Rozdíl mezi analýzou dat a prediktivní analýzou

Analytika je využití dat, strojového učení, statistické analýzy a matematických nebo počítačových modelů pro lepší přehled a lepší rozhodování. 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). Naučme se podrobně v tomto příspěvku údaje Analytics i Predictive Analytics.

Existují hlavně tři typy analytik: - popisná analýza, prediktivní analýza a preskriptivní analýza.

Zdroj: Google Image

Popisná analýza: Tento typ analýzy se používá k shrnutí nebo přeměně dat na relevantní informace. Jinými slovy, shrnul, co se stalo. Tento typ analytiky má nějaký smysluplný dopad, ale při předpovídání nebude moc užitečný.

Prediktivní analytika : - Prediktivní analytika zahrnuje pokročilé statistické, modelovací, těžební metody a jednu nebo více technik strojového učení, které se mohou kopat do dat, a umožňují analytikům provádět předpovědi. Prediktivní analytika se používá k předpovědi toho, co se stane v budoucnosti.

Předpisová analýza: - Tato forma analýzy je o krok výše než popisná a prediktivní analýza. S tímto typem analytiky jsme schopni předvídat možné důsledky na základě různých možností pro akci, lze ji také použít k nalezení nejlepšího postupu pro jakýkoli předem určený výsledek.

Srovnání Head to Head mezi Data Analytics Vs Predictive Analytics (Infographics)

Níže je osm nejlepších Porovnání mezi prediktivní analýzou Data Analytics Vs

Klíčové rozdíly mezi prediktivní analýzou Analytics Analytics Vs

Pochopme několik rozdílů mezi Data Analytics a Predictive Analytics podobně vypadajícími terminologiemi -

  1. Analytika dat (DA) zahrnuje zpracování a zkoumání datových souborů s cílem vyvodit závěry o informacích, ze kterých tyto datové soubory sestávají. Prediktivní analytika pomáhá předpovídat budoucnost důkladnou inspekcí historických dat, detekcí vzorců nebo vztahů v těchto datech a poté tyto vztahy včas uzavřít.
  2. Analytika dat používá nástroje a techniky, které podnikům umožňují přijímat informovanější obchodní rozhodnutí v reálném čase a pragmaticky. Prediktivní analytika může předvídat riziko a najít vztah v datech, který není snadno patrný s tradiční analýzou.
  3. Analytika dat zahrnuje nalezení skrytých vzorců ve velkém množství datových souborů za účelem segmentace a seskupení dat do logických sad za účelem nalezení chování a detekování trendů, zatímco prediktivní analytika zahrnuje použití některých pokročilých analytických technik.
  4. Vědci a vědci v oboru Data Analytics obecně ověřují nebo vyvracejí vědecké modely, teorie a hypotézy. Vzhledem k tomu, že prediktivní analytika se zvýšeným využitím specializovaných systémů a softwaru pomáhá vědcům a vědcům v oblasti dat přinést důvěru v předpovědi a možné výsledky.
  5. Data Analytics je věda o používání prvotních dat a generování účelných informací s definovaným cílem, který přináší závěry o těchto informacích. Data Analytics používá tradiční algoritmický nebo mechanický proces k vytváření hlubokých poznatků. Například prochází množinou datových sad, aby se hledaly smysluplné korelace mezi sebou. Zatímco prediktivní analytika využívá pokročilé výpočetní modely a algoritmy pro inteligentní budování predikční nebo predikční platformy, například obchodník s komoditami by mohl chtít předpovídat krátkodobé pohyby cen komodit, analytiku sběru, detekci podvodů atd.
  6. Pro práci v Data Analytics je třeba mít silné statistické znalosti, ale pro práci v segmentu Prediktivní analytika je třeba mít také silné technické znalosti a základní statistické znalosti. Může se od něj vyžadovat, aby používal a pracoval na technologických nástrojích, jako jsou SAS, R a Hadoop.
  7. Analytika dat se obecně používá pro aplikace mezi podniky a zákazníky (B2C). Mnoho organizací shromažďuje, ukládá, analyzuje a čistí data spojená se svými zákazníky, obchodními partnery, konkurenty na trhu atd. Data Analytics se poté používá ke studiu trendů a vzorců. Prediktivní analytika usnadňuje budoucí rozhodování. Například web sociálních sítí shromažďuje údaje týkající se jeho uživatelů ohledně jejich zájmů, zájmů komunity a dalších preferencí segmentu podle určeného kritéria, jako je věk, pohlaví a nejdůležitější demografie. Prediktivní analytika odhalí nejpravděpodobnější budoucí nákup produktu nebo preferované nákupní položky pro takové uživatele.

Tabulka pro prediktivní analýzu dat Analytics Analytics Vs

Základ pro srovnáníAnalýza datPrediktivní analýza
Formulář

Analytika dat je „obecná“ forma Analytics používaná v podnicích k rozhodování, které je založeno na údajích.Prediktivní analytika je „specializovaná“ forma Analytics, kterou podniky používají k předpovídání budoucích výsledků.
StrukturaAnalýza dat sestává obecně ze shromažďování a analýzy dat a mohla by mít jedno nebo více využití.Prediktivní analytika spočívá v definování projektu a sběru dat, statistickém modelování, analýze a monitorování a předpovídání výsledku
Data

Nezpracovaná data jsou přepracována, aby byla získána čistá data pro provádění analýzy dat.Čistá data jsou poskytována pro provádění prediktivní analýzy
SekvenceAnalýza dat je sledována jako následující kroky - shromažďování, kontrola, čištění, transformace dat a dosažení závěrů.Prediktivní analýza je rozdělena podle následujících kroků - modelování dat, školení modelu, predikce a předpověď výsledku.
Výsledek

Výsledek analýzy dat může být prediktivní nebo ne, záleží na požadavcích obchodního případu.Prediktivní analýza nám umožňuje deklarovat předpoklady, hypotézy a testovat je pomocí statistických modelů. Poté vám tento prediktivní model dává možnost vytvořit přesný model budoucnosti.
PoužíváníData Analytics obecně lze použít k nalezení skrytých vzorců, neidentifikovaných korelací, preferencí zákazníků, trendů na trhu a dalších užitečných informací, které mohou podnikům pomoci při přijímání informovanějších rozhodnutí.Prediktivní analytika pomáhá odpovídat na otázky jako „co se stane, když poptávka klesne o 10% nebo pokud se dodavatelské ceny zvýší o 5%?“ „Co předpokládáme, že za několik měsíců zaplatíme palivo?“ Jaké bude riziko ztráty peněz v novém obchodním podniku? “

Závěr - Data Analytics Vs Predictive Analytics

Dnes se shromažďují obrovské údaje napříč organizacemi. Tato data mohou souviset se zákazníky, obchodními partnery, uživateli aplikací, návštěvníky, interními zaměstnanci a externími zúčastněnými stranami atd. Tato data jsou prohledávána a kategorizována za účelem nalezení a analýzy vzorců. Analytika dat odkazuje na různé nástroje a techniky zahrnující kvalitativní a kvantitativní metody a procesy, které využívají tato shromážděná data a generují výsledek, který se používá ke zvýšení efektivity, produktivity, snížení rizika a zvýšení zisku podniku. Techniky analýzy dat se v jednotlivých organizacích liší podle jejich požadavků.

Prediktivní analytika jako podmnožina datové analýzy je specializovaný nástroj pro rozhodování, který využívá pokročilé technologické prostředky a progresivní statistické algoritmy a modely k vytváření budoucích předpovědí, aby se podniky mohly soustředit a utrácet své peníze a energie na pozitivní a očekávané výsledky.

Doporučený článek

Toto byl průvodce prediktivní analýzou Data Analytics Vs, jejich významem, porovnáním hlava-hlava, klíčovými rozdíly, srovnávací tabulkou a závěrem. Tento článek se skládá ze všech užitečných srovnání mezi Data Analytics a Predictive Analytics. Další informace naleznete v následujících článcích -

  1. Business Analytics vs Business Intelligence -Difference?
  2. Business Intelligence vs Data analytics - což je užitečnější
  3. Predictive Analytics vs Data Science - Naučte se 8 užitečných srovnání
  4. Vizualizace dat vs Analytika dat - 7 nejlepších věcí, které potřebujete vědět
  5. 7 Nejužitečnější srovnání mezi prediktivní analýzou Business Analytics Vs

Kategorie: