Ang pangunahing pagkakaiba sa pagitan ng pagmimina ng data at mahuhulaan na analytics ay ang Ang pagmimina ng data ay ang proseso ng pagkilala ng mga nakatagong mga pattern ng data gamit ang mga algorithm at mga tool sa pagmimina habang ang mahuhulaan na analytics ay ang proseso ng paglalapat ng kaalaman sa negosyo sa mga natuklasang pattern upang makagawa ng mga hula.

Ang Data Mining ay ang proseso ng pagtuklas ng mga pattern sa isang malaking dataset. Kumukuha ito ng mga bagong pattern at ugnayan sa pagitan ng mga entity ng data. Ang output ng pagmimina ng data ay isang pattern na bumubuo ng isang timeline na magkakaibang pamamahagi. Sa kabilang banda, ang nahuhulaan na analytics ay ang proseso ng paglalapat ng kaalaman sa negosyo sa mga natuklasan na mga pattern sa isang hanay ng data upang mahulaan ang mga uso at pag-uugali. Ang mga pattern na ito ay natuklasan ng pagmimina ng data o paggamit ng iba pang pamamaraan. Ang mga analista sa negosyo at eksperto sa domain ay sinusuri at binibigyang kahulugan ang mga ito upang makagawa ng mga makabuluhang pananaw sa negosyo.

Pagmimina ng Data, Predictive Analytics

Ano ang Data Mining

Ang pagmimina ng data ay tumutukoy sa proseso ng pagtuklas ng mga pattern sa isang malaking hanay ng data. Nagsasangkot ito ng pagkuha ng impormasyon mula sa isang hanay ng data at pag-convert ng impormasyon sa isang naiintindihang istraktura para sa karagdagang paggamit. Ginagamit ito sa maraming larangan tulad ng matematika, cybernetics, marketing, atbp.

Larawan 1: Itakda ang Data

Ang pagmimina ng data ay naiugnay sa maraming mga gawain tulad ng pagsasama ng data, pagbabago ng data, pagsusuri ng pattern, at pagpapakita. Ang data ay nagmumula sa maraming mga mapagkukunan. Ang lahat ng data ay isinama at nakaimbak sa isang solong lokasyon na tinatawag na data warehouse. Pangalawa, ang data ay preprocessed upang gawin itong angkop na magsagawa ng data mining. Pagkatapos, ang mga pattern ay kinikilala gamit ang mga algorithm tulad ng clustering, regression, atbp. Sa wakas, ang mga pattern na ito ay sinusuri at isinalarawan gamit ang mga graph.

Bukod dito, mayroong isang uri ng data mining na tinatawag na web mining. Ito ang proseso ng pangangalap ng impormasyon sa pamamagitan ng tradisyunal na mga pamamaraan ng pagmimina ng data at mga diskarte sa pamamagitan ng web. Nakakatulong ito upang maunawaan ang mga kadahilanan tulad ng pagiging epektibo ng isang website at pag-uugali ng customer. Sa pangkalahatan, ang pagmimina ng data ay nagbibigay ng kakayahang magbukas ng mga nakatagong mga pattern sa data upang magamit sila upang makagawa ng mga hula at kumuha ng mga desisyon sa negosyo.

Ano ang Predictive Analytics

Sinusuri ng mahuhulaan na analytics ang kasalukuyan at makasaysayang mga katotohanan upang makagawa ng mga hula tungkol sa hinaharap o hindi kilalang mga kaganapan. Gumagamit ito ng iba`t ibang mga diskarteng pang-istatistika tulad ng pagmimina ng data, panghuhulaang pagmomodelo, at pag-aaral ng makina.

Larawan 2: Prediksyon na Proseso ng Analytics

Ang nahuhulaang proseso ng analytics ay nagsasangkot ng mga sumusunod na aktibidad.

1. Pagtukoy sa proyekto - Tukuyin ang mga kinalabasan ng proyekto, saklaw, mga layunin sa negosyo at kilalanin ang itinakdang data na gagamitin.
2. Koleksyon ng Data - Magtipon ng data mula sa maraming mapagkukunan.
3. Pagsusuri sa Data - Proseso ng pagsisiyasat, pagmomodelo ng data upang matuklasan ang kapaki-pakinabang na impormasyon.
4. Pagsusuri sa Istatistika - Patunayan ang mga pagpapalagay, teorya at subukan ang mga ito gamit ang mga modelong pang-istatistika.
5. Pagmomodelo - Lumikha ng tumpak na mga hulang modelo para sa paggawa ng desisyon.
6. Pag-deploy - I-deploy ang mga analitikal na resulta para sa pang-araw-araw na proseso ng paggawa ng desisyon upang makakuha ng mga resulta, ulat, at output.
7. Model Monitoring - Pamamahala at pagsubaybay sa pagganap ng modelo upang matiyak na ang modelo ay nagbibigay ng inaasahang mga resulta.

Ginagamit ang Predictive Analytics sa maraming larangan. Tinutulungan nito ang mga organisasyon ng negosyo na pag-aralan ang mga pattern na matatagpuan sa makasaysayang at transactional na data upang makilala ang mga panganib at pagkakataon. Halimbawa, ipalagay ang pagmamarka ng kredito. Ang kasaysayan ng kredito ng customer, aplikasyon ng pautang, at data ng kostumer ay sinusuri at pinoproseso upang makagawa ng mga desisyon sa kung magbabayad ang customer na iyon ng pagbabayad ng kredito sa oras. Bukod dito, ginagamit ang mahuhulaan na analytics sa mga larangan tulad ng marketing, pananalapi, seguro, tingi, telecommunication, healthcare, social networking at iba pa.

Pagkakaiba sa Pagitan ng Data Mining at Predictive Analytics

Kahulugan

Ang pagmimina ng data ay ang proseso ng pagtuklas ng mga pattern sa malalaking hanay ng data gamit ang mga pamamaraan ng pag-aaral ng makina, mga istatistika at mga sistema ng database. Ang prediksyon na analytics ay ang larangan ng mga istatistika na tumatalakay sa pagkuha ng impormasyon mula sa data at ginagamit ang mga ito upang mahulaan ang mga uso at pattern ng pag-uugali. Ipinapaliwanag nito ang pangunahing pagkakaiba sa pagitan ng pagmimina ng data at mahuhulaan na analytics.

Pag-andar

Nalalapat ang pagmimina ng data ng mga algorithm tulad ng pagbabalik at pag-uuri sa nakolektang data upang matuklasan ang mga nakatagong mga pattern. Gayunpaman, ang mahuhulaan na analytics, ay naglalapat ng kaalaman sa negosyo sa mga natuklasan na pattern upang makakuha ng mga wastong hula ng negosyo.

Paggamit

Mayroong isa pang pagkakaiba sa pagitan ng pagmimina ng data at mahuhulaan na analytics batay sa kanilang paggamit. Habang ang pagmimina ng data ay nakakatulong upang mas maunawaan ang nakolektang data, makakatulong ang mahuhulaan na analytics na makagawa ng mga hula tungkol sa hinaharap o hindi kilalang mga kaganapan.

May kasamang mga Propesyon

Bagaman ang pagmimina ng data ay ginaganap ng mga estadistika at inhinyero, ang mahuhulaan na analytics ay ginagawa ng mga analista sa negosyo at iba pang mga dalubhasa sa domain.

Konklusyon

Ang pagkakaiba sa pagitan ng pagmimina ng data at hinuhulaan na analytics ay ang pagmimina ng data ay ang proseso ng pagkilala sa mga nakatagong mga pattern ng data gamit ang mga algorithm at mga tool sa pagmimina habang ang mahuhulaan na analytics ay ang proseso ng paglalapat ng kaalaman sa negosyo sa mga natuklasang pattern upang makagawa ng mga hula.

Sanggunian:

1. "Ano ang Pagmimina ng Data? - Kahulugan mula sa WhatIs.com. ” SearchSQLServer, Magagamit dito.2. "Predictive Analytics." Wikipedia, Wikimedia Foundation, 26 Ago. 2018, Magagamit dito.