Különbség az adatelemzés és a prediktív elemzés között
Az Analytics az adatok, a gépi tanulás, a statisztikai elemzés és a matematikai vagy számítógépes modellek használata a jobb betekintés és a jobb döntések meghozatalához. 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, például a Microsoft Excel, SAS, R, Python (könyvtárak). Tanuljunk részletesebben ebben az üzenetben az Data Analytics és a prediktív elemzések elemzésében.
Az analitika elsősorban három típusa létezik: - leíró elemzés, prediktív elemzés és receptív elemzés.
Forrás: Google Image
Leíró elemzés: Az ilyen típusú elemzést az adatok összefoglalására vagy releváns információkká alakítására használják. Más szavakkal, összefoglalta a történt eseményeket. Az ilyen típusú elemzésnek van jelentős hatása, ám nem lesz sok segítsége az előrejelzésben.
Prediktív elemzés : - A prediktív elemzés fejlett statisztikai, modellezési, adatbányászati és egy vagy több gépi tanulási technikát foglal magában az adatokba való bejutáshoz, és lehetővé teszi az elemzők számára, hogy előrejelzéseket készítsenek. A prediktív elemzést arra használják, hogy előre jelezzék, mi fog történni a jövőben.
Prescriptive Analytics: - Az elemzés ezen formája egy lépéssel meghaladja a leíró és prediktív elemzést. Az ilyen típusú elemzéssel képesek vagyunk előre jelezni a lehetséges következményeket egy adott művelet lehetséges választási lehetőségei alapján, és arra is felhasználhatjuk, hogy meghatározzuk a legjobb cselekedetet bármely előre meghatározott eredményhez.
Összehasonlítás az adatanalízis és a prediktív elemzés között (Infographics)
Az alábbiakban az adat-elemzés és a prediktív elemzés 8 legjobb összehasonlítása található
Főbb különbségek az adatelemzés és a prediktív elemzés között
Megértjük néhány különbséget az adatelemzés és a prediktív elemzés között, hasonlóan nézve a terminológiák között -
- Az adatelemzés (DA) magában foglalja az adatkészletek feldolgozását és vizsgálatát annak következtetéseinek levonása érdekében, hogy ezek az adatkészletek miként tartalmaznak. A prediktív analitika segíti a jövő előrejelzését azáltal, hogy alaposan megvizsgálja a történeti adatokat, felfedezi az adatok mintázatait vagy összefüggéseit, és ezeket a kapcsolatokat időben lezárja.
- Az adatelemzés olyan eszközöket és technikákat használ, amelyek lehetővé teszik a vállalkozások számára, hogy megalapozottabb, valós idejű és gyakorlati üzleti döntéseket hozzanak. A prediktív analitika előre jelezheti a kockázatot, és kapcsolatot találhat az adatokban, amelyek a hagyományos elemzéssel nem egyértelműek.
- Az adatanalitika magában foglalja a nagy mennyiségű adatkészletben található rejtett minták megoszlását és az adatok logikai halmazokba csoportosítását, a viselkedés és a trendek észlelése érdekében, míg a prediktív elemzés magában foglalja néhány fejlett elemzési technikát.
- Az Data Analytics segítségével általában az adattudósok és kutatók ellenőrzik vagy megcáfolják a tudományos modelleket, elméleteket és hipotéziseket. Míg a prediktív elemzés, a speciális rendszerek és szoftverek fokozott használatával, segíti az adattudósokat és kutatókat abban, hogy bizalmat teremtsenek az előrejelzésekben és a lehetséges eredményekben.
- Az adatanalitika a nyers adatok felhasználásának és a célzott információk meghatározásának a célja, amely következtetéseket von le ezekről az adatokról. Az Data Analytics a hagyományos algoritmikus vagy mechanikus folyamatokat használja mély betekintés megteremtésére. Például számos adatkészlet átfuttatása értelmes összefüggések keresése között. Míg a prediktív analitika fejlett számítási modelleket és algoritmusokat használ egy előrejelző vagy előrejelző platform intelligens felépítéséhez, például egy árupiaci kereskedő előre tudja jelezni az árucikkek rövid távú mozgásait, a beszedési elemzéseket, a csalások felderítését stb.
- A Data Analytics alkalmazásban erős statisztikai ismeretekre van szükség, bár a Predictive analytics szegmensben való munkához erős technikai ismeretekkel és alapvető statisztikai ismeretekkel kell rendelkezniük. Előfordulhat, hogy olyan technológiai eszközöket használ, mint például a SAS, R és a Hadoop.
- Az adatelemzést általában vállalkozás-fogyasztó (B2C) alkalmazásokban használják. Számos szervezet gyűjt, tárol, elemez és tisztít az ügyfelekkel, üzleti partnerekkel, piaci versenytársakkal stb. Kapcsolatos adatokat. Az adatok elemzését ezután használják a trendek és minták tanulmányozására. A prediktív elemzés megkönnyíti a jövőbeli döntéshozatalt. Például egy közösségi hálózati webhely adatot gyűjt a felhasználókkal kapcsolatban érdeklődésükre, közösségbeli kedvükre és más szegmensek preferenciáira egy meghatározott kritérium, például életkor, nem és legfontosabb demográfia alapján. A prediktív elemzés feltárja a legtöbb valószínűségű jövőbeli termékvásárlást vagy az ilyen felhasználók számára előnyben részesített vásárlási cikkeket.
Data Analytics - prediktív elemzési összehasonlító táblázat
| Az összehasonlítás alapja | Data Analytics | Prediktív elemzés |
| Forma | Az adatelemzés az elemzés „általános” formája, amelyet az üzleti életben az adatvezérelt döntések meghozatalához használnak. | A prediktív elemzés az elemzés „speciális” formája, amelyet a vállalkozások használnak a jövőbeli eredmények előrejelzésére. |
| Szerkezet | Az Data Analytics adatgyűjtésből és adatelemzésből áll, és egy vagy több felhasználással is rendelkezhet. | A prediktív elemzés a projekt meghatározását és az adatgyűjtést, a statisztikai modellezést, az elemzést és a megfigyelést foglalja magában, majd az eredmény előrejelzését |
| Adat | A nyers adatokat csiszolják, hogy tiszta adatokat kapjanak az Adatelemzés elvégzéséhez. | Tiszta adatok állnak rendelkezésre a prediktív elemzés elvégzéséhez |
| Sorrend | Az adatelemzést a következő lépések szerint soroljuk be - gyűjtsük össze, ellenőrizzük, megtisztítsuk, átalakítsuk az adatokat, és juttassunk a következtetésekhez. | A prediktív elemzést a következő lépések szerint végezzük - modellezzük az adatokat, kidolgozzuk a modellt, megjósoljuk és előrejelzzük az eredményt. |
| Eredmény | Az Data Analytics eredménye előrejelző lehet vagy sem, ez az üzleti eset követelményeitől függ. | A prediktív elemzés lehetővé teszi a feltételezések, hipotézisek deklarálását és tesztelését statisztikai modellek segítségével. Ezután a prediktív modell lehetőséget ad arra, hogy pontos modellt készítsen a jövőről. |
| Használat | Az Data Analytics általánosságban rejtett minták, azonosítatlan összefüggések, vásárlói preferenciák, piaci trendek és egyéb hasznos információk keresésére használható, amelyek segíthetnek a vállalkozások számára megalapozottabb döntések meghozatalában. | A prediktív elemzés segít olyan kérdések megválaszolásában, mint például: „mi történik, ha a kereslet 10% -kal csökken, vagy ha a szállítói árak 5% -kal emelkednek?” „Mit gondolunk, hogy mi fizetünk az üzemanyagért a következő néhány hónapban?” Mi lesz a kockázat? pénzt veszítenek egy új üzleti vállalkozásban? ” |
Következtetés - Adatelemzés és Prediktív elemzés
Manapság hatalmas adatokat gyűjtenek a szervezetek között. Ezek az adatok kapcsolódhatnak az ügyfelekhez, üzleti partnerekhez, az alkalmazások felhasználóihoz, látogatókhoz, belső alkalmazottakhoz és külső érintettekhez stb. Ezek az adatok cserélhetők és kategorizálhatók a minták keresése és elemzése céljából. Az adatanalitika különféle eszközökre és technikákra vonatkozik, amelyek kvalitatív és kvantitatív módszereket és folyamatokat foglalnak magukban, amelyek felhasználják ezt az összegyűjtött adatot, és olyan eredményt generálnak, amelynek célja a hatékonyság, a termelékenység, a kockázat csökkentése és az üzleti haszon növelése. Az adatelemzési technikák szervezetenként, igényeik szerint változnak.
A prediktív elemzés az adatanalitika részhalmazaként egy speciális döntéshozatali eszköz, amely fejlett technológiai eszközöket és progresszív statisztikai alapú algoritmusokat és modelleket használ a jövőbeli előrejelzések generálására, hogy az üzleti vállalkozások koncentrálhassanak és pénzt és energiájukat pozitívabb és várható eredmények felé fordítsák.
Ajánlott cikk
Ez egy útmutató az Adatelemzés és a Prediktív elemzés elemzéséhez, azok jelentéséhez, a fej-fej összehasonlításhoz, a legfontosabb különbségekhez, az összehasonlító táblázathoz és a következtetésekhez. Ez a cikk az összes hasznos összehasonlítást tartalmazza az adatelemzés és a prediktív elemzés között. További információkért a következő cikkeket is megnézheti -
- Üzleti elemzés vs. üzleti intelligencia - különbségek?
- Üzleti intelligencia vs. Adatelemzés - Melyik hasznosabb
- Predictive Analytics vs Data Science - Tanulja meg a 8 hasznos összehasonlítást
- Adatmegjelenítés vs. Adatelemzés - 7 legjobb dolog, amit tudnod kell
- 7 A leghasznosabb összehasonlítás az üzleti elemzés és a prediktív elemzés között