Разлике између предиктивне аналитике у односу на статистику

Предиктивна аналитика је напредна техника аналитике. Предиктивна аналитика користи и нове и историјске податке да би предвидјела резултат, активност, понашање и трендове.

Статистика је грана математике, а углавном се односи на прикупљање, анализу, интерпретацију и представљање тона бројчаних чињеница. Статистика се користи у готово свим областима истраживања.

Упоредите поређења између Предицтиве Аналитицс-а и статистике (Инфограпхицс)

Испод је топ 6 поређења између предвиђања Аналитицс и статистике

Кључне разлике између Предицтиве Аналитицс и статистике

Испод је листа ставки, објасните разлике између предиктивне Аналитике и статистике

  • Предиктивна Аналитика користи се за предвиђање непознатих будућих догађаја. Док је статистика наука и углавном се користи у 'Истраживању'. Статистички подаци помажу у доношењу закључака из података прикупљањем, анализом и представљањем.
  • Да би предузеће процвало, мора да сакупља и ствара чињенице које одражавају његово тренутно стање. Статистички подаци помажу да се те чињенице или подаци претворе у информације, како би се подржало рационално доношење одлука у управљању.

Како то ради:

• У Предицтиве Аналитицс, предиктивни модели користе познате резултате да би развили или увежбавали модел који се може користити за предвиђање вредности за различите или нове податке. Ово моделирање даје резултате у облику предвиђања која представљају вероватноћу циљне променљиве на основу процењене важности из скупа улазних променљивих.

• Статистика резимира податке за јавну употребу. Постоје две главне статистичке методе: дескриптивна статистика и референтна статистика.

  • Дескриптивна статистика: Резимира податке из узорка користећи индексе као што су средња или стандардна девијација.
  • Инференцијална статистика: Извлачи закључке из података који су подложни случајним варијацијама, као што су грешке у осматрању и варијације узорака.

• Предиктивна аналитика укључује прикупљање података, моделирање података и статистику.

• Предиктивни модели играју виталну улогу у предиктивној аналитици. Постоје две врсте модела предвиђања.

  • Модели класификације
    • Стабла одлука
  • Регресијски модели
    • Популарна метода у статистици и делује и за предиктивну аналитику.

• Предиктивна аналитика није јединствена; То укључује и зависи од алгоритама и методологија. Примјери су регресијски модели, анализа временских серија итд.

• Статистички подаци помажу аналитичару да изгради предиктивни модел који ће предвидјети резултате или пословање, па се обично налази у домену науке о подацима, статистичке анализе и друге квалификоване анализе података.

• И у Предицтиве Аналитицс и у статистици, инжењери података помажу у прикупљању релевантних података и припремију их за анализу. На неки начин, статика делује као извор улазних података за предиктивну анализу.

• Једном када се догоди прикупљање података, статистички модел се формулише, обучава и модификује према потреби да би се добили тачни резултати. Модел се затим покреће према одабраним подацима како би се генерисала предвиђања

• Узмимо примере или сценарије из стварног живота да бисмо их боље разумели. Неки од популарних примера су временска прогноза, трговање, здравствена заштита и малопродаја.

• У стварности, ствар је у проналажењу образаца у огромној количини података. Примјена правих статистичких модела омогућава вам да добијете увид из информација којима располажете. Скривени обрасци које је процес открио омогућавају предвиђање.

• Погледајмо један сценариј како бисмо добили унутрашњу слику о томе како статистика и предиктивна аналитика погађају будуће догађаје.

• Велике компаније користе предиктивну аналитику. На пример, отворите веб локацију Амазон и погледајте сајт. Огроман проценат екрана посвећен је „препорученим“ производима, а свака област препорука је нешто другачији алгоритам предвиђања заснован на различитим подацима.

Предиктивна аналитика у односу на статистику

Испод је упоредна табела која објашњава разлике између предиктивне аналитике и статистике

Предиктивна аналитикаСтатистика

Дефиниција

Предиктивна аналитика је грана аналитике података која предвиђа будуће догађаје.Статистички речено, статистика је збирка бројчаних чињеница. То је наука о прикупљању, класификацији и представљању нумеричких података.

Зашто је то важно?

Предиктивна аналитика може идентификовати ризике и могућности за будућност.

Користећи предиктивну аналитику, предузеће може ефикасно интерпретирати велике податке о њиховим користима.

Статистика је важна за истраживаче, анализаторе и посао.

  • Помоћу статистике могу се информисати о ризицима.
  • Они могу процијенити вјеродостојност и корисност информација За доношење одговарајућих одлука.

Однос

То укључује примјену техника статистичке аналитике за предвиђање будућности.Статистика и предиктивна аналитика заједно раде на доношењу добрих одлука за будућност.

Методе / технике

Софтвер за предиктивну аналитику се у великој мери ослања на напредне алгоритме и методологије

  • Логистичка регресија
  • Дрвећа одлучивања
  • Анализа временске серије
  • Машинско учење
  • Вештачка интелигенција итд.

Неке од статистичких техника су

  • Аритметичко значење
  • Стандардно одступање (Сигма)
  • Регресија
  • Испитивање хипотеза итд.

Употребе / поља

Кориштење информација из предиктивне аналитике може помоћи компанијама и пословним апликацијама.

  • Предиктивна аналитика сугерише акције које могу утицати на позитивне оперативне промене.
  • Аналитичари могу да користе предиктивну аналитику да предвиде да ли ће им промена смањити ризике, побољшати пословање и повећати приход

Статистика се може користити у многим истраживачким областима.

  • Наука
  • Технологија
  • Посао
  • Биологија
  • Информатика
  • Хемија итд. Помаже у доношењу одлука
  • Пружа поређење
  • Објашњава радњу која се догодила
  • Предвидите будући исход
  • Процјене непознатих количина.

Филијале

Предиктивна аналитика једна је од врста аналитике података. Остала аналитика је дескриптивна и рецептивна аналитика.Две главне гране статистике су описна статистика и инференцијална статистика.

Закључак -Предицтивна аналитика у односу на статистику

Предиктивна аналитика и статистика користе се за анализу тренутних података и историјских података ради предвиђања о будућим догађајима. Предиктивна аналитика користи многе технике из области вађења података, статистике, моделирања, машинског учења и вештачке интелигенције.

Предиктивна аналитика захтева висок ниво стручности са статистичким методама и способност изградње предиктивних модела података. Дакле, можемо закључити да и једно и друго заједно раде на извлачењу закључака и предвиђања из података.

Препоручени чланци

Ово је водич за предиктивну аналитику у односу на статистику, њихово значење, упоређивање главе до главе, кључне разлике, табелу упоређивања и закључак. Такође можете погледати следеће чланке да бисте сазнали више -

  1. 13 најбољих алата за предвиђање аналитике
  2. Предиктивна Аналитика вс Мининг података
  3. Дата Мининг Вс Статистицс
  4. Статистика и машинско учење

Категорија:

Велики података