Разлики между Анализ на данни спрямо Анализ на данни
Анализът на данните е процедура за проучване, почистване, трансформиране и обучение на данните с цел намиране на полезна информация, препоръчване на заключения и помощ при вземане на решения. Инструментите за анализ на данни са Open Refine, Tableau public, KNIME, Google Fusion Tables, Node XL и много други. Анализ използва данни, машинно обучение, статистически анализ и компютърно базирани модели, за да получи по-добра представа и да вземе по-добри решения от данните. Анализът се определя като „процес на преобразуване на данни в действия чрез анализ и прозрение в контекста на организационно вземане на решения и решаване на проблеми.“ Анализът се поддържа от много инструменти като Microsoft Excel, SAS, R, Python (библиотеки), tableau публично, Apache Spark и отличен.
Сравнение между главата и анализа на данни
По-долу са първите 6 разлики между Анализ на данни и анализ на данни 
Ключови разлики между Анализ на данни спрямо Анализ на данни
По-долу са списъците с точки, опишете основните разлики между Анализ на данни и анализ на данни
- Анализът на данни е конвенционална форма на анализи, която се използва по много начини като здравен сектор, бизнес, телеком, застраховане за вземане на решения от данни и извършване на необходимите действия по данни. Анализът на данни е специализирана форма на анализиране на данни, използвана в бизнеса и други области, за да се анализират данни и да се вземат полезни данни от данните.
- Анализът на данните се състои в събиране на данни и като цяло се инспектират данните и той има едно или повече използване, докато анализът на данните се състои в дефиниране на данни, разследване, почистване на данните чрез премахване на Na-стойности или на някакъв външен материал, наличен в данните, трансформиране на данните за получаване смислен резултат.
- За да извършва анализиране на данни, човек трябва да научи много инструменти за извършване на необходимите действия върху данните. За да постигнете аналитичност, трябва да имате познания за R, Python, SAS, Tableau Public, Apache Spark, Excel и много други. За анализ на данни трябва да имате практически инструменти като Open Refine, KNIME, Rapid Miner, Google Fusion Tables, Tableau Public, Node XL, Wolfram Alpha инструменти и т.н.
- Жизненият цикъл на анализа на данни се състои от оценка на бизнес случаи, идентификация на данни, събиране на данни и филтриране, извличане на данни, валидиране и изчистване на данни, агрегиране и представителство на данни, анализ на данни, визуализация на данни, използване на резултатите от анализа. Тъй като знаем, че анализът на данни е подкомпонент на анализа на данни, така че жизненият цикъл на анализа на данните също влиза в частта за аналитиката, той се състои в събиране на данни, измиване на данни, анализ на данни и интерпретиране на данните, така че да можете да разберете какво искат вашите данни да кажа.
- Всеки път, когато някой иска да открие, че това, което ще се случи по-нататък или какво ще бъде следващото, тогава ние вървим с анализа на данните, защото анализа на данните помага да се прогнозира бъдещата стойност. Като има предвид, че при анализа на данните, анализът се извършва върху предишен набор от данни, за да се разбере какво се е случило досега от данните. Анализът на данните и анализът на данните са необходими, за да се разберат данните, които могат да бъдат полезни за оценка на бъдещите нужди, а други са важни за извършване на някои анализи на данни, за да се гледа в миналото.
Таблица за сравнение Анализ на данни срещу анализ на данни
По-долу е таблицата за сравнение между Анализ на данни спрямо Анализ на данни
| Основа за сравнение | Анализ на данни | Анализ на данни |
| форма
| Анализът на данните е „обща“ форма на анализи, която се използва в предприятията за вземане на решения от данни, които се управляват от данни | Анализът на данни е специализирана форма на анализиране на данни, използвана в бизнеса за анализ на данни и взимане на известна информация от тях. |
|
структура | Анализът на данните се състои от събиране на данни и инспектиране като цяло и има един или повече потребители. | Анализът на данните се състои в дефиниране на данни, разследване, почистване, трансформиране на данните, за да се даде смислен резултат. |
| Инструменти | На пазара има много инструменти за анализи, но се използват главно R, Tableau Public, Python, SAS, Apache Spark, Excel. | За анализ на 55555555555555566 се използват данните OpenRefine, KNIME, RapidMiner, Google Fusion Tables, Tableau Public, NodeXL, WolframAlpha. |
| последователност | Жизненият цикъл на анализа на данни се състои от оценка на бизнес случаи, идентификация на данни, събиране на данни и филтриране, извличане на данни, валидиране и изчистване на данни, агрегиране и представителство на данни, анализ на данни, визуализация на данни, използване на резултатите от анализа. | Последователността, следвана при анализа на данните, е събиране на данни, почистване на данни, анализ на данни и интерпретация на данните, така че да можете да разберете какво искате да кажете вашите данни. |
| употреба | Като цяло Data Analytics може да се използва за намиране на маскирани модели, анонимни корелации, предпочитания на клиентите, тенденции на пазара и друга необходима информация, която може да помогне за вземане на повече решения за уведомяване с бизнес цел. | Анализът на данните може да се използва по различни начини, като човек може да извърши анализ като описателен анализ, проучвателен анализ, инфекциозен анализ, прогнозен анализ и да вземе полезна информация от данните. |
| пример | Нека да кажем, че имате данни за покупка на 1gb за миналата година, сега трябва да откриете, че това, което нашите клиенти следват евентуални покупки, ще използвате анализа на данни за това. | Да предположим, че имате данни, свързани с покупката на 1gb за последните 1 година, и се опитвате да намерите това, което се е случило досега, което означава, че в анализа на данните ние разглеждаме миналото. |
Заключение - Анализ на данни срещу анализ на данни
Днес използването на данни бързо се увеличава и в организациите се събират огромно количество данни. Данните могат да бъдат свързани с клиенти, бизнес цел, потребители на приложения, свързани с посетители и заинтересовани страни и т.н. Тези данни се разделят и разделят, за да намерят, разберат и анализират модели. Анализът на данни се отнася до различни инструменти и умения, включващи качествени и количествени методи, които използват събраните данни и дават резултат, който се използва за подобряване на ефективността, производителността, намаляване на риска и повишаване на печалбата от бизнеса. Техниките за анализ на данни се различават от организация до организация според техните изисквания.
Анализът на данни е подкомпонент на анализа на данни е специализиран инструмент за вземане на решения, който използва различни технологии като tableau public, Open Refine, KNIME, Rapid Miner и др., Които са полезни при извършване на проучвателен анализ и създаване на някаква информация от данните с помощта на почистване, трансформиране, моделиране и визуализиране на данните и даване на резултати.
Препоръчителен член
Това е ръководство за разликите между Анализ на данни спрямо анализ на данни, тяхното значение, сравнение между главата, ключови разлики, таблица за сравнение и заключение. Можете също да разгледате следните статии, за да научите повече -
- Анализ на данни срещу прогнозна аналитика - кой е полезен
- Визуализация на данни срещу анализи на данни - 7 най-добри неща, които трябва да знаете
- Data Analyst vs Data Scientist - кой е по-добър
- Знайте най-добрите 7 разлика между Data Mining VS анализ на данни