Różnica między analizą danych a analizą predykcyjną
Analytics to wykorzystanie danych, uczenia maszynowego, analizy statystycznej oraz modeli matematycznych lub komputerowych w celu uzyskania lepszego wglądu i podejmowania lepszych decyzji. 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). Nauczmy się zarówno analizy danych, jak i analizy predykcyjnej szczegółowo w tym poście.
Istnieją głównie trzy rodzaje analityki: - analiza opisowa, analiza predykcyjna i analiza preskryptywna.
Źródło: Google Image
Analiza opisowa: ten rodzaj analizy służy do podsumowywania lub przekształcania danych w odpowiednie informacje. Innymi słowy, podsumował to, co się wydarzyło. Tego rodzaju analizy mają znaczący wpływ, ale nie będą bardzo pomocne w prognozowaniu.
Analityka predykcyjna : - Analityka predykcyjna obejmuje zaawansowane statystyki, modelowanie, eksplorację danych i jedną lub więcej technik uczenia maszynowego w celu kopania danych i umożliwia analitykom dokonywanie prognoz. Analityka predykcyjna służy do prognozowania tego, co stanie się w przyszłości.
Analiza preskryptywna: - Ta forma analizy jest o krok wyżej od analizy opisowej i predykcyjnej. Dzięki tego rodzaju analizom jesteśmy w stanie przewidzieć możliwe konsekwencje na podstawie różnych wyborów możliwych dla działania, można go również wykorzystać do znalezienia najlepszego kierunku działania dla dowolnego z góry określonego wyniku.
Porównanie między analizą danych a analizą predykcyjną (infografiki)
Poniżej znajduje się porównanie 8 najlepszych analiz analityki predykcyjnej z Data Analytics
Kluczowe różnice między analizą danych a analizą predykcyjną
Rozumiemy kilka różnic między Data Analytics a Predictive Analytics podobnie wyglądającymi terminologiami -
- Analiza danych (DA) obejmuje przetwarzanie i badanie zestawów danych w celu wyciągnięcia wniosków na temat informacji, z których te zestawy danych się składają. Analizy predykcyjne pomagają przewidywać przyszłość poprzez dokładną kontrolę danych historycznych, wykrywanie wzorców lub relacji w tych danych, a następnie zawarcie tych relacji w odpowiednim czasie.
- Analiza danych wykorzystuje narzędzia i techniki, aby umożliwić firmom podejmowanie bardziej świadomych, pragmatycznych decyzji biznesowych w czasie rzeczywistym. Analityka predykcyjna może przewidzieć ryzyko i znaleźć związek w danych, który nie jest oczywisty w przypadku tradycyjnej analizy.
- Analiza danych polega na znajdowaniu ukrytych wzorców w dużej liczbie zestawów danych w celu segmentacji i grupowania danych w logiczne zestawy w celu znalezienia zachowania i wykrycia trendów, podczas gdy analiza predykcyjna wymaga użycia niektórych zaawansowanych technik analitycznych.
- Ogólnie rzecz biorąc, korzystając z Data Analytics, naukowcy i badacze danych weryfikują lub obalają modele naukowe, teorie i hipotezy. Natomiast analiza predykcyjna, przy większym wykorzystaniu wyspecjalizowanych systemów i oprogramowania, pomaga naukowcom i badaczom danych w zapewnieniu zaufania do prognoz i możliwych wyników.
- Analiza danych to nauka wykorzystywania surowych danych i generowania celowych informacji o określonym celu, który prowadzi do wniosków na temat tych informacji. Analiza danych wykorzystuje tradycyjny algorytmiczny lub mechaniczny proces do budowania głębokich informacji. Na przykład przeglądanie szeregu zestawów danych w celu znalezienia znaczących korelacji między sobą. Podczas gdy analiza predykcyjna wykorzystuje zaawansowane modele obliczeniowe i algorytmy do inteligentnego budowania platformy prognostycznej lub prognostycznej, na przykład przedsiębiorca towarowy może chcieć przewidzieć krótkoterminowe ruchy cen towarów, analizy kolekcji, wykrywanie oszustw itp.
- Do pracy w Data Analytics potrzebna jest silna wiedza statystyczna, jednak do pracy w segmencie analizy predykcyjnej potrzebna jest także silna wiedza techniczna wraz z podstawową wiedzą statystyczną. Może być zobowiązany do korzystania z narzędzi technologicznych takich jak SAS, R i Hadoop i pracy z nimi.
- Analiza danych jest zwykle wykorzystywana w aplikacjach biznesowych dla konsumentów (B2C). Wiele organizacji gromadzi, przechowuje, analizuje i czyści dane związane ze swoimi klientami, partnerami biznesowymi, konkurentami rynkowymi itp. Analiza danych jest następnie wykorzystywana do badania trendów i wzorów. Analityka predykcyjna ułatwia podejmowanie decyzji w przyszłości. Na przykład serwis społecznościowy zbiera dane dotyczące jego użytkowników dotyczące ich zainteresowań, upodobań społeczności i innych preferencji segmentacji zgodnie z określonym kryterium, takim jak wiek, płeć i najważniejsze dane demograficzne. Analizy predykcyjne ujawniają najbardziej prawdopodobny zakup przyszłych produktów lub preferowane zakupy dla takich użytkowników.
Tabela porównawcza analizy danych vs analizy predykcyjnej
| Podstawa do porównania | Analityka danych | Analityka predykcyjna |
| Formularz | Analiza danych to „ogólna” forma analizy wykorzystywana w firmach do podejmowania decyzji opartych na danych. | Analityka predykcyjna to „specjalistyczna” forma analizy wykorzystywana przez firmy do przewidywania przyszłych wyników. |
| Struktura | Analiza danych obejmuje gromadzenie i analizę danych w ogólności i może mieć jedno lub więcej zastosowań. | Analityka predykcyjna polega na zdefiniowaniu projektu i gromadzeniu danych, modelowaniu statystycznym, analizie i monitorowaniu, a następnie przewidywaniu wyniku |
| Dane | Surowe dane są przetwarzane, aby uzyskać czyste dane do przeprowadzenia analizy danych. | Czyste dane są udostępniane do przeprowadzania analizy predykcyjnej |
| Sekwencja | Analiza danych jest sekwencjonowana w następujący sposób - zbieranie, kontrola, czyszczenie, przekształcanie danych i wyciąganie wniosków. | Analiza predykcyjna jest sekwencjonowana w następujący sposób - modeluj dane, trenuj model, przewiduj i prognozuj wynik. |
| Wynik | Wynik analizy danych może być przewidywalny lub nie, zależy to od wymagań uzasadnienia biznesowego. | Analiza predykcyjna pozwala nam deklarować założenia, hipotezy i testować je przy użyciu modeli statystycznych. Po tym modelu predykcyjnym dajesz możliwość stworzenia dokładnego modelu na przyszłość. |
| Stosowanie | Ogólnie rzecz biorąc, analizy danych można używać do znajdowania ukrytych wzorców, niezidentyfikowanych korelacji, preferencji klientów, trendów rynkowych i innych przydatnych informacji, które mogą pomóc w podejmowaniu bardziej świadomych decyzji dla przedsiębiorstw. | Analityka predykcyjna pomaga odpowiedzieć na pytania, takie jak „co się stanie, jeśli popyt spadnie o 10% lub jeśli ceny dostawców wzrosną o 5%?” „Co zakładamy płacić za paliwo w ciągu najbliższych kilku miesięcy?” Jakie będzie ryzyko utraty pieniędzy w nowym przedsiębiorstwie? ” |
Wniosek - analiza danych a analiza predykcyjna
Dziś ogromne dane są gromadzone w różnych organizacjach. Dane te mogą być powiązane z klientami, partnerami biznesowymi, użytkownikami aplikacji, gośćmi, pracownikami wewnętrznymi i zewnętrznymi interesariuszami itp. Dane te są ubijane i dzielone na kategorie w celu znalezienia i analizy wzorców. Analiza danych odnosi się do różnych narzędzi i technik obejmujących metody i procesy jakościowe i ilościowe, które wykorzystują zgromadzone dane i generują wyniki, które są wykorzystywane do zwiększenia wydajności, wydajności, zmniejszenia ryzyka i zwiększenia zysków biznesowych. Techniki analizy danych różnią się w zależności od wymagań organizacji.
Analityka predykcyjna jako podzbiór Analityki danych to wyspecjalizowane narzędzie do podejmowania decyzji, które wykorzystuje zaawansowane zasoby technologiczne oraz progresywne algorytmy i modele statystyczne do generowania przyszłych prognoz, dzięki czemu firma może skoncentrować się i wydać pieniądze i energię na bardziej pozytywne i oczekiwane wyniki.
Polecany artykuł
Jest to przewodnik po analizie predykcyjnej analizy danych, ich znaczeniu, porównaniu bezpośrednim, kluczowych różnicach, tabeli porównawczej i wnioskach. Ten artykuł zawiera wszystkie przydatne porównania między analizą danych a analizą predykcyjną. Możesz także zapoznać się z następującymi artykułami, aby dowiedzieć się więcej -
- Analityka biznesowa a inteligencja biznesowa - różnice?
- Analiza biznesowa a analiza danych - co jest bardziej przydatne
- Analityka predykcyjna a analiza danych - poznaj 8 przydatnych porównań
- Wizualizacja danych a analiza danych - 7 najlepszych rzeczy, które musisz wiedzieć
- 7 Najbardziej przydatne porównanie między analityką biznesową a analityką predykcyjną