Análise Preditiva vs Ciência de Dados - Aprenda as 8 Comparações Úteis

Diferença entre análise preditiva e ciência de dados

O Predictive Analytics é um processo de técnicas estatísticas derivadas de mineração de dados, aprendizado de máquina e modelagem preditiva que obtém eventos atuais e históricos para prever eventos futuros ou resultados desconhecidos no futuro.

A Data Science é o estudo de vários tipos de dados, como dados estruturados, semiestruturados e não estruturados, em qualquer formato ou formato disponível, a fim de obter algumas informações.

A análise preditiva é uma área dentro das Ciências Estatísticas, onde as informações existentes serão extraídas e processadas para prever o padrão de tendências e resultados. O núcleo do assunto está na análise do contexto existente para prever um evento desconhecido.

A Ciência de dados consiste em diferentes tecnologias usadas para estudar dados, como mineração de dados, armazenamento de dados, limpeza de dados, arquivamento de dados, transformação de dados etc., para torná-los eficientes e ordenados.

A análise preditiva pode ser aplicada para prever não apenas um evento futuro desconhecido, mas também para os eventos presentes e passados.

A Ciência de dados é útil no estudo do comportamento e dos hábitos dos usuários da Internet, reunindo informações do tráfego da Internet e do histórico de pesquisas dos usuários. É assim que os anúncios recomendados serão exibidos para um usuário em suas páginas de navegação na Web sem suas entradas.

Comparação direta entre análise preditiva e ciência de dados (infográficos)

Abaixo está a diferença entre os 8 principais entre análise preditiva e ciência de dados

Principais diferenças entre análise preditiva e ciência de dados

A seguir, está a diferença entre o Predictive Analytics e o Data Science

A Análise Preditiva é uma área da Ciência Estatística, na qual é comprovado que um estudo de elementos matemáticos é útil para prever diferentes eventos desconhecidos, seja passado, presente ou futuro. A Ciência de dados é uma área interdisciplinar de vários métodos e processos científicos para extrair conhecimento dos dados existentes.
A Análise Preditiva possui estágios diferentes, como Modelagem de Dados, Coleta de Dados, Estatística e Implantação, enquanto a Ciência de Dados possui estágios de Extração, Processamento e Transformação de Dados para obter algumas informações úteis.
Existem muitas técnicas usadas no Predictive Analytics, como mineração de dados, inteligência artificial, aprendizado de máquina, estatística e modelagem etc., para analisar dados existentes e prever eventos desconhecidos no futuro. A Data Science está processando as informações existentes para gerenciar a organização e o armazenamento da maneira necessária.
O Predictive Analytics descobre a relação entre diferentes tipos de dados, como dados estruturados, não estruturados e semiestruturados. Dados estruturados são de bancos de dados relacionais, não estruturados são como formatos de arquivo e semiestruturados são como dados JSON. A Data Science consiste em diferentes ferramentas para lidar com diferentes tipos de dados, como ferramentas de integração e manipulação de dados.
As etapas do Predictive Analytics incluem coleta de dados, análise e geração de relatórios, monitoramento e análise preditiva, que é o estágio principal que determina os eventos de resultados futuros, enquanto a Data Science contém coleta de dados, análise de dados, extração de informações dos dados analisados, utilizando os dados extraídos. dados para fins comerciais.
A análise preditiva tem muitas aplicações em setores como serviços bancários e financeiros, detecção de fraudes, redução de riscos e melhoria das operações. As aplicações da Data Science são anúncios digitais, pesquisa na Internet, sistemas de recomendação, reconhecimento de imagem e fala, comparação de preços, planejamento de rotas e logística etc.,
Os aplicativos do Predictive Analytics abrangem setores como petróleo, gás, varejo, manufatura, seguros de saúde e setores bancários. A Data Science cobre principalmente as indústrias tecnológicas.
O Predictive Analytics vem como o subconjunto da Data Science. A integração de dados e a modelagem de dados vêm da modelagem preditiva. A Data Science tem tudo, desde gerenciamento de TI até análise de dados.
A análise preditiva é o processo de criação de modelos preditivos e replica o comportamento do aplicativo ou sistema ou modelo de negócios, enquanto a Ciência de Dados é aquela usada para estudar o comportamento do modelo criado que está prestes a ser previsto.
Por exemplo, uma instituição bancária ou financeira possui um grande número de clientes, onde o comportamento do cliente será analisado coletando os dados das informações existentes e prevendo os negócios futuros e os possíveis clientes em que os clientes estão prestes a mostrar seu interesse mais em produtos bancários . Isso ajuda o crescimento dos negócios bancários de forma eficiente, usando o modelo preditivo.
O objetivo final do Predictive Analytics é prever o desconhecido a partir do conhecido, criando alguns modelos preditivos para conduzir com êxito os objetivos de negócios, enquanto o objetivo da Data Science é obviamente fornecer insights determinísticos sobre as informações que realmente não sabemos conhecer.

Tabela de comparação de análise preditiva x ciência de dados

BASE PARA COMPARAÇÃO	Análise preditiva	Ciência de Dados
Definição	Processo de previsão de eventos futuros ou desconhecidos usando dados existentes	Estudo de várias formas de dados existentes para extrair algumas informações úteis
Uso	Prever os negócios de uma empresa	Para gerenciar e organizar os dados dos clientes
Benefícios	Para administrar negócios de maneira tranquila	Redução na redundância de dados e evita confusão
Tempo real	Prevê resultados passados, presentes e futuros de uma empresa	Manutenção e manuseio de grandes volumes de dados de clientes de maneira segura
Área de estudo	Uma subárea da Ciência Estatística que envolve muita matemática	Uma mistura de conceitos de ciência da computação e sua subárea
Indústria	Processo de negócios inclui modelo analítico preditivo para executar projetos	A maioria das empresas baseadas em dados começou a evoluir com essa área de assunto
Formulários	Aplica-se a todos os setores de crescimento rápido e negócios dinâmicos	Aplica-se a empresas onde os dados confidenciais em grande escala devem ser gerenciados
Campo	Muitos tipos de empresas do setor podem ser previstos com essa metodologia	As empresas tecnológicas têm muita demanda por conhecimento em ciência de dados para organizar seus negócios

Conclusão - Análise preditiva versus ciência de dados

O Predictive Analytics é o processo de capturar ou prever resultados futuros ou eventos desconhecidos dos dados existentes e a Data Science está obtendo informações dos dados existentes. A Análise preditiva será muito útil para as empresas preverem eventos de negócios futuros ou acontecimentos desconhecidos dos conjuntos de dados existentes.

A Ciência de dados será útil para o processamento e estudo dos dados das informações existentes, a fim de obter informações úteis e significativas. Tanto a Análise Preditiva quanto a Ciência de Dados desempenham um papel fundamental no estudo e condução do futuro de uma empresa, alinhando-se de maneira excelente a caminhos bem-sucedidos.

A Análise Preditiva é a melhor maneira de representar os modelos de negócios para os gerentes, analistas de negócios e líderes corporativos de maneira simples e excelente sobre como os negócios estão evoluindo nas reuniões do dia a dia.

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