Predictive Analytics vs Data Science - Découvrez les 8 comparaisons utiles

Différence entre l'analyse prédictive et la science des données

L'analyse prédictive est un processus de techniques statistiques dérivées de l'exploration de données, de l'apprentissage automatique et de la modélisation prédictive qui permettent d'obtenir des événements actuels et historiques pour prédire des événements futurs ou des résultats inconnus à l'avenir.

La science des données est l'étude de différents types de données telles que les données structurées, semi-structurées et non structurées sous n'importe quelle forme ou format disponible afin d'en tirer des informations.

L'analyse prédictive est un domaine des sciences statistiques où les informations existantes seront extraites et traitées pour prédire les tendances et les résultats. Le cœur du sujet réside dans l'analyse du contexte existant pour prédire un événement inconnu.

La science des données consiste en différentes technologies utilisées pour étudier des données telles que l'exploration de données, le stockage de données, la purge de données, l'archivage de données, la transformation de données, etc., afin de les rendre efficaces et ordonnées.

L'analyse prédictive peut être appliquée pour prédire non seulement un événement futur inconnu mais aussi pour les événements présents et passés.

La science des données est utile pour étudier le comportement et les habitudes des utilisateurs d'Internet en collectant des informations à partir du trafic Internet et de l'historique des recherches des utilisateurs. C'est ainsi que les annonces recommandées seront affichées pour un utilisateur sur leurs pages de navigation Web sans leurs entrées.

Comparaison directe entre l'analyse prédictive et la science des données (infographie)

Vous trouverez ci-dessous la principale différence entre l'analyse prédictive et la science des données

Différences clés entre l'analyse prédictive et la science des données

Voici la différence entre Predictive Analytics et Data Science

L'analyse prédictive est un domaine de la science statistique où une étude des éléments mathématiques s'est avérée utile pour prédire différents événements inconnus, passés, présents ou futurs. La science des données est un domaine interdisciplinaire de multiples méthodes et processus scientifiques pour extraire les connaissances des données existantes.
Predictive Analytics comporte différentes étapes telles que la modélisation des données, la collecte des données, les statistiques et le déploiement, tandis que la science des données comporte des étapes d'extraction des données, de traitement des données et de transformation des données pour en obtenir des informations utiles.
Il existe de nombreuses techniques utilisées dans l'analyse prédictive telles que l'exploration de données, l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique, les statistiques et la modélisation, etc., pour analyser les données existantes afin de prédire des événements inconnus du futur. La science des données traite le traitement des informations existantes pour réussir à organiser et à stocker de manière requise.
Predictive Analytics découvre la relation entre différents types de données telles que les données structurées, non structurées et semi-structurées. Les données structurées proviennent de bases de données relationnelles, non structurées sont comme des formats de fichiers et semi-structurées sont comme des données JSON. La science des données se compose de différents outils pour gérer différents types de données tels que l'intégration des données et les outils de manipulation.
Les étapes de Predictive Analytics incluent la collecte de données, l'analyse et la génération de rapports, la surveillance et l'analyse prédictive, qui est la principale étape qui détermine les événements futurs, tandis que Data Science contient la collecte de données, l'analyse de données, l'extraction d'informations sur les données analysées, en utilisant l'extraction données à des fins commerciales.
L'analyse prédictive a de nombreuses applications dans des secteurs tels que les services bancaires et financiers, la détection des fraudes, la réduction des risques et l'amélioration des opérations. Les applications de science des données sont les publicités numériques, la recherche sur Internet, les systèmes de recommandation, la reconnaissance d'image et de parole, la comparaison des prix, la planification d'itinéraire et la logistique, etc.,
Les applications Predictive Analytics couvrent des secteurs tels que le pétrole, le gaz, la vente au détail, la fabrication, l'assurance maladie et les secteurs bancaires. La science des données couvre principalement les industries technologiques.
Predictive Analytics est le sous-ensemble de Data Science. L'intégration et la modélisation des données proviennent de la modélisation prédictive. La science des données a tout, de la gestion informatique à l'analyse des données.
L'analyse prédictive est le processus de création de modèles prédictifs et reproduit le comportement de l'application ou du système ou du modèle commercial, tandis que la science des données est celle utilisée pour étudier le comportement du modèle créé qui est sur le point d'être prédit.
Par exemple, une institution bancaire ou financière compte un grand nombre de clients, où le comportement du client sera analysé en collectant les données à partir des informations existantes et en prédisant les futurs clients commerciaux et potentiels où les clients sont sur le point de montrer leur intérêt pour les produits bancaires. . Cela contribue à la croissance efficace des activités bancaires en utilisant un modèle prédictif.
Le but ultime de l'analyse prédictive est de prédire les choses inconnues à partir des choses connues en créant des modèles prédictifs afin d'atteindre avec succès les objectifs commerciaux tandis que le but de la science des données est de fournir évidemment des informations déterministes sur les informations que nous ne faisons pas réellement. savoir.

Tableau de comparaison de l'analyse prédictive et de la science des données

BASE POUR COMPARAISON	Analyses prédictives	Science des données
Définition	Processus de prédiction d'événements futurs ou inconnus à l'aide de données existantes	Etude de différentes formes de données existantes pour extraire des informations utiles
Usage	Prédire les métiers d'une entreprise	Gérer et organiser les données clients
Avantages	Gérer les entreprises en douceur	Réduction de la redondance des données et évite la confusion
Temps réel	Prédit les résultats passés, présents et futurs d'une entreprise	Maintenance et traitement de grands volumes de données clients en toute sécurité
Zone d'étude	Un sous-domaine des sciences statistiques qui implique beaucoup de mathématiques	Un mélange de concepts informatiques et de sa sous-zone
Industrie	Le processus métier comprend un modèle analytique prédictif pour exécuter des projets	La plupart des entreprises basées sur les données ont commencé à évoluer avec ce domaine
Applications	S'applique à toutes les industries à croissance rapide et aux entreprises dynamiques	S'applique aux entreprises où des données sensibles à grande échelle doivent être gérées
Champ	De nombreux types d'industries peuvent être prédits avec cette méthodologie	Les entreprises technologiques ont une forte demande d'expertise en Data Science pour organiser leurs affaires

Conclusion - Analyse prédictive vs science des données

Predictive Analytics est le processus de capture ou de prévision des résultats futurs ou d'un événement inconnu à partir de données existantes et Data Science obtient des informations à partir de données existantes. Predictive Analytics sera très utile aux entreprises pour prévoir les futurs événements commerciaux ou les événements inconnus à partir des ensembles de données existants.

La science des données sera utile pour le traitement et l'étude des données des informations existantes afin d'en tirer des informations utiles et significatives. L'analytique prédictive et la science des données jouent un rôle clé dans l'étude et la conduite de l'avenir d'une entreprise de manière à s'aligner sur des parcours réussis.

L'analytique prédictive est le meilleur moyen de représenter les modèles commerciaux auprès des gestionnaires, des analystes commerciaux et des chefs d'entreprise de manière simple et excellente sur la façon dont les entreprises évoluent au cours de réunions quotidiennes.

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