Verschil tussen datamining en voorspellende analyses
Share
De grootste verschil tussen datamining en voorspellende analyses is dat het datamining is het proces van het identificeren van de verborgen gegevenspatronen met behulp van algoritmen en mijnbouwhulpmiddelen, terwijl de voorspellende analyse het proces is van het toepassen van bedrijfskennis op de ontdekte patronen om voorspellingen te doen.
Data Mining is het proces van het ontdekken van de patronen in een grote dataset. Het extraheert nieuwe patronen en relaties tussen data-entiteiten. De uitvoer van datamining is een patroon dat een tijdlijn variërende verdeling vormt. Aan de andere kant is voorspellende analyse het proces van het toepassen van bedrijfskennis op ontdekte patronen in een dataset om trends en gedrag te voorspellen. Deze patronen worden ontdekt door datamining of door een andere techniek te gebruiken. Bedrijfsanalisten en domeinexperts analyseren en interpreteren ze om zinvolle bedrijfsinzichten te maken.
Key Areas Covered
1. Wat is Data Mining
- Definitie, gebruik
2. Wat is Predictive Analytics
- Definitie, gebruik
3. Verschil tussen datamining en voorspellende analyses
- Vergelijking van belangrijke verschillen
Sleutelbegrippen
Data Mining, Predictive Analytics
Wat is Data Mining
Datamining verwijst naar het proces van het ontdekken van patronen in een grote gegevensverzameling. Het gaat om het extraheren van informatie uit een dataset en het omzetten van de informatie in een begrijpelijke structuur voor verder gebruik. Het wordt op veel gebieden gebruikt, zoals wiskunde, cybernetica, marketing, enz.
Figuur 1: Gegevensset
Datamining wordt geassocieerd met verschillende taken, zoals data-integratie, datatransformatie, patroonevaluatie en visualisatie. Gegevens zijn afkomstig van meerdere bronnen. Alle gegevens worden geïntegreerd en opgeslagen in een enkele locatie genaamd datawarehouse. Ten tweede worden de gegevens vooraf verwerkt om het geschikt te maken voor datamining. Vervolgens worden de patronen herkend met behulp van algoritmen zoals clustering, regressie, enz. Ten slotte worden deze patronen geëvalueerd en gevisualiseerd met behulp van grafieken.
Verder is er een soort datamining genaamd web mining. Dit is het proces van het verzamelen van informatie via traditionele dataminingmethoden en -technieken via het web. Het helpt om factoren als de effectiviteit van een website en klantgedrag te begrijpen. Over het algemeen biedt data mining de mogelijkheid om verborgen patronen in gegevens bloot te leggen, zodat ze kunnen worden gebruikt om voorspellingen te doen en zakelijke beslissingen te nemen.
Wat is Predictive Analytics
Voorspellende analyses analyseren de huidige en historische feiten om voorspellingen te doen over toekomstige of onbekende gebeurtenissen. Het maakt gebruik van verschillende statistische technieken zoals datamining, voorspellende modellering en machine learning.
Figuur 2: Predictive Analytics-proces
Het predictive analytics-proces omvat de volgende activiteiten.
- Project definiëren - Definieer projectresultaten, bereik, bedrijfsdoelstellingen en identificeer de dataset die moet worden gebruikt.
- Gegevensverzameling - Verzamel gegevens uit meerdere bronnen.
- Gegevensanalyse - Proces van inspecteren, modelleren van gegevens om nuttige informatie te vinden.
- Statistische analyse - valideer aannames, hypothesen en test deze met behulp van statistische modellen.
- Modelleren - Maak nauwkeurige voorspellende modellen voor de besluitvorming.
- Implementatie - Implementeer de analyseresultaten voor het dagelijkse besluitvormingsproces om resultaten, rapporten en outputs te krijgen.
- Modelbewaking - Beheer en bewaak de prestaties van het model om er zeker van te zijn dat het model de verwachte resultaten oplevert.
Predictive Analytics wordt op veel gebieden gebruikt. Het helpt bedrijfsorganisaties om patronen in historische en transactiegegevens te analyseren om risico's en kansen te identificeren. Neem bijvoorbeeld credit scoring. De kredietgeschiedenis van de klant, de kredietaanvraag en klantgegevens worden geanalyseerd en verwerkt om te bepalen of die klant de kredietbetaling op tijd zal betalen. Bovendien wordt voorspellende analyse gebruikt op gebieden zoals marketing, financiën, verzekeringen, detailhandel, telecommunicatie, gezondheidszorg, sociale netwerken enzovoort.
Verschil tussen datamining en voorspellende analyses
Definitie
Datamining is het proces van het ontdekken van patronen in grote gegevensverzamelingen met behulp van methoden van machine learning, statistieken en databasesystemen. Voorspellende analyse is het gebied van statistieken dat zich bezighoudt met het extraheren van informatie uit gegevens en het gebruiken ervan om trends en gedragspatronen te voorspellen. Dit verklaart het fundamentele verschil tussen datamining en voorspellende analyses.
functionaliteit
Data mining past algoritmen toe, zoals regressie en classificatie op verzamelde gegevens om verborgen patronen te ontdekken. Voorspellende analyses passen echter bedrijfskennis toe op ontdekte patronen om zakelijke geldige voorspellingen te krijgen.
Gebruik
Er is nog een verschil tussen datamining en voorspellende analyses op basis van hun gebruik. Hoewel datamining de verzamelde gegevens beter helpt te begrijpen, helpt voorspellende analyse om voorspellingen te doen over toekomstige of onbekende gebeurtenissen.
Betrokken beroepen
Hoewel datamining wordt uitgevoerd door statistici en ingenieurs, wordt voorspellende analyse uitgevoerd door bedrijfsanalisten en andere domeinexperts.
Conclusie
Het verschil tussen datamining en voorspellende analyses is dat de datamining het proces is van het identificeren van de verborgen gegevenspatronen met behulp van algoritmen en mijnbouwhulpmiddelen, terwijl de voorspellende analyse het proces is waarbij bedrijfskennis wordt toegepast op de ontdekte patronen om voorspellingen te doen.
Referentie:
1. "Wat is datamining? - Definitie van WhatIs.com. "SearchSQLServer, hier beschikbaar.
2. "Predictive Analytics." Wikipedia, Wikimedia Foundation, 26 augustus 2018, hier beschikbaar.
