Ennustavan analyysin ja tietotieteen välinen ero
Ennustava analyysi on tietojen louhinnasta, koneoppimisesta ja ennustavasta mallinnuksesta johdettu tilastollisten tekniikoiden prosessi, jolla saadaan nykyisiä ja historiallisia tapahtumia ennustamaan tulevaisuuden tapahtumia tai tuntemattomia tuloksia tulevaisuudessa.
Data Science on erityyppisten tietojen, kuten strukturoidun, osittain jäsentämättömän ja jäsentämättömän tiedon tutkiminen missä tahansa muodossa tai käytettävissä olevissa muodoissa, jotta siitä saadaan tietoa.
Ennustava analytiikka on tilastotieteiden alue, jolla olemassa oleva tieto poimitaan ja käsitellään suuntausten ja tuloskuvion ennustamiseksi. Aiheen ydin on olemassa olevan kontekstin analysointi tuntemattoman tapahtuman ennustamiseksi.
Data Science koostuu erilaisista datan tutkimiseen käytetyistä tekniikoista, kuten tiedon louhinta, tietojen tallennus, tietojen puhdistaminen, arkistointi, tietojen muuntaminen jne., Jotta se olisi tehokasta ja tilattua.
Ennustavaa analysointia voidaan käyttää ennustamaan paitsi tuntemattomia tulevaisuuden tapahtumia myös nykyisiä ja menneitä tapahtumia.
Data Science on hyödyllinen tutkiessaan Internetin käyttäjien käyttäytymistä ja tapoja keräämällä tietoja käyttäjien Internet-liikenteestä ja hakuhistoriasta. Tällä tavoin suositellut mainokset näytetään käyttäjälle heidän verkkosivuillaan ilman heidän syöttöjä.
Ennustavan analyysin ja tietotieteen (infografia) vertailu keskenään
Seuraavassa on 8 eniten ennustettavan Analyticsin ja datatieteen eroa
Ennustettavan analyysin ja tietotieteen tärkeimmät erot
Seuraava on ero ennustavan analyysin ja tietotieteen välillä
- Ennustava analyysi on tilastotieteen ala, jossa matemaattisten elementtien tutkiminen on osoittautunut hyödylliseksi ennustamaan erilaisia tuntemattomia tapahtumia, olivatpa ne sitten menneitä, nykyisiä tai tulevia. Data Science on monitieteinen alue, joka sisältää useita tieteellisiä menetelmiä ja prosesseja tiedon poistamiseksi olemassa olevasta tiedosta.
- Ennustavalla Analyticsilla on erilaisia vaiheita, kuten tietojen mallintaminen, tiedonkeruu, tilastot ja käyttöönotto, kun taas Data Science -palvelussa on tiedonkeruun, tietojenkäsittelyn ja tietojen muuntamisen vaiheita hyödyllisen tiedon saamiseksi siitä.
- Ennustavassa analyysissä käytetään monia tekniikoita, kuten tiedon louhinta, tekoäly, koneoppiminen, tilastot ja mallinnus jne. Olemassa olevan tiedon analysoimiseksi ennustamatta tulevaisuuden tapahtumia. Data Science käsittelee olemassa olevaa tietoa hallita järjestämistä ja tallentamista vaaditulla tavalla.
- Ennakoiva Analytics paljastaa suhteen erityyppisiin tietoihin, kuten strukturoitu, jäsentämätön ja osittain jäsennelty. Strukturoitu tieto on relaatiotietokannoista, jäsentämätön on kuin tiedostomuoto ja puolijärjestelmäinen on kuin JSON-data. Data Science koostuu erilaisista työkaluista erityyppisten tietojen käsittelemiseksi, kuten tietojen integrointi- ja manipulaatiotyökalut.
- Ennustavan analyysin vaiheisiin kuuluvat tiedonkeruu, analysointi ja raportointi, seuranta ja ennakoiva analyysi, joka on päävaihe, joka määrittelee tulevat tulostapahtumat, kun taas Data Science sisältää tiedonkeruun, data-analyysin, oivalluksen analysoidusta tiedosta, hyödyntäen erotettua tietoa tiedot liiketoiminnallisiin tarkoituksiin.
- Ennustavalla analytiikalla on monia sovelluksia aloilla, kuten pankki- ja rahoituspalvelut, petosten havaitseminen, riskien vähentäminen ja toiminnan parantaminen. Data Science -sovelluksia ovat digitaaliset mainokset, Internet-haku, suositusjärjestelmät, kuva- ja puheentunnistus, hintavertailu, reittisuunnittelu ja logistiikka jne.,
- Ennustava analyysi -sovellukset kattavat toimialat kuten öljy-, kaasu-, vähittäiskauppa-, valmistus-, sairausvakuutus- ja pankkisektorit. Data Science kattaa pääosin teknisen teollisuuden.
- Ennustava analyysi tulee tietotieteen alajoukkoksi. Tietojen integrointi ja datan mallintaminen tulevat ennustavasta mallinnuksesta. Data Science sisältää kaiken IT-hallinnasta data-analytiikkaan.
- Ennustava analytiikka on ennustavien mallien luomisprosessi, joka toistaa sovelluksen tai järjestelmän tai liiketoimintamallin käyttäytymistä, kun taas tietotekniikkaa käytetään tutkimaan luodun mallin käyttäytymistä, joka on ennustettavissa.
- Esimerkiksi pankki- tai finanssilaitoksella on valtava määrä asiakkaita, joissa asiakaskäyttäytymistä analysoidaan keräämällä tietoja olemassa olevasta tiedosta ja ennustamalla tulevaa liiketoimintaa ja mahdollisia asiakkaita, joissa asiakkaat ovat aikeissa osoittaa kiinnostustaan enemmän pankkituotteisiin . Tämä auttaa pankkiliiketoiminnan kasvua tehokkaasti ennustavaa mallia käyttämällä.
- Ennustavan analyysin perimmäisenä tavoitteena on ennustaa tuntemattomia asioita tunnetuista asioista luomalla joitain ennustavia malleja liiketoiminnan tavoitteiden saavuttamiseksi menestyksekkäästi, kun taas Data Sciencen päämäärä on ilmeisesti tarjota deterministinen käsitys tiedoista, joita emme tosiasiallisesti ole. tietää.
Ennustava analyysi vs. datatieteiden vertailutaulukko
| PERUSTA
VERTAILU | Ennustava analyysi | Data Science |
| Määritelmä | Prosessi, jolla ennustetaan tulevia tai tuntemattomia tapahtumia olemassa olevan tiedon avulla | Olemassa olevien tietojen eri muotojen tutkiminen hyödyllisen tiedon hankkimiseksi |
| Käyttö | Ennustaa yrityksen yrityksiä | Hallita ja järjestää asiakkaiden tietoja |
| hyötyjä | Yritysten sujuva hoitaminen | Tietojen redundanssin vähentyminen ja sekaannusten välttäminen |
| Reaaliaika | Ennustaa liiketoiminnan aiempia, nykyisiä ja tulevia tuloksia | Ylläpito ja suurten määrien asiakastietojen käsittely turvallisella tavalla |
| Opiskelualue | Tilastotieteen osa-alue, johon sisältyy paljon matematiikkaa | Sekoitus tietotekniikan käsitteistä ja sen osa-alueesta |
| Ala | Liiketoimintaprosessi sisältää ennakoivan analyyttisen mallin projektien johtamiseen | Useimmat tietopohjaiset yritykset alkoivat kehittyä tällä aihealueella |
| Sovellukset | Koskee kaikkia nopeasti kasvavia toimialoja ja dynaamisia yrityksiä | Koskee yrityksiä, joissa suurten arkaluonteisten tietojen hallintaa halutaan toteuttaa |
| Ala | Tällä menetelmällä voidaan ennustaa monentyyppisiä toimialayrityksiä | Teknologiayrityksillä on paljon kysyntää Data Science -osaamisesta liiketoiminnan organisoimiseksi |
Johtopäätös - Ennustava analyysi vs. tietotiede
Ennustava analyysi on prosessi, jolla sieppataan tai ennustetaan tulevia tuloksia tai tuntemattomia tapahtumia olemassa olevista tiedoista, ja Data Science hankkii tietoja olemassa olevista tiedoista. Ennustava analyysi on yrityksille erittäin hyödyllistä ennustaa tulevia liiketoimintatapahtumia tai tuntemattomia tapahtumia olemassa olevista tietojoukoista.
Data Science on hyödyllinen nykyisen tiedon käsittelyssä ja tutkimuksessa, jotta siitä saadaan hyödyllistä ja merkityksellistä tietoa. Sekä ennustavalla analyysillä että tietotiedellä on avainasemassa yrityksen tulevaisuuden tutkimisessa ja ajamisessa suurella tavalla menestyville reiteille.
Ennustava analyysi on paras tapa edustaa liiketoimintamalleja johtajille, liike-analyytikoille ja yritysjohtajille yksinkertaisella ja erinomaisella tavalla siitä, miten yritykset kehittyvät päivittäisissä kokouksissa.
Suositeltava artikkeli
Tämä on opas ennakoivaan analyysiin ja tietojenkäsittelyyn, niiden merkitykseen, vertailussa päästä päähän, keskeiset erot, vertailutaulukko ja johtopäätökset. tämä artikkeli koostuu kaikista hyödyllisistä eroista ennustavan analyysin ja tietotekniikan välillä.Voit myös tarkastella seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja -
- 13 parasta työkalua ennakoivaan analytiikkaan
- Ennustavan analyysin ja ennusteen erot
- Data Science vs. Ohjelmistosuunnittelu | 8 parasta hyödyllistä vertailua
- 5 hyödyllisintä tietojenkäsittelytietoa ja koneoppimista