Data Analytics vs Data Analyse - 6 fantastiske forskelle

Forskelle mellem dataanalyse og dataanalyse

Dataanalyse er en procedure til undersøgelse, rengøring, transformering og træning af dataene med det formål at finde nogle nyttige oplysninger, anbefale konklusioner og hjælpe i beslutningsprocessen. Dataanalyseværktøjer er Open Refine, Tableau public, KNIME, Google Fusion Tables, Node XL og mange flere. Analytics bruger data, maskinlæring, statistisk analyse og computebaserede modeller for at få bedre indsigt og træffe bedre beslutninger ud fra dataene. Analytics er defineret som "en proces med at omdanne data til handlinger gennem analyse og indsigt i sammenhæng med organisatorisk beslutningstagning og problemløsning." Analytics understøttes af mange værktøjer som Microsoft Excel, SAS, R, Python (biblioteker), tableau offentligt, Apache Spark og excel.

Sammenligning fra head to head mellem dataanalyse og dataanalyse

Nedenfor er de øverste 6 forskelle mellem dataanalyse og dataanalyse

Vigtige forskelle mellem dataanalyse og dataanalyse

Nedenfor er lister over punkter, der beskriver de vigtigste forskelle mellem dataanalyse og dataanalyse

Dataanalyse er en konventionel form for analyse, der bruges på mange måder som sundhedssektoren, erhvervslivet, telekommunikation, forsikring til at tage beslutninger ud fra data og udføre den nødvendige handling mod data. Dataanalyse er en specialiseret form for dataanalyse, der bruges i virksomheder og andet domæne til at analysere data og få nyttig indsigt fra data.
Dataanalyse består af dataindsamling og inspicerer generelt dataene, og de har en eller flere anvendelser, mens dataanalyse består af at definere en data, undersøge, rense dataene ved at fjerne Na-værdier eller en hvilken som helst outlier, der er til stede i en data, omdanne dataene til at producere et meningsfuldt resultat.
For at udføre dataanalyse skal man lære mange værktøjer til at udføre nødvendige handlinger på data. For at opnå analyser skal man have kendskab til R, Python, SAS, Tableau Public, Apache Spark, Excel og mange flere. Til dataanalyse skal man have hands-on af værktøjer som Open Refine, KNIME, Rapid Miner, Google Fusion Tables, Tableau Public, Node XL, Wolfram Alpha-værktøjer osv.
Dataanalyses livscyklus består af evaluering af forretningssager, dataidentifikation, dataindsamling og -filtrering, dataekstraktion, datavalidering og rensning, dataggregation & repræsentation, dataanalyse, datavisualisering, anvendelse af analyseresultater. Da vi ved, at dataanalyse er en underkomponent i dataanalyse, så dataanalysens livscyklus også kommer ind i analysedelen, består den dataindsamling, dataskrubber, analyse af data og fortolker dataene præcist, så du kan forstå, hvad dine data ønsker at sige.
Hver gang nogen vil finde ud af, hvad der vil ske næste, eller hvad der bliver næste, går vi med dataanalyse, fordi dataanalyse hjælper med at forudsige den fremtidige værdi. Mens der i dataanalyse udføres analyse på tidligere datasæt for at forstå, hvad der skete indtil videre fra data. Dataanalyse og dataanalyse er begge nødvendige for at forstå de data, man kan være nyttigt til at estimere fremtidige krav, og andet er vigtigt for at udføre en vis analyse af data for at undersøge fortiden.

Sammenligningstabel over dataanalyse vs dataanalyse

Nedenfor er sammenligningstabellen mellem Data Analytics vs Data Analyse

*Grundlag for sammenligning*	*Data Analytics*	*Dataanalyse*
Form	Dataanalyse er 'generel' form for analyse, der bruges i virksomheder til at træffe beslutninger ud fra data, der er datadrevet	Dataanalyse er en specialiseret form for dataanalyse, der bruges i virksomheder til at analysere data og få nogle indblik i dem.
Struktur	Dataanalyse består af dataindsamling og inspektion generelt, og den har en eller flere brugere.	Dataanalyse bestod af at definere en data, undersøgelse, rengøring, omdanne dataene for at give et meningsfuldt resultat.
Værktøj	Der er mange analyseværktøjer på et marked, men hovedsageligt bruges R, Tableau Public, Python, SAS, Apache Spark, Excel.	Til analyse af555555555555566 bruges dataene OpenRefine, KNIME, RapidMiner, Google Fusion Tables, Tableau Public, NodeXL, WolframAlpha-værktøjer.
sekvens	Dataanalysers livscyklus består af Business Case Evaluation, Data Identification, Data Acquisition & Filtering, Data Extraction, Data Validation & Cleansing, Data Aggregation & Representation, Data analysis, Data visualization, Utilization of Analys Results.	Sekvensen, der følges i dataanalyse, er dataindsamling, dataskrubbe, analyse af data og fortolke dataene præcist, så du kan forstå, hvad dine data vil sige.
Anvendelse	Data Analytics kan generelt bruges til at finde maskerede mønstre, anonyme sammenhænge, kundepræferencer, markedstendenser og anden nødvendig information, der kan hjælpe med at træffe flere meddelelsesbeslutninger til forretningsformål.	Dataanalyse kan bruges på forskellige måder, ligesom man kan udføre analyse som beskrivende analyse, efterforskningsanalyse, inferential analyse, forudsigelig analyse og tage nyttig indsigt fra dataene.
Eksempel	Lad os sige, at du har 1 GB kundeopkøbsrelaterede data for de sidste 1 år, nu skal man finde ud af, at hvad vores kunder næste mulige køb, du vil bruge dataanalyse til det.	Antag, at du har 1 GB kundekøbrelaterede data fra det sidste år, og du prøver at finde ud af, hvad der skete indtil videre, hvilket betyder i dataanalyse, vi ser på fortiden.

Konklusion - Data Analytics vs Data Analyse

I dag stiger dataforbruget hurtigt, og en enorm mængde data indsamles på tværs af organisationer. data kan relateres til kunder, forretningsformål, applikationsbrugere, besøgsrelaterede og interessenter osv. Disse data er kørt og delt for at finde, forstå og analysere mønstre. Dataanalyse refererer til forskellige værktøjer og færdigheder, der involverer kvalitative og kvantitative metoder, der anvender disse indsamlede data og producerer et resultat, der bruges til at forbedre effektivitet, produktivitet, reducere risiko og øge forretningsgevinsten. Dataanalytiske teknikker adskiller sig fra organisation til organisation alt efter deres krav.

Dataanalyse er en underkomponent i dataanalyse er et specialiseret beslutningstagningsværktøj, der bruger forskellige teknologier som tableau public, Open Refine, KNIME, Rapid Miner osv. Og er nyttige til udførelse af efterforskningsanalyse og producerer nogle indsigter fra data ved hjælp af en rengøring, transformere, modellere og visualisere dataene og producere resultater.

Anbefalet artikel

Dette har været en guide til forskelle mellem dataanalyse og dataanalyse, deres betydning, sammenligning mellem hoved, hovedforskelle, sammenligningstabel og konklusion. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere -