Ennustava analyysi vs. tiedon louhinta - kumpi on hyödyllisempi

Ennustavan analyysin ja tiedon louhinnan välinen ero

Ennustava analysointi on prosessia, jolla parannetaan kyseistä tietolähdettä käyttämällä yritystietoa piilotetun arvon poistamiseksi uusista malleista. Tietojen louhinta on piilotettujen tietomallien löytämistä koneoppimisella - ja hienostuneet algoritmit ovat kaivostyökaluja.

Tietojen louhinta + Verkkotunnuksen tuntemus => ennustava analytiikka => Liikearvo

Head to Head -vertailu ennakoivan Analyticsin ja tiedonlouhinnan välillä

Alla on 5 vertailua ennakoivan Analyticsin ja tiedon louhinnan välillä

Ennustettavan analyysin ja tiedon louhinnan tärkeimmät erot

Alla on ero ennustavan analyysin ja tiedonkeruun välillä

● Prosessi - Tietojen louhinnan prosessi voidaan tiivistää kuuteen vaiheeseen-

a.Yritys / Tutkimuksen ymmärtämisvaihe - Julkaise hankkeen tavoitteet ja vaatimukset selvästi koko liiketoiminnan tai tutkimusyksikön kannalta
b.Data Understanding Phase - kerää ja käytä tutkittavaa data-analyysiä perehtyäksesi tietoihin ja löytääksesi alustavia oivalluksia.
c.Datan valmisteluvaihe - Puhdista ja lisää muuntaminen raakatietoihin niin, että se on valmis mallinnustyökaluille
d.Mallinnusvaihe - Valitse ja käytä sopivia mallinnustekniikoita ja kalibroi malliasetukset tulosten optimoimiseksi.
e.Arviointivaihe - Mallien laatu ja tehokkuus on arvioitava ennen käyttöönottoa. Lisäksi on selvitettävä, saavuttaako malli todellakin siinä vaiheessa 1 asetetut tavoitteet.
f.Käyttövaihe - käytä malleja tuotannossa. Voi olla yksinkertainen käyttöönotto, kuten raportin luominen, tai monimutkainen, kuten toteuttaa samanaikainen tiedonloukaisuprosessi toisessa osastossa.

Ennakoivan Analyticsin prosessialueen korkean tason vaiheet

a.Define Business Tavoite - Mikä liiketoimintatavoite saavutetaan ja kuinka data sopii. Esimerkiksi liiketoiminnan päämäärä on tehokkaampia tarjouksia uusille asiakkaille ja tarvittava tieto on asiakkaiden segmentointi tietyillä ominaisuuksilla.
b.Koko lisätietoja - Tarvittavia lisätietoja voivat olla online-järjestelmän käyttäjäprofiilitiedot tai kolmansien osapuolien työkalujen tiedot tietojen ymmärtämiseksi paremmin. Tämä auttaa löytämään syyn mallin taustalla.Jokain markkinointitutkimuksia tehdään tietojen keräämiseksi
c.Draft ennustava malli - malli, joka on luotu äskettäin kerätyillä tiedoilla ja yritystiedoilla. Malli voi olla yksinkertainen liiketoimintasääntö, kuten ”Intiassa on suurempi mahdollisuus saada käyttäjiä muuntamaan ikäryhmät a – b, jos tarjoamme tällaisen tarjouksen”. tai monimutkainen matemaattinen malli.

● Yrityksen arvo - Data Ming itse lisää arvoja liiketoiminnalle

a. Ymmärrä syvällisesti asiakassegmentit eri ulottuvuuksista
b.Hanki KPI: lle ominainen suorituskyky (esim. Onko liittymä lisääntynyt aktiivisten käyttäjien kanssa?)
c.Tunnista petolliset yritykset ja estä ne.
d.Järjestelmän suorituskykymallit (esim. -sivun latausaika eri laitteiden välillä - onko kuvioita?)

Ennustava analytiikka antaa organisaatiolle mahdollisuuden tarjota kolme etua:

a.Vision - Auttaa näkemään, mikä on näkymätöntä muille. Ennustava analytiikka voi käydä läpi paljon aiempia asiakastietoja, yhdistää ne muihin tietoihin ja koota kaikki osat oikeassa järjestyksessä.
b.Päätös - Hyvin tehty ennakoiva analytiikkamalli tarjoaa analyyttisiä tuloksia ilman tunteita ja puolueellisuutta. Se tarjoaa johdonmukaisia ja puolueettomia oivalluksia päätöksenteon tueksi.
c.Precision - Auttaa käyttämään automatisoituja työkaluja raportointityön tekemiseen puolestasi - säästää aikaa ja resursseja, vähentää inhimillisiä virheitä ja parantaa tarkkuutta.

● Suorituskykymitta - Data Mining -prosessin suorituskyky mitataan kuinka hyvin mallin löytökuviot tiedoissa ovat. Usein se tulee olemaan regressio-, luokittelu- tai klusterointimalli, ja kaikille on olemassa hyvin määritelty suorituskykymitta.
Ennustavan analyytin tehokkuutta mitataan liiketoiminnan vaikutuksesta. Esimerkki - Kuinka hyvin kohdistettu mainoskampanja toimi yleiseen kampanjaan verrattuna ?. Huolimatta siitä, kuinka hyvin tiedon louhinnan löysimallit toimivat ennustavien mallien kanssa, liike-elämän näkemys on pakollinen.

● Tulevaisuus - Data Mining -kenttä kehittyy erittäin nopeasti. Yritetään löytää malleja tiedoista, joissa on vähemmän datapisteitä ja joilla on minimimäärä ominaisuuksia, käyttämällä hienostuneempia malleja, kuten Deep Neural Networks. Paljon pioneereja tällä alalla, kuten Google, yrittää myös tehdä prosessista yksinkertaista ja kaikkien saatavilla. Yksi esimerkki on Google Cloud AutoML.
Ennustava analytiikka laajenee monille uusille alueille, kuten työntekijöiden pidättämisen ennustaminen, rikollisuuden ennustaminen (eli ennakoiva poliisitoiminta) jne. Samanaikaisesti organisaatiot yrittävät ennustaa tarkemmin keräämällä mahdollisimman paljon tietoja käyttäjistä, kuten minne he menevät, minkä tyyppisiä videoita katsellaan jne.

Ennustavan analyysin ja tiedon louhinnan vertailutaulukko

Alla on pisteluettelot, kuvaile vertailuja Ennustava analyysi vs. tiedon louhinta:

Vertailun perusteet	Tietojen louhinta	Ennustava analyysi
Määritelmä	Tietojen louhinta on prosessi, jolla löydetään hyödyllisiä malleja ja suuntauksia suurissa tietokokonaisuuksissa.	Ennustava analysointi on prosessi, jonka avulla tiedot poistetaan suurista aineistoista ennusteiden ja arvioiden tekemiseksi tulevista tuloksista.
Merkitys	Auta ymmärtämään kerättyjä tietoja paremmin. Esim: ● Asiakassegmenttien parempi ymmärtäminen ● Ostokuvio maantieteellisesti tai ajallaan ● Käyttäytymisanalyysit napsautussuunnan kautta ● Osakekurssien aikajanaanalyysi. ● GPS-katudatanalyysi	Ennusta datan louhinnan tuloksen avulla soveltamalla verkkotunnustietoa - ● Mikä asiakas ostaa seuraavaksi? ● Mikä on asiakkaan vaihtuvuusaste? ● Kuinka monta uutta tilausta aloitetaan, jos tämä tarjous annetaan? ● Mikä on varastotuotteen määrä, joka tarvitaan seuraavalle kuukaudelle
laajuus	Käytä kerättyihin tietoihin koneoppimisen algoritmeja, kuten regressio, luokittelu, piilotettujen kuvioiden löytämiseksi	Käytä yritystietoa kaivoksen malleissa kaikilla lisätiedoilla, joita tarvitaan liiketoiminnan kelpoisten ennusteiden saamiseksi
Tulokset	Tiedon louhinnan tuotos tulee olemaan datan kuvio aikajanaa vaihtavan jakauman tai klustereiden muodossa. Mutta se ei vastaa miksi tämä malli tapahtui?	Ennustava analytiikka, jolla yritetään löytää vastauksia malliin yritystietojen soveltamisen avulla ja tehdä siitä malli, jota voidaan käyttää.
Mukana olevat ihmiset	Enimmäkseen tilastotieteiden ja koneoppimisinsinöörien tekemät, joilla on vahva matemaattinen tausta suorittaa piirteiden suunnittelu ja luoda ML-malli	Liiketoimintakohtainen tieto ja selkeä liiketoiminnan tavoite ovat tässä välttämättömät. Yritystoimintaanalyytikot ja muut verkkotunnuksen asiantuntijat voivat analysoida ja tulkita koneiden löytämiä malleja tekemällä tietokuvioista hyödyllisen merkityksen ja saada toimivia oivalluksia

Johtopäätös - Ennustava analyysi vs. tiedon louhinta

Kuten Rick Whiting sanoi InformationWeekissä, seuraavaksi tapahtuu seuraavaksi. Ennustava analytiikka on missä älykkyys on menossa.Data Mining auttaa organisaatioita millään tavalla, ja yksi tärkeimmistä siinä on luonut hyvän perustan ennakoivaan analytiikkaan.

Suositeltava artikkeli

Tämä on opas ennustavan analyysin ja tiedon louhinnan välillä, niiden merkityksessä, vertailussa päästä päähän, avainerot, vertailutaulukko ja johtopäätökset. Voit myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja -