Разлика између аналитике података и предиктивне аналитике
Аналитика је употреба података, машинско учење, статистичка анализа и математички или рачунарски модели да би се добио бољи увид и донијеле боље одлуке. 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). Дознајте детаљно у овом посту и аналитику података и предиктивну аналитику.
Постоје углавном три врсте аналитике: - дескриптивна аналитика, предиктивна аналитика и прескриптивна аналитика.
Извор: Гоогле Имаге
Дескриптивна аналитика: Ова врста аналитике користи се за сажимање или претварање података у релевантне информације. Другим речима, он је сумирао оно што се догодило. Ова врста аналитике има значајан утицај, али неће бити од велике помоћи у прогнозирању.
Предиктивна аналитика : - Предиктивна аналитика укључује напредне статистичке, моделирање, вађење података и једну или више техника машинског учења за копање у податке и омогућава аналитичарима да дају предвиђања. Предиктивна аналитика користи се за предвиђање онога што ће се десити у будућности.
Прескриптивна аналитика: - Овај облик аналитике је један корак изнад дескриптивне и предиктивне Аналитике. Помоћу ове врсте аналитике можемо предвидјети могуће последице засноване на различитим изборима који су могући за акцију, а такође се може користити и за проналажење најбољег начина деловања за било који унапред одређени исход.
Упоредна упоредба између података Аналитицс Вс Предицтиве Аналитицс (Инфограпхицс)
Испод је топ 8 поређења између података Аналитицс Вс Предицтиве Аналитицс
Кључне разлике између података аналитике и предвиђања аналитике
Да разумемо неколико разлика између Дата Аналитицс и Предицтиве Аналитицс који слично изгледају у терминологијама -
- Анализа података (ДА) укључује обраду и испитивање скупова података како би се извукли закључци о информацијама из којих се налазе. Предиктивна аналитика помаже предвиђању будућности темељним увидом у историјске податке, откривањем образаца или односа у тим подацима, а затим закључивање тих односа на време.
- Анализа података користи алате и технике како би се омогућило предузећима да доносе више информисаних и прагматичних пословних одлука у реалном времену. Предиктивна аналитика може предвидјети ризик и пронаћи везу у подацима који нису лако уочљиви са традиционалном анализом.
- Анализа података укључује проналажење скривених образаца у великој количини скупа података за сегментирање и груписање података у логичке скупове ради проналажења понашања и откривања трендова, док предиктивна аналитика укључује употребу неких напредних техника аналитике.
- Генерално, користећи Дата Аналитицс, научници и истраживачи података верификују или оповргавају научне моделе, теорије и хипотезе. Док предиктивна аналитика, уз повећану употребу специјализованих система и софтвера, помажу научницима података и истраживачима да уведу поверење у предвиђања и могуће исходе.
- Анализа података је наука о употреби необрађених података и генерисању сврховитих информација са дефинисаним циљем који доноси закључке о тим информацијама. Дата Аналитицс користи традиционални алгоритамски или механички поступак за изградњу дубоких увида. На пример, трчање кроз бројне скупове података да би се тражиле смислене корелације међусобно. Док предиктивна аналитика користи напредне рачунске моделе и алгоритме за интелигентно стварање платформе за предвиђање или предвиђање, на пример, трговац робом можда жели да предвиди краткорочна кретања цена робе, аналитику прикупљања, откривање превара итд.
- За рад у Анализи података је потребно снажно статистичко знање, али за рад у сегменту предиктивне аналитике потребно је снажно техничко знање, као и основно статистичко знање. Од њега / ње ће се можда тражити да користи и ради на технолошким алатима попут САС, Р и Хадооп.
- Анализа података се углавном користи за апликације које послују према потрошачу (Б2Ц). Многе организације прикупљају, чувају, анализирају и чисте податке повезане са својим купцима, пословним партнерима, тржишним конкурентима итд. Затим се аналитичка анализа користи за проучавање трендова и образаца. Предиктивна аналитика олакшава будуће доношење одлука. На пример, сајт за друштвено умрежавање прикупља податке који се односе на његове кориснике у погледу њихових интереса, склоности заједници и других склоности сегмента према одређеном критеријуму, као што су старост, пол и најважнија демографија. Предиктивна аналитика открива највероватније будуће куповине производа или префериране куповине за такве кориснике.
Табела поређења аналитике података против предиктивне аналитике
| Основе за упоређивање | Анализа података | Предиктивна аналитика |
| Образац | Аналитика података је „општи“ облик Аналитике који се користи у предузећима за доношење одлука које се темеље на подацима. | Предиктивна аналитика је „специјализовани“ облик Аналитике који компаније користе за предвиђање будућих исхода. |
| Структура | Анализа података састоји се од прикупљања података и анализе података уопште и може имати једну или више употреба. | Предиктивна аналитика састоји се од дефинисања пројекта и прикупљања података, статистичког моделирања, анализе и праћења, а затим предвиђања исхода |
| Подаци | Сирови подаци се бране како би се добили чисти подаци о вршењу података Дата Аналитицс. | Чисти подаци пружају се за обављање предиктивне Аналитике |
| Низ | Анализа података секвенцирана је на следећи начин - прикупљање, преглед, чишћење, трансформисање података и доношење закључака. | Предиктивна аналитика секвенцирана је на следећи начин - Моделирајте податке, обучите модел, предвидите и прогнозирајте исход. |
| Исход | Исход Анализе података може бити предиктиван или не, зависи од потреба пословног случаја. | Предиктивна анализа омогућава нам да објавимо претпоставке, хипотезу и тестирамо их користећи статистичке моделе. Након тога вам предиктивни модел пружа могућност креирања тачног модела будућности. |
| Употреба | Анализа података се, генерално, може користити за проналажење скривених образаца, неидентификованих корелација, преференција купаца, трендова на тржишту и других корисних информација које могу помоћи у доношењу информисанијих одлука за предузећа. | Предиктивна аналитика помаже да одговоримо на питања попут „шта ће се догодити ако потражња падне за 10% или ако цене добављача порасту за 5%?“ „Шта претпостављамо да ћемо платити за гориво у наредних неколико месеци?“ Колики ће бити ризик губитка новца у новом пословном предузећу? " |
Закључак - Анализа података против предиктивне аналитике
Данас се прикупљају огромни подаци широм организација. Ови подаци могу бити повезани са купцима, пословним партнерима, корисницима апликација, посетиоцима, интерним запосленима и спољним заинтересованим странама итд. Ови подаци су обједињени и категорисани да би се пронашли и анализирали обрасци. Анализа података односи се на разне алате и технике који укључују квалитативне и квантитативне методе и процесе, који користе прикупљене податке и стварају резултат који се користи за побољшање ефикасности, продуктивности, смањења ризика и повећања пословног добитака. Технике анализе података варирају од организације до организације у складу са њиховим захтевима.
Предиктивна аналитика као подскуп аналитике података је специјализовано средство за доношење одлука које користи напредна технолошка средства и прогресивне алгоритме и моделе засноване на статистичким подацима за генерисање будућих предвиђања како би се пословање могло фокусирати и потрошити свој новац и енергију у правцу позитивнијих и очекиваних резултата.
Препоручени чланак
Ово је водич за Дата Аналитицс Вс предиктивну аналитику, њихово значење, упоредна упоредна статистика, кључне разлике, табела упоређивања и закључак. Овај чланак се састоји од свих корисних поређења између Дата Аналитицс и Предицтиве Аналитицс. Такође можете погледати следеће чланке да бисте сазнали више -
- Бусинесс Аналитицс вс Бусинесс Интеллигенце - разлике?
- Бусинесс Интеллигенце вс аналитика података - што је корисније
- Предиктивна аналитика у односу на науку података - научите 8 корисних поређења
- Визуализација података вс аналитика података - 7 најбољих ствари које требате знати
- 7 најкориснијих поређења између Бусинесс Аналитицс Вс преицтиве Аналитицс