ה ההבדל העיקרי בין כריית נתונים לניתוח ניבוי הוא ש כריית נתונים היא תהליך זיהוי דפוסי הנתונים הנסתרים באמצעות אלגוריתמים וכלי כרייה ואילו הניתוח הניבוי הוא תהליך החלת הידע העסקי על הדפוסים שהתגלו כדי לבצע תחזיות.

כריית נתונים היא תהליך גילוי התבניות במערך נתונים גדול. הוא מחלץ דפוסים ויחסים חדשים בין ישויות נתונים. תפוקת כריית הנתונים היא תבנית היוצרת תפוצה משתנה של ציר זמן. מצד שני, ניתוח ניבוי הוא תהליך של יישום ידע עסקי על דפוסים שהתגלו במערך נתונים על מנת לחזות מגמות והתנהגויות. דפוסים אלה מתגלים על ידי כריית נתונים או באמצעות טכניקה אחרת. אנליסטים עסקיים ומומחי תחום מנתחים ומפרשים אותם כדי ליצור תובנות עסקיות משמעותיות.

כריית נתונים, ניתוח חיזוי

מהו כריית נתונים

כריית נתונים מתייחסת לתהליך של גילוי דפוסים במערך נתונים גדול. הוא כולל חילוץ מידע ממערך נתונים והמרת המידע למבנה מובן לשימוש נוסף. הוא משמש בתחומים רבים כגון מתמטיקה, סייברנטיקה, שיווק וכו '.

איור 1: מערך נתונים

כריית נתונים קשורה במספר משימות כגון שילוב נתונים, טרנספורמציה של נתונים, הערכת תבניות והדמיה. הנתונים מגיעים ממספר מקורות. כל הנתונים משולבים ומאוחסנים במיקום יחיד הנקרא מחסן נתונים. שנית, הנתונים מעובדים מראש כדי שיתאימו לביצוע כריית נתונים. לאחר מכן, התבניות מוכרות באמצעות אלגוריתמים כגון אשכולות, רגרסיה וכו '. לבסוף, דפוסים אלה מוערכים ומודגשים באמצעות גרפים.

יתר על כן, קיים סוג של כריית נתונים הנקראת כריית אינטרנט. זהו תהליך איסוף המידע באמצעות שיטות וטכניקות כריית נתונים מסורתיות באמצעות האינטרנט. זה עוזר להבין גורמים כמו האפקטיביות של אתר אינטרנט והתנהגות הלקוח. בסך הכל, כריית נתונים מספקת את היכולת לחשוף דפוסים נסתרים בנתונים, כך שניתן להשתמש בהם כדי לבצע תחזיות ולקבל החלטות עסקיות.

מהו Analytics Predictive

ניתוח חיזוי מנתח את העובדות הנוכחיות וההיסטוריות כדי לחזות תחזיות לגבי אירועים עתידיים או לא ידועים. הוא משתמש בטכניקות סטטיסטיות שונות כגון כריית נתונים, דוגמנות ניבוי ולמידת מכונה.

איור 2: תהליך ניתוח חיזוי

תהליך הניתוח הניבוי כולל את הפעילויות הבאות.

1. הגדרת פרויקט - הגדר תוצאות פרויקט, היקף, מטרות עסקיות וזיהוי מערך הנתונים לשימוש.
2. איסוף נתונים - איסוף נתונים ממקורות מרובים.
3. ניתוח נתונים - תהליך של בדיקה, דוגמנות של נתונים לגילוי מידע שימושי.
4. ניתוח סטטיסטי - לאמת הנחות, השערות ולבדוק אותן באמצעות מודלים סטטיסטיים.
5. דוגמנות - צור מודלים מנבאים מדויקים לקבלת החלטות.
6. פריסה-לפרוס את התוצאות האנליטיות לתהליך קבלת החלטות יומיומי כדי לקבל תוצאות, דוחות ותפוקות.
7. ניטור מודלים - ניהול ומעקב אחר ביצועי המודל על מנת להבטיח שהמודל מספק את התוצאות הצפויות.

Analytics Predictive משמש בתחומים רבים. הוא מסייע לארגונים עסקיים לנתח דפוסים המצויים בנתונים היסטוריים ועסקיים כדי לזהות סיכונים והזדמנויות. לדוגמה, נניח ניקוד אשראי. היסטוריית האשראי של הלקוח, בקשת ההלוואה ונתוני הלקוח מנותחים ומעובדים כדי לקבל החלטות אם אותו לקוח ישלם את תשלום האשראי בזמן. יתר על כן, ניתוח חיזוי משמש בתחומים כגון שיווק, מימון, ביטוח, קמעונאות, תקשורת, בריאות, רשתות חברתיות וכן הלאה.

ההבדל בין כריית נתונים לניתוח חיזוי

הַגדָרָה

כריית נתונים היא תהליך גילוי דפוסים במערך נתונים גדול באמצעות שיטות למידה ממוחשבת, סטטיסטיקה ומערכות מסדי נתונים. ניתוח חיזוי הוא תחום הסטטיסטיקה העוסק במיצוי מידע מהנתונים ושימוש בהם לחיזוי מגמות ודפוסי התנהגות. זה מסביר את ההבדל הבסיסי בין כריית נתונים לניתוח ניבוי.

פונקציונליות

כריית נתונים מיישמת אלגוריתמים כגון רגרסיה וסיווג על נתונים שנאספו כדי לגלות תבניות נסתרות. אולם ניתוח חיזוי מיישם ידע עסקי על דפוסים שהתגלו כדי לקבל תחזיות תקפות לעסק.

נוֹהָג

יש הבדל נוסף בין כריית נתונים לניתוח ניבוי המבוסס על השימוש בהם. בעוד שכריית נתונים עוזרת להבין את הנתונים שנאספו טוב יותר, ניתוח ניבוי עוזר לבצע תחזיות לגבי אירועים עתידיים או לא ידועים.

מקצועות מעורבים

למרות שכריית הנתונים מתבצעת על ידי סטטיסטיקאים ומהנדסים, ניתוח ניבוי מבוצע על ידי אנליסטים עסקיים ומומחי תחום אחרים.

סיכום

ההבדל בין כריית נתונים לניתוח ניבוי הוא כי כריית הנתונים היא תהליך זיהוי דפוסי הנתונים הנסתרים באמצעות אלגוריתמים וכלי כרייה ואילו הניתוח הניבוי הוא התהליך החלת ידע עסקי על הדפוסים שהתגלו כדי לבצע תחזיות.

התייחסות:

1. "מהו כריית נתונים? - הגדרה מאת WhatIs.com. ” SearchSQLServer, זמין כאן.2. "ניתוח חיזוי". ויקיפדיה, קרן ויקימדיה, 26 באוגוסט 2018, זמין כאן.