इस पोस्ट में, हम डिस्क्रिप्टिव डेटा माइनिंग और प्रेडिक्टिव डेटा माइनिंग के बीच के अंतर को समझेंगे।
विवरणात्मक डेटा माइनिंग
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यह संग्रहीत डेटा का विश्लेषण करके यह समझने की कोशिश करता है कि अतीत में क्या हुआ था।
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यह जो डेटा प्रदान करता है वह सटीक है।
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यह मानक रिपोर्टिंग प्रदान करता है।
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यह तदर्थ रिपोर्टिंग भी प्रदान करता है।
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यह एक प्रतिक्रियाशील दृष्टिकोण का उपयोग करता है।
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यह डेटा एकत्रीकरण और डेटा खनन का उपयोग करता है।
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यह लक्ष्य डेटासेट में डेटा की विशेषताओं के बारे में बताता है।
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. जैसे प्रश्न-
क्या हुआ?
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समस्या कहाँ है?
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इस समस्या की आवृत्ति क्या है?
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भविष्य कहनेवाला डेटा माइनिंग
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यह पिछले डेटा विश्लेषण का उपयोग करके यह समझने की कोशिश करता है कि भविष्य में क्या हो सकता है।
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यह सटीक परिणाम नहीं हो सकता है।
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इसका उपयोग प्रेडिक्टिव मॉडलिंग, फोरकास्टिंग, सिमुलेशन और अलर्ट में किया जाता है।
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यह सांख्यिकी और पूर्वानुमान विधियों का उपयोग करता है।
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यह एक सक्रिय दृष्टिकोण का उपयोग करता है।
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. जैसे प्रश्न-
आगे क्या होगा?
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यदि रुझान जारी रहे तो परिणाम क्या होंगे?
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क्या कार्रवाई की जानी चाहिए?
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