Разлика между Анализ на данни и Прогнозен Анализ
Анализ е използването на данни, машинно обучение, статистически анализ и математически или компютърни модели, за да получите по-добра представа и да вземете по-добри решения. Анализът се дефинира 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). Нека да научим както Анализ на данни, така и предсказуем Анализ подробно в тази публикация.
Съществуват основно три типа анализи: - дескриптивна аналитика, прогнозна анализа и предписателна анализа.
Източник: Google Image
Описателен анализ: Този тип анализи се използват за обобщаване или превръщане на данните в подходяща информация. С други думи, той обобщава случилото се. Този тип анализи имат някакво значимо въздействие, но няма да са много полезни при прогнозирането.
Прогнозна аналитика : - Прогнозната анализа включва усъвършенствани статистически, моделиращи, извличане на данни и една или повече техники за машинно обучение за копаене на данни и позволява на анализаторите да правят прогнози. Прогнозната анализа се използва, за да прогнозира какво ще се случи в бъдеще.
Предписателен анализ: - Тази форма на анализи е една стъпка по-горе от описателната и прогнозната анализа. С този тип анализи ние сме в състояние да предвидим възможните последици въз основа на различни възможности за действие, може да се използва и за намиране на най-добрия начин на действие за всеки предварително определен резултат.
Сравнение между главата на данните Анализ срещу прогнозна аналитика (Инфографика)
По-долу е най-добрите 8 сравнение между Data Analytics Vs Predictive Analytics
Ключови разлики между анализите на данни срещу прогнозирането на анализа
Нека да разберем няколко разлики между Data Analytics и Predictive Analytics, подобни на терминологиите,
- Анализът на данни (DA) включва обработка и проучване на набори от данни, за да се направят изводи за информацията, от която се състоят наборите от данни. Прогнозната анализа помага да се прогнозира бъдещето, като се проучат подробно историческите данни, се открият модели или взаимоотношения в тези данни и след това се сключат тези връзки във времето.
- Анализът на данни използва инструменти и техники, за да даде възможност на бизнеса да взема по-информирани, реални и прагматични бизнес решения. Прогнозната анализа може да предскаже риска и да намери връзка в данните, които не са лесно очевидни при традиционния анализ.
- Анализът на данни включва намирането на скрити модели в голямо количество от набор данни за сегментиране и групиране на данни в логически набори за намиране на поведение и откриване на тенденции, докато предсказуемият анализ включва използването на някои от съвременните техники за анализ.
- Като цяло, използвайки Data Analytics, учените и изследователите на данни проверяват или опровергават научните модели, теории и хипотези. Като има предвид, че прогнозната аналитика, с увеличеното използване на специализирани системи и софтуер, помагат на учените по данни и изследователите да внесат увереност в прогнозите и възможните резултати.
- Data Analytics е науката за използването на сурови данни и генериране на целенасочена информация с определена цел, която дава заключения за тази информация. Data Analytics използва традиционните алгоритмични или механични процеси, за да изгради дълбока информация. Например, преминавайки през множество набори от данни, за да търсите смислени корелации помежду си. Като има предвид, че прогнозната анализа използва усъвършенствани изчислителни модели и алгоритми за интелигентно изграждане на платформа за прогноза или прогнозиране, например търговецът на стоки би могъл да пожелае да прогнозира краткосрочните движения на цените на стоките, анализа на събирането, откриване на измами и др.
- За да работите в Data Analytics, човек се нуждае от силни статистически знания, въпреки че за да работи в сегмента на прогнозната аналитика, трябва да има силни технически познания, както и фундаментални статистически знания. От него може да се изисква да използва и работи с технологични инструменти като SAS, R и Hadoop.
- Анализът на данните обикновено се използва за приложения от бизнес към потребител (B2C). Много организации събират, съхраняват, анализират и почистват данни, свързани с техните клиенти, бизнес партньори, конкуренти на пазара и т.н. Анализът на данните се използва за изучаване на тенденции и модели. Прогнозната анализа улеснява бъдещото вземане на решения. Например сайт за социални мрежи събира данни, свързани с неговите потребители, по отношение на техните интереси, харесвания на общността и други предпочитания за сегменти според конкретен критерий, като възраст, пол и най-важни демографски данни. Прогнозната анализа разкрива най-вероятните бъдещи покупки на продукти или предпочитани артикули за пазаруване за такива потребители.
Таблица за сравнение Анализ на данни срещу прогнозна анализация
| Основа за сравнение | Анализ на данни | Предсказуем анализ |
| форма | Анализът на данни е „обща“ форма на Google Анализ, използвана в предприятията за вземане на решения, които се базират на данни. | Прогнозната анализа е „специализирана“ форма на Google Анализ, използвана от бизнеса за прогнозиране на бъдещи резултати. |
| структура | Анализът на данните се състои от събиране на данни и анализ на данни като цяло и може да има една или повече употреба. | Прогнозната анализа се състои в дефиниране на проект и събиране на данни, статистическо моделиране, анализ и мониторинг и след това прогнозиране на резултат |
| Данни | Суровите данни се събират, за да се получат чисти данни за извършване на анализ на данни. | Чистите данни са предоставени за извършване на прогнозна анализа |
| последователност | Анализът на данните се подрежда като следните стъпки - събиране, проверка, почистване, трансформиране на данните и достигане до заключения. | Предсказуемият Анализ е секвенциран като следните стъпки - Моделиране на данните, обучение на модела, прогнозиране и прогнозиране на резултата. |
| изход | Резултатът от Data Analytics може да бъде прогнозен или не, зависи от изискванията на бизнес казуса. | Прогнозният анализ ни позволява да декларираме предположения, хипотези и да ги тестваме, използвайки статистически модели. След това прогнозният модел ви дава възможност да създадете точен модел за бъдещето. |
| употреба | Като цяло Data Analytics може да се използва за намиране на скрити модели, неидентифицирани корелации, предпочитания на клиентите, тенденции на пазара и друга полезна информация, която може да помогне за вземане на по-информирани решения за бизнеса. | Прогнозната анализа помага да се отговори на въпроси като „какво ще се случи, ако търсенето спадне с 10% или ако цените на доставчиците се покачат с 5%?“ „Какво предполагаме да плащаме за гориво през следващите няколко месеца?“ Какъв ще бъде рискът на загуба на пари в ново бизнес предприятие? “ |
Заключение - Анализ на данни срещу предсказуем анализ
Днес огромни данни се събират в различните организации. Тези данни биха могли да бъдат свързани с клиенти, бизнес партньори, потребители на приложения, посетители, вътрешни служители и външни заинтересовани страни и т.н. Тези данни се избират и категоризират, за да се намерят и анализират модели. Анализът на данни се отнася до различни инструменти и техники, включващи качествени и количествени методи и процеси, който използва събраните данни и генерира резултат, който се използва за повишаване на ефективността, производителността, намаляване на риска и увеличаване на печалбата от бизнеса. Техниките за анализ на данни варират от организация до организация според техните изисквания.
Predictive Analytics като подмножество от анализи на данни е специализиран инструмент за вземане на решения, който използва модерни технологични активи и прогресивни статистически базирани алгоритми и модели, за да генерира бъдещи прогнози, така че бизнесът да може да се съсредоточи и да изразходва парите и енергията си за по-положителни и очаквани резултати.
Препоръчителен член
Това е ръководство за Data Analytics Vs Predictive Analytics, тяхното значение, сравнение между главата, ключови разлики, таблица на сравнението и заключение. Тази статия се състои от всички полезни сравнения между Data Analytics и Predictive Analytics Можете също да разгледате следните статии, за да научите повече -
- Business Analytics срещу Business Intelligence - разлики?
- Business Intelligence срещу анализи на данни - кое е по-полезно
- Прогнозна анализа спрямо науката за данни - Научете 8 полезно сравнение
- Визуализация на данни срещу анализи на данни - 7 най-добри неща, които трябва да знаете
- 7 най-полезно сравнение между Business Analytics Vs Predictive Analytics