Data Analytics vs Predictive Analytics - Hvilken er nyttig

Forskel mellem Data Analytics og Predictive Analytics

Analytics er brugen af data, maskinlæring, statistisk analyse og matematiske eller computerbaserede modeller for at få bedre indsigt og træffe bedre beslutninger. Analytics defineres som "en proces med at omdanne data til handlinger gennem analyse og indsigt i forbindelse med organisatorisk beslutningstagning og problemløsning." Analytics understøttes af mange værktøjer som Microsoft Excel, SAS, R, Python (biblioteker). Lad os lære både Data Analytics og Predictive Analytics i en detaljeret beskrivelse i dette indlæg.

Der er hovedsageligt tre typer analyser: - deskriptiv analyse, forudsigelig analyse og Prescriptive analytics.

Kilde: Google Image

Beskrivende Analytics: Denne type analytics bruges til at opsummere eller omdanne data til relevant information. Med andre ord opsummerede det, hvad der er sket. Denne type analyser har en vis meningsfuld indflydelse, men vil ikke være meget nyttig i prognoser.

Predictive Analytics : - Predictive analytics involverer avanceret statistisk, modellering, data mining og en eller flere maskinlæringsteknikker til at grave i data og tillader analytikere at komme med forudsigelser. Predictive analytics bruges til at forudsige, hvad der vil ske i fremtiden.

Prescriptive Analytics: - Denne form for analyse er et trin over beskrivende og forudsigelsesanalyse. Med denne type analyser er vi i stand til at forudsige de mulige konsekvenser baseret på forskellige mulige valg for en handling, den kan også bruges til at finde det bedste handlingsforløb for ethvert forudbestemt resultat.

Sammenligning fra head to head mellem Data Analytics Vs Predictive Analytics (Infographics)

Nedenfor er de øverste 8 sammenligninger mellem Data Analytics og Predictive Analytics

Vigtige forskelle mellem Data Analytics Vs Predictive Analytics

Lad os forstå nogle få forskelle mellem Data Analytics og Predictive Analytics, der ligner lignende terminologier -

Dataanalyse (DA) involverer behandling og undersøgelse af datasæt for at drage konklusioner om de oplysninger, disse datasæt består af. Forudsigelig analyse hjælper med at forudsige fremtiden ved at inspicere historiske data grundigt, opdage mønstre eller forhold i disse data og derefter afslutte disse forhold i tide.
Dataanalyse bruger værktøjer og teknikker til at gøre det muligt for virksomheder at tage mere informerede, realtids- og pragmatiske forretningsbeslutninger. Forudsigende analyser kan forudsige risiko og finde et forhold i data, der ikke umiddelbart er synlige med traditionel analyse.
Dataanalyse involverer at finde skjulte mønstre i en stor mængde datasæt for at segmentere og gruppere data i logiske sæt for at finde adfærd og opdage tendenser, mens Predictive analytics involverer brugen af nogle af de avancerede analyseteknikker.
Brug af Data Analytics generelt verificerer eller modbeviser dataforskere og forskere videnskabelige modeller, teorier og hypoteser. Mens forudsigelig analyse, med øget anvendelse af specialiserede systemer og software, hjælper datavidenskabsmænd og forskere med at bringe tillid til forudsigelser og mulige resultater.
Data Analytics er videnskaben om at bruge rådata og generere målrettet information med et defineret mål, der bringer konklusioner om denne information. Data Analytics bruger traditionel algoritmisk eller mekanisk proces til at opbygge dyb indsigt. For eksempel at køre gennem et antal datasæt for at se efter meningsfulde sammenhænge mellem hinanden. Mens Predictive analytics anvender avancerede beregningsmodeller og algoritmer til intelligent at opbygge en prognose- eller forudsigelsesplatform, for eksempel kan en råvarehandler muligvis forudse kortsigtede bevægelser i råvarepriser, indsamlingsanalyse, bedrageri afsløring osv.
For at arbejde i Data Analytics har man brug for stærk statistisk viden, men for at arbejde i Predictive analytics-segmentet skal man også have stærk teknisk viden sammen med grundlæggende statistisk viden. Det kan være nødvendigt, at han / hun bruger og arbejder med teknologiske værktøjer som SAS, R og Hadoop.
Dataanalyse bruges normalt til B2C-applikationer (business-to-customer). Mange organisationer indsamler, gemmer, analyserer og renser data, der er knyttet til deres kunder, forretningspartnere, markedskonkurrenter osv. Data Analytics bruges derefter til at studere tendenser og mønstre. Forudsigelig analyse letter fremtidig beslutningstagning. For eksempel indsamler et socialt netværkswebsted data, der er relateret til dets brugere om deres interesser, samfundsmålinger og andre segmenter præferencer i henhold til et specifikt kriterium som alder, køn og vigtigste demografi. Forudsigelig analyse afslører mest sandsynlige fremtidige produktkøb eller foretrukne indkøbsprodukter til sådanne brugere.

Data Analytics Vs forudsigelig Analytics-sammenligningstabel

*Grundlag for sammenligning*	*Data Analytics*	*Predictive Analytics*
Form	Dataanalyse er en 'generel' form af Analytics, der bruges i virksomheder til at træffe beslutninger, der er datadrevet.	Forudsigelig analyse er en 'specialiseret' form af Analytics, der bruges af virksomheder til at forudsige fremtidige baserede resultater.
Struktur	Data Analytics består af dataindsamling og dataanalyse generelt og kan have en eller flere brug.	Forudsigelig analyse består af at definere et projekt og dataindsamling, statistisk modellering, analyse og overvågning og derefter forudsige et resultat
Data	Raw data churned for at få rene data til at udføre Data Analytics.	Rene data leveres til udførelse af Predictive Analytics
sekvens	Data Analytics sekventeres som følgende trin - indsamle, inspicere, rense, transformere dataene og nå til konklusioner.	Predictive Analytics sekventeres som følgende trin - Model dataene, trænet modellen, forudsig og forudsig resultatet.
Resultat	Resultatet af Data Analytics kan være forudsigeligt eller ej, det afhænger af kravene til forretningssager.	Forudsigelig analyse giver os mulighed for at erklære antagelser, hypotese og teste dem ved hjælp af statistiske modeller. Efter den forudsigelige model giver dig en mulighed for at skabe en nøjagtig model om fremtiden.
Anvendelse	Data Analytics kan generelt bruges til at finde skjulte mønstre, uidentificerede sammenhænge, kundepræferencer, markedstendenser og anden nyttig information, der kan hjælpe med at træffe mere informerede beslutninger for virksomhederne.	Forudsigelig analyse hjælper med at besvare spørgsmål som "hvad vil der ske, hvis efterspørgslen falder med 10%, eller hvis leverandørpriserne stiger med 5%?" "Hvad antager vi at betale for brændstof i de næste par måneder?" Hvad er risikoen? at miste penge i en ny forretningsvirksomhed? ”

Konklusion - Data Analytics vs Predictive Analytics

I dag indsamles enorme data på tværs af organisationer. Disse data kan være relateret til kunder, forretningspartnere, applikationsbrugere, besøgende, interne medarbejdere og eksterne interessenter osv. Disse data er kendt og kategoriseret for at finde og analysere mønstre. Dataanalyse refererer til forskellige værktøjer og teknikker, der involverer kvalitative og kvantitative metoder og processer, der bruger disse indsamlede data og genererer et resultat, der bruges til at forbedre effektivitet, produktivitet, reducere risiko og øge forretningsgevinsten. Dataanalytiske teknikker varierer fra organisation til organisatorisk afhængigt af deres krav.

Predictive Analytics som en undergruppe af dataanalyse er et specialiseret beslutningsværktøj, der bruger avancerede teknologiske aktiver og progressive statistisk baserede algoritmer og modeller til at generere fremtidige forudsigelser, så virksomhederne kan fokusere og bruge deres penge og energi på mere positive og forventede resultater.

Anbefalet artikel

Dette har været en guide til Data Analytics vs Predictive Analytics, deres betydning, sammenligning mellem hoved og hoved, nøgleforskelle, sammenligningstabel og konklusion. Denne artikel består af alle nyttige sammenligninger mellem Data Analytics og Predictive Analytics. Du kan også se på følgende artikler for at lære mere -