预测分析和数据科学之间的区别

人类对明天的奇迹和预测行业趋势或季节性消费者需求对聪明的商业领袖很重要。预测性数据分析可帮助经理及其团队制定成功销售的策略。同时，数据科学家会发现业务数据中隐藏的洞察力。这篇文章将探讨预测分析和数据科学之间的区别。

数据科学中的预测分析

您想了解数据科学咨询服务的背景和预测分析解决方案的范围，以了解其业务模型之间的关系。虽然他们的一些活动经常重叠，但两种技术都有独特的流程和结果/可交付成果。

什么是数据科学？

数据科学是识别结构化、非结构化和半结构化数据类型中的模式以提高企业增长战略有效性的艺术。一家数据科学咨询公司还在实施机器学习(ML) 模型时准备和清理数据集。

不同的数据结构对计算机系统的要求总是更高，因为它们主要为结构化数据提供数值计算。因此，数据科学专业人士（数据科学家）开发了几种抽象模型，并针对实际业务应用对其进行调整。

在测试与业务决策相对应的不同假设/思想实验时，数据科学模型可以集成预测数据分析解决方案。机器学习增强功能允许数据科学家??通过重新测试业务问题?来教授他们开发的业务模型。

什么是预测分析？

数据分析包括对结构化数据集的客观调查，以获取有关企业自成立以来的表现的有益见解。因此，数据分析师处理结构化数据以了解组织业务部门的过去和现在的动态。

但是，您可以扩展生成的趋势或性能曲线，同时期望外部变量保持不变。利用历史数据模型进行财务和性能预测是预测分析解决方案的本质。

业务预测的可靠性取决于其性能曲线和上下文的行为。例如，在长期计划中，您要考虑销售预测中的同比增长率。然而，季节性或节日销售的预测建模通常需要不同的数据分析解决方案。

预测分析和数据科学技能

涉及开发预测模型的数据科学工作和职业需要技术、数学和社交技能，您可以在下面找到这些技能。

预测分析角色的技能组合

数学涉及方程和函数的几何可视化，预测模型需要这些能力来确保高质量的统计建模表示。预测数据分析师还必须熟悉计算语言和开发洞察所需的命令。

数据库管理原则和理念允许专业人员改进数据结构和完整性。因此，分析师可以节省大量精力并简化操作。

缺乏最新的信息技术 (IT) 技能对在提供预测数据模型和企业解决方案的公司中获得和保住工作构成了巨大挑战。因此，统计科学和编码语言的持续专业发展 (CPD) 至关重要。

数据科学咨询工作的要求

数据科学家需要先进的统计工具和技术，否则他们无法发现数据集中的隐藏模式。此外，机器学习技能对于数据科学的工作描述也是必不可少的。

你想发展你的分析和社交技能，与数据工程师、分析师和业务管理领导者一起工作。同样，您必须了解企业管理的核心能力，才能优化 ML 模型以获得真正的洞察力。

示例：数据科学咨询解决方案的预测模型分析

您可以检验以下假设，该假设描述了影响营销、客户服务和财务部门的潜在业务决策。

“如果我们将营销部门的预算减少 20%，并将其分配给客户支持系统，我们的客户流失率（流失）将减少 5%。”

请记住，您的团队还希望解决营销工作减少如何影响下一季度的销售目标。虽然客户流失至关重要并且需要立即解决，但销售额下降通常会影响您的收入和利润。最终，利润减少会使一些投资者不安，影响你的股票。

这个例子是公司需要预测分析解决方案来快速回答和数据科学咨询合作伙伴来衡量业务决策的系统级（宏观）影响的几个案例之一。

结论

预测分析解决方案和数据科学模型之间的区别在于它们的规模和复杂性。预测分析利用结构化数据集中趋势发现的基本统计数据来绘制预测曲线。

数据科学家需要先进的统计技能来从数据集中提取有价值的见解，包括半结构化（信息图表）和非结构化（视频/音频）数据。此外，您只能通过准确配置和训练的机器学习模型获得现实的业务洞察力。