Differenza tra analisi predittiva e data science
L'analisi predittiva è un processo di tecniche statistiche derivate dal data mining, dall'apprendimento automatico e dalla modellazione predittiva che ottengono eventi attuali e storici per prevedere eventi futuri o risultati sconosciuti in futuro.
Data Science è lo studio di vari tipi di dati come dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati in qualsiasi forma o formato disponibile al fine di ricavarne alcune informazioni.
L'analisi predittiva è un'area all'interno delle Scienze statistiche in cui le informazioni esistenti verranno estratte ed elaborate per prevedere le tendenze e il modello di risultati. Il nocciolo della questione sta nell'analisi del contesto esistente per prevedere un evento sconosciuto.
La scienza dei dati è costituita da diverse tecnologie utilizzate per studiare dati come il data mining, l'archiviazione dei dati, l'eliminazione dei dati, l'archiviazione dei dati, la trasformazione dei dati ecc., Al fine di renderli efficienti e ordinati.
L'analisi predittiva può essere applicata per prevedere non solo un evento futuro sconosciuto ma anche per gli eventi presenti e passati.
Data Science è utile per studiare il comportamento e le abitudini degli utenti di Internet raccogliendo informazioni dal traffico Internet degli utenti e dalla cronologia delle ricerche. Questo è il modo in cui gli annunci consigliati verranno visualizzati per un utente sulle loro pagine di navigazione web senza i loro input.
Confronto diretto tra analisi predittiva e data science (infografica)
Di seguito sono elencate le 8 principali differenze tra Predictive Analytics vs Data Science
Differenze chiave tra Predictive Analytics vs Data Science
Di seguito è la differenza tra Predictive Analytics e Data Science
- L'analitica predittiva è un'area della scienza statistica in cui uno studio di elementi matematici si è dimostrato utile per prevedere diversi eventi sconosciuti, passati o presenti o futuri. La scienza dei dati è un'area interdisciplinare di molteplici metodi e processi scientifici per estrarre la conoscenza dai dati esistenti.
- L'analisi predittiva prevede diverse fasi come la modellazione dei dati, la raccolta dei dati, le statistiche e la distribuzione, mentre la scienza dei dati ha fasi di estrazione, elaborazione e trasformazione dei dati per ottenere alcune informazioni utili da esso.
- Esistono molte tecniche utilizzate nell'analisi predittiva come il data mining, l'intelligenza artificiale, l'apprendimento automatico, le statistiche e la modellazione, ecc., Per analizzare i dati esistenti per prevedere eventi sconosciuti del futuro. Data Science sta elaborando le informazioni esistenti per gestire l'organizzazione e l'archiviazione nel modo richiesto.
- L'analisi predittiva rivela la relazione tra diversi tipi di dati come dati strutturati, non strutturati e semi-strutturati. I dati strutturati provengono da database relazionali, non strutturati sono come formati di file e semi-strutturati sono come dati JSON. Data Science è costituito da diversi strumenti per gestire diversi tipi di dati come l'integrazione dei dati e strumenti di manipolazione.
- I passaggi di Predictive Analytics includono Raccolta dati, Analisi e reportistica, Monitoraggio e Analisi predittiva, che è la fase principale che determina gli eventi di esito futuro mentre Data Science contiene Raccolta dati, Analisi dati, estrazione di approfondimenti dai dati analizzati, utilizzando gli estratti dati per scopi commerciali.
- L'analisi predittiva ha molte applicazioni in settori quali servizi bancari e finanziari, rilevamento delle frodi, riduzione dei rischi e miglioramento delle operazioni. Le applicazioni di data science sono pubblicità digitale, ricerca su Internet, sistemi di raccomandazione, riconoscimento di immagini e parlato, confronto dei prezzi, pianificazione del percorso e logistica ecc.,
- Le applicazioni di analisi predittiva coprono settori come il petrolio, il gas, la vendita al dettaglio, l'industria manifatturiera, l'assicurazione sanitaria e i settori bancari. La scienza dei dati copre principalmente le industrie tecnologiche.
- Predictive Analytics viene fornito come sottoinsieme di Data Science. L'integrazione e la modellazione dei dati provengono dalla modellazione predittiva. Data Science ha tutto, dalla gestione IT all'analisi dei dati.
- L'analisi predittiva è il processo di creazione di modelli predittivi e replica il comportamento dell'applicazione, del sistema o del modello aziendale, mentre la scienza dei dati è quella utilizzata per studiare il comportamento del modello creato che sta per essere previsto.
- Ad esempio, un istituto bancario o finanziario ha un numero enorme di clienti, in cui il comportamento del cliente verrà analizzato raccogliendo i dati dalle informazioni esistenti e predicendo i futuri clienti aziendali e potenziali in cui i clienti stanno per mostrare di più il loro interesse per i prodotti bancari . Ciò aiuta la crescita dell'attività bancaria in modo efficiente utilizzando il modello predittivo.
- L'obiettivo finale di Predictive Analytics è quello di prevedere le cose sconosciute dalle cose conosciute creando alcuni modelli predittivi al fine di guidare con successo gli obiettivi di business, mentre l'obiettivo di Data Science è ovviamente quello di fornire informazioni deterministiche sulle informazioni che cosa in realtà non facciamo conoscere.
Tabella di confronto tra analisi predittiva e data science
| BASE PER
CONFRONTO | Analisi predittiva | Data Science |
| Definizione | Processo di previsione di eventi futuri o sconosciuti utilizzando dati esistenti | Studio di varie forme di dati esistenti per estrarre alcune informazioni utili |
| uso | Per prevedere le attività di un'azienda | Gestire e organizzare i dati dei clienti |
| Benefici | Gestire le attività in modo semplice | Riduzione della ridondanza dei dati ed evita confusione |
| Tempo reale | Prevede i risultati passati, presenti e futuri di un'azienda | Manutenzione e gestione di grandi volumi di dati dei clienti in modo sicuro |
| Area studio | Una sottozona della scienza statistica che coinvolge molta matematica | Una miscela di concetti di informatica e la sua sottozona |
| Industria | Il processo aziendale include il modello analitico predittivo per l'esecuzione dei progetti | La maggior parte delle aziende basate sui dati ha iniziato ad evolversi con quest'area tematica |
| applicazioni | Si applica a tutti i settori in rapida crescita e alle imprese dinamiche | Vale per le aziende in cui devono essere gestiti dati sensibili su larga scala |
| Campo | Molti tipi di settori industriali possono essere previsti con questa metodologia | Le aziende tecnologiche hanno molta richiesta di competenza in Data Science per organizzare le proprie attività |
Conclusione - Predictive Analytics vs Data Science
L'analisi predittiva è il processo di acquisizione o previsione di risultati futuri o eventi sconosciuti da dati esistenti e Data Science sta ottenendo informazioni da dati esistenti. L'analisi predittiva sarà molto utile per le aziende per prevedere i futuri eventi aziendali o eventi sconosciuti dai set di dati esistenti.
Data Science sarà utile per l'elaborazione e lo studio dei dati delle informazioni esistenti per ricavarne informazioni utili e significative. Sia la Predictive Analytics che la Data Science svolgono un ruolo chiave nello studio e nella guida del futuro di un'azienda in modo ottimale allineandosi a percorsi di successo.
L'analitica predittiva è il modo migliore di rappresentare i modelli di business per i manager, gli analisti aziendali e i leader aziendali in modo semplice ed eccellente su come le aziende si stanno evolvendo in riunioni quotidiane.
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Questa è stata una guida per Predictive Analytics vs Data Science, il loro significato, il confronto diretto, le differenze chiave, la tabella di confronto e le conclusioni. questo articolo comprende tutte le utili differenze tra Predictive Analytics e Data Science. Per ulteriori informazioni, puoi consultare i seguenti articoli:
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