Analýza dat vs. analýza dat - 6 úžasných rozdílů

Rozdíly mezi analýzou dat a analýzou dat

Analýza dat je postup zkoumání, čištění, transformace a školení dat s cílem nalézt některé užitečné informace, doporučit závěry a pomoci při rozhodování. Nástroje pro analýzu dat jsou Open Refine, Tableau public, KNIME, Google Fusion Tables, Node XL a mnoho dalších. Analytics využívá data, strojové učení, statistickou analýzu a počítačové modely, aby získal lepší přehled a učinil lepší rozhodnutí z dat. Analytics je definována jako „proces transformace dat do akcí prostřednictvím analýzy a náhledu v kontextu organizačního rozhodování a řešení problémů.“ Analytics je podporována mnoha nástroji, jako jsou Microsoft Excel, SAS, R, Python (knihovny), tableau veřejnost, Apache Spark a vynikají.

Srovnání Head to Head mezi analýzou dat a analýzou dat

Níže je prvních 6 rozdílů mezi analýzou dat a analýzou dat

Klíčové rozdíly mezi analýzou dat a analýzou dat

Níže jsou uvedeny seznamy bodů, popište klíčové rozdíly mezi analýzou dat a analýzou dat

Analytika dat je konvenční forma analýzy, která se používá v mnoha ohledech, jako je například sektor zdravotnictví, podnikání, telekomunikace, pojištění, aby se mohla rozhodovat z dat a provádět nezbytná opatření v oblasti dat. Analýza dat je specializovaná forma analýzy dat používaná v podnicích a dalších oblastech k analýze dat a získávání užitečných poznatků z dat.
Analytika dat sestává ze sběru dat a obecně je kontroluje a má jedno nebo více využití, zatímco analýza dat spočívá v definování dat, vyšetřování, čištění dat odstraněním hodnot Na nebo jiných odlehlých hodnot přítomných v datech, transformací dat na produkci smysluplný výsledek.
Abychom mohli provést analytiku dat, musíme se naučit mnoho nástrojů k provádění nezbytných akcí s údaji. K dosažení analytiky je třeba mít znalosti o R, Pythonu, SAS, Tableau Public, Apache Spark, Excel a mnoha dalších. Pro analýzu dat je třeba mít k dispozici praktické nástroje, jako jsou Open Refine, KNIME, Rapid Miner, Tabulky Google Fusion, Tableau Public, Node XL, nástroje Wolfram Alpha atd.
Životní cyklus analýzy dat se skládá z vyhodnocení obchodních případů, identifikace dat, získávání a filtrování dat, extrakce dat, validace a čištění dat, agregace a reprezentace dat, analýza dat, vizualizace dat, využití výsledků analýzy. Protože víme, že analýza dat je dílčí složkou analýzy dat, takže životní cyklus analýzy dat přichází také do analytické části, sestává ze shromažďování údajů, čištění dat, analýzy dat a interpretuje data přesně, takže můžete pochopit, co vaše data požadují říct.
Kdykoli někdo chce zjistit, co se bude dít dál nebo co bude dál, jdeme na analýzu dat, protože analýza dat pomáhá předpovídat budoucí hodnotu. Zatímco v analýze dat provádí analýza minulý datový soubor, aby pochopila, co se dosud stalo s daty. Analytika dat i analýza dat jsou nezbytné k pochopení dat, z nichž jeden může být užitečný pro odhad budoucích požadavků, a další je důležité pro provedení nějaké analýzy dat, která se má podívat do minulosti.

Tabulka pro analýzu dat vs. srovnávací tabulka pro analýzu dat

Níže je uvedena srovnávací tabulka mezi analýzou dat a analýzou dat

*Základ pro srovnání*	*Analýza dat*	*Analýza dat*
Formulář	Analytika dat je „obecná“ forma analytiky, která se v podnicích používá k rozhodování z dat, která jsou řízena daty	Analýza dat je specializovaná forma analýzy dat používaná v podnicích k analýze dat a jejich nahlédnutí.
Struktura	Analytika dat sestává ze shromažďování a kontroly dat obecně a má jednoho nebo více uživatelů.	Analýza dat spočívala v definování dat, vyšetřování, čištění, transformaci dat za účelem dosažení smysluplného výsledku.
Nástroje	Na trhu existuje mnoho analytických nástrojů, ale hlavně R, Tableau Public, Python, SAS, Apache Spark, Excel.	Pro analýzu555555555555566 se používají data OpenRefine, KNIME, RapidMiner, Google Fusion Tables, Tableau Public, NodeXL, WolframAlpha tools.
Sekvence	Životní cyklus analýzy dat se skládá z vyhodnocení obchodních případů, identifikace dat, získávání a filtrování dat, extrakce dat, validace a čištění dat, agregace a reprezentace dat, analýza dat, vizualizace dat, využití výsledků analýzy.	Pořadí sledované v analýze dat je shromažďování údajů, drhnutí dat, analýza dat a interpretace dat přesně, takže můžete pochopit, co vaše data chtějí říct.
Používání	Data Analytics obecně lze použít k nalezení maskovaných vzorců, anonymních korelací, preferencí zákazníků, trendů na trhu a dalších nezbytných informací, které mohou pomoci učinit více oznámení pro obchodní účely.	Analýza dat může být použita různými způsoby, jako je analýza, popisná analýza, průzkumná analýza, inferenciální analýza, prediktivní analýza a užitečná nahlédnutí z dat.
Příklad	Řekněme, že máte data související s nákupem 1 GB zákazníka za poslední 1 rok, nyní je třeba zjistit, že u toho, co naši zákazníci příští možné nákupy použijí, použijete k tomu analytiku dat.	Předpokládejme, že máte data související s nákupem 1 GB zákazníka za poslední rok a snažíte se zjistit, co se dosud stalo, což znamená, že v analýze dat se podíváme do minulosti.

Závěr - Analýza dat vs. Analýza dat

V dnešní době využití dat rychle roste a obrovské množství dat se shromažďuje napříč organizacemi. data mohou souviset se zákazníky, obchodním účelem, uživateli aplikací, návštěvníky a zúčastněnými stranami atd. Tato data jsou churned a rozdělena za účelem nalezení, porozumění a analýzy vzorců. Analytika dat odkazuje na různé nástroje a dovednosti zahrnující kvalitativní a kvantitativní metody, které využívají tato shromážděná data a vytvářejí výsledek, který se používá ke zlepšení efektivity, produktivity, snížení rizika a zvýšení zisku podniku. Techniky analýzy dat se liší od organizace k organizaci podle jejich požadavků.

Analýza dat je dílčí komponentou analytické analýzy dat, což je specializovaný nástroj pro rozhodování, který využívá různé technologie, jako je veřejná tabulka, Open Refine, KNIME, Rapid Miner atd., A jsou užitečné při provádění průzkumné analýzy a poskytují určité poznatky z údajů pomocí čištění., transformace, modelování a vizualizace dat a vytváření výsledků.

Doporučený článek

Toto byl průvodce rozdíly mezi analytikou dat a analýzou dat, jejich významem, porovnáním mezi hlavami, klíčovými rozdíly, srovnávací tabulkou a závěry. Další informace naleznete také v následujících článcích -