The tärkein ero tiedon louhinnan ja ennakoivan analytiikan välillä on, että tiedonlouhinta on prosessi, jossa tunnistetaan piilotetut datamallit algoritmien ja kaivostyökalujen avulla, kun taas ennustava analytiikka on prosessi, jolla liiketoimintatietoa sovelletaan havaittuihin malleihin ennusteiden tekemiseksi.

Tietojen louhinta on prosessi, jolla löydetään malleja suuresta tietojoukosta. Se poimii uusia malleja ja suhteita tietoyksiköiden välillä. Tietojen louhinnan tulos on malli, joka muodostaa aikajanan vaihtelevan jakauman. Toisaalta ennakoiva analytiikka on prosessi, jolla liiketoimintatietoa sovelletaan tietojoukon havaittuihin malleihin trendien ja käyttäytymisen ennustamiseksi. Nämä mallit löydetään tiedon louhinnalla tai jollakin muulla tekniikalla. Liiketoiminta -analyytikot ja toimialueen asiantuntijat analysoivat ja tulkitsevat niitä saadakseen merkityksellisiä liiketoimintatietoja.

Tietojen louhinta, ennakoiva analytiikka

Mikä on tiedonlouhinta

Tietojen louhinta viittaa prosessiin löytää malleja suuresta tietojoukosta. Siihen kuuluu tietojen poimiminen tietojoukosta ja tietojen muuntaminen ymmärrettäväksi rakenteeksi jatkokäyttöä varten. Sitä käytetään monilla aloilla, kuten matematiikassa, kybernetiikassa, markkinoinnissa jne.

Kuva 1: Tietojoukko

Tiedonlouhinta liittyy useisiin tehtäviin, kuten tietojen integrointiin, tietojen muuntamiseen, kuvion arviointiin ja visualisointiin. Tiedot tulevat useista lähteistä. Kaikki tiedot on integroitu ja tallennettu yhteen paikkaan, jota kutsutaan tietovarastoksi. Toiseksi tiedot esikäsitellään, jotta ne soveltuisivat tiedon louhimiseen. Sitten mallit tunnistetaan käyttämällä algoritmeja, kuten klusterointia, regressiota jne. Lopuksi nämä mallit arvioidaan ja visualisoidaan kaavioiden avulla.

Lisäksi on olemassa eräänlainen tiedonlouhinta, jota kutsutaan webminingiksi. Tämä on prosessi tiedon keräämiseksi perinteisten tiedonlouhintamenetelmien ja -tekniikoiden avulla verkon kautta. Se auttaa ymmärtämään sellaisia ​​tekijöitä kuin verkkosivuston tehokkuus ja asiakkaiden käyttäytyminen. Kaiken kaikkiaan tiedonlouhinta tarjoaa mahdollisuuden paljastaa piilotettuja malleja tiedoissa, jotta niitä voidaan käyttää ennusteiden tekemiseen ja liiketoimintapäätösten tekemiseen.

Mikä on ennakoiva analytiikka

Ennakoiva analytiikka analysoi nykyiset ja historialliset tosiasiat ennustaakseen tulevia tai tuntemattomia tapahtumia. Se käyttää erilaisia ​​tilastollisia tekniikoita, kuten tiedon louhinta, ennustava mallinnus ja koneoppiminen.

Kuva 2: Ennakoiva analyysiprosessi

Ennakoiva analyysiprosessi sisältää seuraavat toiminnot.

1. Projektin määrittäminen - Määrittele projektin tulokset, laajuus, liiketoiminnan tavoitteet ja määritä käytettävä tietojoukko.
2. Tiedonkeruu - Kerää tietoja useista lähteistä.
3. Tietojen analysointi - Prosessi tietojen tarkastamisesta, mallintamisesta hyödyllisen tiedon löytämiseksi.
4. Tilastollinen analyysi - Vahvista oletukset, hypoteesit ja testaa niitä tilastollisten mallien avulla.
5. Mallinnus - Luo tarkkoja ennustavia malleja päätöksentekoa varten.
6. Käyttöönotto-Ota analyysitulokset käyttöön päivittäisessä päätöksentekoprosessissa saadaksesi tuloksia, raportteja ja tuloksia.
7. Mallin seuranta - Mallin suorituskyvyn hallinta ja seuranta sen varmistamiseksi, että malli tuottaa odotetut tulokset.

Ennakoivaa analytiikkaa käytetään monilla aloilla. Se auttaa yritysorganisaatioita analysoimaan historiallisista ja tapahtumatiedoista löytyviä malleja riskien ja mahdollisuuksien tunnistamiseksi. Oletetaan esimerkiksi luottoluokitus. Asiakkaan luottotiedot, lainahakemus ja asiakastiedot analysoidaan ja käsitellään, jotta voidaan tehdä päätös siitä, maksaako asiakas luottomaksun ajallaan. Lisäksi ennustavaa analytiikkaa käytetään esimerkiksi markkinoinnissa, rahoituksessa, vakuutuksessa, vähittäiskaupassa, televiestinnässä, terveydenhuollossa, sosiaalisessa verkostoitumisessa ja niin edelleen.

Ero tiedon louhinnan ja ennakoivan analyysin välillä

Määritelmä

Tietojen louhinta on prosessi, jossa löydetään malleja suuresta tietojoukosta käyttämällä koneoppimista, tilastoja ja tietokantajärjestelmiä. Ennakoiva analytiikka on tilastotieteen ala, joka käsittelee tietojen poimimista tiedoista ja niiden avulla trendien ja käyttäytymismallien ennustamista. Tämä selittää peruseron tiedon louhinnan ja ennakoivan analytiikan välillä.

Toimivuus

Tietojen louhinta käyttää algoritmeja, kuten regressiota ja luokittelua kerättyihin tietoihin piilotettujen kuvioiden löytämiseksi. Ennakoiva analytiikka kuitenkin soveltaa liiketoimintatietoa löydettyihin malleihin saadakseen liiketoiminnan kannalta päteviä ennusteita.

Käyttö

Tiedonlouhinnan ja niiden käytön perusteella tapahtuvan ennakoivan analytiikan välillä on toinenkin ero. Vaikka tiedonlouhinta auttaa ymmärtämään paremmin kerättyjä tietoja, ennustava analytiikka auttaa tekemään ennusteita tulevista tai tuntemattomista tapahtumista.

Mukana olevat ammatit

Vaikka tilastotieteilijät ja insinöörit suorittavat tiedon louhinnan, liikeanalyytikot ja muut toimialojen asiantuntijat suorittavat ennakoivan analyysin.

Johtopäätös

Ero tiedonlouhinnan ja ennakoivan analytiikan välillä on se, että tiedonlouhinta on prosessi, jossa tunnistetaan piilotetut datamallit algoritmeja ja kaivostyökaluja käyttäen, kun taas ennustava analytiikka on prosessi, joka soveltaa liiketoimintatietoa löydettyihin malleihin ennusteiden tekemiseksi.

Viite:

1. ”Mitä on tiedonlouhinta? - Määritelmä WhatIs.com -sivustolta. ” SearchSQLServer, saatavana täältä.2. "Ennakoiva analytiikka." Wikipedia, Wikimedia Foundation, 26. elokuuta 2018, saatavana täältä.