o principal diferença entre mineração de dados e análise preditiva é que o mineração de dados é o processo de identificar os padrões ocultos de dados usando algoritmos e ferramentas de mineração, enquanto a análise preditiva é o processo de aplicação do conhecimento de negócios aos padrões descobertos para fazer previsões.

Data Mining é o processo de descobrir os padrões em um grande conjunto de dados. Ele extrai novos padrões e relacionamentos entre entidades de dados. A saída da mineração de dados é um padrão que forma uma distribuição variável na linha do tempo. Por outro lado, a análise preditiva é o processo de aplicação do conhecimento de negócios a padrões descobertos em um conjunto de dados para prever tendências e comportamentos. Esses padrões são descobertos por mineração de dados ou usando alguma outra técnica. Os analistas de negócios e especialistas em domínio os analisam e interpretam para obter insights de negócios significativos.

Data Mining, Predictive Analytics

O que é mineração de dados

A mineração de dados se refere ao processo de descoberta de padrões em um grande conjunto de dados. Envolve a extração de informações de um conjunto de dados e a conversão das informações em uma estrutura compreensível para uso posterior. É usado em muitos campos, como matemática, cibernética, marketing, etc.

Figura 1: conjunto de dados

A mineração de dados está associada a várias tarefas, como integração de dados, transformação de dados, avaliação de padrões e visualização. Os dados vêm de várias fontes. Todos os dados são integrados e armazenados em um único local chamado data warehouse. Em segundo lugar, os dados são pré-processados ​​para torná-los adequados para realizar a mineração de dados. Em seguida, os padrões são reconhecidos por meio de algoritmos como agrupamento, regressão, etc. Por fim, esses padrões são avaliados e visualizados por meio de gráficos.

Além disso, existe um tipo de mineração de dados chamado web mining. Este é o processo de coleta de informações por meio de métodos e técnicas tradicionais de mineração de dados por meio da web. Ajuda a compreender fatores como a eficácia de um site e o comportamento do cliente. No geral, a mineração de dados fornece a capacidade de descobrir padrões ocultos nos dados para que possam ser usados ​​para fazer previsões e tomar decisões de negócios.

O que é análise preditiva

A análise preditiva analisa os fatos atuais e históricos para fazer previsões sobre eventos futuros ou desconhecidos. Ele usa várias técnicas estatísticas, como mineração de dados, modelagem preditiva e aprendizado de máquina.

Figura 2: Processo de análise preditiva

O processo de análise preditiva envolve as seguintes atividades.

1. Definindo o projeto - defina os resultados do projeto, o escopo, os objetivos do negócio e identifique o conjunto de dados a ser usado.
2. Coleta de dados - reúna dados de várias fontes.
3. Análise de dados - Processo de inspeção e modelagem de dados para descobrir informações úteis.
4. Análise Estatística - Valide suposições, hipóteses e teste-as usando modelos estatísticos.
5. Modelagem - Crie modelos preditivos precisos para a tomada de decisões.
6. Implantação - implante os resultados analíticos para o processo de tomada de decisão diária para obter resultados, relatórios e saídas.
7. Monitoramento do modelo - gerenciar e monitorar o desempenho do modelo para garantir que ele esteja fornecendo os resultados esperados.

Análise preditiva é usada em muitos campos. Ajuda as organizações empresariais a analisar padrões encontrados em dados históricos e transacionais para identificar riscos e oportunidades. Por exemplo, suponha pontuação de crédito. O histórico de crédito do cliente, o pedido de empréstimo e os dados do cliente são analisados ​​e processados ​​para tomar decisões sobre se o cliente pagará o crédito no prazo. Além disso, a análise preditiva é usada em áreas como marketing, finanças, seguros, varejo, telecomunicações, saúde, redes sociais e assim por diante.

Diferença entre mineração de dados e análise preditiva

Definição

A mineração de dados é o processo de descoberta de padrões em grandes conjuntos de dados usando métodos de aprendizado de máquina, estatísticas e sistemas de banco de dados. A análise preditiva é o campo das estatísticas que trata da extração de informações dos dados e da sua utilização para prever tendências e padrões de comportamento. Isso explica a diferença básica entre mineração de dados e análise preditiva.

Funcionalidade

A mineração de dados aplica algoritmos como regressão e classificação nos dados coletados para descobrir padrões ocultos. A análise preditiva, no entanto, aplica o conhecimento de negócios aos padrões descobertos para obter previsões válidas para os negócios.

Uso

Há outra diferença entre mineração de dados e análise preditiva com base em seu uso. Enquanto a mineração de dados ajuda a compreender melhor os dados coletados, a análise preditiva ajuda a fazer previsões sobre eventos futuros ou desconhecidos.

Profissões Envolvidas

Embora a mineração de dados seja realizada por estatísticos e engenheiros, a análise preditiva é realizada por analistas de negócios e outros especialistas de domínio.

Conclusão

A diferença entre mineração de dados e análise preditiva é que a mineração de dados é o processo de identificar os padrões ocultos de dados usando algoritmos e ferramentas de mineração, enquanto a análise preditiva é o processo de aplicação do conhecimento de negócios aos padrões descobertos para fazer previsões.

Referência:

1. “O que é mineração de dados? - Definição de WhatIs.com. ” SearchSQLServer, disponível aqui.2. "Análise preditiva." Wikipedia, Wikimedia Foundation, 26 de agosto de 2018, disponível aqui.