Rozdíly mezi prediktivní analýzou a statistikami
Prediktivní analytika je pokročilá analytická technika. Prediktivní analytika používá nová i historická data k předvídání výsledku, aktivity, chování a trendů.
Statistika je odvětví matematiky, zejména se týká shromažďování, analýzy, interpretace a prezentace tun numerických faktů. Statistiky se používají téměř ve všech oblastech výzkumu.
Porovnání hlava-hlava mezi prediktivní analýzou vs statistikou (infografika)
Níže je uvedeno srovnání nejlepších 6 mezi prediktivní analýzou a statistikou 
Klíčové rozdíly mezi prediktivní analýzou a statistikami
Níže je uveden seznam položek, vysvětlete rozdíly mezi prediktivní analýzou a statistikou
- Prediktivní analýza se používá k vytváření předpovědí o neznámých budoucích událostech. Zatímco statistika je věda a používá se hlavně ve výzkumu. Statistika pomáhá při vytváření závěrů z údajů shromažďováním, analýzou a prezentací.
- Aby mohla firma rozkvět, musí shromažďovat a generovat fakta, která odrážejí její současný stav. Statistiky pomáhají těmto skutečnostem nebo údajům měnit informace, aby se podpořilo racionální rozhodování v oblasti řízení.
Jak to funguje:
• V prediktivní analýze využívají prediktivní modely známé výsledky k vývoji nebo trénování modelu, který lze použít k predikci hodnot pro různá nebo nová data. Toto modelování poskytuje výsledky ve formě předpovědí, které představují pravděpodobnost cílové proměnné na základě odhadované důležitosti ze sady vstupních proměnných.
• Statistiky shrnují údaje pro veřejné použití. Existují dvě hlavní statistické metody: Deskriptivní statistika a Inferenční statistika.
- Popisná statistika: Sumarizuje data ze vzorku pomocí indexů, jako je průměr nebo standardní odchylka.
- Inferenční statistika: Vyvodí závěry z údajů, které podléhají náhodným změnám, jako jsou chyby pozorování a variace vzorků.
• Prediktivní analytika zahrnuje sběr dat, modelování dat a statistiku.
• Prediktivní modely hrají zásadní roli v prediktivní analýze. Existují dva typy prediktivních modelů.
- Klasifikační modely
- Rozhodovací stromy
- Regresní modely
- Populární metoda ve statistice a pracuje také pro prediktivní analýzu.
• Prediktivní analýza není jediná; zahrnuje a závisí na algoritmech a metodikách. Příklady jsou regresní modely, analýza časových řad atd.
• Statistiky pomáhají analytikům vytvářet prediktivní model pro předvídání výsledků nebo podnikání, takže obvykle spadá do oblasti vědy o datech, statistické analýzy a další kvalifikované analýzy dat.
• V prediktivní analytice i statistice pomáhají datoví inženýři shromažďovat relevantní data a připravovat je na analýzu. Statika svým způsobem funguje jako zdroj vstupních dat pro prediktivní analýzu.
• Jakmile dojde ke sběru dat, je statistický model formulován, školen a upravován podle potřeby, aby bylo dosaženo přesných výsledků. Model je poté spuštěn proti vybraným datům, aby se vygenerovaly předpovědi
• Vezměme si příklady nebo scénáře skutečného života, abychom je lépe pochopili. Mezi oblíbené příklady patří předpověď počasí, obchodování, zdravotnictví a maloobchod.
• Ve skutečnosti jde o nalezení vzorů v obrovském množství dat. Použití správných statistických modelů vám umožní získat informace o informacích, které máte k dispozici. Skryté vzorce odhalené tímto procesem umožňují provádět předpovědi.
• Podívejme se na jeden scénář, abychom získali vnitřní obrázek o tom, jak statistiky a prediktivní analytika hádají budoucí události.
• Velké společnosti používají prediktivní analýzu. Například otevřete svůj web Amazon a prohlédněte si jej. Obrovské procento obrazovky je věnováno „doporučeným“ produktům a každá oblast doporučení je mírně odlišným predikčním algoritmem založeným na různých datech.
Tabulka prediktivní analýzy Analytics a statistiky
Níže je uvedena srovnávací tabulka, která vysvětluje rozdíly mezi prediktivní analýzou a statistikou
| Prediktivní analýza | Statistika | |
|
Definice | Prediktivní analytika je větev datové analýzy, která předpovídá budoucí události. | Statistiky jednodušší je sbírka číselných faktů. Je to věda o sběru, klasifikaci a reprezentaci numerických dat. |
|
Proč na tom záleží? | Prediktivní analytika dokáže identifikovat rizika a příležitosti pro budoucnost.
Díky prediktivní analýze může podnik efektivně interpretovat velká data pro jejich výhody. | Statistiky jsou důležité pro výzkumné pracovníky, analyzátory a podniky.
|
|
Vztah | Zahrnuje použití statistických analytických technik pro předpovídání budoucnosti. | Statistiky a prediktivní analytika spolupracují při přijímání dobrých rozhodnutí pro budoucnost. |
|
Metody / techniky | Prediktivní analytický software se silně opírá o pokročilé algoritmy a metodiky
| Některé ze statistických technik jsou
|
|
Použití / pole | Použití informací z prediktivní analýzy může pomoci společnostem a podnikovým aplikacím.
| Statistiky lze použít v mnoha oblastech výzkumu.
|
|
Větve | Prediktivní analytika je jedním z typů analýzy dat. Ostatní analytiky jsou popisné a předepisující. | Dvěma hlavními odvětvími statistiky jsou popisná statistika a inferenční statistika. |
Závěr -Pictictive Analytics vs Statistics
Prediktivní analýza a statistika se používají k analýze současných a historických dat k předpovědi budoucích událostí. Prediktivní analytika používá mnoho technik od těžby dat, statistik, modelování, strojového učení a umělé inteligence.
Prediktivní analytika vyžaduje vysokou úroveň odborných znalostí se statistickými metodami a schopnost vytvářet prediktivní datové modely. Můžeme tedy dojít k závěru, že obě spolupracují na vyvození závěrů a předpovědí z dat.
Doporučené články
Toto byl průvodce prediktivní analýzou vs. statistikami, jejich významem, srovnáváním mezi hlavami, klíčovými rozdíly, srovnávací tabulkou a závěrem. Další informace naleznete také v následujících článcích -
- 13 nejlepších nástrojů pro prediktivní analýzu
- Prediktivní analytika vs dolování dat
- Statistiky Vs dolování dat
- Statistika a strojové učení