Andmeanalüüs vs andmeanalüüs - 6 hämmastavat erinevust

Andmeanalüüsi ja andmete analüüsi erinevused

Andmete analüüs on andmete uurimise, puhastamise, muundamise ja koolitamise protseduur, mille eesmärk on leida kasulikku teavet, soovitada järeldusi ja aidata otsuste tegemisel. Andmeanalüüsi tööriistad on Open Täpsustamine, Tableau avalik, KNIME, Google Fusion Tables, Node XL ja paljud muud. Parema ülevaate saamiseks ja andmete põhjal paremate otsuste tegemiseks kasutab Analytics andmeid, masinõpet, statistilist analüüsi ja arvutipõhiseid mudeleid. Analyticsi määratletakse kui „protsessi muutmise toiminguid analüüsi ja ülevaate abil organisatsiooni otsuste tegemise ja probleemide lahendamise kontekstis.” Analyticsi toetavad paljud tööriistad nagu Microsoft Excel, SAS, R, Python (raamatukogud), tabel avalik, Apache Spark ja excel.

Andmeanalüüsi ja andmeanalüüsi võrdlus ühest kohast teise

Allpool on toodud 6 peamist erinevust andmeanalüüsi ja andmeanalüüsi vahel

Andmeanalüüsi ja andmeanalüüsi peamised erinevused

Allpool on punktide loendid, kirjeldage peamisi erinevusi andmeanalüüsi ja andmeanalüüsi vahel

Andmeanalüütika on tavapärane analüüsi vorm, mida kasutatakse mitmel viisil, näiteks tervishoiusektoris, ettevõtluses, telekommunikatsioonis ja kindlustuses andmete põhjal otsuste tegemiseks ja andmetega seotud vajalike toimingute tegemiseks. Andmete analüüs on andmeanalüütika erivorm, mida kasutatakse ettevõtetes ja muudes valdkondades andmete analüüsimiseks ja andmetest kasulike teadmiste saamiseks.
Andmeanalüütika koosneb andmete kogumisest ja üldiselt andmete kontrollimist ning sellel on üks või mitu kasutust, samas kui andmeanalüüs seisneb andmete määratlemises, uurimises, andmete puhastamises, eemaldades andmetest Na-väärtused või muud kõrvalised andmed, muutes andmed tootmiseks sisukas tulemus.
Andmeanalüüsi teostamiseks tuleb õppida palju tööriistu andmetega vajalike toimingute tegemiseks. Analüütika saavutamiseks peavad olema teadmised R, Python, SAS, Tableau Public, Apache Spark, Excel ja paljudest teistest. Andmeanalüüsiks peab olema vajalike tööriistade (nt avatud täpsustamine, KNIME, Rapid Miner, Google Fusion Tables, Tableau Public, Node XL, Wolfram Alpha) jms praktilised tööriistad.
Andmeanalüütika elutsükkel koosneb ärijuhtumite hindamisest, andmete tuvastamisest, andmete hankimisest ja filtreerimisest, andmete ekstraheerimisest, andmete valideerimisest ja puhastamisest, andmete koondamisest ja esindamisest, andmete analüüsist, andmete visualiseerimisest, analüüsitulemuste kasutamisest. Kuna me teame, et andmeanalüüs on andmeanalüütika alakomponent, siis satub andmeanalüüsi elutsükkel ka analüüsiosa, see koosneb andmete kogumisest, andmete puhastamisest, andmete analüüsist ja tõlgendab andmeid täpselt nii, et saaksite aru, mida teie andmed soovivad ütlema.
Kui keegi soovib teada saada, mis juhtub järgmisena või mis saab järgmisel korral, jätkame andmete analüüsiga, sest andmeanalüütika aitab tuleviku väärtust ennustada. Arvestades, et andmete analüüsimisel toimub analüüs varasema andmestiku abil, et mõista andmetega seni juhtunut. Andmete analüüs ja andmete analüüs on vajalikud andmete mõistmiseks, millest võib olla abi tulevaste nõudmiste hindamisel, ja muud on olulised andmete minevikuanalüüsi tegemiseks.

Andmeanalüüs vs. andmeanalüüsi võrdlustabel

Allpool on toodud andmete analüüsi ja andmete analüüsi võrdlustabel

*Võrdluse alus*	*Andmeanalüüs*	*Andmete analüüs*
Vorm	Andmeanalüütika on analüüsi "üldine" vorm, mida kasutatakse ettevõtetes andmetepõhiste andmete põhjal otsuste tegemisel	Andmete analüüs on andmeanalüütika erivorm, mida kasutatakse ettevõtetes andmete analüüsimiseks ja sellest mõningate ülevaadete saamiseks.
Struktuur	Andmeanalüüs koosneb andmete kogumisest ja kontrollimisest üldiselt ning sellel on üks või mitu kasutajat.	Andmete analüüs koosnes andmete määratlemisest, uurimisest, puhastamisest ja andmete muundamisest, et anda sisukas tulemus.
Tööriistad	Turul on palju analüüsivahendeid, kuid peamiselt kasutatakse R, Tableau Public, Python, SAS, Apache Spark, Excel.	Analüüsimiseks555555555555566 kasutatakse andmeid OpenRefine, KNIME, RapidMiner, Google Fusion Tables, Tableau Public, NodeXL, WolframAlpha tööriistu.
Järjestus	Andmeanalüütika elutsükkel koosneb ärijuhtumite hindamisest, andmete tuvastamisest, andmete hankimisest ja filtreerimisest, andmete ekstraheerimisest, andmete valideerimisest ja puhastamisest, andmete koondamisest ja esindamisest, andmete analüüsist, andmete visualiseerimisest, analüüsitulemuste kasutamisest.	Andmeanalüüsis järgitakse andmete kogumist, andmete puhastamist, andmete analüüsi ja andmete täpset tõlgendamist, et saaksite aru, mida teie andmed tahavad öelda.
Kasutamine	Data Analyticsit saab üldiselt kasutada maskeeritud mustrite, anonüümsete korrelatsioonide, klientide eelistuste, turusuundumuste ja muu vajaliku teabe leidmiseks, mis aitab ärilistel eesmärkidel otsustest rohkem teavitada.	Andmeanalüüsi saab kasutada mitmel viisil, näiteks saab läbi viia analüüsi, näiteks kirjeldava analüüsi, uurimusliku analüüsi, järeldatava analüüsi, ennustava analüüsi ja saada andmetest kasulikke teadmisi.
Näide	Ütleme, et teil on 1 GB klientide ostuga seotud andmeid viimase 1 aasta kohta, nüüd tuleb leida, et mida meie kliendid järgmisel võimalikul ostul teevad, kasutate selleks andmete analüütikat.	Oletame, et teil on 1 GB klientidega seotud andmeid viimase 1 aasta kohta ja proovite leida seni juhtunut, mis tähendab, et andmete analüüsimisel vaatame minevikku.

Järeldus - andmeanalüüs vs andmeanalüüs

Täna kasvab andmete kasutamine kiiresti ja organisatsioonide vahel kogutakse tohutul hulgal andmeid. andmed võivad olla seotud klientide, ärieesmärkide, rakenduste kasutajate, külastajatega seotud ja sidusrühmadega jne. Neid andmeid segatakse ja jagatakse mustrite leidmiseks, mõistmiseks ja analüüsimiseks. Andmeanalüütika viitab mitmesugustele kvalitatiivseid ja kvantitatiivseid meetodeid hõlmavatele tööriistadele ja oskustele, mis kasutavad neid kogutud andmeid ja annavad tulemuse, mida kasutatakse efektiivsuse, tootlikkuse parandamiseks, riski vähendamiseks ja ettevõtluse suurendamiseks. Andmeanalüüsi tehnikad erinevad organisatsioonide lõikes vastavalt nende nõudmistele.

Andmeanalüüs on andmeanalüütika alakomponent. Spetsialiseeritud otsustusriist, mis kasutab erinevaid tehnoloogiaid, nagu näiteks avalikud andmed, avatud täpsustus, KNIME, Rapid Miner jne, ning on kasulik uurimusliku analüüsi tegemisel ja puhastustöötluse abil andmete põhjal andmete saamiseks, andmete teisendamine, modelleerimine ja visualiseerimine ning tulemuste loomine.

Soovitatav artikkel

See on juhend andmeanalüüside ja andmeanalüüside erinevuste, nende tähenduse, pea võrdluse, peamiste erinevuste, võrdlustabelite ja järelduste vahel. Lisateabe saamiseks võite vaadata ka järgmisi artikleid -