Разница между бизнес-аналитикой и машинным обучением
Бизнес-аналитика: термин бизнес-аналитика (BI) относится к достижениям, приложениям и методам сбора, интеграции, изучения и внедрения бизнес-данных. Причина Commerce Insights заключается в том, чтобы способствовать более совершенному выбору в торговле. По сути, структуры Trade Insights - это системы поддержки принятия решений (DSS), управляемые данными. Business Intelligence время от времени используется вместе с информационными книгами, отчетами и инструментами для запросов, а также официальными структурами данных.
Структуры бизнес-аналитики дают достоверное, актуальное и дальновидное представление о коммерческих операциях, чаще всего с использованием информации, которая была собрана в хранилище информации или информационном магазине, а иногда и на основе оперативной информации.
Машинное обучение
Машинное обучение - это дополнение, использующее, какие машины можно сделать с умом, это означает, что они могут делать выбор в соответствии со своими требованиями, классифицировать вещи, предвидеть вещи, предписывать вещи на основе ваших предпочтений.
Продуманное создание машины (алгоритма), чтобы они могли сделать правильный выбор.
Ниже представлена таблица различий между бизнес-аналитикой и машинным обучением:
| Бизнес-аналитика | Машинное обучение |
|---|---|
| Такие функции, как систематические, для управления торговлей по желаемому пути. | Позволяет аппарату запоминать существующую информацию |
| Признает коммерческие возможности. | Созданы основы обучения на основе данных и принятия решений. |
| Превращает необработанную информацию в ценную. | Развертывает стратегии интеллектуального анализа данных для создания моделей для фигур. |
| Не зависит от алгоритма и зависит от умения. | В значительной степени полагается на алгоритмы |
| Google Analytics использует Business Intelligence | В рекомендациях Amazon используется машинное обучение |
| Бизнес-аналитика может стать отличной концепцией для организации разумного использования данных. | Возможности машинного обучения (ML) согласно формулировке. Его полезность больше похожа на то, чтобы фреймворки получили это без какого-либо однозначного программирования. |