Diferențele dintre Analiza predictivă și Statisticile
Analiza predicativă este o tehnică avansată de analiză. Analitica predictivă folosește atât date noi, cât și date istorice pentru a prevedea rezultatul, activitatea, comportamentul și tendințele.
Statistica este o ramură a matematicii, în principal preocupări cu privire la culegerea, analiza, interpretarea și prezentarea de tone de fapte numerice. Statisticile sunt utilizate în aproape toate domeniile de cercetare.
Comparații față în cap între analize predictive și statistici (Infografie)
Mai jos se află prima comparație între Analiza predictivă și statisticile 
Diferențe cheie între Analiza predictivă și statisticile
Mai jos este lista de elemente, explicați diferențele dintre Analiza predictivă și Statistică
- Analiza predictivă este utilizată pentru a face predicții despre evenimente viitoare necunoscute. În timp ce statisticile sunt știința și sunt utilizate în principal în „Cercetare”. Statisticile ajută la realizarea unei concluzii din date colectând, analizând și prezentând.
- Pentru ca o afacere să înflorească, trebuie să colecteze și să genereze fapte care reflectă starea ei actuală. Statisticile ajută la transformarea acestor date sau date în informații, pentru a sprijini procesul decizional de gestionare rațională.
Cum functioneaza:
• În Analiza predictivă, modelele predictive folosesc rezultate cunoscute pentru a dezvolta sau antrena un model care poate fi utilizat pentru a prezice valori pentru date diferite sau noi. Această modelare oferă rezultate sub formă de predicții care reprezintă o probabilitate a variabilei țintă bazată pe importanța estimată dintr-un set de variabile de intrare.
• Statisticile rezumă datele pentru uz public. Există două metode statistice principale: statistici descriptive și statistici inferențiale.
- Statistici descriptive: rezumă datele dintr-un eșantion folosind indici precum media sau abaterea standard.
- Statistici inferențiale: trage concluziile din datele care sunt supuse unei variații aleatorii, cum ar fi erorile de observare și variația eșantionului.
• Analiza predictivă include colectarea datelor, modelarea datelor și statistici.
• Modelele predictive joacă un rol vital în analiza predictivă. Există două tipuri de modele predictive.
- Modele de clasificare
- Arbori de decizie
- Modele de regresie
- Metoda populară în statistici și funcționează și pentru analizele predictive.
• Analiza predictivă nu este unică; include și depinde de algoritmi și metodologii. Exemple sunt modele de regresie, analiza seriilor de timp etc.
• Statisticile ajută, analistul, să construiască modelul predictiv pentru a prevedea rezultatele sau afacerea, astfel că de obicei intră în domeniul științei datelor, analizei statistice și alte analize calificate.
• Atât în Analiza predictivă cât și în statistici, inginerii de date ajută la colectarea datelor relevante și la pregătirea lor pentru analiză. Într-un fel, statica acționează ca o sursă de date de intrare pentru analitice predictive.
• Odată colectarea datelor, un model statistic este formulat, instruit și modificat după cum este necesar pentru a produce rezultate precise. Modelul este apoi rulat cu datele selectate pentru a genera predicții
• Să luăm exemple sau scenarii din viața reală pentru a le înțelege mai bine. Unele dintre cele mai populare exemple sunt prognoza meteo, comerțul, asistența medicală și vânzările cu amănuntul.
• În realitate, este vorba despre găsirea tiparelor într-o cantitate mare de date. Aplicarea modelelor statistice potrivite vă permite să obțineți informații cu privire la informațiile care vă stau la dispoziție. Tiparele ascunse dezvăluite de proces face posibilă realizarea de predicții.
• Să ne uităm la scenariu o dată pentru a obține imaginea din interior a modului în care statisticile și analizele predictive ghicesc evenimentele viitoare.
• Companiile mari folosesc analize predictive. De exemplu, deschideți-vă site-ul Amazon și aruncați o privire în jurul site-ului. Un procent imens din ecran este dedicat produselor „recomandate” și fiecare zonă de recomandare este un algoritm ușor diferit de predicție bazat pe date diferite.
Analiza predictivă comparativă cu statistica
Mai jos este tabelul de comparație care explică diferențele dintre analiza predictivă și statisticile
| Analize predictive | Statistici | |
|
Definiție | Analitica predictivă este o ramură a analizei de date pentru a prezice evenimentele viitoare. | Statisticile în termeni mai simpli sunt o colecție de fapte numerice. Este știința colectării, clasificării și reprezentării datelor numerice. |
|
De ce contează? | Analiticele predictive pot identifica riscurile și oportunitățile pentru viitor.
Folosind analize predictive, afacerea poate interpreta eficient datele mari pentru beneficiile lor. | Statisticile sunt importante pentru cercetători, analizatori și pentru afaceri.
|
|
Relație | Ea presupune aplicarea tehnicilor de analiză statistică pentru a prezice viitorul. | Statisticile și analizele predictive lucrează împreună pentru a lua decizii bune pentru viitor. |
|
Metode / Tehnici | Programul de analiză predictivă se bazează foarte mult pe algoritmi și metodologii avansate
| Unele dintre tehnicile statistice sunt
|
|
Utilizări / Câmpuri | Utilizarea informațiilor din analizele predictive poate ajuta companiile și aplicațiile de afaceri.
| Statisticile pot fi utilizate în multe domenii de cercetare.
|
|
Ramuri | Analiza predictivă este unul dintre tipurile de date Analytics. Celelalte analitice sunt analitice descriptive și prescriptive. | Cele două ramuri principale ale statisticilor sunt statisticile descriptive și statisticile inferențiale. |
Concluzie - Analiza predictivă în raport cu statisticile
Analiza predictivă și statisticile sunt utilizate pentru a analiza datele curente și datele istorice pentru a face predicții despre evenimente viitoare. Analitica predictivă folosește multe tehnici de extragere a datelor, statistici, modelare, învățare automată și inteligență artificială.
Analitica predictivă necesită un nivel ridicat de expertiză cu metode statistice și capacitatea de a construi modele de date predictive. Deci putem concluziona că ambele colaborează pentru a trage concluziile și predicțiile din date.
Articole recomandate
Acesta a fost un ghid pentru Analiza predictivă în raport cu statisticile, semnificația lor, comparația dintre capete, diferențele cheie, tabelul de comparație și concluzii. De asemenea, puteți consulta următoarele articole pentru a afla mai multe -
- 13 Cele mai bune instrumente pentru analiza predictivă
- Analiza predictivă în raport cu data mining
- Date Mining Vs Statistics
- Statistică și învățare automată