Análisis predictivo versus minería de datos: cuál es más útil

Diferencia entre análisis predictivo y minería de datos

El análisis predictivo es el proceso de refinar ese recurso de datos, utilizando el conocimiento empresarial para extraer valor oculto de esos patrones recién descubiertos. La minería de datos es el descubrimiento de patrones ocultos de datos a través del aprendizaje automático, y los algoritmos sofisticados son las herramientas de minería.

Minería de datos + Conocimiento del dominio => análisis predictivo => Valor empresarial

Comparación directa entre análisis predictivo y minería de datos

A continuación se muestra la comparación 5 entre análisis predictivo y minería de datos

Diferencias clave entre el análisis predictivo y la minería de datos

A continuación se muestra la diferencia entre el análisis predictivo y la minería de datos.

● Proceso : el proceso de minería de datos se puede resumir en seis fases:

Fase de comprensión de negocios / investigación : enuncia claramente los objetivos y requisitos del proyecto en términos de la unidad comercial o de investigación en su conjunto
b. Fase de comprensión de datos: recopile y use análisis de datos exploratorios para familiarizarse con los datos y descubrir información inicial.
c. Fase de preparación de datos: limpie y aplique una transformación a los datos sin procesar para que esté lista para las herramientas de modelado
D. Fase de modelado: seleccione y aplique técnicas de modelado apropiadas y calibre la configuración del modelo para optimizar los resultados.
e.Fase de evaluación: los modelos deben evaluarse para determinar su calidad y efectividad antes de implementarlos. Además, determine si el modelo, de hecho, logra los objetivos establecidos para él en la fase 1.
f. Fase de implementación: haga uso de modelos en producción. Puede ser una implementación simple como generar un informe o uno complejo como Implementar un proceso de minería de datos paralelo en otro departamento.

Pasos de alto nivel del área de proceso de Análisis predictivo

a. Definir el objetivo comercial: qué objetivo comercial lograr y cómo se ajustan los datos. Por ejemplo, el objetivo comercial es ofrecer ofertas más efectivas a nuevos clientes y los datos necesarios son la segmentación de clientes con atributos específicos.
b.Recopile datos adicionales: los datos adicionales necesarios pueden ser datos de perfil de usuario del sistema en línea o datos de herramientas de terceros para comprender mejor los datos. Esto ayuda a encontrar una razón detrás del patrón. A veces se realizan encuestas de marketing para recopilar datos
c. Proyecto de modelo predictivo: modelo creado con datos recién recopilados y conocimiento comercial. Un modelo puede ser una regla comercial simple como "Hay una mayor posibilidad de convertir a los usuarios de la edad aa b de la India si ofrecemos una oferta como esta" o un modelo matemático complejo.

● Valor empresarial : Data Ming agrega valores a negocios como

a. Comprenda profundamente los segmentos de clientes en diferentes dimensiones
b. Obtenga un patrón de rendimiento específico para los KPI (por ejemplo, ¿aumenta la suscripción con el recuento de usuarios activos?)
c. Identifique los intentos de actividad fraudulenta y evítelos.
d. Patrones de rendimiento del sistema (por ejemplo, tiempo de carga de la página en diferentes dispositivos, ¿algún patrón?)

El análisis predictivo potencia la organización al proporcionar tres ventajas:

a.Vision: ayuda a ver lo que es invisible para los demás. El análisis predictivo puede analizar muchos datos anteriores del cliente, asociarlo con otros datos y ensamblar todos los elementos en el orden correcto.
b.Decisión: un modelo de análisis predictivo bien hecho proporciona resultados analíticos libres de emociones y prejuicios. Proporciona información coherente e imparcial para apoyar las decisiones.
c. Precisión: ayuda a utilizar herramientas automatizadas para realizar el trabajo de informes por usted, ahorrando tiempo y recursos, reduciendo los errores humanos y mejorando la precisión.

● Medida de rendimiento : el rendimiento del proceso de minería de datos se midió en qué tan bien el modelo encuentra patrones en los datos. La mayoría de las veces será un modelo de regresión, clasificación o agrupación y hay una medida de rendimiento bien definida para todos estos.
El rendimiento de la analítica predictiva se mide en función del impacto empresarial. Por ejemplo: ¿qué tan bien funcionó la campaña publicitaria dirigida en comparación con una campaña general? No importa qué tan bien los patrones de búsqueda de minería de datos funcionen bien, para que los modelos predictivos funcionen bien, la información empresarial es imprescindible.

● Futuro : el campo de minería de datos está evolucionando muy rápidamente. Intentando encontrar patrones en datos con puntos de datos menores con un número mínimo de características con la ayuda de modelos más sofisticados como Deep Neural Networks. Muchos pioneros en este campo, como Google, también intentan hacer que el proceso sea simple y accesible para todos. Un ejemplo es Cloud AutoML de Google.
El análisis predictivo se expande a una amplia variedad de áreas nuevas como la predicción de retención de empleados, la predicción de delitos (también conocida como vigilancia predictiva), etc.Al mismo tiempo, las organizaciones que intentan predecir con mayor precisión mediante la recopilación de información máxima de los usuarios, como a dónde van, qué tipo de videos están viendo. etc.

Tabla de comparación entre análisis predictivo y minería de datos

A continuación se encuentran las listas de puntos, describa las comparaciones entre Predictive Analytics vs Data Mining:

Bases de comparación	Procesamiento de datos	Analítica predictiva
Definición	La minería de datos es el proceso de descubrir patrones y tendencias útiles en grandes conjuntos de datos.	El análisis predictivo es el proceso de extraer información de grandes conjuntos de datos para hacer predicciones y estimaciones sobre resultados futuros.
Importancia	Ayuda a comprender mejor los datos recopilados. P.ej: ● Mejor comprensión de los segmentos de clientes. ● Patrón de compra en geografía o tiempo ● Análisis de comportamiento a través de clickstream ● Análisis de la línea de tiempo del precio de las acciones. ● Análisis de datos de calles con GPS	Predecir sobre el resultado de la minería de datos aplicando el conocimiento del dominio: ● ¿Qué cliente comprará después? ● ¿Cuál será la tasa de rotación de clientes? ● ¿Cuántas suscripciones nuevas se iniciarán si se ofrece esta oferta? ● ¿Qué cantidad de stock de un producto se necesita para el próximo mes?
Alcance	Aplique algoritmos de Machine Learning como Regresión, Clasificación en los datos recopilados para encontrar patrones ocultos.	Aplique conocimiento empresarial sobre patrones de minería de datos con cualquier información adicional necesaria para obtener predicciones comerciales válidas
Salir	La salida de la minería de datos será un patrón en los datos en forma de una línea de tiempo que varía la distribución o los grupos, pero no responderá por qué ocurrió este patrón.	El análisis predictivo que intenta encontrar respuestas al patrón aplicando el conocimiento del negocio y, por lo tanto, haciéndolo más información procesable.
Personas involucradas	Principalmente realizado por estadísticos e ingenieros de Machine Learning, que tienen una sólida formación matemática para realizar ingeniería de características y crear modelos ML	El conocimiento específico del negocio y un objetivo comercial claro son imprescindibles aquí. Los analistas de negocios y otros expertos en dominios pueden analizar e interpretar los patrones descubiertos por las máquinas, haciendo un significado útil de los patrones de datos y derivando ideas procesables.

Conclusión: análisis predictivo vs minería de datos

Como dijo Rick Whiting en InformationWeek, lo que sigue es lo que sigue. El análisis predictivo es hacia dónde va la inteligencia de negocios. Data Mining ayuda a las organizaciones de cualquier manera y una de las más importantes es que crea una buena base para el análisis predictivo

Artículo recomendado

Esta ha sido una guía sobre la diferencia entre el análisis predictivo y la minería de datos, su significado, comparación directa, diferencias clave, tabla de comparación y conclusión. También puede consultar los siguientes artículos para obtener más información: