大数据与预测分析的区别

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大数据处理的是大量数据，这些数据可以是结构化的、非结构化的或半结构化的。数据持续生成，因此使用Hadoop等不同类型的工具来存储和处理数据。预测分析是一种利用历史数据进行预测的分析类型。大数据和预测分析之间存在许多差异，我们将在本文中详细研究这些差异。

大数据

大数据处理的是持续生成的大量数据。它使用许多工具来存储、管理和处理数据。大数据用于构建模式和发现趋势，以便做出与人类行为和技术相关的决策。

大数据的组成部分

大数据由不同的组成部分构成，我们将在此处讨论它们。

• 收集 − 数据从各种来源收集，例如应用程序、移动设备、网络门户等。
• 网络 − 数据在云处理集群、存储和收集点之间移动。由于数据量以TB计，因此需要高带宽的网络。
• 计算 − 大数据工具的主要任务是借助高性能硬件处理数据。这还需要专用硬件和GPU加速处理。
• 存储 − 需要海量的存储容量来存储持续生成的大量数据，用于处理和数据存档。

大数据应用的行业

大数据应用于许多行业，我们将在此处讨论其中一些。

• 医学和医疗保健 − 大数据通过提供有助于协调患者护理的网络来帮助医疗专业人员。大数据为医生提供新的报告，以便他们了解健康状况是否有所改善。可以轻松处理X光片等文档中的数据。
• 机器学习和人工智能 − 机器学习模型正在利用存储在云端的海量数据进行训练。现在几乎所有主要行业都在使用机器学习。
• 基因组测序 − 这是一个需要大量数据进行处理的过程。
• 电子商务 − 主要零售商正在转向大数据基础设施，以便收集和处理与客户行为相关的数据。这有助于管理在线库存，也有助于目标广告。

预测分析

预测分析用于利用当前和过去的数据进行预测。这些预测与组织的未来有关。预测分析用于进行预测的算法包括：

• 数据建模
• 数据挖掘
• 机器学习
• 深度学习

用于执行预测分析的工具包括：

• Periscope 数据
• AI 平台
• SAP 预测分析
• Microsoft Azure

预测分析应用的行业

预测分析应用于许多行业，其中一些如下所述：

• 机器学习 − 机器学习使用人工智能概念来预测业务的未来。决策是基于历史数据做出的。这使得预测分析成为人工智能成功的模式。
• 欺诈检测 − 可以根据客户的行为来检测欺诈。可以通过检查伪造的信用卡号码、抓住参与欺诈的人等来检测欺诈。
• 风险建模 − 保险机构和金融机构进行风险分析。这有助于他们减少金融活动，从而减少经济损失。
• 零售 − 预测分析还有助于零售店提高销售额。它检测客户行为，并有助于推广产品和服务。

大数据与预测分析的区别

大数据和预测分析可以通过多种方式进行区分，这些差异可以在下表中找到：

结论

大数据和预测分析有很多区别。大数据使用Hadoop等工具处理和存储大量数据。它对许多行业都很有帮助。预测分析使用历史数据来预测业务的未来。它也应用于许多行业。

关于大数据与预测分析的常见问题

1. 大数据的组成部分是什么？

大数据的组成部分包括：

• 收集
• 网络
• 计算
• 存储

2. 哪些行业正在使用大数据？

大数据应用于许多行业，例如

• 医学和医疗保健
• 基因组测序
• 电子商务

3. 预测分析使用哪种类型的数据来预测未来？

预测分析使用历史数据和当前数据来预测未来。

4. 预测分析使用哪些算法？

预测分析使用的算法包括：

• 数据建模
• 数据挖掘
• 机器学习
• 深度学习

5. 使用哪些工具来执行预测分析？

用于预测分析的工具包括：

• Periscope 数据
• AI 平台
• SAP 预测分析
• Microsoft Azure