预测性分析和数理统计有很多的重叠,有很多数理学家表示预测性分析的核心是数据统计的拓展。预测性分析也会有部分内容利用数据统计中的算法作为自己的基础技术,有时候数据统计并不是直接用于分析,也可能被用于确认模型是否正当。
由于很多的预测分析师大量地来自于数据统计员,这一领域对很多分析师都具有巨大的吸引力,这也成为了数据分析流量入口的一种方式,Brad Efron说:“忽略了数据分析师的人不得不重新寻找他们。”然而,其实数理统计和预测性分析是两种完全不同的领域。图表1.1详细列出了两个领域的不同。数据统计员所遵循的原则其实和预测性分析师完全不同,预测性分析中有很多的算法是数据统计中没有的,例如机器学习或是人工智能,而且整个数据模型不会得到可被证明的结论。
或许这两个领域间最大的差异就在这个表格的最后一排:对于数据统计员来说,模型为王。而对于预测性分析师来说,数据为王。
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