Разлики между прогнозиращото моделиране спрямо прогнозната анализа
Предсказващото моделиране използва регресионен модел и статистика, за да прогнозира вероятността от резултат и може да се приложи към всяко неизвестно събитие, прогнозиращото моделиране често се използва в областта на машинното обучение, изкуствения интелект (AI). Моделът е избран с помощта на теория за откриване, за да се отгатне вероятността от резултат, като се зададе определено количество входни данни. Основно има 2 класа предсказуем модел: Параметричен модел и Непараметричен модел. Predictive Analytics е извличане на информация от данни за прогнозиране на тенденциите и моделите на поведение са прогнозна анализа, като в основата си тя използва настоящи или минали данни (исторически данни), за да прогнозира бъдещи резултати, за да вземе по-добри решения. Прогнозната анализа получи много повече внимание поради появата на технологии за големи данни и машинно обучение.
Предпочитано моделиране за сравнение с прогнозно моделиране и предсказуем анализ
По-долу е дадено топ 6 сравнение между предсказуемото моделиране спрямо прогнозната анализа 
Нека разгледаме подробното описание на Predictive Analytics срещу Predictive Modeling:
Предсказуем анализ
Предсказуемият анализ се използва за прогнозиране на резултата от неизвестни бъдещи събития, като се използват техники от извличане на данни, статистика, моделиране на данни, AI за анализ и текущи данни и прогнозиране на бъдещи проблеми. Той обединява бизнес за управление, информация и моделиране, използван за идентифициране на рискове и възможности в близко бъдеще.
Прогнозната анализа на големите данни позволява на потребителя да разкрие модели и връзки в структурирани и неструктурирани данни и позволява на организацията да стане проактивна.
Аналитичните техники за провеждане на прогнозна анализа са главно регресионни техники и техники за машинно обучение.
Процес на прогнозна анализация
- Дефиниране на проект: Определете резултатите от проекта, резултатите, обхвата на усилията, бизнес целите, идентифицирайте наборите от данни, които ще бъдат използвани.
- Събиране на данни : За да се осигури пълен преглед на взаимодействията на клиентите, данните се вземат от множество източници и чрез използване на Data mining за предсказуем анализ се подготвят за анализ.
- Анализ на данните: Това е процесът на преобразуване, проверка, почистване и моделиране на данни с цел извличане на полезна информация, достигане до заключение
- Статистика: Статистическият анализ дава възможност за валидиране на допусканията, хипотезата и тестване на тези, използващи стандартни статистически модели.
- Моделиране: Предсказуемото моделиране следва итеративен процес, поради който той автоматично създава точни прогнозни модели за бъдещето. Използвайки мултимодална еволюция, той предоставя редица възможности за избор на най-добър.
- Разгръщане: Разгръщането на предсказуем модел предоставя възможност за внедряване на аналитичните резултати в ежедневния процес на вземане на решения, за да получите резултати, отчети и изход чрез автоматизиране на решенията въз основа на моделирането.
- Мониторинг на модела: Моделите се управляват и наблюдават, за да се направи преглед на производителността на модела, за да се гарантира, че той осигурява очакваните резултати.
Приложение на прогнозната анализа
Може да се използва в много приложения по-долу са два примера за прогнозна анализа:
1. Анализ на колекцията:
Анализът за прогнозиране помага чрез оптимизиране на разпределението на ресурсите чрез идентифициране на проблеми / факт по-долу:
- Ефективни агенции за събиране
- Стратегии за контакт
- Правните действия увеличават възстановяването
- Намаляване на разходите за събиране.
2. Управление на взаимоотношенията с клиенти (CRM):
Предвиждащият анализ се прилага към данните на клиентите за постигане на CRM цели като продажби, обслужване на клиенти и маркетингови кампании. Организациите трябва да анализират търсения продукт или потенциал за високо търсене също да идентифицират проблеми, които губят клиентите. Аналитичен CRM се прилага върху целия жизнен цикъл на клиента.
Предсказуемо моделиране
Може да се приложи към всяко Неизвестно събитие от минало или бъдеще, за да доведе до резултат. Модел, използван за прогнозиране на резултатите, се избира с помощта на теория на откриване. Решенията за прогнозиращо моделиране са под формата на технология за извличане на данни. Тъй като това е итеративен процес, същия алгоритъм се прилага към данните отново и отново итеративно, така че моделът да може да се учи.
Процес на предсказуемо моделиране
Процесът на прогнозиращо моделиране включва изпълнение на алгоритъм върху данни за прогнозиране, тъй като процесът е итеративен, той обучава модела, който дава най-подходящите знания за осъществяване на бизнеса. По-долу са представени някои от етапите на аналитичното моделиране.
1. Събиране на данни и почистване
Съберете данни от всички източници, за да извлечете необходима информация чрез почистващи операции, за да премахнете шумните данни, така че прогнозата да бъде точна.
2. Анализ / трансформация на данни
За нормализиране данните трябва да бъдат трансформирани за ефективна обработка. Мащабиране на стойностите до нормализиране на обхвата, така че значимостта, ако данните не се загубят. Също така премахнете нерелевантните елементи чрез корелационен анализ, за да определите крайния резултат.
3. Изграждане на предсказуем модел
Предсказуемият модел използва регресионната техника, за да изгради предсказуем модел, като използва алгоритъм за класификация. Идентифицирайте данните от теста и приложете правила за класификация, за да проверите ефективността на класификационния модел спрямо данните от теста.
4. Заключения / Оценка:
За да направите извода, извършете анализ на клъстери и създайте групи данни.
Характеристики в предсказуемото моделиране:
1.Данни анализ и манипулация
Извличаме полезни данни с помощта на инструменти за анализ на данни, също така можем да модифицираме данни, да създаваме нови данни, да обединяваме или прилагаме филтър върху данните, за да прогнозираме резултатите.
2.Визуализация:
Има налични инструменти за генериране на отчети под формата на интерактивна графика.
3.Statistics:
За да потвърдите прогнозата с помощта на статистически инструмент може да се покаже отношението между променливите в данните.
Предварително моделиране срещу сравнителна таблица за прогнозиран анализ
По-долу е таблицата за сравнение между предсказуемото моделиране спрямо прогнозната анализа
| Предсказуемо моделиране | Предсказуем анализ |
| Бизнес процесът включва:
Събиране на данни, трансформация, изграждане на модел и оценка / извеждане на модела за прогнозиране на резултата | Бизнес процесът включва:
Определете мониторинг на проекти, събиране на данни, статистика, моделиране, внедряване и моделиране. |
| Итеративен процес и изпълнява 1 или повече алгоритъм на масиви от данни | Процес на анализ на исторически и транзакционни данни чрез статистика и извличане на данни, за да се предскаже резултат |
| Основно има 2 класа предсказуем модел:
1. Параметричен модел 2. Непараметричен модел | Видове прогнозна анализа:
|
| Модел е за многократна употреба (Регресионен модел) | Използвайте техника от извличане на данни, моделиране, машинно обучение и изкуствен интелект |
| Приложения: Използва се в археологията, автомобилното застраховане, здравеопазването и др. | Приложения: Използва се при управление на риска на проекта,
Откриване на измами, Анализ на събирането и т.н. |
| Видове категория на модела:
Предсказуем модел, описателен модел и модел на решение. | Видове Google Анализ:
Регресионна техника, Техника на машинно обучение |
Обобщение - Предсказуемо моделиране срещу прогнозна анализа
В обобщение, идеята зад прогнозиращото моделиране срещу прогнозната анализа е, че данните, които се генерират ежедневно или историческите данни, могат да съдържат информация за днешния бизнес, за да се получи максимален резултат с точност. Задачата на аналитиката или моделирането е да извлича нужните данни от неструктурирани или структурирани данни.
Препоръчителен член
Това е ръководство за разликите между предсказуемото моделиране от прогнозната аналитика, тяхното значение, сравнение между главата, ключови разлики, таблица за сравнение и заключение. Можете също да разгледате следните статии, за да научите повече -
- Прогнозна аналитика срещу извличане на данни - кой е по-полезен
- Познайте 5-те най-полезни разлики в облачните компютри срещу анализите на данни
- Машинно обучение срещу прогнозна аналитика - 7 полезни разлики