Différences entre la modélisation prédictive et l'analyse prédictive

La modélisation prédictive utilise un modèle de régression et des statistiques pour prédire la probabilité d'un résultat et elle peut être appliquée à tout événement inconnu. La modélisation prédictive est souvent utilisée dans le domaine de l'apprentissage automatique, de l'intelligence artificielle (IA). Le modèle est choisi en utilisant la théorie de la détection pour deviner la probabilité d'un résultat étant donné une quantité définie de données d'entrée. Il existe essentiellement 2 classes de modèle prédictif: le modèle paramétrique et le modèle non paramétrique. L'analyse prédictive consiste à extraire des informations des données pour prédire les tendances et les modèles de comportement sont des analyses prédictives. L'analyse prédictive a attiré beaucoup plus d'attention en raison de l'émergence des technologies de Big Data et d'apprentissage automatique.

Comparaison directe de la modélisation prédictive et de l'analyse prédictive

Ci-dessous se trouve le Top 6 de la comparaison entre la modélisation prédictive et l'analyse prédictive

Examinons la description détaillée de Predictive Analytics vs Predictive Modeling:

Analyses prédictives

L'analyse prédictive est utilisée pour prédire le résultat d'événements futurs inconnus en utilisant des techniques d'exploration de données, de statistiques, de modélisation de données, d'IA pour analyser les données actuelles et faire une prédiction sur les problèmes futurs. Il regroupe les activités de gestion, d'information et de modélisation utilisées pour identifier les risques et opportunités dans un futur proche.

L'analyse prédictive des mégadonnées permet à un utilisateur de découvrir des modèles et des relations dans des données structurées et non structurées et permet à l'organisation de devenir proactive.

Les techniques analytiques pour effectuer des analyses prédictives sont principalement des techniques de régression et des techniques d'apprentissage automatique.

Processus d'analyse prédictive

  1. Définir le projet: définir les résultats du projet, les livrables, la portée de l'effort, les objectifs commerciaux, identifier les ensembles de données qui vont être utilisés.
  2. Collecte de données : pour fournir une vue complète des interactions avec les clients, les données proviennent de plusieurs sources et en utilisant l'exploration de données pour l'analyse prédictive, les données sont préparées pour l'analyse.
  3. Analyse des données: C'est le processus de transformation, d'inspection, de nettoyage et de modélisation des données dans le but d'extraire des informations utiles, pour arriver à une conclusion
  4. Statistiques: L'analyse statistique permet de valider les hypothèses, les hypothèses et de tester celles-ci à l'aide de modèles statistiques standard.
  5. Modélisation: la modélisation prédictive suit un processus itératif grâce auquel elle crée automatiquement des modèles prédictifs précis sur l'avenir. En utilisant l'évolution multimodale, il offre un certain nombre d'options à choisir au mieux.
  6. Déploiement: le déploiement de modèle prédictif offre la possibilité de déployer les résultats analytiques dans le processus décisionnel quotidien pour obtenir des résultats, des rapports et des sorties en automatisant les décisions basées sur la modélisation.
  7. Surveillance du modèle: les modèles sont gérés et surveillés pour examiner les performances du modèle afin de s'assurer qu'il fournit les résultats attendus.

Application de l'analyse prédictive

Il peut être utilisé dans de nombreuses applications ci-dessous sont deux exemples d'analyse prédictive:

1.Collection Analytics:

L'analyse prédictive aide à optimiser l'allocation des ressources en identifiant les problèmes / faits ci-dessous:

  • Agences de recouvrement efficaces
  • Stratégies de contact
  • Les actions en justice augmentent la récupération
  • Réduction des coûts de collecte.

2.Gestion de la relation client (CRM):

L'analyse prédictive est appliquée aux données client pour atteindre les objectifs CRM tels que les ventes, le service client et les campagnes marketing. Les organisations doivent analyser les produits en demande ou les potentiels de forte demande et identifier les problèmes qui perdent des clients. CRM analytique est appliqué sur l'ensemble du cycle de vie du client.

Modélisation prédictive

Il peut être appliqué à tout événement inconnu du passé ou du futur pour produire un résultat. Le modèle utilisé pour prédire les résultats est choisi en utilisant la théorie de la détection. Les solutions de modélisation prédictive prennent la forme d'une technologie d'exploration de données. Comme il s'agit d'un processus itératif, le même algorithme est appliqué aux données de manière itérative afin que le modèle puisse apprendre.

Processus de modélisation prédictive

Le processus de modélisation prédictive implique l'exécution d'un algorithme sur les données pour la prédiction, car le processus est itératif, il forme le modèle qui donne les connaissances les plus adaptées à la réalisation de l'entreprise. Voici quelques étapes de la modélisation analytique.

1. Collecte et nettoyage des données

Rassemblez les données de toutes les sources pour extraire les informations nécessaires en nettoyant les opérations pour supprimer les données bruyantes afin que la prédiction puisse être précise.

2. Analyse / transformation des données

Pour la normalisation, les données doivent être transformées pour un traitement efficace. Mise à l'échelle des valeurs à une normalisation de plage afin que la signification si les données ne sont pas perdues. Supprimez également les éléments non pertinents par analyse de corrélation pour déterminer le résultat final.

3. Construire un modèle prédictif

Le modèle prédictif utilise une technique de régression pour construire un modèle prédictif à l'aide d'un algorithme de classification. Identifiez les données de test et appliquez des règles de classicisation pour vérifier l'efficacité du modèle de classification par rapport aux données de test.

4. Inférences / évaluation:

Pour effectuer des inférences, effectuez une analyse de cluster et créez des groupes de données.

Caractéristiques de la modélisation prédictive:

1.Analyse et manipulation des données

Extraire des données utiles en utilisant des outils d'analyse de données, nous pouvons également modifier des données, créer de nouvelles données, fusionner ou appliquer un filtre sur les données pour prédire les résultats.

2. visualisation:

Il existe des outils disponibles pour générer des rapports sous forme de graphiques interactifs.

3. statistiques:

Pour confirmer la prédiction à l'aide de l'outil statistique, la relation entre les variables dans les données peut être affichée.

Tableau de comparaison de la modélisation prédictive et de l'analyse prédictive

Ci-dessous le tableau de comparaison entre la modélisation prédictive et l'analyse prédictive

Modélisation prédictiveAnalyses prédictives
Le processus opérationnel comprend:

Collecte de données, transformation, construction d'un modèle et évaluation / inférence du modèle pour prédire le résultat

Le processus opérationnel comprend:

Définissez le projet, la collecte de données, les statistiques, la modélisation, le déploiement et la surveillance du modèle.

Processus itératif et exécute 1 ou plusieurs algorithmes sur les ensembles de donnéesProcessus d'analyse des données historiques et transactionnelles par statistiques et exploration de données pour prédire un résultat
Il existe essentiellement 2 classes de modèle prédictif:

1. Modèle paramétrique

2. Modèle non paramétrique

Types d'analyses prédictives:

  1. Modèles prédictifs
  2. Modèles descriptifs
  3. Modèles de décision

Un modèle est réutilisable (modèle de régression)Utiliser la technique de l'exploration de données, de la modélisation, de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle
Applications: Il est utilisé en archéologie, assurance automobile, soins de santé, etc.Applications: Il est utilisé dans la gestion des risques du projet,

Détection de fraude, analyse de collection, etc.

Types de catégorie de modèle:

Modèle prédictif, modèle descriptif et modèle de décision.

Types d'analyses:

Technique de régression, Technique d'apprentissage automatique

Résumé - Modélisation prédictive vs analyse prédictive

En résumé, l'idée derrière Predictive Modeling vs Predictive Analytics est que les données qui sont générées quotidiennement ou les données historiques peuvent contenir des informations pour l'entreprise actuelle pour obtenir un résultat maximum avec précision. La tâche d'analyse ou de modélisation consiste à extraire les données nécessaires à partir de données non structurées ou structurées.

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