Các Sự khác biệt chính giữa khai thác dữ liệu và phân tích dự đoán là khai thác dữ liệu là quá trình xác định các mẫu ẩn của dữ liệu bằng cách sử dụng các thuật toán và công cụ khai thác trong khi phân tích dự đoán là quá trình áp dụng kiến ​​thức kinh doanh vào các mẫu được phát hiện để đưa ra dự đoán.

Khai phá dữ liệu là quá trình khám phá các mẫu trong một tập dữ liệu lớn. Nó trích xuất các mẫu và mối quan hệ mới giữa các thực thể dữ liệu. Đầu ra của khai thác dữ liệu là một mẫu hình thành một phân phối thay đổi theo dòng thời gian. Mặt khác, phân tích dự đoán là quá trình áp dụng kiến ​​thức kinh doanh vào các mẫu được phát hiện trong tập dữ liệu để dự đoán các xu hướng và hành vi. Các mẫu này được phát hiện bằng cách khai thác dữ liệu hoặc sử dụng một số kỹ thuật khác. Các nhà phân tích kinh doanh và chuyên gia miền phân tích và diễn giải chúng để đưa ra những hiểu biết sâu sắc về kinh doanh có ý nghĩa.

Khai thác dữ liệu, Phân tích dự đoán

Khai thác dữ liệu là gì

Khai phá dữ liệu đề cập đến quá trình khám phá các mẫu trong một tập dữ liệu lớn. Nó liên quan đến việc trích xuất thông tin từ một tập dữ liệu và chuyển đổi thông tin thành một cấu trúc dễ hiểu để sử dụng tiếp. Nó được sử dụng trong nhiều lĩnh vực như toán học, điều khiển học, tiếp thị, v.v.

Hình 1: Tập dữ liệu

Khai thác dữ liệu được liên kết với một số tác vụ như tích hợp dữ liệu, chuyển đổi dữ liệu, đánh giá mẫu và trực quan hóa. Dữ liệu đến từ nhiều nguồn. Tất cả dữ liệu được tích hợp và lưu trữ tại một vị trí duy nhất được gọi là kho dữ liệu. Thứ hai, dữ liệu được xử lý trước để phù hợp để thực hiện khai thác dữ liệu. Sau đó, các mẫu được nhận dạng bằng cách sử dụng các thuật toán như phân cụm, hồi quy, v.v. Cuối cùng, các mẫu này được đánh giá và trực quan hóa bằng cách sử dụng đồ thị.

Hơn nữa, có một loại khai thác dữ liệu được gọi là khai thác web. Đây là quá trình thu thập thông tin thông qua các phương pháp và kỹ thuật khai thác dữ liệu truyền thống thông qua web. Nó giúp hiểu các yếu tố như hiệu quả của trang web và hành vi của khách hàng. Nhìn chung, khai thác dữ liệu cung cấp khả năng khám phá các mẫu ẩn trong dữ liệu để chúng có thể được sử dụng để đưa ra dự đoán và đưa ra quyết định kinh doanh.

Phân tích dự đoán là gì

Phân tích dự đoán phân tích các dữ kiện hiện tại và lịch sử để đưa ra dự đoán về các sự kiện trong tương lai hoặc chưa biết. Nó sử dụng các kỹ thuật thống kê khác nhau như khai thác dữ liệu, mô hình dự đoán và học máy.

Hình 2: Quy trình phân tích dự đoán

Quá trình phân tích dự đoán bao gồm các hoạt động sau đây.

1. Xác định dự án - Xác định kết quả, phạm vi, mục tiêu kinh doanh của dự án và xác định tập dữ liệu sẽ được sử dụng.
2. Thu thập dữ liệu - Thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn.
3. Phân tích dữ liệu - Quá trình kiểm tra, mô hình hóa dữ liệu để khám phá thông tin hữu ích.
4. Phân tích thống kê - Xác thực các giả định, giả thuyết và kiểm tra chúng bằng cách sử dụng các mô hình thống kê.
5. Mô hình hóa - Tạo mô hình dự đoán chính xác để ra quyết định.
6. Triển khai - Triển khai các kết quả phân tích cho quá trình ra quyết định hàng ngày để có được kết quả, báo cáo và đầu ra.
7. Giám sát mô hình - Quản lý và giám sát việc thực hiện mô hình để đảm bảo rằng mô hình đang cung cấp kết quả mong đợi.

Phân tích dự đoán được sử dụng trong nhiều lĩnh vực. Nó giúp các tổ chức kinh doanh phân tích các mẫu được tìm thấy trong dữ liệu lịch sử và giao dịch để xác định rủi ro và cơ hội. Ví dụ, giả sử cho điểm tín dụng. Lịch sử tín dụng, đơn xin vay và dữ liệu khách hàng của khách hàng được phân tích và xử lý để đưa ra quyết định liệu khách hàng đó có thanh toán khoản tín dụng đúng hạn hay không. Hơn nữa, phân tích dự đoán được sử dụng trong các lĩnh vực như tiếp thị, tài chính, bảo hiểm, bán lẻ, viễn thông, chăm sóc sức khỏe, mạng xã hội, v.v.

Sự khác biệt giữa Khai thác dữ liệu và Phân tích dự đoán

Sự định nghĩa

Khai phá dữ liệu là quá trình khám phá các mẫu trong tập dữ liệu lớn bằng cách sử dụng các phương pháp học máy, thống kê và hệ thống cơ sở dữ liệu. Phân tích dự đoán là lĩnh vực thống kê liên quan đến việc trích xuất thông tin từ dữ liệu và sử dụng chúng để dự đoán các xu hướng và mô hình hành vi. Điều này giải thích sự khác biệt cơ bản giữa khai thác dữ liệu và phân tích dự đoán.

Chức năng

Khai phá dữ liệu áp dụng các thuật toán như hồi quy và phân loại trên dữ liệu thu thập được để khám phá các mẫu ẩn. Tuy nhiên, phân tích dự đoán áp dụng kiến ​​thức kinh doanh cho các mẫu đã khám phá để có được các dự đoán hợp lệ về kinh doanh.

Sử dụng

Có một sự khác biệt khác giữa khai thác dữ liệu và phân tích dự đoán dựa trên việc sử dụng chúng. Trong khi khai thác dữ liệu giúp hiểu dữ liệu thu thập tốt hơn, phân tích dự đoán giúp đưa ra dự đoán về các sự kiện trong tương lai hoặc chưa biết.

Các ngành nghề liên quan

Mặc dù khai thác dữ liệu được thực hiện bởi các nhà thống kê và kỹ sư, nhưng phân tích dự đoán được thực hiện bởi các nhà phân tích kinh doanh và các chuyên gia tên miền khác.

Phần kết luận

Sự khác biệt giữa khai thác dữ liệu và phân tích dự đoán là khai thác dữ liệu là quá trình xác định các mẫu ẩn của dữ liệu bằng cách sử dụng các thuật toán và công cụ khai thác trong khi phân tích dự đoán là quá trình áp dụng kiến ​​thức kinh doanh vào các mẫu được phát hiện để đưa ra dự đoán.

Thẩm quyền giải quyết:

1. “Khai thác dữ liệu là gì? - Định nghĩa từ WhatIs.com. ” SearchSQLServer, Có sẵn tại đây. 2. “Phân tích dự đoán”. Wikipedia, Wikimedia Foundation, ngày 26 tháng 8 năm 2018, có sẵn tại đây.