Różnice między analizą danych a analizą danych
Analiza danych to procedura badania, czyszczenia, przekształcania i szkolenia danych w celu znalezienia użytecznych informacji, zalecania wniosków i pomocy w podejmowaniu decyzji. Narzędzia do analizy danych to Open Refine, Tableau public, KNIME, Google Fusion Tables, Node XL i wiele innych. Analytics wykorzystuje dane, uczenie maszynowe, analizy statystyczne i modele komputerowe, aby uzyskać lepszy wgląd i podejmować lepsze decyzje na podstawie danych. Analytics definiuje się jako „proces przekształcania danych w działania poprzez analizę i wgląd w kontekście podejmowania decyzji organizacyjnych i rozwiązywania problemów”. Analytics jest obsługiwany przez wiele narzędzi, takich jak Microsoft Excel, SAS, R, Python (biblioteki), tableau public, Apache Spark i excel.
Porównanie między analizą danych a analizą danych
Poniżej znajduje się 6 najważniejszych różnic między analizą danych a analizą danych 
Kluczowe różnice między analizą danych a analizą danych
Poniżej znajdują się listy punktów, opisz kluczowe różnice między analizą danych a analizą danych
- Analiza danych to konwencjonalna forma analizy, która jest wykorzystywana na wiele sposobów, takich jak sektor ochrony zdrowia, biznes, telekomunikacja, ubezpieczenia w celu podejmowania decyzji na podstawie danych i wykonywania niezbędnych działań na danych. Analiza danych to wyspecjalizowana forma analizy danych wykorzystywana w firmach i innych domenach do analizy danych i uzyskiwania przydatnych informacji z danych.
- Analiza danych polega na gromadzeniu danych i na ogół kontroli danych i ma jedno lub więcej zastosowań, podczas gdy analiza danych polega na definiowaniu danych, badaniu, czyszczeniu danych poprzez usuwanie wartości Na lub jakichkolwiek wartości odstających obecnych w danych, przekształcaniu danych w celu wytworzenia znaczący wynik.
- Aby przeprowadzić analizę danych, należy nauczyć się wielu narzędzi do wykonywania niezbędnych działań na danych. Aby uzyskać analitykę, trzeba mieć znajomość R, Python, SAS, Tableau Public, Apache Spark, Excel i wielu innych. Do analizy danych potrzebne są praktyczne narzędzia takie jak Open Refine, KNIME, Rapid Miner, Google Fusion Tables, Tableau Public, Node XL, Wolfram Alpha itp.
- Cykl życia analizy danych obejmuje ocenę przypadku biznesowego, identyfikację danych, akwizycję i filtrowanie danych, ekstrakcję danych, walidację i czyszczenie danych, agregację i reprezentację danych, analizę danych, wizualizację danych, wykorzystanie wyników analizy. Ponieważ wiemy, że analiza danych jest podskładnikiem analizy danych, więc cykl życia analizy danych również wchodzi w skład części analitycznej, obejmuje gromadzenie danych, czyszczenie danych, analizę danych i ich precyzyjną interpretację, dzięki czemu można zrozumieć, czego chcą dane powiedzieć.
- Ilekroć ktoś chce dowiedzieć się, co będzie dalej lub co będzie dalej, wybieramy analizę danych, ponieważ analiza danych pomaga przewidzieć przyszłą wartość. Natomiast w analizie danych analiza wykonuje się na przeszłym zbiorze danych, aby zrozumieć, co stało się dotychczas z danymi. Zarówno analiza danych, jak i analiza danych są niezbędne do zrozumienia danych, które mogą być przydatne do oszacowania przyszłych potrzeb, a inne są ważne przy przeprowadzaniu analizy danych w celu spojrzenia w przeszłość.
Analiza danych a tabela porównawcza analizy danych
Poniżej znajduje się tabela porównawcza między analizą danych a analizą danych
| Podstawa do porównania | Analityka danych | Analiza danych |
| Formularz
| Analiza danych jest „ogólną” formą analizy wykorzystywaną w przedsiębiorstwach do podejmowania decyzji na podstawie danych opartych na danych | Analiza danych to wyspecjalizowana forma analizy danych wykorzystywana w firmach do analizy danych i uzyskania ich wglądu. |
|
Struktura | Analityka danych polega na gromadzeniu danych i ogólnej inspekcji i ma jednego lub więcej użytkowników. | Analiza danych polegała na zdefiniowaniu danych, badaniu, oczyszczeniu, przekształceniu danych w celu uzyskania znaczącego wyniku. |
| Przybory | Na rynku dostępnych jest wiele narzędzi analitycznych, ale używane są głównie R, Tableau Public, Python, SAS, Apache Spark, Excel. | Do analizy555555555555566 wykorzystywane są narzędzia OpenRefine, KNIME, RapidMiner, Google Fusion Tables, Tableau Public, NodeXL, WolframAlpha. |
| Sekwencja | Cykl życia analizy danych obejmuje ocenę przypadku biznesowego, identyfikację danych, akwizycję i filtrowanie danych, ekstrakcję danych, walidację i czyszczenie danych, agregację i reprezentację danych, analizę danych, wizualizację danych, wykorzystanie wyników analizy. | Sekwencja stosowana w analizie danych to zbieranie danych, czyszczenie danych, analiza danych i interpretacja danych dokładnie, abyś mógł zrozumieć, co chcą powiedzieć twoje dane. |
| Stosowanie | Ogólnie rzecz biorąc, analizy danych można używać do wyszukiwania zamaskowanych wzorców, anonimowych korelacji, preferencji klientów, trendów rynkowych i innych niezbędnych informacji, które mogą pomóc w podejmowaniu większej liczby powiadomień w celach biznesowych. | Analiza danych może być wykorzystywana na różne sposoby, takie jak analiza opisowa, analiza eksploracyjna, analiza wnioskowania, analiza predykcyjna i uzyskiwanie przydatnych spostrzeżeń z danych. |
| Przykład | Załóżmy, że masz dane związane z zakupem 1 GB klientów od ostatniego roku, teraz musisz stwierdzić, że to, co nasi klienci dokonają w przyszłości, wykorzysta do tego analizę danych. | Załóżmy, że masz dane związane z zakupem 1 GB klientów z ostatniego roku i próbujesz znaleźć to, co się stało do tej pory, co oznacza, że w analizie danych patrzymy w przeszłość. |
Wniosek - analiza danych a analiza danych
Obecnie wykorzystanie danych gwałtownie wzrasta, a ogromna ilość danych jest gromadzona w różnych organizacjach. dane mogą być powiązane z klientami, celami biznesowymi, użytkownikami aplikacji, odwiedzającymi i interesariuszami itp. Dane te są dzielone i dzielone w celu znalezienia, zrozumienia i analizy wzorców. Analiza danych odnosi się do różnych narzędzi i umiejętności wykorzystujących metody jakościowe i ilościowe, które wykorzystują zebrane dane i dają wyniki, które są wykorzystywane do poprawy wydajności, wydajności, zmniejszenia ryzyka i zwiększenia zysków biznesowych. Techniki analizy danych różnią się w zależności od potrzeb w zależności od organizacji.
Analiza danych jest podskładnikiem analizy danych. Jest to wyspecjalizowane narzędzie do podejmowania decyzji, które wykorzystuje różne technologie, takie jak tableau public, Open Refine, KNIME, Rapid Miner itp. I są przydatne podczas przeprowadzania analizy eksploracyjnej i uzyskiwania pewnych informacji z danych przy użyciu czyszczenia, przekształcanie, modelowanie i wizualizacja danych i uzyskiwanie wyników.
Polecany artykuł
Jest to przewodnik po różnicach między analizą danych a analizą danych, ich znaczeniem, bezpośrednim porównaniu, kluczowymi różnicami, tabelą porównawczą i wnioskami. Możesz także przejrzeć następujące artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- Analiza danych a analiza predykcyjna - która z nich jest przydatna
- Wizualizacja danych a analiza danych - 7 najlepszych rzeczy, które musisz wiedzieć
- Data Analyst vs Data Scientist - Który z nich jest lepszy
- Poznaj 7 najlepszych różnic między Data Mining a Data Analysis