Andmeanalüüs vs ennustav analüüs - milline neist on kasulik

Erinevus andmeanalüüsi ja ennustava analüüsi vahel

Analytics on andmete, masinõppe, statistilise analüüsi ja matemaatiliste või arvutipõhiste mudelite kasutamine parema ülevaate saamiseks ja paremate otsuste tegemiseks. Analyticsi määratletakse kui „protsessi muutmise toiminguteks analüüsi ja ülevaate abil organisatsiooni otsuste tegemise ja probleemide lahendamise kontekstis.” Analyticsi toetavad paljud tööriistad, näiteks Microsoft Excel, SAS, R, Python (raamatukogud). Õppige selles postituses üksikasjalikult nii andmeanalüüsi kui ka ennustavat analüüsi.

Analüütikat on peamiselt kolme tüüpi: - kirjeldav analüütiline, ennustav analüütiline ja ettekirjutav analüüs.

Allikas: Google Image

Kirjeldav analüüs: seda tüüpi analüütikat kasutatakse andmete kokkuvõtmiseks või asjakohaseks teabeks muutmiseks. Teisisõnu võttis see kokku juhtunu. Seda tüüpi analüüsil on teatav tähenduslik mõju, kuid sellest pole ennustamisel palju abi.

Ennustav analüüs : - ennustav analüütika hõlmab täiustatud statistilist, modelleerimist, andmete kaevandamist ja ühte või mitut masinõppe tehnikat andmete kaevamiseks ning võimaldab analüütikutel prognoose teha. Ennustavat analüüsi kasutatakse tulevikus toimuva ennustamiseks.

Prescriptive Analytics: - see analüüsi vorm on kirjeldava ja ennustava Analyticsi sammu võrra kõrgem. Seda tüüpi analüütika abil suudame toimingu võimalike erinevate valikute põhjal ennustada võimalikke tagajärgi; seda saab kasutada ka parima ettekujutuse leidmiseks mis tahes eelnevalt määratletud tulemuse jaoks.

Andmeanalüüsi ja ennustava analüüsi (infograafika) võrdlus ühest otsast teise

Allpool on kaheksa parimat võrdlust andmeanalüüsi ja ennustava analüüsi vahel

Andmeanalüüsi ja ennustava analüüsi peamised erinevused

Saame aru mõningatest erinevustest andmeanalüüsi ja ennustava analüütika vahel, mis sarnanevad terminitega -

Andmeanalüüs (DA) hõlmab andmekogumite töötlemist ja uurimist, et teha järeldusi teabe kohta, millest need andmekogumid koosnevad. Ennustav analüütika aitab tulevikku ennustada, uurides põhjalikult ajaloolisi andmeid, tuvastades nende andmete mustrid või seosed ning sõlmides need suhted õigeaegselt.
Andmeanalüütika kasutab tööriistu ja tehnikaid, mis võimaldavad ettevõtetel teha teadlikumaid, reaalajas ja pragmaatilisi äriotsuseid. Ennustav analüüs võib ennustada riski ja leida seose andmetes, mis pole traditsioonilise analüüsiga selged.
Andmeanalüütika hõlmab suure hulga andmestiku varjatud mustrite leidmist, et segmenteerida ja grupeerida andmed loogilisteks komplektideks käitumise leidmiseks ja trendide tuvastamiseks, samas kui ennustav analüütika hõlmab mõnede täiustatud analüüsimeetodite kasutamist.
Andmeanalüüsi abil kontrollivad või lükkavad andmeteadlased ja teadlased üldiselt üle teaduslikud mudelid, teooriad ja hüpoteesid. Arvestades, et ennustav analüütika koos spetsiaalsete süsteemide ja tarkvara suurema kasutamisega aitab andmeteadlastel ja teadlastel usaldust ennustuste ja võimalike tulemuste suhtes.
Andmeanalüüs on teadus töötlemata andmete kasutamisest ja kindla eesmärgiga sihipärase teabe genereerimisest, mis teeb selle teabe kohta järeldused. Data Analytics kasutab sügava ülevaate saamiseks traditsioonilist algoritmilist või mehaanilist protsessi. Näiteks paljude andmekogude läbimine, et otsida üksteise vahel tähenduslikke seoseid. Kui ennustav analüütika kasutab prognoosimis- või ennustusplatvormi arukaks ülesehitamiseks täiustatud arvutuslikke mudeleid ja algoritme, siis näiteks võib kaupleja ennustada kaubahindade lühiajalist liikumist, kogumisanalüütikat, pettuste avastamist jne.
Andmeanalüütikas töötamiseks on vaja tugevaid statistilisi teadmisi, kuid Ennustava analüütika segmendis töötamiseks peavad olema tugevad tehnilised teadmised, aga ka põhilised statistilised teadmised. Temalt võidakse nõuda selliste tehnoloogiliste tööriistade nagu SAS, R ja Hadoop kasutamist ja töötamist.
Andmeanalüütikat kasutatakse tavaliselt ettevõttelt tarbijale (B2C) mõeldud rakenduste jaoks. Paljud organisatsioonid koguvad, salvestavad, analüüsivad ja puhastavad oma klientide, äripartnerite, turukonkurentidega seotud andmeid. Seejärel kasutatakse andmeanalüütilisi suundumuste ja mustrite uurimiseks. Ennustav analüütika hõlbustab edasist otsustamist. Näiteks kogub suhtlusvõrgustik oma kasutajatega seotud andmeid nende huvide, kogukonna vaadete ja teiste segmentide eelistuste kohta vastavalt konkreetsele kriteeriumile, nagu vanus, sugu ja kõige olulisemad demograafilised andmed. Ennustav analüütik paljastab selliste kasutajate jaoks kõige tõenäolisemad toote tulevikuostud või eelistatavad ostutooted.

Andmeanalüüs vs prognoositava analüüsi võrdlustabel

*Võrdluse alus*	*Andmeanalüüs*	*Ennustav analüüs*
Vorm	Andmeanalüütika on analüüsi „üldine” vorm, mida ettevõtetes kasutatakse andmetepõhiste otsuste tegemiseks.	Ennustav analüütika on analüüsi „spetsialiseeritud” vorm, mida ettevõtted kasutavad tulevikupõhiste tulemuste ennustamiseks.
Struktuur	Data Analytics koosneb andmete kogumisest ja andmete analüüsist üldiselt ning sellel võiks olla üks või mitu kasutust.	Ennustav analüüs koosneb projekti määratlemisest ja andmete kogumisest, statistilisest modelleerimisest, analüüsist ja jälgimisest ning tulemuse ennustamisest
Andmed	Algandmed lahjendatakse, et saada andmeanalüüsi tegemiseks puhtaid andmeid.	Ennustava analüüsi tegemiseks pakutakse puhtaid andmeid
Järjestus	Andmeanalüüsid järjestatakse järgmiste sammudena - koguge, kontrollige, puhastage, muutke andmeid ja jõuge järeldustele.	Ennustavat analüüsi jaotatakse järgmiselt. Andmete modelleerimine, mudeli ettevalmistamine, tulemuse ennustamine ja prognoosimine.
Tulemus	Andmeanalüütika tulemus võib olla ennustav või mitte, see sõltub ärijuhtumi nõuetest.	Ennustav analüüs võimaldab meil kinnitada eeldusi, hüpoteesi ja testida neid statistiliste mudelite abil. Pärast seda ennustav mudel annab teile võimaluse luua täpne mudel tuleviku kohta.
Kasutamine	Data Analyticsit saab üldiselt kasutada peidetud mustrite, tuvastamata korrelatsioonide, klientide eelistuste, turusuundumuste ja muu kasuliku teabe leidmiseks, mis aitab ettevõtetel teha teadlikumaid otsuseid.	Ennustav analüütika aitab vastata küsimustele, näiteks „mis juhtub, kui nõudlus väheneb 10% või kui tarnijahinnad tõusevad 5%?“ „Mida me eeldame, et maksame järgmise paari kuu jooksul kütuse eest?“ Milline on oht? kaotada raha uues äriettevõttes? ”

Järeldus - andmeanalüüs vs ennustav analüüs

Tänapäeval kogutakse organisatsioonide vahel tohutult andmeid. Need andmed võivad olla seotud klientide, äripartnerite, rakenduste kasutajate, külastajate, sisemiste töötajate ja väliste sidusrühmadega jne. Need andmed on liigendatud ja kategoriseeritud mustrite leidmiseks ja analüüsimiseks. Andmeanalüütika viitab mitmesugustele kvalitatiivseid ja kvantitatiivseid meetodeid ja protsesse hõlmavatele tööriistadele ja tehnikatele, mis kasutab neid kogutud andmeid ja loob tulemuse, mida kasutatakse efektiivsuse, tootlikkuse suurendamiseks, riski vähendamiseks ja ärikasumi suurendamiseks. Andmeanalüüsi tehnikad varieeruvad organisatsioonide kaupa vastavalt nende vajadustele.

Ennustav analüüs kui andmeanalüütika alamhulk on spetsialiseeritud otsustusriist, mis kasutab täpsemat tehnoloogilist vara ja progressiivseid statistikapõhiseid algoritme ja mudeleid tulevikuprognooside genereerimiseks, et ettevõtted saaksid keskenduda ja kulutada oma raha ja energia positiivsemate ja oodatavate tulemuste poole.

Soovitatav artikkel

See on olnud juhend andmeanalüüsi ja ennustava analüüsi kohta, nende tähendus, võrdlus pea vahel, peamised erinevused, võrdlustabel ja järeldus. See artikkel sisaldab kõiki kasulikke võrdlusi andmeanalüüsi ja ennustava analüüsi vahel. Lisateabe saamiseks võite vaadata ka järgmisi artikleid -