De grootste verschil tussen datamining en predictive analytics is dat de datamining is het proces van het identificeren van de verborgen patronen van gegevens met behulp van algoritmen en mining-tools, terwijl de voorspellende analyse het proces is van het toepassen van bedrijfskennis op de ontdekte patronen om voorspellingen te doen.

Datamining is het proces van het ontdekken van patronen in een grote dataset. Het extraheert nieuwe patronen en relaties tussen gegevensentiteiten. De output van datamining is een patroon dat een variërende verdeling in de tijdlijn vormt. Aan de andere kant is voorspellende analyse het proces van het toepassen van bedrijfskennis op ontdekte patronen in een dataset om trends en gedrag te voorspellen. Deze patronen worden ontdekt door datamining of met behulp van een andere techniek. Bedrijfsanalisten en domeinexperts analyseren en interpreteren ze om zinvolle zakelijke inzichten te verkrijgen.

Datamining, voorspellende analyses

Wat is datamining?

Datamining verwijst naar het proces van het ontdekken van patronen in een grote dataset. Het gaat om het extraheren van informatie uit een dataset en het omzetten van de informatie in een begrijpelijke structuur voor verder gebruik. Het wordt op veel gebieden gebruikt, zoals wiskunde, cybernetica, marketing, enz.

Afbeelding 1: Gegevensset

Datamining wordt geassocieerd met verschillende taken, zoals data-integratie, datatransformatie, patroonevaluatie en visualisatie. Gegevens komen uit meerdere bronnen. Alle gegevens zijn geïntegreerd en opgeslagen op één locatie, het datawarehouse. Ten tweede worden de gegevens voorbewerkt om ze geschikt te maken voor datamining. Vervolgens worden de patronen herkend met behulp van algoritmen zoals clustering, regressie, enz. Ten slotte worden deze patronen geëvalueerd en gevisualiseerd met behulp van grafieken.

Verder is er een vorm van datamining die webmining wordt genoemd. Dit is het proces van het verzamelen van informatie via traditionele dataminingmethoden en -technieken via het web. Het helpt om factoren zoals de effectiviteit van een website en klantgedrag te begrijpen. Over het algemeen biedt datamining de mogelijkheid om verborgen patronen in gegevens te ontdekken, zodat ze kunnen worden gebruikt om voorspellingen te doen en zakelijke beslissingen te nemen.

Wat is voorspellende analyse?

Predictive analytics analyseert de huidige en historische feiten om voorspellingen te doen over toekomstige of onbekende gebeurtenissen. Het maakt gebruik van verschillende statistische technieken zoals datamining, voorspellende modellering en machine learning.

Afbeelding 2: Proces voor voorspellende analyse

Het proces van voorspellende analyse omvat de volgende activiteiten.

1. Project definiëren - Definieer projectresultaten, reikwijdte, bedrijfsdoelstellingen en identificeer de gegevensset die moet worden gebruikt.
2. Gegevensverzameling - Verzamel gegevens uit meerdere bronnen.
3. Gegevensanalyse - Proces van inspecteren, modelleren van gegevens om nuttige informatie te ontdekken.
4. Statistische analyse - Valideer aannames, hypothesen en test ze met behulp van statistische modellen.
5. Modellering – Maak nauwkeurige voorspellende modellen voor besluitvorming.
6. Implementatie – Implementeer de analytische resultaten voor het dagelijkse besluitvormingsproces om resultaten, rapporten en outputs te verkrijgen.
7. Modelbewaking – Beheer en bewaking van de modelprestaties om ervoor te zorgen dat het model de verwachte resultaten oplevert.

Predictive Analytics wordt op veel gebieden gebruikt. Het helpt bedrijfsorganisaties om patronen in historische en transactiegegevens te analyseren om risico's en kansen te identificeren. Ga bijvoorbeeld uit van kredietscores. De kredietgeschiedenis, kredietaanvraag en klantgegevens van de klant worden geanalyseerd en verwerkt om beslissingen te nemen of die klant de kredietbetaling op tijd zal betalen. Bovendien wordt voorspellende analyse gebruikt op gebieden zoals marketing, financiën, verzekeringen, detailhandel, telecommunicatie, gezondheidszorg, sociale netwerken, enzovoort.

Verschil tussen datamining en voorspellende analyses

Definitie

Datamining is het proces van het ontdekken van patronen in grote datasets met behulp van methoden van machine learning, statistieken en databasesystemen. Predictive analytics is het gebied van statistieken dat zich bezighoudt met het extraheren van informatie uit gegevens en deze gebruiken om trends en gedragspatronen te voorspellen. Dit verklaart het fundamentele verschil tussen datamining en voorspellende analyses.

Functionaliteit

Datamining past algoritmen zoals regressie en classificatie toe op verzamelde gegevens om verborgen patronen te ontdekken. Voorspellende analyses passen echter bedrijfskennis toe op ontdekte patronen om bedrijfsgeldige voorspellingen te krijgen.

Gebruik

Er is nog een verschil tussen datamining en voorspellende analyses op basis van hun gebruik. Terwijl datamining helpt om de verzamelde gegevens beter te begrijpen, helpt voorspellende analyse om voorspellingen te doen over toekomstige of onbekende gebeurtenissen.

Betrokken beroepen

Hoewel datamining wordt uitgevoerd door statistici en ingenieurs, worden voorspellende analyses uitgevoerd door bedrijfsanalisten en andere domeinexperts.

Conclusie

Het verschil tussen datamining en voorspellende analyse is dat datamining het proces is van het identificeren van de verborgen patronen van gegevens met behulp van algoritmen en mining-tools, terwijl de voorspellende analyse het proces is dat bedrijfskennis toepast op de ontdekte patronen om voorspellingen te doen.

Verwijzing:

1. "Wat is datamining? – Definitie van WhatIs.com.” SearchSQLServer, hier beschikbaar.2. "Voorspellende analyse." Wikipedia, Wikimedia Foundation, 26 aug. 2018, hier beschikbaar.