Разлике између анализе података и анализе података
Анализа података је поступак истраживања, чишћења, трансформације и обуке података с циљем проналажења корисних информација, препорука закључака и помоћи у доношењу одлука. Алати за анализу података су Опен Рефине, Таблеау публиц, КНИМЕ, Гоогле Фусион Таблес, Ноде КСЛ и многи други. Аналитика користи податке, машинско учење, статистичку анализу и рачунарске моделе како би добила бољи увид и доносила боље одлуке из података. Аналитика је дефинисана као „процес претварања података у акције путем анализе и увида у контекст организационог одлучивања и решавања проблема.“ Аналитику подржавају многи алати као што су Мицрософт Екцел, САС, Р, Питхон (библиотеке), таблеау публика, Апацхе Спарк и екцел.
Упоређивање података између аналитике података и анализе података
Испод је топ 6 разлика између података и анализе података 
Кључне разлике између анализе података и анализе података
Испод су спискови тачака, описане су кључне разлике између анализе података и анализе података
- Анализа података је конвенционални облик аналитике који се користи на много начина као што су здравствени сектор, пословање, телекомуникације, осигурање за доношење одлука из података и обављање потребних радњи на подацима. Анализа података је специјализовани облик аналитике података који се користи у предузећима и другим доменима за анализу података и узимање корисних увида у податке.
- Аналитика података састоји се од прикупљања података и опћенито прегледава податке и има једну или више употреба док се анализа података састоји од дефинирања података, истраге, чишћења података уклањањем На вриједности или било ког присутног у подацима, претварања података у производњу значајан исход.
- Да бисте извршили анализу података, морате научити многе алате за обављање потребних радњи на подацима. Да би се постигла аналитика, потребно је познавати Р, Питхон, САС, Таблеау Публиц, Апацхе Спарк, Екцел и многе друге. За анализу података потребно је имати алате као што су Опен Рефине, КНИМЕ, Рапид Минер, Гоогле Фусион Таблес, Таблеау Публиц, Ноде КСЛ, Волфрам Алпха алати итд.
- Животни циклус аналитике података састоји се од процене пословних случајева, идентификације података, аквизиције и филтрирања података, вађења података, валидације и чишћења података, обједињавања и представљања података, анализе података, визуализације података, коришћења резултата анализе. Како знамо да је анализа података подкомпонента аналитике података, тако и животни циклус анализе такође улази у аналитички део, састоји се од прикупљања података, прања података, анализе података и прецизно интерпретира податке тако да можете разумети шта ваши подаци желе рећи.
- Кад год неко жели открити да ће се даље догодити или шта ће бити сљедеће, тада идемо с аналитиком података, јер аналитика података помаже да предвиди будућу вриједност. Док се у анализи података анализа врши на прошлом скупу података како би се разумело шта се догодило досад са подацима. Анализа података и анализа података су потребни како би се схватили подаци који могу бити корисни за процену будућих захтева, а други су важни за обављање неких анализа података да би се погледали у прошлост.
Табела упоређивања података у односу на анализу података
Испод је табела упоређивања између Дата Аналитицс и Анализа података
| Основе за упоређивање | Анализа података | Анализа података |
| Образац
| Анализа података је „општи“ облик аналитике који се користи у предузећима за доношење одлука из података који се заснивају на подацима | Анализа података је специјализовани облик аналитике података који се користи у предузећима за анализу података и увид у неке од њих. |
|
Структура | Аналитика података састоји се од прикупљања података и инспекције уопште и има једног или више корисника. | Анализа података састојала се од дефинисања података, истраге, чишћења, трансформације података да би се добио важан исход. |
| Алати | На тржишту постоји много алата за анализу, али углавном се користе Р, Таблеау Публиц, Питхон, САС, Апацхе Спарк, Екцел. | За анализу 55555555555555566 користе се подаци ОпенРефине, КНИМЕ, РапидМинер, Гоогле Фусион Таблес, Таблеау Публиц, НодеКСЛ, ВолфрамАлпха. |
| Низ | Животни циклус аналитике података састоји се од процене пословних случајева, идентификације података, аквизиције и филтрирања података, вађења података, валидације и чишћења података, обједињавања и представљања података, анализе података, визуализације података, коришћења резултата анализе. | Слијед који слиједи у анализи података су прикупљање података, пилинг података, анализа података и прецизно интерпретирање података тако да можете схватити шта ваши подаци желе рећи. |
| Употреба | Анализа података се, генерално, може користити за проналажење маскираних образаца, анонимних корелација, преференција купаца, трендова на тржишту и других потребних информација које могу помоћи у доношењу одлука о нотификацији у пословне сврхе. | Анализа података може се користити на различите начине као што се може изводити анализа попут описне анализе, истраживачке анализе, инференцијалне анализе, предиктивне анализе и узети корисни увиди из података. |
| Пример | Рецимо да имате податке везане за куповину производа од 1 ГБ у протеклој години, сада треба пронаћи да ће оно што наши купци следећи пут могу купити, за то ће користити аналитичке податке. | Претпоставимо да имате податке везане за куповину производа од 1 ГБ у протеклој 1 години и покушавате да пронађете оно што се до сада догодило, што значи да у анализи података коју гледамо у прошлост. |
Закључак - Анализа података у односу на анализу података
Данас се употреба података брзо повећава и огромна количина података се прикупља по организацијама. подаци се могу односити на купце, пословну сврху, кориснике апликација, повезане са посетиоцима и заинтересованим странама итд. Ови подаци се комбинују и деле како би се пронашли, разумели и анализирали обрасци. Анализа података односи се на разне алате и вештине које укључују квалитативне и квантитативне методе, које користе прикупљене податке и дају исход који се користи за побољшање ефикасности, продуктивности, смањења ризика и повећања пословног добитака. Технике анализе података разликују се од организације до организације према њиховим захтевима.
Анализа података је подкомпонента аналитике података је специјализовани алат за доношење одлука који користи различите технологије као што су таблеау публиц, Опен Рефине, КНИМЕ, Рапид Минер итд. И корисне су у обављању истраживачких анализа и стварању неких увида из података помоћу чишћења, трансформишући, моделирајући и визуелизујући податке и стварајући резултате.
Препоручени чланак
Ово је водич за разлике између анализе података и анализе података, њиховог значења, поређења, кључних разлика, табеле упоређивања и закључка. Такође можете погледати следеће чланке да бисте сазнали више -
- Анализа података против предиктивне аналитике - која је корисна
- Визуализација података вс аналитика података - 7 најбољих ствари које требате знати
- Дата Аналист вс Дата Сциентист - Који је бољи
- Упознајте најбоље 7 разлике између Дата Мининг Вс анализе података