Perbezaan antara analisis tambahan dan ramalan

Kecerdasan Buatan tidak diragukan lagi daya penggerak utama di sebalik beberapa evolusi teknologi terbesar dan transformasi digital yang kita saksikan hari ini. AI telah lama melampaui imaginasi kita tentang apa yang boleh dilakukan oleh teknologi kuat ini. Walau bagaimanapun, AI telah wujud selama beberapa dekad, ia telah muncul sebagai daya penggerak yang kuat kerana dua faktor utama: keupayaan pengiraan yang belum pernah terjadi sebelumnya untuk membongkar tumpukan data dengan algoritma pembelajaran mesin, dan buzz pemasaran terpanas di sekitar AI dan ML. AI sudah menjadi sebahagian besar daripada kehidupan kita dalam pelbagai jenis dan bentuk. Walau bagaimanapun, yang paling berkesan pada masa depan adalah tambahan kecerdasan. Ini adalah konseptualisasi alternatif AI yang memberi kuasa kepada manusia untuk memanfaatkan data untuk membuat keputusan yang lebih baik dan bermaklumat.

Apa analisis tambahan?

Salah satu kesan utama kecerdasan tambahan adalah keperluan untuk menentukan kredibiliti data dalam konteks. Satu isu kritikal yang melanda kebanyakan perniagaan hari ini adalah hakikat bahawa terdapat terlalu banyak jenis data yang perlu dianalisis untuk memahami konteks data. Hari ini, data tidak hanya terhad kepada nombor; Hampir segala -galanya dari foto dan video ke aktiviti melayari, kemas kini media sosial, dan perbualan menghasilkan masalah besar -besaran, yang kebanyakannya tidak berstruktur, begitu sukar untuk dianalisis. Masalah utama adalah data tidak berguna melainkan jika kita dapati beberapa cara untuk mengekstrak pandangan yang boleh dilakukan daripadanya. Di sinilah bahagian 'analisis tambahan' masuk.

Walaupun, istilah analisis tambahan mula diperkenalkan dalam kertas penyelidikan yang diterbitkan oleh Gartner pada tahun 2017, ia telah menjadi sebahagian besar masa depan untuk semua organisasi di luar sana. Analisis tambahan adalah penggunaan AI dan Pembelajaran Mesin (ML) untuk mengautomasikan proses analisis, bermula dari mengumpulkan data untuk menyediakan dan membersihkan data, membina model analisis, dan menghasilkan pandangan yang boleh dilakukan dari data, dan akhirnya menyampaikan pandangan tersebut kepada mereka yang memerlukannya. Ia memudahkan analisis data dan menjadikannya mudah diakses untuk lebih ramai orang mendapatkan nilai dari data.

Apakah analisis ramalan?

Analisis Prediktif adalah cabang analisis lanjutan yang menggunakan pelbagai teknik statistik untuk membuat ramalan mengenai kemungkinan hasil masa depan berdasarkan data sejarah. Ini adalah sub-kategori analisis data yang kelihatan menjadi dataset yang besar dan tidak terurus untuk menemui corak tersembunyi dalam data. Komputer menggunakan analisis ramalan untuk menentukan apa yang paling mungkin berlaku pada masa akan datang berdasarkan data dari apa yang berlaku pada masa lalu. Saintis dan jurutera telah menggunakan model ramalan sejak projek bulan pertama. Nah, model ramalan digunakan untuk mencapai objektif CRM seperti kempen pemasaran, perkhidmatan pelanggan dan jualan.

Analisis Prediktif Menggunakan Algoritma Pembelajaran Mesin dan Teknik Analisis Statistik Untuk mencipta model ramalan yang dapat meramalkan hasilnya berdasarkan kelas, kategori atau nilai berangka. Sebagai contoh, kebanyakan bank atau institusi kewangan yang menawarkan pinjaman kepada individu atau entiti korporat menjalankan pemodelan penilaian risiko untuk meramalkan kemungkinan pinjaman yang dibayar balik. Penganalisis kewangan sangat bergantung pada model ramalan tersebut sebelum mengeluarkan pinjaman. Analisis Prediktif bertujuan untuk menjawab soalan perniagaan dengan menganalisis data dan mengenal pasti pelbagai kemungkinan hasil.

Perbezaan antara analisis tambahan dan ramalan

Definisi

- Analitik tambahan adalah penggunaan AI dan Pembelajaran Mesin (ML) untuk mengautomasikan proses analisis menjadikannya mudah diakses untuk lebih ramai orang mendapatkan nilai dari data dalam analisis dan platform BI. Istilah analisis tambahan pertama disebut dalam kertas penyelidikan yang diterbitkan oleh firma penyelidikan dan penasihat global Gartner. Analisis ramalan, sebaliknya, adalah cabang analisis lanjutan yang memanfaatkan pelbagai teknik statistik maju untuk membuat ramalan mengenai kemungkinan hasil masa depan berdasarkan data sejarah.

Penggunaan

- Analisis tambahan memudahkan analisis data untuk perniagaan untuk mengumpulkan, mengenal pasti, menganalisis dan memvisualisasikan data mereka untuk menghasilkan pandangan yang boleh dilakukan dari data. Ia membantu perniagaan mengenali trend dan corak tersembunyi dalam data supaya mereka dapat membuat keputusan perniagaan yang lebih baik dan bermaklumat. Komputer menggunakan analisis ramalan untuk menentukan apa yang paling mungkin berlaku pada masa akan datang berdasarkan data dari apa yang berlaku pada masa lalu. Ia membantu mengekstrak maklumat dari set data yang tidak terurus untuk mengenal pasti corak, hubungan dan persatuan.

Aplikasi

- Idea di sebalik analisis tambahan adalah untuk menyokong kecerdasan manusia dan mempercepat tugas berulang dengan membuat keputusan yang lebih bijak. Ia membantu memaksimumkan usaha pemasaran dengan menutup bidang prospek untuk produk atau perkhidmatan; Ia dapat diintegrasikan ke dalam proses perniagaan untuk meningkatkan operasi perniagaan. Analisis ramalan boleh digunakan untuk pengumpulan dana, ramalan jualan, penargetan pelanggan, penilaian risiko, kajian pasaran, pelaporan kewangan, kesejahteraan pesakit, dll.

Ditambah vs. Analisis Prediktif: Carta Perbandingan

Ringkasan

Analisis tambahan menggunakan pembelajaran mesin dan teknik AI untuk mengautomasikan pelbagai aspek data, bermula dari mengumpulkan data untuk menyediakan dan membersihkan data, membina model analisis, dan menghasilkan pandangan yang boleh dilakukan dari data. Analisis ramalan, sebaliknya, menggunakan algoritma pembelajaran mesin dan teknik analisis statistik untuk membuat model ramalan yang dapat meramalkan hasilnya berdasarkan kelas, kategori atau nilai berangka.