预测分析 vs 数据挖掘

本文将涵盖两种主要的分析软件类别：预测分析和数据挖掘。预测分析是指使用新数据和历史数据、统计算法和机器学习技术来预测未来的活动、模式和趋势。其主要目标是超越了解已经发生的事情，以更好地评估未来将要发生的事情。另一方面，数据挖掘是指在涉及人工智能交叉领域的方法中，从海量数据集中发现模式的计算技术。数据挖掘的主要目标是从数据仓库中提取有用的信息，并将其转化为有用的信息。在开始区分数据挖掘和数据分析之前，让我们分别了解这两个术语。

什么是预测分析？

顾名思义，“预测”意味着预测某事，因此预测分析是使用先前数据预测未来事件的分析。它是从现有数据集提取信息以查找有用信息、趋势和预测未来事件的过程。预测分析并不能准确说明将来会发生什么。它预测将来可能发生的事情。

让我们借助一个例子来理解预测分析的概念；考虑一个连锁酒店，它希望预测本周有多少客户会住在特定地点，以确保他们有足够的酒店员工和资源来管理客户的需求。

预测分析在业务中的优势

以下是预测分析的一些最重要的业务优势。

1. 预测分析提高生产效率。
2. 它最大限度地降低了业务风险。
3. 它有助于任何业务组织做出决策。
4. 它推动了竞争环境。

预测分析的策略

根据从预测分析中收集的信息，许多公司通过应用这些策略提高了营业额、实现了目标并增加了收入。

1. 将供应与需求同步。
2. 防止欺诈。
3. 创建持久库存。
4. 客户满意度。
5. 适当定价以增加利润。

什么是数据挖掘？

数据挖掘是指从不同上下文中分析数据并将其汇总为有用信息的流程。从数据挖掘中收集的信息可能包括客户模式、购买模式、交易时间、客户需求以及所售商品之间的关系。它是一种强大的技术，具有巨大的潜力，可以帮助公司定位他们收集的有关客户行为和客户潜力的数据集中最重要的信息。

以下是数据挖掘过程中涉及的步骤

1. 业务理解
2. 数据选择
3. 数据准备
4. 建模
5. 求值
6. 部署

数据挖掘的应用

1. 财务分析
2. 生物数据分析
3. 市场分析
4. 零售行业
5. 制造工程
6. 刑事调查

预测分析和数据挖掘的区别