Diferențele dintre analiza datelor și analiza datelor
Analiza datelor este o procedură de investigare, curățare, transformare și instruire a datelor cu scopul de a găsi informații utile, de a recomanda concluzii și de a ajuta la luarea deciziilor. Instrumentele de analiză a datelor sunt Open Refine, Tableau public, KNIME, Google Fusion Tables, Node XL și multe altele. Analytics utilizează date, învățare automată, analiză statistică și modele bazate pe computer pentru a obține o mai bună informație și a lua decizii mai bune din date. Analitica este definită drept „un proces de transformare a datelor în acțiuni prin analiză și intuiție în contextul luării deciziilor organizaționale și rezolvarea problemelor”. Analytics este susținut de multe instrumente precum Microsoft Excel, SAS, R, Python (biblioteci), tableau public, Apache Spark și excel.
Comparație de la cap la cap între analiza datelor și analiza datelor
Mai jos se află primele 6 diferențe între analiza datelor și analiza datelor 
Diferențele cheie între analiza datelor și analiza datelor
Mai jos sunt listele de puncte, descrieți diferențele cheie între analiza datelor și analiza datelor
- Analiza datelor este o formă convențională de analiză care este utilizată în mai multe moduri precum sectorul sănătății, mediul de afaceri, telecomunicațiile, asigurările pentru a lua decizii din date și pentru a efectua acțiunile necesare asupra datelor. Analiza datelor este o formă specializată de analiză a datelor utilizate în companii și în alt domeniu pentru a analiza datele și pentru a obține informații utile din date.
- Analitica de date constă în colectarea datelor și, în general, inspectează datele și are una sau mai multe utilizări, în timp ce analiza datelor constă în definirea unei date, investigarea, curățarea datelor prin eliminarea valorilor Na sau a oricărui prezent în date, transformarea datelor pentru a produce un rezultat semnificativ.
- Pentru a efectua analiza datelor, trebuie să înveți multe instrumente pentru a efectua acțiunile necesare asupra datelor. Pentru a realiza analize, trebuie să aveți cunoștințe despre R, Python, SAS, Tableau Public, Apache Spark, Excel și multe altele. Pentru analiza datelor, trebuie să aveți instrumente practice precum Open Refine, KNIME, Rapid Miner, Google Fusion Tables, Tableau Public, Node XL, Wolfram Alpha.
- Ciclul de viață al analizei de date constă în evaluarea cazurilor de afaceri, identificarea datelor, achiziția și filtrarea datelor, extragerea datelor, validarea și curățarea datelor, agregarea și reprezentarea datelor, analiza datelor, vizualizarea datelor, utilizarea rezultatelor analizei. După cum știm că analiza datelor este o sub-componentă a analitice a datelor, astfel încât ciclul de viață al analizei datelor intră și în partea de analiză, constă în colectarea de date, spălarea datelor, analiza datelor și interpretează datele tocmai astfel încât să înțelegeți ce doriți datele dvs. a zice.
- Ori de câte ori cineva dorește să afle că ceea ce se va întâmpla sau ce urmează să fie, atunci mergem cu date de analiză pentru că analiza de date ajută la prezicerea valorii viitoare. În timp ce în analiza datelor, analiza efectuează un set de date trecut pentru a înțelege ce s-a întâmplat până acum de date. Analiza datelor și analiza datelor sunt necesare pentru a înțelege datele care pot fi utile pentru estimarea cerințelor viitoare, iar altele sunt importante pentru efectuarea unor analize asupra datelor pentru a examina trecutul.
Analiza datelor și tabelul de comparație a analizei de date
Mai jos este tabelul de comparație între Data Analytics și Analiza datelor
| Baza pentru comparație | Analiza datelor | Analiza datelor |
| Formă
| Analiza datelor este o formă „generală” de analiză care este utilizată în întreprinderi pentru a lua decizii din date bazate pe date | Analiza datelor este o formă specializată de analiză a datelor utilizată în întreprinderi pentru a analiza datele și pentru a oferi câteva informații despre acestea. |
|
Structura | Analiza datelor constă în colectarea și inspecția datelor în general și are unul sau mai mulți utilizatori. | Analiza datelor a constat în definirea unei date, investigarea, curățarea, transformarea datelor pentru a da un rezultat semnificativ. |
| Unelte | Există multe instrumente de analiză pe o piață, dar sunt utilizate în principal R, Tableau Public, Python, SAS, Apache Spark, Excel. | Pentru analiza 555555555555566 se folosesc instrumentele OpenRefine, KNIME, RapidMiner, Google Fusion Tables, Tableau Public, NodeXL, WolframAlpha. |
| Secvenţă | Ciclul de viață al analiticilor de date constă în evaluarea cazurilor de afaceri, identificarea datelor, achiziția și filtrarea datelor, extragerea datelor, validarea și curățarea datelor, agregarea și reprezentarea datelor, analiza datelor, vizualizarea datelor, utilizarea rezultatelor analizei. | Secvența urmată în analiza datelor este colectarea datelor, spălarea datelor, analiza datelor și interpretarea datelor tocmai pentru a putea înțelege ce vor să spună datele dumneavoastră. |
| folosire | Analizele de date, în general, pot fi utilizate pentru a găsi modele mascate, corelații anonime, preferințe ale clienților, tendințe de piață și alte informații necesare care pot ajuta la luarea mai multor decizii de notificare în scop de afaceri. | Analiza datelor poate fi utilizată în diferite moduri, astfel încât se poate efectua o analiză ca analiza descriptivă, analiza exploratorie, analiza inferențială, analiza predictivă și să se utilizeze informații utile din date. |
| Exemplu | Să presupunem că aveți date referitoare la achiziția de 1 GB din clienți din ultimul an, acum trebuie să aflați că ceea ce clienții noștri urmează achizițiile posibile, veți utiliza analize de date pentru asta. | Să presupunem că aveți date legate de achiziția de 1 GB din ultimii 1 ani și încercați să aflați ce s-a întâmplat până acum, ceea ce înseamnă că în analiza datelor analizăm în trecut. |
Concluzie - Analiza datelor vs. analiza datelor
Astăzi, utilizarea datelor crește rapid și se colectează o cantitate imensă de date între organizații. datele pot fi legate de clienți, scopuri de afaceri, utilizatori de aplicații, vizitatori și părți interesate etc. Aceste date sunt modificate și împărțite pentru a găsi, înțelege și analiza tiparele. Analiza datelor se referă la diverse instrumente și abilități care implică metode calitative și cantitative, care folosesc aceste date colectate și produc un rezultat care este utilizat pentru a îmbunătăți eficiența, productivitatea, reduce riscul și creșterea câștigului de afaceri. Tehnicile de analiză a datelor diferă de la organizație la organizație în funcție de cerințele lor.
Analiza datelor este o componentă a analizei de date este un instrument specializat în luarea deciziilor care utilizează diferite tehnologii precum publicul de masă, Open Refine, KNIME, Rapid Miner, etc., transformarea, modelarea și vizualizarea datelor și producerea de rezultate.
Articol recomandat
Acesta a fost un ghid pentru diferențele dintre analiza datelor și analiza datelor, semnificația lor, comparația dintre cap și cap, diferențele cheie, tabelul de comparație și concluzii. De asemenea, puteți consulta următoarele articole pentru a afla mai multe -
- Data Analytics Vs Analiza predictivă - Care este util
- Vizualizare date vs analitică date - 7 cele mai bune lucruri pe care trebuie să le știi
- Data Analyst vs Data Scientist - Care este mai bun
- Cunoașteți cea mai bună diferență între analiza de date Vs Data Mining