Differenze tra modellazione predittiva e analisi predittiva
La modellazione predittiva utilizza il modello di regressione e le statistiche per prevedere la probabilità di un risultato e può essere applicata a qualsiasi evento sconosciuto La modellazione predittiva viene spesso utilizzata nel campo dell'apprendimento automatico, dell'intelligenza artificiale (AI). Il modello viene scelto usando la teoria del rilevamento per indovinare la probabilità di un risultato data una determinata quantità di dati di input. Esistono fondamentalmente 2 classi di modello predittivo: modello parametrico e modello non parametrico. L'analisi predittiva sta estraendo informazioni dai dati per prevedere tendenze e modelli comportamentali sono analisi predittive fondamentalmente utilizza dati presenti o passati (dati storici) per prevedere risultati futuri per guidare decisioni migliori. L'analisi predittiva ha suscitato molta più attenzione a causa dell'emergere delle tecnologie di Big Data e di apprendimento automatico.
Confronto testa a testa Modellazione predittiva vs Analisi predittiva
Di seguito è riportato il confronto tra i primi 6 tra Modellazione predittiva e Analisi predittiva 
Esaminiamo la descrizione dettagliata di Predictive Analytics vs Predictive Modeling:
Analisi predittiva
L'analisi predittiva viene utilizzata per prevedere il risultato di eventi futuri sconosciuti utilizzando tecniche di data mining, statistiche, modellazione dei dati, intelligenza artificiale per analizzare e dati attuali e fare una previsione sui problemi futuri. Riunisce le attività di gestione, informazione e modellizzazione utilizzate per identificare i rischi e le opportunità nel prossimo futuro.
L'analisi predittiva sui big data consente all'utente di scoprire modelli e relazioni in dati strutturati e non strutturati e consente all'organizzazione di diventare proattiva.
Le tecniche analitiche per condurre analisi predittive sono principalmente tecniche di regressione e tecniche di apprendimento automatico.
Processo di analisi predittiva
- Definire il progetto: definire i risultati del progetto, i risultati finali, la portata dello sforzo, gli obiettivi aziendali, identificare i set di dati che verranno utilizzati.
- Raccolta dei dati : per fornire una visione completa delle interazioni con i clienti, i dati vengono prelevati da più fonti e utilizzando Data mining per analisi predittive i dati vengono preparati per l'analisi.
- Analisi dei dati: è il processo di trasformazione, ispezione, pulizia e modellazione dei dati con l'obiettivo di estrarre informazioni utili, arrivando a una conclusione
- Statistiche: l' analisi statistica consente di convalidare le ipotesi, le ipotesi e testare quelle che utilizzano modelli statistici standard.
- Modellazione: la modellazione predittiva segue il processo iterativo grazie al quale crea automaticamente modelli predittivi accurati sul futuro. Utilizzando l'evoluzione multimodale fornisce una serie di opzioni per scegliere al meglio.
- Distribuzione: la distribuzione predittiva del modello offre la possibilità di distribuire i risultati analitici nel processo decisionale quotidiano per ottenere risultati, report e output automatizzando le decisioni basate sulla modellazione.
- Monitoraggio del modello: i modelli sono gestiti e monitorati per rivedere le prestazioni del modello per garantire che stia fornendo i risultati previsti.
Applicazione di Predictive Analytics
Può essere utilizzato in molte applicazioni di seguito sono riportati due esempi di analisi predittiva:
1.Collection Analytics:
L'analisi predittiva aiuta ottimizzando l'allocazione delle risorse identificando i seguenti problemi / fatti:
- Agenzie di raccolta efficaci
- Strategie di contatto
- Le azioni legali aumentano il recupero
- Riduzione dei costi di raccolta.
2.Customer Relationship Management (CRM):
L'analisi predittiva viene applicata ai dati dei clienti per raggiungere obiettivi di CRM come vendite, assistenza clienti e campagne di marketing. Le organizzazioni devono analizzare il prodotto richiesto o il potenziale di forte domanda identificando anche i problemi che perdono i clienti. Il CRM analitico viene applicato sull'intero ciclo di vita del cliente.
Modellazione predittiva
Può essere applicato a qualsiasi evento sconosciuto del passato o del futuro per produrre un risultato. Il modello utilizzato per prevedere i risultati viene scelto usando la teoria del rilevamento. Le soluzioni di modellazione predittiva si presentano sotto forma di tecnologia di data mining. Poiché si tratta di un processo iterativo, lo stesso algoritmo viene applicato ripetutamente ai dati in modo iterativo in modo che il modello possa apprendere.
Processo di modellazione predittiva
Il processo di modellazione predittiva prevede l'esecuzione di un algoritmo sui dati per la previsione poiché il processo è iterativo e forma il modello che fornisce le conoscenze più idonee per la realizzazione aziendale. Di seguito sono riportate alcune fasi della modellazione analitica.
1. Raccolta e pulizia dei dati
Raccogliere i dati da tutte le fonti per estrarre le informazioni necessarie pulendo le operazioni per rimuovere i dati rumorosi in modo che la previsione possa essere accurata.
2. Analisi / trasformazione dei dati
Per la normalizzazione i dati devono essere trasformati per un'elaborazione efficiente. Ridimensionare i valori su un intervallo di normalizzazione in modo tale significato se i dati non vengono persi. Rimuovere anche elementi irrilevanti mediante analisi di correlazione per determinare il risultato finale.
3. Creazione di un modello predittivo
Il modello predittivo utilizza la tecnica di regressione per creare un modello predittivo utilizzando l'algoritmo di classificazione. Identificare i dati di test e applicare le regole di classificazione per verificare l'efficienza del modello di classificazione rispetto ai dati di test.
4. Inferenze / valutazione:
Per fare inferenze eseguire analisi di cluster e creare gruppi di dati.
Funzionalità della modellazione predittiva:
1. Analisi e manipolazione dei dati
Estrarre dati utili utilizzando strumenti di analisi dei dati inoltre possiamo modificare i dati, creare nuovi dati, unire o applicare un filtro sui dati per prevedere i risultati.
2.Visualizzazione:
Sono disponibili strumenti per generare report sotto forma di grafica interattiva.
3.Statistics:
Per confermare la previsione utilizzando lo strumento statistico è possibile visualizzare la relazione tra le variabili nei dati.
Modellazione predittiva vs Tabella comparativa di analisi predittiva
Di seguito è riportata la tabella di confronto tra Predictive Modeling e Predictive Analytics
| Modellazione predittiva | Analisi predittiva |
| Il processo aziendale include:
Raccolta dati, trasformazione, creazione di un modello e valutazione / inferenza del modello per prevedere il risultato | Il processo aziendale include:
Definire il monitoraggio di progetti, raccolta dati, statistiche, modellistica, distribuzione e modello. |
| Processo iterativo ed esegue 1 o più algoritmi su set di dati | Processo di analisi dei dati storici e transazionali mediante statistiche e data mining per prevedere un risultato |
| Esistono fondamentalmente 2 classi di modello predittivo:
1. Modello parametrico 2. Modello non parametrico | Tipi di analisi predittiva:
|
| Un modello è riutilizzabile (modello di regressione) | Usa la tecnica del data mining, della modellazione, dell'apprendimento automatico e dell'intelligenza artificiale |
| Applicazioni: è utilizzato in archeologia, assicurazione auto, assistenza sanitaria ecc. | Applicazioni: viene utilizzato nella gestione dei rischi di progetto,
Rilevamento delle frodi, analisi delle raccolte, ecc. |
| Tipi di categoria di modello:
Modello predittivo, modello descrittivo e modello decisionale. | Tipi di analisi:
Tecnica di regressione, tecnica di apprendimento automatico |
Riepilogo: modellazione predittiva e analisi predittiva
In sintesi, l'idea alla base della modellazione predittiva e dell'analisi predittiva è che i dati che vengono generati su base giornaliera o i dati storici possono contenere informazioni per l'azienda di oggi per ottenere il massimo risultato con precisione. Il compito di analisi o modellazione è quello di estrarre i dati necessari da dati non strutturati o strutturati.
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