Разлика между прогнозната аналитика и науката за данни

Predictive Analytics е процес на статистически техники, получени от извличане на данни, машинно обучение и прогнозно моделиране, които получават текущи и исторически събития, за да предскажат бъдещи събития или неизвестни резултати в бъдеще.

Data Science е проучване на различни видове данни, като структурирани, полуструктурирани и неструктурирани данни във всякаква форма или формати, налични, за да се извлече информация от нея.

Прогнозната анализа е област в рамките на Статистическите науки, където съществуващата информация ще бъде извлечена и обработена, за да се предскаже тенденцията и модела на резултатите. Ядрото на темата се крие в анализа на съществуващия контекст за предсказване на неизвестно събитие.

Data Science се състои от различни технологии, използвани за изучаване на данни като извличане на данни, съхранение на данни, изчистване на данни, архивиране на данни, трансформация на данни и т.н., за да бъдат ефективни и подредени.

Анализът за прогнозиране може да се приложи за предсказване не само на неизвестно бъдещо събитие, но и на настоящите и минали събития.

Data Science е полезна при изучаване на поведението и навиците на интернет потребителите, като събира информация от интернет трафика на потребителите и историята на търсенето. Това е начинът, по който препоръчителните реклами ще се показват на потребителя на техните страници за сърфиране в интернет, без техните данни.

Сравнение от главата до главата между Predictive Analytics и Data Science (Инфографика)

По-долу е топ 8 разликата между Predictive Analytics спрямо Data Science

Ключови разлики между Predictive Analytics спрямо Data Science

Следва разликата между Predictive Analytics и Data Science

  1. Прогнозната аналитика е област на статистическата наука, където изследването на математическите елементи е доказано полезно с цел прогнозиране на различни неизвестни събития, било то минало или настояще или бъдеще. Data Science е интердисциплинарна област от множество научни методи и процеси за извличане на знания от съществуващите данни.
  2. Predictive Analytics има различни етапи като моделиране на данни, събиране на данни, статистика и внедряване, докато Science Science има етапи на извличане на данни, обработка на данни и трансформация на данни, за да се получи полезна информация от нея.
  3. Има много техники, използвани в прогнозната аналитика като извличане на данни, изкуствен интелект, машинно обучение, статистика и моделиране и т.н., за да се анализират съществуващите данни, за да се предскажат неизвестни събития от бъдещето. Data Science е обработка на съществуваща информация, за да може да организира и съхранява по необходим начин.
  4. Прогнозната анализа разкрива връзката между различни видове данни като структурирани, неструктурирани и полуструктурирани данни. Структурираните данни са от релационни бази данни, неструктурирани са като файлови формати, а полуструктурирани са като JSON данни. Data Science се състои от различни инструменти за работа с различни видове данни като интеграция на данни и инструменти за манипулиране.
  5. Стъпките в Predictive Analytics включват събиране на данни, анализиране и отчитане, мониторинг и прогнозиран анализ, който е основният етап, който определя бъдещите събития, докато Science Science съдържа събиране на данни, анализ на данни, извличане на прозрения от анализираните данни, използвайки извлечените данни за бизнес целта.
  6. Прогнозната анализа има много приложения в отрасли като банково и финансово обслужване, откриване на измами, намаляване на риска и подобряване на операциите. Приложенията Data Science са цифрови реклами, търсене в интернет, системи за препоръчване, разпознаване на изображения и реч, сравнение на цените, планиране на маршрути и логистика и т.н.,
  7. Приложенията на Predictive Analytics обхващат отрасли като петрол, газ, търговия на дребно, производство, здравно осигуряване и банков сектор. Data Science обхваща предимно технологичните индустрии.
  8. Predictive Analytics се предлага като подмножество на Data Science. Интегрирането на данни и моделирането на данни идват от прогнозиращото моделиране. Data Science има всичко - от управлението на информационните технологии до анализа на данните.
  9. Прогнозната анализа е процесът на създаване на предсказуеми модели и репликира поведението на приложението или системата или бизнес модела, докато Data Science е този, който се използва за изучаване на поведението на създадения модел, който предстои да бъде предсказан.
  10. Например, банкова или финансова институция има огромен брой клиенти, при които поведението на клиентите ще се анализира чрез събиране на данните от съществуваща информация и прогнозиране на бъдещия бизнес и бъдещите клиенти, когато клиентите са на път да проявят интерес към банкови продукти, Това помага за ефективен растеж на банковия бизнес чрез използване на прогнозен модел.
  11. Крайната цел на Predictive Analytics е да предвиди неизвестните неща от известните неща, като създаде някои прогнозни модели с цел успешно постигане на бизнес целите, докато целта на Data Science е очевидно да предостави детерминистична представа за информацията, която всъщност нямаме зная.

Таблица за сравнение на прогнозната аналитика спрямо науката за данни

ОСНОВА ЗА

СРАВНЕНИЕ

Предсказуем анализData Science
дефиницияПроцес на прогнозиране на бъдещи или неизвестни събития с помощта на съществуващи данниПроучване на различни форми на съществуващи данни за извличане на полезна информация
употребаДа предскаже бизнеса на дадена компанияДа управлява и организира данните на клиентите
ПолзиЗа да управлявате бизнеса безпроблемноНамаляване на излишъка на данните и избягва объркване
Реално времеПрогнозира минали, настоящи и бъдещи резултати на бизнесаПоддръжка и обработка на голям обем от клиентски данни по безопасен начин
Учебна областПод-област на статистическите науки, която включва много математикаСмес от концепции за компютърни науки и нейната подзона
промишленостБизнес процесът включва предсказуем аналитичен модел за изпълнение на проектиПовечето компании, базирани на данни, започнаха да се развиват с тази област на предмет
ПриложенияПрилага се за всички бързо развиващи се индустрии и динамичен бизнесПрилага се за компании, в които трябва да се управляват мащабни чувствителни данни
полеМного видове промишлени предприятия могат да се предвидят с тази методологияТехнологичните компании имат голямо търсене на Data Science експертиза, за да организират своя бизнес

Заключение - Прогнозна анализа спрямо науката за данни

Predictive Analytics е процесът на улавяне или прогнозиране на бъдещи резултати или неизвестно събитие от съществуващи данни и Data Science получава информация от съществуващите данни. Predictive Analytics ще бъде много полезен за компаниите да прогнозират бъдещите бизнес събития или неизвестни събития от съществуващите набори от данни.

Data Science ще бъде полезен за обработката и изучаването на данни от съществуващата информация, за да се извлече полезна и съдържателна информация от нея. Както Predictive Analytics, така и Data Science играят ключова роля в изучаването и задвижването на бъдещето на една компания по чудесен начин, приравнявайки се към успешните пътища.

Predictive Analytics е най-добрият начин за представяне на бизнес моделите на мениджърите, бизнес анализаторите и корпоративните лидери по прост и отличен начин за това как бизнесът се развива в ежедневните срещи.

Препоръчителен член

Това е ръководство за прогнозната анализа спрямо науката за данни, тяхното значение, сравнение между главата, ключови разлики, таблица на сравнението и заключение. тази статия се състои от цялата полезна разлика между Predictive Analytics и Data Science. Можете също да разгледате следните статии, за да научите повече -

  1. 13 най-добри инструменти за предсказуем анализ
  2. Разлики между прогнозния анализ спрямо прогнозирането
  3. Data Science vs Software Engineering | Топ 8 полезни сравнения
  4. 5 най-полезни наука за данни срещу машинно обучение

Категория: