Официальный сайт
Машинное обучение - это метод программирования и обучения системы выполнению определенных действий и разработке определенных моделей, в то время как прогностическое аналитическое мышление сосредоточено на создании выходных данных, ориентированных на будущее. Машинное обучение может быть методом проведения предиктивного анализа.
Предиктивный анализ имеет широкий спектр применения, включая прогнозирование продаж и цепочки поставок, моделирование поведения и финансовое моделирование.
Некоторые популярные инструменты предиктивного анализа являются бесплатными, но требуют большего опыта кодирования. Более доступные продукты, с более простыми интерфейсами, могут варьироваться от $20 на пользователя в месяц до более $ 100 на пользователя в месяц.
Предиктивная (прогностическая) аналитика используется для анализа текущих данных и исторических фактов с целью лучшего понимания клиентов, продуктов и партнеров. Оно также используется для определения потенциальных рисков и возможностей. Платформы предиктивной аналитики, как правило, являются очень сложными продуктами, и для их эффективного использования требуются навыки прогнозирования.
В руках опытных аналитиков данных и специалистов по анализу данных, предиктивная аналитика может быть чрезвычайно мощным инструментом. Она может, например, рассчитать стоимость жизни клиента для данного покупателя; оценить прогноз продаж на следующий квартал или предсказать, какой продукт онлайн-покупатель, скорее всего, купит следующим.
Основой хороших прогнозных результатов являются хорошие данные. Например, чтобы сделать прогноз о том, что покупатели, скорее всего, купят в будущем, необходимо иметь детальные данные о том, что они купили в прошлом, атрибуты приобретенных продуктов и т.д.
При условии наличия адекватных высококачественных данных, прогнозные модели создаются с использованием таких методов, как регрессионное тестирование, деревья решений или других методик для измерения степени корреляции между переменными, чтобы помочь предсказать будущее поведение.
Инструменты предиктивной аналитики тесно связаны с бизнес-аналитикой и иногда рассматриваются как часть вселенной БА. Различие между бизнес аналитикой и предиктивным анализом заключается в том, что БА обычно считается наглядной, т.е. рассматривает то, что происходило в прошлом. Прогнозный анализ заключается в нахождении скрытых закономерностей в данных с использованием сложных математических моделей для прогнозирования будущих результатов.
Появление больших платформ данных, таких как Hadoop, и очень быстрых аналитических продуктов, работающих с памятью, привело к некоторому размыванию границ между большими данными и предиктивным анализом.
Пара известных существующих продуктов владеют львиной долей рынка и эти инструменты, как правило, гораздо дороже, чем новые продукты с гораздо меньшей долей рынка. Один из ведущих продуктов в этой категории стоит более $5000 на одного пользователя. Более новые, но менее известные продукты, как правило, стоят намного меньше лидеров рынка.
Бесплатный язык программирования R с открытым исходным кодом имеет более 3000 аналитических приложений, разработанных сообществом, но может быть сложным в использовании, так как он основан на коде и не имеет визуального рабочего пространства с возможностью drag-and-drop.
