数据科学与预测分析

数据科学是指利用算法、数据挖掘技术和系统，从各种历史数据中提取结论和知识的过程。它是一个跨学科的研究领域。它应用机器学习和高级分析（包括编程能力以及数学和统计学知识）来帮助用户预测和优化业务成果。

预测分析是数据科学的子领域之一。预测模型使用已知结果构建（或训练）模型，该模型可用于预测新类型或不同类型数据的值。基于一组输入变量的估计重要性进行预测是模型输出；它们表示目标变量（例如利润）的概率。

以下是常见的预测建模技术

• 决策树：决策树是分类模型，其中数据子集根据输入变量的类别进行划分。这有助于了解某人的决策过程。它是一种广泛使用的方法。
• 回归：回归是统计学中最广泛使用的技术之一。回归分析计算变量之间的相关性。它旨在为可假定遵循正态分布的连续数据在大数据集中找到重要的模式。它经常出现在金融模型中。
• 神经网络：能够模拟极其复杂关系的高级方法。它们因其强大和适应性而广受欢迎。它们能够处理数据中的非线性关系——随着我们收集更多数据，这种关系变得越来越普遍——这赋予了它们力量。回归和决策树是两种基本技术，经常用于使用神经网络验证结果。模式识别和其他人工智能技术（通过视觉“建模”参数以试图复制人脑的工作方式）是神经网络的基础。它被认为是预测建模的最新方法。

为何需要风险管理和预测分析？

预测分析领域的工作前景已毋庸置疑。预测分析时代已经到来。对具备在金融服务和其他行业中现在和未来都取得成功所需知识和能力的专业人才的需求，促使了预测分析和风险管理研究生项目的实施。

大数据已经到来并将持续一段时间。由于无法连接不同的数据源，传统的数据分析在业务环境中存在局限性。随着数据量和数据源的持续增长，组织正在转向这个领域，特别是机器学习。这是因为机器学习使他们能够将预测分析原理应用于分析这个扩展的数据宇宙，进行逻辑预测，并提供更严谨的定量业务解决方案。

预测分析在以下领域具有价值

• 风险缓解与控制
• 提高运营效率
• 节约成本（包括欺诈检测）
• 获得竞争优势
• 促进创新和产品开发
• 改进业务战略和规划（包括问题解决）
• 满足并超越客户期望

尽管预测分析领域已经存在了几十年，但直到技术跟上步伐，它才在当今的商业社区中得到应用。更快速、更经济的计算、用户友好的数据管理软件的广泛选择以及当今市场上的激烈竞争等因素推动了对这些类型数据分析和机器学习的需求。

预测分析和数据科学将持续增长和变化。以下几个因素可能会促成该领域未来持续增长

预计数据量将持续增长并增加云数据迁移

• 数据预计将呈指数级增长。
• 互联网的使用仍在增加。
• 全球范围内，带有数据的联网设备和嵌入式系统仍在变得越来越普遍。

机器学习的未来影响

• 一项快速发展的技术。
• 企业对机器学习和人工智能技术的更大可用性（得益于更合理定价的解决方案）。
• 对首席数据官（CDO）等领导职位和数据科学职位的需求增加。
• 尽管数据科学职位相对较新，但需求量很大。
  数千家公司发现其IT员工存在技能差距；这些差距在大数据/分析、安全和人工智能领域尤为明显。
• 数据平台和工具。
• 用于编程的语言。
• 机器学习技术。
• 数据操作技术包括数据准备、管道构建和ETL（提取、转换、加载）流程管理。

数据科学与预测分析的重要区别

数据科学与预测分析的区别如下

• 在预测分析这一统计科学领域中，数学原理应用于研究各种过去、现在或未来未知事件，已被证明对预测有所裨益。数据科学是一个跨学科领域，利用各种科学技术和程序从现有数据中得出结论。
• 预测分析有多个阶段，包括数据建模、数据收集、统计和部署。另一方面，数据科学则通过数据提取、处理和转换等阶段来收集有用信息。
• 在预测分析中，采用各种方法分析当前数据，以预测未来未知事件，包括数据挖掘、人工智能、机器学习、统计学、建模等。处理现有数据以管理、组织和以必要方式存储数据，称为数据科学。
• 预测分析揭示了结构化、非结构化和半结构化数据类型之间的关系。半结构化数据类似于JSON数据；非结构化数据类似于文件格式；结构化数据来自关系数据库。数据科学使用各种工具，包括数据集成和操作工具，来处理各种数据类型。
• 预测分析的主要步骤是预测分析，它决定了未来的结果。该过程中的其他步骤包括数据收集、分析、报告、监控和监督。与此相反，数据科学包括数据收集、分析、从数据分析中提取洞察力，以及将数据提取应用于业务目标。
• 预测分析在欺诈检测、风险降低、银行和金融服务以及运营优化等领域有大量应用。数据科学的应用包括在线搜索、推荐系统、数字广告、价格比较、图像和语音识别、路线规划和物流等。
• 预测分析的应用领域包括制造业、石油和天然气、零售业、银行业、健康保险以及石油和天然气行业。数据科学领域主要研究技术行业。
• 预测分析是数据科学的一个子集。预测建模是数据建模和集成的基础。数据分析和IT管理都包含在数据科学中。
• 开发预测模型和模拟应用程序、系统或业务模型的行为称为预测分析。另一方面，数据科学用于研究将要预测的已开发模型的行为。
• 例如，银行或金融机构有很多客户。客户行为分析将涉及从现有来源收集数据，并预测未来的业务以及潜在客户在何时可能对银行产品表示兴趣。通过使用预测模型，这有助于银行业的有效增长。
• 预测分析的最终目标是构建预测模型，通过从已知预测未知来成功实现业务目标。另一方面，数据科学旨在提供对未知信息的确定性洞察。

结论

预测分析是利用当前数据捕捉或预测未知或未来事件的过程，而数据科学是从当前数据中提取信息的过程。企业可以通过使用预测分析来预测未来的业务事件或未知事件，这将非常有帮助。