Différence entre l'analyse prédictive et l'exploration de données
L'analyse prédictive est le processus d'affinage de cette ressource de données, en utilisant les connaissances métier pour extraire la valeur cachée de ces modèles récemment découverts. L'exploration de données est la découverte de modèles cachés de données grâce à l'apprentissage automatique - et des algorithmes sophistiqués sont les outils d'exploration de données.
Exploration de données + connaissance du domaine => analyse prédictive => valeur commerciale
Comparaison directe entre l'analyse prédictive et l'exploration de données
Ci-dessous, la comparaison entre l'analyse prédictive et l'exploration de données
Différences clés entre l'analyse prédictive et l'exploration de données
Voici la différence entre Predictive Analytics et Data Mining
● Processus - Le processus d'exploration de données peut être résumé en six phases -
a. Phase de compréhension des affaires et de la recherche - Énoncer clairement les objectifs et les exigences du projet en termes d'entreprise ou d'unité de recherche dans son ensemble
b. Phase de compréhension des données - collectez et utilisez une analyse exploratoire des données pour vous familiariser avec les données et découvrir les premières informations.
c. Phase de préparation des données - Nettoyer et appliquer une transformation aux données brutes afin qu'elles soient prêtes pour les outils de modélisation
Phase de modélisation - Sélectionnez et appliquez les techniques de modélisation appropriées et calibrez les paramètres du modèle pour optimiser les résultats.
e. Phase d'évaluation - La qualité et l'efficacité des modèles doivent être évaluées avant d'être déployées. Déterminer également si le modèle atteint effectivement les objectifs qui lui ont été fixés lors de la phase 1.
f. Phase de déploiement - Utilisez des modèles dans la production. Il peut s'agir d'un déploiement simple comme générer un rapport ou complexe comme Mettre en œuvre un processus d'exploration de données parallèle dans un autre département.
Étapes de haut niveau de la zone de processus Predictive Analytics
Définir un objectif commercial - quel objectif commercial à atteindre et comment les données s'intègrent.Par exemple, l'objectif commercial est des offres plus efficaces pour les nouveaux clients et les données nécessaires sont la segmentation des clients avec des attributs spécifiques.
b.Collecter des données supplémentaires - Les données supplémentaires nécessaires peuvent être des données de profil utilisateur du système en ligne ou des données d'outils tiers pour mieux comprendre les données.Cela aide à trouver une raison derrière le modèle.Parfois, des enquêtes marketing sont menées pour collecter des données
c. rédiger un modèle prédictif - modèle créé avec des données et des connaissances commerciales nouvellement collectées. Un modèle peut être une règle commerciale simple comme «il y a plus de chances de convertir les utilisateurs de l'âge a à b de l'Inde si nous offrons une offre comme celle-ci» ou un modèle mathématique complexe.
● Valeur commerciale - Data Ming ajoute des valeurs à l'entreprise comme
a. Comprendre parfaitement les segments de clientèle dans différentes dimensions
b.Obtenir un modèle de performance spécifique aux KPI (par exemple, l'abonnement augmente-t-il avec le nombre d'utilisateurs actifs?)
c. Identifier les tentatives d'activités frauduleuses et les empêcher.
d. Modèles de performances du système (par exemple, temps de chargement des pages sur différents appareils - n'importe quel modèle?)
L'analyse prédictive renforce l'organisation en offrant trois avantages:
a.Vision - Aide à voir ce qui est invisible pour les autres.L'analyse prédictive peut parcourir de nombreuses données clients antérieures, les associer à d'autres données et assembler toutes les pièces dans le bon ordre.
b.Décision - Un modèle d'analyse prédictive bien conçu fournit des résultats analytiques exempts d'émotions et de biais et fournit des informations cohérentes et impartiales pour appuyer les décisions.
c.Précision - Aide à utiliser des outils automatisés pour faire le travail de création de rapports pour vous - gain de temps et de ressources, réduction des erreurs humaines et amélioration de la précision.
● Mesure de la performance - La performance du processus d'exploration de données est mesurée sur la façon dont le modèle trouve les modèles dans les données. La plupart du temps, ce sera un modèle de régression, de classification ou de clustering et il y aura une mesure de performance bien définie pour tout cela.
Les performances de l'analyse prédictive sont mesurées sur l'impact sur les entreprises. Par exemple - Dans quelle mesure la campagne publicitaire ciblée a-t-elle fonctionné par rapport à une campagne générale?. Peu importe la qualité des recherches de modèles d'exploration de données, pour bien fonctionner les modèles prédictifs, les informations commerciales sont indispensables.
● Avenir - Le champ d'exploration de données évolue très rapidement. Essayez de trouver des modèles dans les données avec des points de données moindres avec un nombre minimum de fonctionnalités à l'aide de modèles plus sophistiqués comme les réseaux de neurones profonds. Beaucoup de pionniers dans ce domaine comme Google essaient également de rendre le processus simple et accessible à tous, par exemple Cloud AutoML de Google.
L'analyse prédictive s'étend à une grande variété de nouveaux domaines tels que la prédiction de la rétention des employés, la prédiction de la criminalité (aka police prédictive), etc. En même temps, les organisations essaient de prédire avec plus de précision en collectant le maximum d'informations sur les utilisateurs, comme où vont-ils, quel type de vidéos regardent etc.
Tableau de comparaison entre l'analyse prédictive et l'exploration de données
Voici les listes de points, décrivez les comparaisons entre Predictive Analytics vs Data Mining:
| Base de comparaison | Exploration de données | Analyses prédictives |
| Définition | L'exploration de données est le processus de découverte de modèles et de tendances utiles dans de grands ensembles de données. | L'analyse prédictive est le processus d'extraction d'informations à partir de grands ensembles de données afin de faire des prédictions et des estimations sur les résultats futurs. |
| Importance | Aidez à mieux comprendre les données collectées. Par exemple:
● Meilleure compréhension des segments de clientèle ● Modèle d'achat à travers la géographie ou le temps ● Analyse des comportements via le flux de clics ● Analyse de la chronologie du cours des actions. ● Analyse des données GPS des rues | Prédisez sur le résultat de l'exploration de données en appliquant les connaissances du domaine -
● Quel client achètera ensuite? ● Quel sera le taux de désabonnement des clients? ● Combien de nouveaux abonnements seront lancés si cette offre est donnée? ● Quelle est la quantité de stock d'un produit nécessaire pour le mois à venir |
| Portée | Appliquer des algorithmes d'apprentissage automatique comme la régression, la classification sur les données collectées pour trouver des modèles cachés | Appliquer les connaissances de l'entreprise sur les modèles d'exploration de données avec toutes les données supplémentaires nécessaires pour obtenir des prévisions valides pour l'entreprise |
| Résultat | La sortie de l'exploration de données sera un modèle de données sous la forme d'une distribution chronologique variant en grappes, mais cela ne répondra pas pourquoi ce modèle s'est produit? | Analyses prédictives essayant de trouver des réponses au modèle en appliquant les connaissances métier et en faisant ainsi une information exploitable. |
| Personnes impliquées | Principalement réalisé par des statisticiens et des ingénieurs d'apprentissage automatique, qui ont une solide formation en mathématiques pour faire de l'ingénierie des fonctionnalités et créer un modèle ML | Les connaissances spécifiques à l'entreprise et un objectif commercial clair sont indispensables.Les analystes commerciaux et autres experts du domaine peuvent analyser et interpréter les modèles découverts par les machines, en donnant un sens utile aux modèles de données et en dérivant des informations exploitables. |
Conclusion - Analyse prédictive vs exploration de données
Comme l'a expliqué Rick Whiting dans InformationWeek, ce qui est la prochaine est la prochaine. L'analyse prédictive est là où va la business intelligence.
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