大資料與預測分析的區別

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大資料處理的是大量資料，這些資料可以是結構化的、非結構化的或半結構化的。資料持續生成，因此使用Hadoop等不同型別的工具來儲存和處理資料。預測分析是一種利用歷史資料進行預測的分析型別。大資料和預測分析之間存在許多差異，我們將在本文中詳細研究這些差異。

大資料

大資料處理的是持續生成的大量資料。它使用許多工具來儲存、管理和處理資料。大資料用於構建模式和發現趨勢，以便做出與人類行為和技術相關的決策。

大資料的組成部分

大資料由不同的組成部分構成，我們將在此處討論它們。

• 收集 − 資料從各種來源收集，例如應用程式、移動裝置、網路門戶等。
• 網路 − 資料在雲處理叢集、儲存和收集點之間移動。由於資料量以TB計，因此需要高頻寬的網路。
• 計算 − 大資料工具的主要任務是藉助高效能硬體處理資料。這還需要專用硬體和GPU加速處理。
• 儲存 − 需要海量的儲存容量來儲存持續生成的大量資料，用於處理和資料存檔。

大資料應用的行業

大資料應用於許多行業，我們將在此處討論其中一些。

• 醫學和醫療保健 − 大資料透過提供有助於協調患者護理的網路來幫助醫療專業人員。大資料為醫生提供新的報告，以便他們瞭解健康狀況是否有所改善。可以輕鬆處理X光片等文件中的資料。
• 機器學習和人工智慧 − 機器學習模型正在利用儲存在雲端的海量資料進行訓練。現在幾乎所有主要行業都在使用機器學習。
• 基因組測序 − 這是一個需要大量資料進行處理的過程。
• 電子商務 − 主要零售商正在轉向大資料基礎設施，以便收集和處理與客戶行為相關的資料。這有助於管理線上庫存，也有助於目標廣告。

預測分析

預測分析用於利用當前和過去的資料進行預測。這些預測與組織的未來有關。預測分析用於進行預測的演算法包括：

• 資料建模
• 資料探勘
• 機器學習
• 深度學習

用於執行預測分析的工具包括：

• Periscope 資料
• AI 平臺
• SAP 預測分析
• Microsoft Azure

預測分析應用的行業

預測分析應用於許多行業，其中一些如下所述：

• 機器學習 − 機器學習使用人工智慧概念來預測業務的未來。決策是基於歷史資料做出的。這使得預測分析成為人工智慧成功的模式。
• 欺詐檢測 − 可以根據客戶的行為來檢測欺詐。可以透過檢查偽造的信用卡號碼、抓住參與欺詐的人等來檢測欺詐。
• 風險建模 − 保險機構和金融機構進行風險分析。這有助於他們減少金融活動，從而減少經濟損失。
• 零售 − 預測分析還有助於零售店提高銷售額。它檢測客戶行為，並有助於推廣產品和服務。

大資料與預測分析的區別

大資料和預測分析可以透過多種方式進行區分，這些差異可以在下表中找到：

結論

大資料和預測分析有很多區別。大資料使用Hadoop等工具處理和儲存大量資料。它對許多行業都很有幫助。預測分析使用歷史資料來預測業務的未來。它也應用於許多行業。

關於大資料與預測分析的常見問題

1. 大資料的組成部分是什麼？

大資料的組成部分包括：

• 收集
• 網路
• 計算
• 儲存

2. 哪些行業正在使用大資料？

大資料應用於許多行業，例如

• 醫學和醫療保健
• 基因組測序
• 電子商務

3. 預測分析使用哪種型別的資料來預測未來？

預測分析使用歷史資料和當前資料來預測未來。

4. 預測分析使用哪些演算法？

預測分析使用的演算法包括：

• 資料建模
• 資料探勘
• 機器學習
• 深度學習

5. 使用哪些工具來執行預測分析？

用於預測分析的工具包括：

• Periscope 資料
• AI 平臺
• SAP 預測分析
• Microsoft Azure