Predictive Analytics vs Data Mining - Qual è più utile

Differenza tra analisi predittiva e data mining

L'analisi predittiva è il processo di perfezionamento di tale risorsa di dati, utilizzando le conoscenze aziendali per estrarre valore nascosto da quei modelli appena scoperti. Il data mining è la scoperta di modelli nascosti di dati attraverso l'apprendimento automatico - e sofisticati algoritmi sono gli strumenti di mining.

Data mining + Conoscenza del dominio => analisi predittiva => Valore aziendale

Confronto diretto tra analisi predittiva e data mining

Di seguito è riportato il confronto 5 tra Predictive Analytics vs Data Mining

Differenze chiave tra analisi predittiva e data mining

Di seguito è la differenza tra Predictive Analytics e Data Mining

● Processo : il processo di data mining può essere sintetizzato in sei fasi:

a. Fase di comprensione di Business / Research: enunciare chiaramente gli obiettivi e i requisiti del progetto in termini di business o unità di ricerca nel suo complesso
b. Fase di comprensione dei dati: raccogliere e utilizzare l'analisi dei dati esplorativi per acquisire familiarità con i dati e scoprire approfondimenti iniziali.
Fase di preparazione dei dati: pulisci e applica una trasformazione ai dati non elaborati in modo che sia pronto per gli strumenti di modellazione
d. Fase di modellazione: selezionare e applicare le tecniche di modellazione appropriate e calibrare le impostazioni del modello per ottimizzare i risultati.
e. Fase di valutazione - I modelli devono essere valutati per la qualità e l'efficacia prima di implementarli. Inoltre, determinare se il modello, in effetti, raggiunge gli obiettivi prefissati nella fase 1.
f Fase di distribuzione: utilizzare i modelli in produzione. Potrebbe essere una distribuzione semplice come generare un report o uno complesso come Implementare un processo di data mining parallelo in un altro reparto.

Passaggi di alto livello dell'area del processo di analisi predittiva

a. Definire l'obiettivo aziendale - Quale obiettivo aziendale raggiungere e come si adattano i dati. Ad esempio, l'obiettivo aziendale è offerte più efficaci per i nuovi clienti e i dati necessari sono la segmentazione di clienti con attributi specifici.
b.Raccogliere dati aggiuntivi - I dati aggiuntivi necessari potrebbero essere i dati del profilo utente dal sistema online o i dati da strumenti di terze parti per comprendere meglio i dati.Questo aiuta a trovare un motivo dietro il modello.
c.Draft Modello predittivo - Modello creato con dati e conoscenze commerciali appena raccolti. Un modello può essere una semplice regola aziendale come "Vi è una maggiore possibilità di convertire gli utenti dall'età aeb dall'India se offriamo un'offerta del genere" o un modello matematico complesso.

● Valore aziendale : Data Ming stesso aggiunge valori a settori simili

a. Comprendere a fondo i segmenti di clienti in diverse dimensioni
b. Ottieni un modello prestazionale specifico per gli indicatori KPI (ad es. L'abbonamento aumenta con il numero di utenti attivi?)
c.Identificare i tentativi di attività fraudolente e prevenirla.
d. Schemi di prestazione del sistema (ad es. - Tempo di caricamento della pagina su dispositivi diversi - qualsiasi motivo?)

L'analisi predittiva migliora l'organizzazione fornendo tre vantaggi:

a.Vision: aiuta a vedere ciò che è invisibile agli altri. L'analisi analitica può analizzare molti dati dei clienti passati, associarli ad altri dati e assemblare tutti i pezzi nell'ordine giusto.
b.Decisione: un modello analitico predittivo ben realizzato fornisce risultati analitici privi di emozioni e distorsioni e fornisce informazioni coerenti e imparziali per supportare le decisioni.
c.Precisione - Aiuta a utilizzare strumenti automatizzati per svolgere il lavoro di reporting per te - risparmiando tempo e risorse, riducendo gli errori umani e migliorando la precisione.

● Misura delle prestazioni : le prestazioni del processo di data mining misurate su quanto bene il modello trova modelli nei dati. La maggior parte delle volte sarà un modello di regressione, classificazione o clustering e per tutti questi è una misura delle prestazioni ben definita.
Il rendimento dell'analisi predittiva si misura sull'impatto sul business. Ad esempio: quanto ha funzionato bene la campagna pubblicitaria mirata rispetto a una campagna generale ?. Indipendentemente dal modo in cui i modelli di ricerca del data mining funzionano bene, per funzionare bene i modelli predittivi, la conoscenza del business è un must.

● Futuro : il campo Data Mining si sta evolvendo molto rapidamente. Provando a trovare modelli nei dati con punti dati minori con un numero minimo di funzionalità con l'aiuto di modelli più sofisticati come Deep Neural Networks. Molti pionieri in questo campo come Google stanno anche cercando di rendere il processo semplice e accessibile a tutti. Un esempio è Cloud AutoML di Google.
Analisi predittiva che si espande in una vasta gamma di nuove aree come la previsione della conservazione dei dipendenti, la previsione del crimine (ovvero la sorveglianza predittiva) ecc. Allo stesso tempo, le organizzazioni cercano di prevedere in modo più accurato raccogliendo le informazioni massime degli utenti come dove stanno andando, che tipo di video guardano eccetera.

Tabella di confronto tra Predictive Analytics e Data Mining

Di seguito sono riportati gli elenchi di punti, descrivi i confronti tra Predictive Analytics e Data Mining:

Base di confronto	Estrazione dei dati	Analisi predittiva
Definizione	Il data mining è il processo di scoperta di modelli e tendenze utili in grandi set di dati.	L'analisi predittiva è il processo di estrazione di informazioni da grandi set di dati al fine di fare previsioni e stime sui risultati futuri.
Importanza	Aiuta a comprendere meglio i dati raccolti. Per esempio: ● Migliore comprensione dei segmenti di clientela ● Modello di acquisto in base all'area geografica o al tempo ● Analisi comportamentale tramite clickstream ● Analisi cronologica dei prezzi delle azioni. ● Analisi dei dati stradali GPS	Prevedi oltre al risultato del data mining applicando la conoscenza del dominio - ● Quale cliente acquisterà successivamente? ● Quale sarà il tasso di abbandono del cliente? ● Quanti nuovi abbonamenti verranno avviati se viene offerta questa offerta? ● Qual è la quantità di stock di un prodotto necessaria per il prossimo mese
Scopo	Applica algoritmi di Machine Learning come Regressione, Classificazione sui dati raccolti per trovare schemi nascosti	Applica le conoscenze aziendali sui modelli di data mining con eventuali dati aggiuntivi necessari per ottenere previsioni aziendali valide
Risultato	L'output del data mining sarà un modello di dati sotto forma di una sequenza temporale che varia distribuzione o cluster, ma non risponderà al motivo per cui questo schema si è verificato?	L'analisi predittiva cerca di trovare risposte al modello applicando le conoscenze aziendali e rendendole quindi un'informazione estremamente utile.
Persone coinvolte	Principalmente fatto da statistici e ingegneri del Machine Learning, che hanno un forte background matematico per fare ingegneria delle caratteristiche e creare un modello ML	Qui sono necessarie conoscenze specifiche per l'azienda e un chiaro obiettivo aziendale. Gli analisti aziendali e altri esperti di dominio possono analizzare e interpretare i modelli scoperti dalle macchine, ricavandone un significato utile dai modelli di dati e ricavando intuizioni fruibili

Conclusione: analisi descrittiva vs data mining

Come ha affermato Rick Whiting in InformationWeek, il prossimo è il prossimo. L'analisi restrittiva è la direzione della business intelligence. Data Mining aiuta le organizzazioni in qualsiasi modo e uno dei più importanti in ciò viene creato una buona base per Predictive Analytics

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