Análise Preditiva x Mineração de Dados - Qual é Mais Útil

Diferença entre análise preditiva e mineração de dados

A análise preditiva é o processo de refinar esse recurso de dados, usando o conhecimento de negócios para extrair valor oculto desses padrões recém-descobertos. A mineração de dados é a descoberta de padrões ocultos de dados através do aprendizado de máquina - e algoritmos sofisticados são as ferramentas de mineração.

Mineração de dados + Conhecimento do domínio => análise preditiva => Valor comercial

Comparação direta entre análise preditiva e mineração de dados

Abaixo está a 5 comparação entre o Predictive Analytics vs Data Mining

Principais diferenças entre análise preditiva e mineração de dados

Abaixo está a diferença entre o Predictive Analytics e o Data Mining

● Processo - O processo de mineração de dados pode ser resumido em seis fases -

a.Base de negócios / fase de entendimento da pesquisa - enuncie claramente os objetivos e requisitos do projeto em termos de negócios ou unidade de pesquisa como um todo
b.Fase de compreensão de dados - colete e use a análise exploratória de dados para se familiarizar com os dados e descobrir informações iniciais.
c.Fase de preparação de dados - Limpe e aplique uma transformação nos dados brutos para que estejam prontos para as ferramentas de modelagem
d.Fase de modelagem - selecione e aplique técnicas de modelagem apropriadas e calibre as configurações do modelo para otimizar os resultados.
Fase de avaliação - Os modelos devem ser avaliados quanto à qualidade e eficácia antes da implantação. Além disso, determine se o modelo, de fato, alcança os objetivos estabelecidos para ele na fase 1.
Fase de implantação - faça uso de modelos em produção. Pode ser uma implantação simples, como gerar um relatório, ou complexa, como Implementar um processo de mineração de dados paralelo em outro departamento.

Etapas de alto nível da área de processo do Predictive Analytics

a.Definir Objetivo de Negócios - Qual objetivo de negócio a ser alcançado e como os dados se encaixam.
b.Coletar dados adicionais - Dados adicionais necessários podem ser dados de perfil de usuário do sistema online ou dados de ferramentas de terceiros para entender melhor os dados. Isso ajuda a encontrar uma razão por trás do padrão. Às vezes, são realizadas pesquisas de marketing para coletar dados
c.Draft Predictive Model - Modelo criado com dados e conhecimento de negócios recentemente coletados. Um modelo pode ser uma regra de negócios simples como “Existe uma chance maior de converter os usuários da idade a para b da Índia, se oferecermos uma oferta como esta”. ou um modelo matemático complexo.

● Valor comercial - o próprio Data Ming agrega valores a empresas como

Entenda profundamente os segmentos de clientes em diferentes dimensões
Obter padrão de desempenho específico para KPIs (por exemplo, a assinatura está aumentando com a contagem de usuários ativos?)
Identificar tentativas de atividade fraudulenta e evitá-la.
d.Padrões de desempenho do sistema (por exemplo, tempo de carregamento da página em diferentes dispositivos - algum padrão?)

A análise preditiva capacita a organização, fornecendo três vantagens:

a.Vision - Ajuda a ver o que é invisível para os outros. A análise preditiva pode passar por muitos dados antigos de clientes, associá-los a outras partes de dados e montar todas as partes na ordem certa.
b.Decisão - Um modelo de análise preditiva bem elaborado fornece resultados analíticos livres de emoções e preconceitos; fornece insights consistentes e imparciais para apoiar as decisões.
c.Precisão - Ajuda a usar ferramentas automatizadas para realizar o trabalho de geração de relatórios, economizando tempo e recursos, reduzindo erros humanos e melhorando a precisão.

● Medida de desempenho - O desempenho do processo de mineração de dados mede a qualidade do modelo encontrado nos dados. Na maioria das vezes, será um modelo de regressão, classificação ou clustering e existe uma medida de desempenho bem definida para todos esses fatores.
O desempenho da análise preditiva é medido no impacto nos negócios. Por exemplo: quão bem a campanha publicitária direcionada funcionou em comparação com uma campanha geral ?. Não importa quão bem os padrões de localização de mineração de dados funcionem bem nos modelos preditivos, a percepção dos negócios é essencial.

● Futuro - o campo de Mineração de Dados está evoluindo muito rapidamente. Tentando encontrar padrões em dados com menos pontos de dados com um número mínimo de recursos com a ajuda de modelos mais sofisticados, como Deep Neural Networks. Muitos pioneiros neste campo, como o Google, também tentam tornar o processo simples e acessível a todos. Um exemplo é o Cloud AutoML do Google.
A análise preditiva está se expandindo para uma ampla variedade de novas áreas, como previsão de retenção de funcionários, previsão de crime (também conhecido como policiamento preditivo) etc. etc.

Tabela de comparação entre análise preditiva e mineração de dados

Abaixo estão as listas de pontos, descreva as comparações entre o Predictive Analytics e o Data Mining:

Base de comparação	Mineração de dados	Análise preditiva
Definição	A mineração de dados é o processo de descobrir padrões e tendências úteis em grandes conjuntos de dados.	A análise preditiva é o processo de extrair informações de grandes conjuntos de dados para fazer previsões e estimativas sobre resultados futuros.
Importância	Ajude a entender melhor os dados coletados. Por exemplo: ● Melhor entendimento dos segmentos de clientes ● Padrão de compra na região geográfica ou no tempo ● Análise de comportamento através do fluxo de cliques ● Análise do cronograma do preço das ações. ● análise de dados de ruas por GPS	Preveja os resultados da mineração de dados aplicando conhecimento de domínio - ● Qual cliente comprará a seguir? ● Qual será a taxa de rotatividade de clientes? ● Quantas novas assinaturas serão iniciadas se esta oferta for fornecida? ● Qual é a quantidade de estoque de um produto necessária para o próximo mês
Escopo	Aplique algoritmos de aprendizado de máquina como regressão e classificação nos dados coletados para encontrar padrões ocultos	Aplique conhecimento de negócios nos padrões de minas de dados com quaisquer dados adicionais necessários para obter previsões válidas de negócios
Resultado	A saída da mineração de dados será um padrão nos dados na forma de uma distribuição ou clusters variados na linha do tempo. Mas não responderá por que esse padrão ocorreu?	Análise preditiva tentando encontrar respostas para o padrão com a aplicação do conhecimento de negócios e, assim, tornando-o uma peça de informação acionável.
Pessoas envolvidas	Principalmente feito por estatísticos e engenheiros de Machine Learning, que têm uma sólida formação matemática para fazer engenharia de recursos e criar modelo de ML	Aqui, os analistas de negócios e outros especialistas em domínio podem analisar e interpretar os padrões descobertos pelas máquinas, obtendo significado útil dos padrões de dados e obtendo insights acionáveis.

Conclusão - Análise Preditiva vs Mineração de Dados

Como Rick Whiting disse na InformationWeek O que vem a seguir é o próximo. A análise preditiva é para onde a inteligência de negócios está indo. A Mineração de Dados ajuda as organizações de qualquer maneira e uma das mais importantes cria uma boa base para a Análise Preditiva.

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