Diferenças entre modelagem preditiva e análise preditiva
A modelagem preditiva usa o modelo de regressão e as estatísticas para prever a probabilidade de um resultado e pode ser aplicada a qualquer modelagem preditiva de evento desconhecido que é frequentemente usada no campo de Machine Learning, Inteligência Artificial (AI). O modelo é escolhido usando a teoria de detecção para adivinhar a probabilidade de um resultado, dada uma quantidade definida de dados de entrada. Existem basicamente duas classes de modelo preditivo: Modelo Paramétrico e Modelo Não Paramétrico. O Predictive Analytics está extraindo informações de dados para prever tendências e padrões de comportamento são análises preditivas, basicamente, ele usa dados presentes ou passados (dados históricos) para prever resultados futuros e conduzir melhores decisões. A análise preditiva recebeu muito mais atenção devido ao surgimento de Big Data e tecnologias de aprendizado de máquina.
Comparação cara-a-cara Modelagem Preditiva vs Análise Preditiva
Abaixo está a comparação dos 6 principais entre modelagem preditiva e análise preditiva 
Vamos analisar a descrição detalhada do Predictive Analytics vs Predictive Modeling:
Análise preditiva
A análise preditiva é usada para prever o resultado de eventos futuros desconhecidos, usando técnicas de mineração de dados, estatísticas, modelagem de dados, IA para analisar e atualizar dados e fazer uma previsão sobre problemas futuros. Reúne negócios de gerenciamento, informações e modelagem usados para identificar riscos e oportunidades em um futuro próximo.
A análise preditiva em big data permite ao usuário descobrir padrões e relacionamentos em dados estruturados e não estruturados e permite que a organização se torne proativa.
As técnicas analíticas para realizar análises preditivas são principalmente técnicas de regressão e técnicas de aprendizado de máquina.
Processo de análise preditiva
- Definir projeto: defina os resultados do projeto, as entregas, o escopo do esforço, os objetivos de negócios, identifique os conjuntos de dados que serão usados.
- Coleta de dados : Para fornecer uma visão completa das interações com os clientes, os dados são obtidos de várias fontes e, usando a mineração de dados para análise preditiva, os dados são preparados para análise.
- Análise de Dados: É o processo de transformação, inspeção, limpeza e modelagem de dados com o objetivo de extrair informações úteis, chegando a uma conclusão
- Estatística: A análise estatística permite validar as suposições, hipóteses e testar aquelas usando modelos estatísticos padrão.
- Modelagem: a modelagem preditiva segue um processo iterativo, devido ao qual ela cria automaticamente modelos preditivos precisos sobre o futuro. Ao usar a evolução multimodal, ele fornece várias opções para escolher a melhor.
- Implantação: a implantação preditiva do modelo oferece a opção de implantar os resultados analíticos no processo diário de tomada de decisões para obter resultados, relatórios e saída automatizando as decisões com base na modelagem.
- Monitoramento do modelo: os modelos são gerenciados e monitorados para revisar o desempenho do modelo para garantir que ele esteja fornecendo os resultados esperados.
Aplicação de análise preditiva
Pode ser usado em muitas aplicações abaixo. Existem dois exemplos de análise preditiva:
1.Collection Analytics:
A análise preditiva ajuda otimizando a alocação de recursos, identificando os problemas / fatos abaixo:
- Agências de cobrança eficazes
- Estratégias de contato
- Ações legais aumentam a recuperação
- Reduzindo custos de cobrança.
2. Gerenciamento de Relacionamento com o Cliente (CRM):
A análise preditiva é aplicada aos dados do cliente para atingir os objetivos de CRM, como vendas, atendimento ao cliente e campanhas de marketing. As organizações precisam analisar o produto em demanda ou o potencial de alta demanda, além de identificar problemas que perdem clientes. O CRM analítico é aplicado em todo o ciclo de vida do cliente.
Modelagem Preditiva
Pode ser aplicado a qualquer evento desconhecido do passado ou do futuro para produzir um resultado. O modelo usado para prever resultados é escolhido usando a teoria de detecção. As soluções de modelagem preditiva estão na forma de tecnologia de mineração de dados. Como esse é um processo iterativo, o mesmo algoritmo é aplicado aos dados repetidamente de forma iterativa, para que o modelo possa aprender.
Processo de modelagem preditiva
O processo de modelagem preditiva envolve a execução de algoritmos nos dados para previsão, pois, como o processo é iterativo, ele treina o modelo que fornece o conhecimento mais adequado para a realização dos negócios. Abaixo estão alguns dos estágios da modelagem analítica.
1. Coleta e limpeza de dados
Reúna dados de todas as fontes para extrair informações necessárias, limpando operações para remover dados ruidosos, para que a previsão possa ser precisa.
2. Análise / Transformação de Dados
Para normalização, os dados precisam ser transformados para um processamento eficiente. Escalando os valores para uma normalização de intervalo, de modo que seja significativo se os dados não forem perdidos. Remova também elementos irrelevantes por análise de correlação para determinar o resultado final.
3. Construindo um modelo preditivo
O modelo preditivo usa a técnica de regressão para construir o modelo preditivo usando o algoritmo de classificação. Identifique os dados de teste e aplique regras de classificação clássica para verificar a eficiência do modelo de classificação em relação aos dados de teste.
4. Inferências / Avaliação:
Para fazer inferências, execute a análise de cluster e crie grupos de dados.
Recursos na modelagem preditiva:
1. Análise e Manipulação de Dados
Extraia dados úteis usando ferramentas de análise de dados. Também podemos modificar dados, criar novos dados, mesclar ou aplicar um filtro aos dados para prever os resultados.
2. Visualização:
Existem ferramentas disponíveis para gerar relatórios na forma de gráficos interativos.
3.Estatísticas:
Para confirmar a previsão usando a ferramenta de estatística, é possível mostrar a relação entre variáveis nos dados.
Tabela de comparação de modelagem preditiva versus análise preditiva
Abaixo está a tabela de comparação entre modelagem preditiva e análise preditiva
| Modelagem Preditiva | Análise preditiva |
| O processo de negócios inclui:
Coleta de dados, transformação, construção de um modelo e avaliação / inferência do modelo para prever o resultado | O processo de negócios inclui:
Definir projeto, coleta de dados, estatística, modelagem, implantação e monitoramento de modelo. |
| Processo iterativo e executa 1 ou mais algoritmos em conjuntos de dados | Processo de análise de dados históricos e transacionais por estatísticas e mineração de dados para prever um resultado |
| Existem basicamente 2 classes de modelo preditivo:
1. Modelo paramétrico 2. Modelo Não Paramétrico | Tipos de análise preditiva:
|
| Um modelo é reutilizável (modelo de regressão) | Use a técnica de mineração de dados, modelagem, aprendizado de máquina e inteligência artificial |
| Aplicações: É usado em Arqueologia, Seguro Automóvel, Cuidados de Saúde etc. | Aplicações: É usado no gerenciamento de riscos do projeto,
Detecção de fraudes, análise de coleções, etc. |
| Tipos de Categoria de Modelo:
Modelo Preditivo, Modelo Descritivo e Modelo de Decisão. | Tipos de análise:
Técnica de regressão, Técnica de aprendizado de máquina |
Resumo - Modelagem Preditiva vs Análise Preditiva
Em resumo, a idéia por trás da Predictive Modeling vs Predictive Analytics é que os dados que estão sendo gerados diariamente ou os dados históricos podem conter informações para os negócios atuais para obter um resultado máximo com precisão. A tarefa da análise ou modelagem é extrair os dados necessários de dados não estruturados ou estruturados.
Artigo recomendado
Este foi um guia para as diferenças entre modelagem preditiva e análise preditiva, seu significado, comparação cara a cara, diferenças principais, tabela de comparação e conclusão. Você também pode consultar os seguintes artigos para saber mais -
- Análise Preditiva x Mineração de Dados - Qual é Mais Útil
- Conheça a diferença mais útil entre computação em nuvem e análise de dados
- Machine Learning vs Predictive Analytics - 7 diferenças úteis