データマイニングと予測分析の違い

NS 主な違い データマイニングと予測分析の間には、データマイニングは、アルゴリズムとマイニングツールを使用してデータの隠れたパターンを特定するプロセスであり、予測分析は、発見されたパターンにビジネス知識を適用して予測を行うプロセスです。

データマイニングは、大規模なデータセット内のパターンを発見するプロセスです。データエンティティ間の新しいパターンと関係を抽出します。データマイニングの出力は、タイムラインの変化する分布を形成するパターンです。一方、予測分析は、傾向と行動を予測するために、データセット内で発見されたパターンにビジネス知識を適用するプロセスです。これらのパターンは、データマイニングまたはその他の手法を使用して発見されます。ビジネスアナリストとドメインエキスパートは、それらを分析および解釈して、意味のあるビジネス洞察を作成します。

データマイニング、予測分析

データマイニングとは

データマイニングとは、大規模なデータセット内のパターンを発見するプロセスを指します。これには、データセットから情報を抽出し、さらに使用するために情報をわかりやすい構造に変換することが含まれます。数学、サイバネティックス、マーケティングなど多くの分野で使用されています。

図1：データセット

データマイニングは、データ統合、データ変換、パターン評価、視覚化などのいくつかのタスクに関連付けられています。データは複数のソースから取得されます。すべてのデータは統合され、データウェアハウスと呼ばれる単一の場所に保存されます。次に、データマイニングの実行に適したものにするために、データが前処理されます。次に、クラスタリング、回帰などのアルゴリズムを使用してパターンが認識されます。最後に、これらのパターンが評価され、グラフを使用して視覚化されます。

さらに、Webマイニングと呼ばれるタイプのデータマイニングがあります。これは、Webを介した従来のデータマイニング方法および手法を介して情報を収集するプロセスです。 Webサイトの有効性や顧客の行動などの要因を理解するのに役立ちます。全体として、データマイニングは、データの隠れたパターンを明らかにする機能を提供し、それらを使用して予測を行い、ビジネス上の意思決定を行うことができます。

予測分析とは

予測分析は、現在および過去の事実を分析して、将来または未知のイベントに関する予測を行います。データマイニング、予測モデリング、機械学習などのさまざまな統計手法を使用します。

図2：予測分析プロセス

予測分析プロセスには、次のアクティビティが含まれます。

プロジェクトの定義–プロジェクトの成果、範囲、ビジネス目標を定義し、使用するデータセットを特定します。
データ収集–複数のソースからデータを収集します。
データ分析–有用な情報を発見するためにデータを検査、モデリングするプロセス。
統計分析–仮定、仮説を検証し、統計モデルを使用してそれらをテストします。
モデリング–意思決定のための正確な予測モデルを作成します。
展開–結果、レポート、および出力を取得するために、毎日の意思決定プロセスの分析結果を展開します。
モデルの監視–モデルのパフォーマンスを管理および監視して、モデルが期待される結果を提供していることを確認します。

予測分析は多くの分野で使用されています。これは、ビジネス組織が履歴データとトランザクションデータで見つかったパターンを分析して、リスクと機会を特定するのに役立ちます。たとえば、クレジットスコアを想定します。顧客の信用履歴、ローン申請、および顧客データが分析および処理されて、その顧客が期限内にクレジット支払いを支払うかどうかが決定されます。さらに、予測分析は、マーケティング、金融、保険、小売、電気通信、ヘルスケア、ソーシャルネットワーキングなどの分野で使用されます。

データマイニングと予測分析の違い

意味

データマイニングは、機械学習、統計、データベースシステムの手法を使用して、大規模なデータセットのパターンを発見するプロセスです。予測分析は、データから情報を抽出し、それらを使用して傾向や行動パターンを予測することを扱う統計の分野です。これは、データマイニングと予測分析の基本的な違いを説明しています。