Data Analytics vs Data Analysis - 6 lenyűgöző különbség

Az adatok elemzése és az elemzés közötti különbségek

Az adatelemzés az adatok kivizsgálásának, tisztításának, átalakításának és kiképzésének folyamata, amelynek célja hasznos információk megtalálása, következtetések ajánlása és a döntéshozatal elősegítése. Az adatelemző eszközök a következők: Nyílt finomítás, Tableau nyilvános, KNIME, Google Fusion Tables, Node XL és még sok más. Az Analytics az adatokat, a gépi tanulást, a statisztikai elemzést és a számítógépes modelleket használja fel, hogy jobb betekintést nyújtson és jobb döntéseket hozzon az adatok alapján. Az Analytics fogalmát úgy definiálják, mint „az adatok elemzésévé és betekintésévé történő átalakításának folyamata a szervezeti döntéshozatal és a problémamegoldás összefüggésében.” Az Analytics használatát számos eszköz támogatja, mint például a Microsoft Excel, SAS, R, Python (könyvtárak), tableau nyilvános, az Apache Spark és az excel.

Összehasonlítás az adat-elemzés és az adatelemzés között

Az alábbiakban bemutatjuk a 6 legfontosabb különbséget az adatelemzés és az adatelemzés között

Főbb különbségek az adatelemzés és az adatelemzés között

Az alábbiakban felsoroljuk a pontok listáját, írjuk le a legfontosabb különbségeket az adatelemzés és az elemzés között

Az adatelemzés az analitika szokásos formája, amelyet sokféle módon használnak, például az egészségügyi szektorban, az üzleti életben, a telekommunikációban, a biztosításban az adatok alapján történő döntések meghozatalához és az adatokkal kapcsolatos szükséges intézkedések végrehajtásához. Az adatelemzés az adatelemzés speciális formája, amelyet a vállalkozásokban és más területeken használnak az adatok elemzésére és az adatok hasznos betekintésére.
Az adatelemzés adatgyűjtésből áll, és általában megvizsgálja az adatokat, és egy vagy több felhasználással rendelkezik, míg az adatelemzés egy adat meghatározásáról, vizsgálatáról, az adatok megtisztításáról az adatok Na vagy bármelyik külső elemének eltávolításával, az adatok átalakításával előállítandó értelmes eredmény.
Adatelemzés elvégzéséhez sok eszközt kell megtanulnia az adatokkal kapcsolatos szükséges műveletek végrehajtásához. Az elemzés eléréséhez ismeretekkel kell rendelkeznie az R, Python, SAS, Tableau Public, Apache Spark, Excel és még sok másról. Az adatok elemzéséhez rendelkeznie kell olyan eszközök gyakorlati használatával, mint például az Open Pont, a KNIME, a Rapid Miner, a Google Fusion Tables, a Tableau Public, a Node XL, a Wolfram Alpha eszközök stb.
Az adatelemzési életciklus az üzleti esettanulmányokból, az adatok azonosításából, az adatok gyűjtéséből és szűréséből, az adatok kinyeréséből, az adatok érvényesítéséből és tisztításából, az adatok összesítéséből és ábrázolásából, az adatok elemzéséből, az adatok megjelenítéséből, az elemzési eredmények hasznosításából áll. Mivel tudjuk, hogy az adatelemzés az adatelemzés alkomponense, tehát az adatelemzés életciklusa szintén az analitikai részbe kerül, az adatgyűjtést, az adatmosást, az adatok elemzését foglalja magában, és pontosan értelmezi az adatokat, hogy megértse, mi az adatai mondani.
Ha valaki azt akarja tudni, hogy mi fog történni, vagy mi lesz a következő, akkor az adatelemzéssel foglalkozunk, mert az adatelemzés segít megjósolni a jövőbeli értéket. Míg az adatelemzésben az elemzés a múltbeli adatkészlettel történik, hogy megértsük, mi történt az adatokkal eddig. Az adatok elemzése és az elemzés egyaránt szükséges ahhoz, hogy megértsük az adatokat, amelyek hasznosak lehetnek a jövőbeli igények becsléséhez, és a másik fontos az adatok elemzésekor, hogy a múltba betekinthessünk.

Adatanalízis vs. adatelemzés összehasonlító táblázat

Az alábbiakban látható az Adatelemzés és az Adatelemzés összehasonlító táblázata

*Az összehasonlítás alapja*	*Data Analytics*	*Adatelemzés*
Forma	Az adatelemzés az elemzés „általános” formája, amelyet az üzleti életben az adatvezérelt adatok alapján hoznak döntéseket	Az adatelemzés az adatelemzés speciális formája, amelyet a vállalkozások használnak az adatok elemzésére és az adatok betekintésére.
Szerkezet	Az adatelemzés adatgyűjtésből és általában ellenőrzésből áll, és egy vagy több felhasználóval rendelkezik.	Az adatelemzés az adatok meghatározásából, a vizsgálatból, a tisztításból és az adatok átalakításából állt, hogy értelmes eredményt kapjon.
Eszközök	A piacon sok elemző eszköz létezik, de főként az R, a Tableau Public, a Python, a SAS, az Apache Spark és az Excel programot használják.	Az 555555555555566 elemzéshez az OpenRefine, KNIME, RapidMiner, Google Fusion Tables, Tableau Public, NodeXL, WolframAlpha eszközöket használjuk.
Sorrend	Az adatelemzési életciklus az üzleti esettanulmányokból, az adatok azonosításából, az adatok gyűjtéséből és szűréséből, az adatok kinyeréséből, az adatok érvényesítéséből és tisztításából, az adatok összesítéséből és ábrázolásából, az adatok elemzéséből, az adatok megjelenítéséből, az elemzési eredmények hasznosításából áll.	Az adatelemzés során követett sorrend az adatgyűjtés, az adattisztítás, az adatok elemzése és az adatok pontos értelmezése, hogy megértsék, amit az adatok mondani akarnak.
Használat	Az Data Analytics általánosságban felhasználható maszkolt minták, névtelen összefüggések, vásárlói preferenciák, piaci trendek és egyéb szükséges információk megkeresésére, amelyek elősegíthetik, hogy üzleti döntéshozatal céljából bejelentett döntéseket hozzanak.	Az adatelemzés többféle módon felhasználható, például elvégezhet elemzést, például leíró elemzést, feltáró elemzést, következtetési elemzést, prediktív elemzést és hasznos betekintést nyerhet az adatokból.
Példa	Tegyük fel, hogy 1 GB-os vásárlással kapcsolatos adatai vannak az elmúlt egy évben, most meg kell találnia, hogy amit ügyfeleink legközelebb lehetséges vásárlásokra használnak, erre az adatok elemzését fogják használni.	Tegyük fel, hogy 1 GB-os vásárlással kapcsolatos adatai vannak az elmúlt 1 évben, és megpróbálja megtalálni, ami eddig történt, azaz az adatok elemzésében a múltba tekintünk.

Következtetés - Adatelemzés vs. Adatelemzés

Manapság az adatfelhasználás gyorsan növekszik, és hatalmas mennyiségű adat gyűjtödik a szervezetek között. az adatok kapcsolódhatnak az ügyfelekhez, az üzleti célokhoz, az alkalmazások felhasználóihoz, a látogatókhoz és az érdekelt felekhez stb. Ezek az adatok cserélhetők és fel vannak osztva a minták keresése, megértése és elemzése céljából. Az adatelemzés különféle eszközökre és készségekre vonatkozik, amelyek kvalitatív és kvantitatív módszereket foglalnak magukban, amelyek felhasználják ezt az összegyűjtött adatot, és olyan eredményt hoznak, amely javítja a hatékonyságot, a termelékenységet, csökkenti a kockázatot és növeli az üzleti haszon. Az adatelemzési technikák igényeik szerint különböznek szervezetenként.

Az adatelemzés az adatelemzés alkomponense. Különleges döntéshozó eszköz, amely különféle technológiákat használ, mint pl. A nyilvános táblák, az Open finomítás, a KNIME, a Rapid Miner stb., az adatok átalakítása, modellezése és megjelenítése, valamint eredmények előállítása.

Ajánlott cikk

Ez egy útmutató az Adatelemzés és az Adatelemzés közötti különbségekhez, azok jelentéséhez, a fej-fej összehasonlításhoz, a legfontosabb különbségekhez, az összehasonlító táblázathoz és a következtetéshez. A következő cikkeket is megnézheti további információkért -