Różnice między analizą predykcyjną a statystykami
Analityka predykcyjna to zaawansowana technika analityczna. Analityka predykcyjna wykorzystuje zarówno nowe, jak i historyczne dane, aby przewidzieć wynik, aktywność, zachowanie i trendy.
Statystyka to dziedzina matematyki, zajmująca się głównie gromadzeniem, analizą, interpretacją i prezentacją ton faktów liczbowych. Statystyka jest wykorzystywana w prawie każdej dziedzinie badań.
Bezpośrednie porównania między analizą predykcyjną a statystykami (infografiki)
Poniżej znajduje się porównanie Top 6 między analityką predykcyjną a statystykami 
Kluczowe różnice między analizą predykcyjną a statystykami
Poniżej znajduje się lista elementów, wyjaśnij różnice między analizą predykcyjną a statystykami
- Analityka predykcyjna służy do prognozowania nieznanych przyszłych zdarzeń. Podczas gdy statystyki są nauką i są wykorzystywane głównie w „badaniach”. Statystyki pomagają wyciągać wnioski z danych, gromadząc, analizując i prezentując.
- Aby firma mogła się rozwijać, musi gromadzić i generować fakty odzwierciedlające jej obecny status. Statystyki pomagają w przekształceniu tych faktów lub danych w informacje w celu wsparcia racjonalnego zarządzania decyzjami.
Jak to działa:
• W analizie predykcyjnej modele predykcyjne wykorzystują znane wyniki do opracowania lub wyszkolenia modelu, który można wykorzystać do przewidywania wartości dla różnych lub nowych danych. To modelowanie zapewnia wyniki w postaci prognoz, które reprezentują prawdopodobieństwo zmiennej docelowej na podstawie szacunkowego znaczenia z zestawu zmiennych wejściowych.
• Statystyki podsumowują dane do użytku publicznego. Istnieją dwie główne metody statystyczne: statystyki opisowe i statystyki wnioskowania.
- Statystyka opisowa: podsumowuje dane z próbki przy użyciu indeksów takich jak średnia lub odchylenie standardowe.
- Wnioskowanie statystyczne: wyciąga wnioski z danych, które podlegają przypadkowym zmianom, takim jak błędy obserwacji i zmiany w próbce.
• Analiza predykcyjna obejmuje gromadzenie danych, modelowanie danych i statystyki.
• Modele predykcyjne odgrywają istotną rolę w analizie predykcyjnej. Istnieją dwa rodzaje modeli predykcyjnych.
- Modele klasyfikacyjne
- Drzewa decyzyjne
- Modele regresji
- Popularna metoda w statystyce i działa również w przypadku analiz predykcyjnych.
• Analityka predykcyjna nie jest pojedyncza; obejmuje i zależy od algorytmów i metodologii. Przykładami są modele regresji, analiza szeregów czasowych itp.
• Statystyki pomagają analitykowi w budowaniu modelu predykcyjnego w celu przewidywania wyników lub działalności, tak więc zwykle obejmuje dziedzinę analizy danych, analizy statystycznej i innych wykwalifikowanych analiz danych.
• Zarówno w przypadku analizy predykcyjnej, jak i statystyki inżynierowie danych pomagają gromadzić odpowiednie dane i przygotowywać je do analizy. W pewien sposób statyka działa jako źródło danych wejściowych do analizy predykcyjnej.
• Po zgromadzeniu danych model statystyczny jest formułowany, szkolony i modyfikowany w razie potrzeby w celu uzyskania dokładnych wyników. Model jest następnie uruchamiany z wybranymi danymi w celu wygenerowania prognoz
• Weźmy rzeczywiste przykłady lub scenariusze, aby je lepiej zrozumieć. Niektóre z popularnych przykładów to prognoza pogody, handel, opieka zdrowotna i sprzedaż detaliczna.
• W rzeczywistości chodzi o znalezienie wzorców w ogromnej ilości danych. Zastosowanie odpowiednich modeli statystycznych pozwala uzyskać wgląd w informacje, którymi dysponujesz. Ukryte wzorce odsłonięte przez proces umożliwiają przewidywanie.
• Spójrzmy na scenariusz naraz, aby uzyskać wewnętrzny obraz tego, jak statystyki i analizy predykcyjne zgadują przyszłe zdarzenia.
• Duże firmy korzystają z analiz predykcyjnych. Na przykład otwórz witrynę Amazon i rozejrzyj się po niej. Ogromny procent ekranu jest poświęcony „zalecanym” produktom, a każdy obszar rekomendacji to nieco inny algorytm predykcyjny oparty na różnych danych.
Analiza predykcyjna a tabela porównawcza statystyk
Poniżej znajduje się tabela porównawcza, która wyjaśnia różnice między analizą predykcyjną a statystykami
| Analityka predykcyjna | Statystyka | |
|
Definicja | Analityka predykcyjna to gałąź analityki danych służąca do przewidywania przyszłych zdarzeń. | Mówiąc prościej, statystyki to zbiór faktów liczbowych. Jest to nauka gromadzenia, klasyfikowania i reprezentowania danych liczbowych. |
|
Dlaczego jest to ważne? | Analityka predykcyjna może zidentyfikować ryzyko i szanse na przyszłość.
Korzystając z analizy predykcyjnej, firma może skutecznie interpretować duże zbiory danych pod kątem ich korzyści. | Statystyki są ważne dla badaczy, analizatorów i biznesu.
|
|
Relacja | Polega na zastosowaniu technik analizy statystycznej do przewidywania przyszłości. | Statystyki i analizy predykcyjne współpracują ze sobą, aby podejmować trafne decyzje na przyszłość. |
|
Metody / techniki | Oprogramowanie do analizy predykcyjnej opiera się w dużej mierze na zaawansowanych algorytmach i metodach
| Niektóre techniki statystyczne są
|
|
Zastosowania / pola | Korzystanie z informacji z analizy predykcyjnej może pomóc firmom i aplikacjom biznesowym.
| Statystyki mogą być wykorzystywane w wielu dziedzinach badań.
|
|
Gałęzie | Analityka predykcyjna jest jednym z rodzajów analizy danych. Pozostałe analizy to analizy opisowe i nakazowe. | Dwie główne gałęzie statystyki to statystyki opisowe i statystyki wnioskowania. |
Wniosek - przewidywanie analityki a statystyki
Analizy predykcyjne i statystyki służą do analizowania bieżących danych i danych historycznych w celu przewidywania przyszłych zdarzeń. Analityka predykcyjna wykorzystuje wiele technik od eksploracji danych, statystyki, modelowania, uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji.
Analityka predykcyjna wymaga wysokiego poziomu wiedzy specjalistycznej w zakresie metod statystycznych i umiejętności tworzenia predykcyjnych modeli danych. Możemy zatem stwierdzić, że oba działają razem, aby wyciągnąć wnioski i prognozy z danych.
Polecane artykuły
Jest to przewodnik po analizach predykcyjnych a statystykach, ich znaczeniu, porównaniu bezpośrednim, kluczowych różnicach, tabeli porównawczej i wnioskach. Możesz także przejrzeć następujące artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- 13 najlepszych narzędzi do analizy predykcyjnej
- Analityka predykcyjna a eksploracja danych
- Statystyka Data Mining vs.
- Statystyka i uczenie maszynowe