Diferencia entre análisis predictivo y ciencia de datos
El análisis predictivo es un proceso de técnicas estadísticas derivadas de la minería de datos, el aprendizaje automático y el modelado predictivo que obtienen eventos actuales e históricos para predecir eventos futuros o resultados desconocidos en el futuro.
Data Science es el estudio de varios tipos de datos, como datos estructurados, semiestructurados y no estructurados en cualquier forma o formatos disponibles para obtener cierta información.
El análisis predictivo es un área dentro de las ciencias estadísticas donde se extraerá y procesará la información existente para predecir las tendencias y el patrón de resultados. El núcleo del tema radica en el análisis del contexto existente para predecir un evento desconocido.
Data Science consta de diferentes tecnologías utilizadas para estudiar datos, como minería de datos, almacenamiento de datos, purga de datos, archivo de datos, transformación de datos, etc., para que sea eficiente y ordenado.
El análisis predictivo se puede aplicar para predecir no solo un evento futuro desconocido, sino también para los eventos presentes y pasados.
Data Science es útil para estudiar el comportamiento y los hábitos de los usuarios de Internet al recopilar información del tráfico de Internet y el historial de búsqueda de los usuarios. Así es como se mostrarán los anuncios recomendados para un usuario en sus páginas de navegación web sin sus entradas.
Comparación directa entre análisis predictivo y ciencia de datos (infografía)
A continuación se muestran las 8 principales diferencias entre el análisis predictivo y la ciencia de datos
Diferencias clave entre el análisis predictivo y la ciencia de datos
La siguiente es la diferencia entre el análisis predictivo y la ciencia de datos
- El análisis predictivo es un área de la ciencia estadística donde se demuestra que un estudio de elementos matemáticos es útil para predecir diferentes eventos desconocidos, ya sean pasados, presentes o futuros. Data Science es un área interdisciplinaria de múltiples métodos y procesos científicos para extraer conocimiento de los datos existentes.
- Predictive Analytics tiene diferentes etapas, como modelado de datos, recopilación de datos, estadísticas e implementación, mientras que Data Science tiene etapas de extracción de datos, procesamiento de datos y transformaciones de datos para obtener información útil.
- Existen muchas técnicas utilizadas en el análisis predictivo, como la minería de datos, la inteligencia artificial, el aprendizaje automático, las estadísticas y el modelado, etc., para analizar los datos existentes y predecir eventos desconocidos del futuro. Data Science está procesando la información existente para gestionar la organización y el almacenamiento de la manera requerida.
- El análisis predictivo descubre la relación entre diferentes tipos de datos, como datos estructurados, no estructurados y semiestructurados. Los datos estructurados provienen de bases de datos relacionales, los no estructurados son como los formatos de archivo y los semiestructurados son como los datos JSON. Data Science consta de diferentes herramientas para manejar diferentes tipos de datos, como la integración de datos y las herramientas de manipulación.
- Los pasos en Predictive Analytics incluyen recopilación de datos, análisis e informes, monitoreo y análisis predictivo, que es la etapa principal que determina los eventos de resultados futuros, mientras que Data Science contiene recopilación de datos, análisis de datos, extracción de información de los datos analizados, utilizando el extraído datos para fines comerciales.
- El análisis predictivo tiene muchas aplicaciones en industrias tales como servicios bancarios y financieros, detección de fraude, reducción de riesgos y mejora de operaciones. Las aplicaciones de Data Science son anuncios digitales, búsqueda en Internet, sistemas de recomendación, reconocimiento de imagen y voz, comparación de precios, planificación de rutas y logística, etc.
- Las aplicaciones de Predictive Analytics cubren industrias como el petróleo, el gas, el comercio minorista, la manufactura, los seguros de salud y los sectores bancarios. Data Science cubre principalmente industrias tecnológicas.
- El análisis predictivo se presenta como el subconjunto de la ciencia de datos. La integración de datos y el modelado de datos provienen del modelado predictivo. Data Science tiene de todo, desde gestión de TI hasta análisis de datos.
- El análisis predictivo es el proceso de crear modelos predictivos y replica el comportamiento de la aplicación o sistema o modelo de negocio, mientras que Data Science es el que se utiliza para estudiar el comportamiento del modelo creado que está a punto de predecirse.
- Por ejemplo, una institución bancaria o financiera tiene una gran cantidad de clientes, donde se analizará el comportamiento del cliente mediante la recopilación de datos de la información existente y la predicción de los futuros clientes comerciales y potenciales donde los clientes están a punto de mostrar más interés en los productos bancarios. . Esto ayuda al negocio bancario a crecer de manera eficiente mediante el uso del modelo predictivo.
- El objetivo final de Predictive Analytics es predecir las cosas desconocidas a partir de las cosas conocidas mediante la creación de algunos modelos predictivos para impulsar con éxito los objetivos comerciales, mientras que el objetivo de Data Science es, obviamente, proporcionar información determinista sobre la información que realmente no hacemos. saber.
Tabla de comparación de análisis predictivo vs ciencia de datos
| BASE PARA
COMPARACIÓN | Analítica predictiva | Ciencia de los datos |
| Definición | Proceso de predicción de eventos futuros o desconocidos utilizando datos existentes | Estudio de varias formas de datos existentes para extraer información útil. |
| Uso | Para predecir los negocios de una empresa. | Gestionar y organizar los datos de los clientes. |
| Beneficios | Dirigir negocios de manera fluida | Reduce la redundancia de datos y evita la confusión. |
| Tiempo real | Predice resultados pasados, presentes y futuros de un negocio | Mantenimiento y manejo de grandes volúmenes de datos de clientes de manera segura |
| Área de estudio | Una subárea de ciencia estadística que involucra muchas matemáticas | Una mezcla de conceptos informáticos y su subárea |
| Industria | El proceso empresarial incluye un modelo de análisis predictivo para ejecutar proyectos | La mayoría de las empresas basadas en datos comenzaron a evolucionar con esta área temática. |
| Aplicaciones | Se aplica a todas las industrias de rápido crecimiento y negocios dinámicos. | Se aplica a las empresas donde se deben gestionar datos confidenciales a gran escala. |
| Campo | Muchos tipos de industrias pueden predecirse con esta metodología. | Las empresas tecnológicas tienen mucha demanda de experiencia en Data Science para organizar sus negocios. |
Conclusión: análisis predictivo vs ciencia de datos
El análisis predictivo es el proceso de capturar o predecir resultados futuros o eventos desconocidos a partir de datos existentes y Data Science está obteniendo información de datos existentes. El análisis predictivo será de gran utilidad para las empresas para predecir los eventos comerciales futuros o los sucesos desconocidos de los conjuntos de datos existentes.
Data Science será útil para procesar y estudiar los datos de la información existente para obtener información útil y significativa. Tanto el análisis predictivo como la ciencia de datos desempeñan un papel clave en el estudio y la conducción del futuro de una empresa, alineándose de manera excelente con vías exitosas.
Predictive Analytics es la mejor manera de representar los modelos de negocios ante los gerentes, analistas de negocios y líderes corporativos de una manera simple y excelente sobre cómo evolucionan los negocios en las reuniones diarias.
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