Diferența dintre Analiza de date și Analiza predictivă
Analytics este utilizarea datelor, învățării automate, analizei statistice și a modelelor matematice sau computerizate pentru a obține o perspectivă îmbunătățită și a lua decizii mai bune. 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). Haideți să învățăm atât Analiza datelor, cât și Analiza predictivă într-un detaliu în această postare.
Există în principal trei tipuri de analitice: - analitice descriptive, analitice predictive și analitice prescriptive.
Sursa: Google Image
Analize descriptive: Acest tip de analiză este utilizat pentru a rezuma sau transforma datele în informații relevante. Cu alte cuvinte, a rezumat ceea ce s-a întâmplat. Acest tip de analiză are un impact semnificativ, dar nu va fi de mare ajutor în prognoză.
Analiza predictivă : - Analiza predictivă implică statistici avansate, modelare, extragere de date și una sau mai multe tehnici de învățare automată pentru a săpa în date și permite analistilor să facă predicții. Analiza predictivă este utilizată pentru a prognoza ce se va întâmpla în viitor.
Analiza prescriptivă: - Această formă de analiză este cu un pas deasupra analizei descriptive și predictive. Cu acest tip de analiză, suntem capabili să prezicem consecințele posibile pe baza diferitelor opțiuni posibile pentru o acțiune, ea poate fi, de asemenea, utilizată pentru a găsi cel mai bun curs de acțiune pentru orice rezultat prestabilit.
Comparație de la cap la cap între Data Analytics Vs Analiza predictivă (Infografie)
Mai jos se află Top 8 Comparație între Data Analytics Vs Analytics Predictive
Diferențele cheie între analiza de date Vs Analiza predictivă
Haideți să înțelegem puține diferențe între date Analytics și analize predictive, în același mod, terminologii cu aspect similar -
- Analiza datelor (DA) implică procesarea și examinarea seturilor de date pentru a trage concluzii despre informațiile din care sunt formate aceste seturi de date. Analitica predictivă ajută la prezicerea viitorului prin inspecția detaliată a datelor istorice, detectarea tiparelor sau relațiilor din aceste date și apoi încheierea acestor relații la timp.
- Analiza datelor folosește instrumente și tehnici pentru a permite întreprinderilor să ia decizii de afaceri mai informate, în timp real și pragmatic. Analitica predictivă poate prezice riscul și poate găsi o relație în date care nu sunt ușor evidente cu analiza tradițională.
- Analiza datelor implică găsirea unor tipare ascunse într-o cantitate mare de set de date pentru a segmenta și grupa datele în seturi logice pentru a găsi comportamentul și a detecta tendințele, în timp ce analiza predicativă presupune utilizarea unor tehnici de analiză avansată.
- Folosind Data Analytics, în general, oamenii de știință și cercetătorii de date verifică sau resping modelele științifice, teoriile și ipotezele. În timp ce analizele predictive, cu utilizarea sporită a sistemelor și software-urilor specializate, îi ajută pe oamenii de știință și cercetătorii de date să aducă încredere în predicții și rezultate posibile.
- Data Analytics este știința de a utiliza date brute și de a genera informații cu un obiectiv definit, care aduce concluzii cu privire la informațiile respective. Data Analytics folosește un proces algoritmic sau mecanic tradițional pentru a crea perspective profunde. De exemplu, rularea prin mai multe seturi de date pentru a căuta corelații semnificative între ele. În timp ce analizele predictive utilizează modele și algoritmi de calcul avansate pentru construirea inteligentă a unei platforme de prognoză sau predicție, de exemplu, un comerciant de mărfuri ar putea dori să prezice mișcări pe termen scurt a prețurilor mărfurilor, analitice de colectare, detectarea fraudei etc.
- Pentru a lucra în Data Analytics este nevoie de cunoștințe statistice puternice, deși pentru a lucra în segmentul de analiză predictivă trebuie să avem cunoștințe tehnice puternice, precum și cunoștințe statistice fundamentale. Este posibil să i se ceară să utilizeze și să lucreze la instrumente tehnologice precum SAS, R și Hadoop.
- Analiza datelor este utilizată în general pentru aplicații de tip business-to-consumer (B2C). Multe organizații colectează, stochează, analizează și curăță date asociate cu clienții lor, partenerii de afaceri, concurenții de piață etc. Data Analytics este apoi utilizată pentru a studia tendințele și tiparele. Analitica predictivă facilitează luarea deciziilor viitoare. De exemplu, un site de rețea socială colectează date referitoare la utilizatorii săi în ceea ce privește interesele lor, simțurile comunității și alte preferințe de segment în funcție de un criteriu specificat, cum ar fi vârsta, sexul și cele mai importante demografii. Analitica predictivă dezvăluie cele mai multe produse viitoare probabilistice de cumpărare a produselor sau cumpărături preferate pentru astfel de utilizatori.
Data Analytics Vs Tabelul comparativ al analizelor predictive
| Baza pentru comparație | Analiza datelor | Analize predictive |
| Formă | Analiza datelor este o formă „generală” de analiză folosită în întreprinderi pentru a lua decizii bazate pe date. | Analitica predictivă este o formă „specializată” de analiză folosită de companii pentru a prezice rezultatele bazate pe viitor. |
| Structura | Data Analytics constă în colectarea și analiza datelor în general și ar putea avea una sau mai multe utilizări. | Analiza predictivă constă în definirea unui proiect și colectarea de date, modelarea statistică, analiza și monitorizarea și apoi prezicerea unui rezultat |
| Date | Datele brute sunt transformate pentru a obține date curate pentru efectuarea de date Analytics. | Date curate sunt furnizate pentru realizarea de analize predictive |
| Secvenţă | Analiza datelor este secvențiată în următorii pași - colectați, inspectați, curățați, transformați datele și ajungeți la concluzii. | Analiza predictivă este secvențiată în următorii pași - Modelează datele, instruiește modelul, prezice și previzionează rezultatul. |
| Rezultat | Rezultatul analizelor de date ar putea fi predictiv sau nu, depinde de cerințele cazului de afaceri. | Analiza predictivă ne permite să declaram ipoteze, ipoteze și să le testăm folosind modele statistice. După acel model predictiv vă oferă posibilitatea de a crea un model exact despre viitor. |
| folosire | Analiza datelor, în general, poate fi utilizată pentru a găsi modele ascunse, corelații neidentificate, preferințe ale clienților, tendințe de piață și alte informații utile care pot ajuta la luarea de decizii mai informate pentru companii. | Analitica predictivă ajută la răspunsul la întrebări precum „ce se va întâmpla dacă cererea scade cu 10% sau dacă prețurile furnizorilor vor crește cu 5%?” „Ce presupunem că vom plăti combustibilul pentru următoarele luni?” Care va fi riscul? de a pierde bani într-o nouă întreprindere de afaceri? ” |
Concluzie - Data Analytics Vs Analytics predictive
Astăzi se colectează date uriașe între organizații. Aceste date ar putea fi legate de clienți, parteneri de afaceri, utilizatori de aplicații, vizitatori, angajați interni și părți interesate externe etc. Aceste date sunt clasificate și clasificate pentru a găsi și analiza tiparele. Analiza datelor se referă la diverse instrumente și tehnici care implică metode și procese calitative și cantitative, care utilizează aceste date colectate și generează un rezultat care este utilizat pentru a spori eficiența, productivitatea, reduce riscul și creșterea câștigului de afaceri. Tehnicile de analiză a datelor variază de la organizație la organizațional în funcție de cerințele lor.
Analiza predictivă ca un subset de date analytics este un instrument specializat în luarea deciziilor care utilizează active tehnologice avansate și algoritmi și modele statistice progresive bazate pe statistici pentru a genera previziuni viitoare, astfel încât afacerile să își poată concentra și cheltui banii și energiile către rezultate mai pozitive și așteptate.
Articol recomandat
Acesta a fost un ghid pentru Data Analytics Vs Analiza predictivă, semnificația lor, Comparația dintre capete, Diferențele cheie, Tabelul de comparare și concluzii. Acest articol constă din toate comparațiile utile între Analiza de date și Analiza predictivă. De asemenea, puteți consulta următoarele articole pentru a afla mai multe -
- Business Analytics vs Business Intelligence -Diferențe?
- Business Intelligence vs Data analytics - care este mai util
- Analiza predictivă față de știința datelor - Aflați cele 8 comparații utile
- Vizualizare date vs analitică date - 7 cele mai bune lucruri pe care trebuie să le știi
- 7 Comparația cea mai utilă între Analiza de afaceri Vs Analiza predictivă