyysin välillä
| Ennustava mallintaminen | Ennustava analyysi |
| Liiketoimintaprosessi sisältää:
Tiedonkeruu, muuntaminen, mallin luominen ja mallin arviointi / päätelmät tuloksen ennustamiseksi | Liiketoimintaprosessi sisältää:
Määritä projekti, tiedonkeruu, tilastot, mallinnus, käyttöönotto ja mallin seuranta. |
| Iteratiivinen prosessi ja suorittaa yhden tai useamman algoritmin tietojoukkoihin | Historiallisen ja tapahtumadatan analysointiprosessi tilastojen ja tiedon louhinnan avulla tuloksen ennustamiseksi |
| Ennustava malli on periaatteessa 2 luokkaa:
1. Parametrinen malli 2. Ei-parametrinen malli | Ennustavan analyysin tyypit:
|
| Malli on uudelleenkäytettävä (Regression Model) | Käytä tietojen louhinnan, mallinnuksen, koneoppimisen ja tekoälyn tekniikkaa |
| Sovellukset: Sitä käytetään arkeologiassa, autovakuutuksissa, terveydenhuollossa jne. | Sovellukset: Sitä käytetään projektin riskienhallinnassa,
Petosten havaitseminen, keräilyanalyysit jne. |
| Mallikategoriat:
Ennustava malli, kuvaileva malli ja päätöksenteon malli. | Analytics-tyypit:
Regressio tekniikka, koneoppimistekniikka |
Yhteenveto - ennustava mallinnus vs. ennustava analyysi
Yhteenvetona ennustavan mallinnuksen ja ennakoivan analyysin taustalla oleva ajatus on, että päivittäin tuotettavat tiedot tai historialliset tiedot voivat sisältää tietoja nykypäivän liiketoiminnasta, jotta saadaan maksimaalinen tulos tarkkuudella. Analysoinnin tai mallinnuksen tehtävänä on erottaa tarpeellinen tieto jäsentämättömästä tai jäsennellystä tiedosta.
Suositeltava artikkeli
Tämä on opas ennustetun mallinnuksen ja ennakoivan analyysin välisiin eroihin, niiden merkitykseen, vertailusta pään ja pään välillä, keskeiset erot, vertailutaulukko ja johtopäätökset. Voit myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja -
- Ennustava analyysi vs. tiedon louhinta - kumpi on hyödyllisempi
- Tunne 5 hyödyllisintä eroa pilvipalvelun ja data-analyysin välillä
- Koneoppiminen vs ennakoiva analyysi - 7 hyödyllistä eroa