Perbedaan yang menonjol antara penambangan data dan analitik prediktif adalah penambangan data adalah proses mengidentifikasi pola tersembunyi dari data menggunakan algoritme dan alat penambangan, sedangkan analitik prediktif adalah proses penerapan pengetahuan bisnis ke pola yang ditemukan untuk membuat prediksi.
Data Mining adalah proses menemukan pola dalam kumpulan data yang besar. Ini mengekstrak pola dan hubungan baru antara entitas data. Keluaran dari data mining adalah pola yang membentuk distribusi waktu yang bervariasi. Di sisi lain, analitik prediktif adalah proses penerapan pengetahuan bisnis ke pola yang ditemukan dalam kumpulan data untuk memprediksi tren dan perilaku. Pola-pola ini ditemukan dengan penambangan data atau menggunakan beberapa teknik lain. Analis bisnis dan pakar domain menganalisis dan menafsirkannya untuk membuat wawasan bisnis yang berarti.
Topik bahasan kami tentang:
- Apa itu Data Mining – Definisi, Penggunaan 2. Apa itu Predictive Analytics – Definisi, Penggunaan 3. Perbedaan Antara Data Mining dan Predictive Analytics – Perbandingan Perbedaan Utama
Istilah Utama
Penambangan Data, Analisis Prediktif
Yang perlu anda ketahui tentang Penambangan Data?
Data mining adalah istilah untuk proses menemukan pola dalam kumpulan data yang besar. Ini melibatkan penggalian informasi dari kumpulan data dan mengubah informasi menjadi struktur yang dapat dipahami untuk digunakan lebih lanjut. Ini digunakan di banyak bidang seperti matematika, sibernetika, pemasaran, dll.
Gambar 1: Kumpulan Data
Data mining dikaitkan dengan beberapa tugas seperti integrasi data, transformasi data, evaluasi pola, dan visualisasi. Data berasal dari berbagai sumber. Semua data terintegrasi dan disimpan dalam satu lokasi yang disebut gudang data . Kedua, data diolah terlebih dahulu agar sesuai untuk melakukan data mining. Kemudian, pola-pola tersebut dikenali menggunakan algoritma seperti pengelompokan, regresi , dll. Akhirnya, pola-pola ini dievaluasi dan divisualisasikan menggunakan grafik.
Selanjutnya, ada jenis penambangan data yang disebut penambangan web. Ini adalah proses pengumpulan informasi melalui metode dan teknik penambangan data tradisional melalui web. Ini membantu untuk memahami faktor-faktor seperti efektivitas situs web dan perilaku pelanggan. Secara keseluruhan, data mining memberikan kemampuan untuk mengungkap pola tersembunyi dalam data sehingga dapat digunakan untuk membuat prediksi dan mengambil keputusan bisnis.
Yang perlu anda ketahui tentang Analisis Prediktif
Analisis prediktif menganalisis fakta saat ini dan sejarah untuk membuat prediksi tentang peristiwa masa depan atau yang tidak diketahui. Ini menggunakan berbagai teknik statistik seperti penambangan data, pemodelan prediktif, dan pembelajaran mesin .
Gambar 2: Proses Analisis Prediktif
Proses analitik prediktif melibatkan aktivitas berikut.
- Mendefinisikan proyek – Mendefinisikan hasil proyek, ruang lingkup, tujuan bisnis dan mengidentifikasi kumpulan data yang akan digunakan.
- Pengumpulan Data – Mengumpulkan data dari berbagai sumber.
- Analisis Data – Proses pemeriksaan, pemodelan data untuk menemukan informasi yang berguna.
- Analisis Statistik – Validasi asumsi, hipotesis, dan uji menggunakan model statistik.
- Pemodelan – Buat model prediksi yang akurat untuk pengambilan keputusan.
- Deployment – Menyebarkan hasil analitik untuk proses pengambilan keputusan harian untuk mendapatkan hasil, laporan, dan keluaran.
- Pemantauan Model – Mengelola dan memantau kinerja model untuk memastikan bahwa model memberikan hasil yang diharapkan.
Analytics Prediktif digunakan di banyak bidang. Ini membantu organisasi bisnis untuk menganalisis pola yang ditemukan dalam data historis dan transaksional untuk mengidentifikasi risiko dan peluang. Sebagai contoh, asumsikan penilaian kredit. Riwayat kredit pelanggan, aplikasi pinjaman, dan data pelanggan dianalisis dan diproses untuk membuat keputusan apakah pelanggan tersebut akan membayar pembayaran kredit tepat waktu. Selain itu, analitik prediktif digunakan di bidang-bidang seperti pemasaran, keuangan, asuransi, ritel, telekomunikasi, perawatan kesehatan, jejaring sosial, dan sebagainya.
Perbedaan Antara Penambangan Data dan Analisis Prediktif
Definisi
Data mining adalah proses menemukan pola dalam kumpulan data besar menggunakan metode pembelajaran mesin, statistik, dan sistem basis data. Analisis prediktif adalah bidang statistik yang berhubungan dengan penggalian informasi dari data dan menggunakannya untuk memprediksi tren dan pola perilaku. Ini menjelaskan perbedaan mendasar antara penambangan data dan analitik prediktif.
Kegunaan
Data mining menerapkan algoritma seperti regresi dan klasifikasi pada data yang dikumpulkan untuk menemukan pola tersembunyi. Analisis prediktif, bagaimanapun, menerapkan pengetahuan bisnis ke pola yang ditemukan untuk mendapatkan prediksi bisnis yang valid.
Penggunaan
Ada perbedaan lain antara penambangan data dan analitik prediktif berdasarkan penggunaannya. Sementara penambangan data membantu untuk memahami data yang dikumpulkan dengan lebih baik, analitik prediktif membantu membuat prediksi tentang peristiwa di masa depan atau yang tidak diketahui.
Profesi yang Terlibat
Meskipun penambangan data dilakukan oleh ahli statistik dan insinyur, analitik prediktif dilakukan oleh analis bisnis dan pakar domain lainnya.
Kata terakhir
Perbedaan antara penambangan data dan analitik prediktif adalah penambangan data adalah proses mengidentifikasi pola tersembunyi dari data menggunakan algoritme dan alat penambangan, sedangkan analitik prediktif adalah proses menerapkan pengetahuan bisnis ke pola yang ditemukan untuk membuat prediksi.
Sumber bacaan:
- “Apa Itu Penambangan Data? – Definisi dari WhatIs.com.” SearchSQLServer, Tersedia di sini . 2. “Analisis Prediktif.” Wikipedia, Wikimedia Foundation, 26 Agustus 2018, Tersedia di sini .
