大數(shù)據(jù)分析與預(yù)測分析的比較-技術(shù)知識庫-夢飛vps服務(wù)器租用

大數(shù)據(jù)通常用于描述公司創(chuàng)建的大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，當(dāng)下載到關(guān)系數(shù)據(jù)庫進(jìn)行分析時，會花費(fèi)太多的時間和金錢。大數(shù)據(jù)需要特殊的技術(shù)來有效地處理容差時間內(nèi)的大量數(shù)據(jù)。適用于大數(shù)據(jù)的技術(shù)包括MPP數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)挖掘、分布式文件系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)庫、云計算平臺、互聯(lián)網(wǎng)和可擴(kuò)展存儲系統(tǒng)。預(yù)測分析是一種統(tǒng)計或數(shù)據(jù)挖掘解決方案，包括可用于結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的算法和技術(shù)，以確定未來的結(jié)果。它可以用于許多其他目的，例如預(yù)測、優(yōu)化、預(yù)測和模擬。它還可以為規(guī)劃過程提供各種信息，并為企業(yè)的未來提供關(guān)鍵見解。

預(yù)測分析的現(xiàn)狀如何？

IBM表示，大數(shù)據(jù)預(yù)測分析屬于高級分析。它可以使用歷史數(shù)據(jù)、統(tǒng)計建模、數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)來預(yù)測未來的結(jié)果。借助可預(yù)測的數(shù)據(jù)模型，企業(yè)利用預(yù)測分析來了解自己的風(fēng)險和機(jī)會。預(yù)測分析也屬于大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)科學(xué)。如今，許多企業(yè)使用事務(wù)數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)、設(shè)備日志文件、圖像、視頻、傳感器等數(shù)據(jù)源來獲得洞察力。企業(yè)可以使用深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法從這些數(shù)據(jù)中提取信息。那么我們能從數(shù)據(jù)提取中得到什么呢？您將看到數(shù)據(jù)范圍內(nèi)的模式，并能夠預(yù)測未來的事件。例如，算法包括線性和非線性回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)和決策樹。預(yù)測在銀行、醫(yī)療保健、人力資源、營銷和銷售、零售和供應(yīng)鏈中最有用。根據(jù)Statista發(fā)布的一份調(diào)查報告，隨著越來越多的企業(yè)將預(yù)測性和分析性大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于各個行業(yè)，預(yù)計到2022年，分析性大數(shù)據(jù)市場有望實(shí)現(xiàn)110億美元的營收。

通常，有三種類型的預(yù)測分析服務(wù)可以應(yīng)用于：

(1)決策建模：決策建模展示了決策中各要素之間的明確關(guān)系。這些可能是數(shù)據(jù)、決策和預(yù)測的結(jié)果。理解元素之間的關(guān)系可以潛在地預(yù)測未來的結(jié)果，并增加期望結(jié)果的可能性。

(2)描述性建模：描述性建模傾向于將客戶分成多個組來描述數(shù)據(jù)集中的某些關(guān)系。因此，將獲得客戶和產(chǎn)品之間不同關(guān)系的總結(jié)，例如，考慮產(chǎn)品偏好，如年齡、地位和性別。

(3)預(yù)測建模：預(yù)測建模需要統(tǒng)計數(shù)據(jù)來預(yù)測結(jié)果。預(yù)測建模的主要目標(biāo)是確保不同樣本中的相似單元具有相似的性能，反之亦然。例如，預(yù)測建?？捎糜陬A(yù)測客戶行為和信用風(fēng)險。

預(yù)測分析是如何工作的？

為了利用預(yù)測分析，企業(yè)的業(yè)務(wù)應(yīng)該由業(yè)務(wù)目標(biāo)驅(qū)動。例如，企業(yè)的目標(biāo)可能是降低成本、優(yōu)化時間和消除浪費(fèi)。它的目標(biāo)可以在一個預(yù)測分析模型的幫助下得到支持，從而處理大量數(shù)據(jù)并獲得最初所需的結(jié)果?；谝陨辖忉專覀兛梢远x一些應(yīng)用于預(yù)測分析的基本步驟。例如，要預(yù)測銷售收入，我們必須：第一步：從多個來源獲取數(shù)據(jù)，尤其是具有產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)、營銷預(yù)算和國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)的數(shù)據(jù)。第二步：從任何不必要的組件中清除數(shù)據(jù)，并根據(jù)相似的數(shù)據(jù)類型對它們進(jìn)行累積或分組。第三步：創(chuàng)建一個預(yù)測模型。例如，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用于收入預(yù)測。步驟4：將模型開發(fā)到生產(chǎn)環(huán)境中，并通過其他應(yīng)用程序進(jìn)行訪問。

大數(shù)據(jù)分析與預(yù)測分析的比較

在某些情況下，大數(shù)據(jù)和預(yù)測分析聽起來相似，但它們絕對不是一回事。因此，讓我們研究預(yù)測分析和大數(shù)據(jù)比較，了解它們之間的差異。

如何利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測分析？

為了預(yù)測未來事件，預(yù)測分析可以識別有意義的大數(shù)據(jù)模式，也可以應(yīng)用于當(dāng)前、過去和未來的未知數(shù)據(jù)。使用大數(shù)據(jù)的預(yù)測分析可以提供有價值的商業(yè)智能信息。為了產(chǎn)生影響，大數(shù)據(jù)預(yù)測分析有幾種工作模式，包括：

1.回歸：此模型用于統(tǒng)計分析。企業(yè)有很多數(shù)據(jù)，需要確定一些模型。此外，輸入之間應(yīng)該有線性關(guān)系。該模型構(gòu)成了一個公式，該公式顯示了數(shù)據(jù)集中所有輸入之間的特定關(guān)系。

2.使用預(yù)測分析的行業(yè)和項(xiàng)目：需要分析大量數(shù)據(jù)的行業(yè)正在積極使用大數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測分析。

3.決策樹：模型看起來像一棵樹，樹枝代表可用的選擇，樹葉代表決策。該模型使用簡單，可以節(jié)省緊急決策的時間，并在短時間內(nèi)預(yù)測出最佳結(jié)果。

4.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：這個模型在一定程度上模仿了人腦的工作機(jī)制。它處理應(yīng)用于人工智能和模式識別的復(fù)雜數(shù)據(jù)關(guān)系。需要了解輸入和輸出之間的關(guān)系或預(yù)測大量事件數(shù)據(jù)的問題，因此該模型成為一個有用的工具。

大數(shù)據(jù)分析在當(dāng)今市場的地位如何？

大數(shù)據(jù)是指原始的、海量的信息集，在研究和分析中變得非常有價值。采用的新技術(shù)越多，這些技術(shù)積累的數(shù)據(jù)就越多。因此，通過分析利用這大量的信息是非常重要的。此外，這種類型的分析需要特定的工具和自動化，因?yàn)槿祟悷o法手動處理大數(shù)據(jù)，因?yàn)檫@是一項(xiàng)不可能完成的任務(wù)。大數(shù)據(jù)分析過程的自動化稱為大數(shù)據(jù)分析。大數(shù)據(jù)分析是一個龐大而復(fù)雜的過程，它從不同角度分析大量數(shù)據(jù)，以確保模式和相關(guān)性、市場趨勢和客戶偏好的存在，并在分析師的幫助下做出正確的業(yè)務(wù)決策。因此，大數(shù)據(jù)分析是任何行業(yè)組織最重要的任務(wù)之一。

大數(shù)據(jù)分析有什么好處？

根據(jù)Allied Market Research發(fā)布的一份調(diào)查報告，預(yù)計到2027年，全球大數(shù)據(jù)和商業(yè)分析市場規(guī)模將達(dá)到4209.8億美元，2020-2027年復(fù)合年增長率為10.9%。這并不奇怪，因?yàn)槠髽I(yè)可以通過使用大數(shù)據(jù)分析軟件和工具以及做出數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策來提高業(yè)務(wù)成果。最常見的改進(jìn)可能包括有效營銷、新收入、客戶個性化和運(yùn)營效率的提高，從而使企業(yè)在市場競爭中名列前茅。

大數(shù)據(jù)分析是如何工作的？

大數(shù)據(jù)分析主要利用四個關(guān)鍵流程。這些任務(wù)包括數(shù)據(jù)收集、處理、清理和分析。了解以下這些關(guān)鍵流程。

1.處理數(shù)據(jù)：收集數(shù)據(jù)后，下一步是用它把數(shù)據(jù)存儲在數(shù)據(jù)池或數(shù)據(jù)倉庫中，這將允許分析師對大數(shù)據(jù)進(jìn)行組織、配置和分組，以便為每個請求繪制一個清晰的圖表，這將對最終結(jié)果更加準(zhǔn)確。

2.數(shù)據(jù)分析：這是最后一步，可以對采集、處理、清理的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，有可能提取出急需的結(jié)果。這里可以使用：數(shù)據(jù)挖掘(幫助提取有用且可行的數(shù)據(jù)模式)。人工智能(利用擬人化思維，探索提取深層數(shù)據(jù)進(jìn)行分析)。文本挖掘(借助人工智能，可以從非結(jié)構(gòu)化文本信息池中獲得有意義的信息洞察)。機(jī)器學(xué)習(xí)(利用人工智能使計算機(jī)從過去的經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí))。預(yù)測分析(基于過去和歷史數(shù)據(jù)，分析企業(yè)的主要預(yù)測和未來洞察)。深度學(xué)習(xí)(分析和提取大量非托管數(shù)據(jù))。雖然大數(shù)據(jù)分析中有很多分析數(shù)據(jù)的可能性和方法，但人們需要關(guān)注預(yù)測分析及其在2021年的表現(xiàn)。

3.數(shù)據(jù)收集：移動記錄、客戶反饋表、從客戶處收到的電子郵件、調(diào)查報告、社交媒體平臺和移動應(yīng)用程序是數(shù)據(jù)分析師可以收集特定信息的來源。不同的企業(yè)試圖用數(shù)據(jù)來收集和提取所有有價值的信息，以獲得洞察力和進(jìn)步。然而，非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)通常非常混亂，如果不使用特定的工具就無法讀取。

4.清理數(shù)據(jù)：為確保處理后的數(shù)據(jù)分析師工作完整可行，必須清理重復(fù)數(shù)據(jù)、輸入不真實(shí)、系統(tǒng)錯誤等各類偏差。因此，這一步可以清理大數(shù)據(jù)，以便以后獲得更準(zhǔn)確的結(jié)果。有不懂的請咨詢夢飛科技了解。

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