Skillnader mellan Predictive Analytics vs Statistics

Predictive analytics är en avancerad analysteknik. Predictive analytics använder både nya och historiska data för att förutse resultat, aktivitet, beteende och trender.

Statistik är en gren av matematik, främst oro över samling, analys, tolkning och presentation av massor av numeriska fakta. Statistik används inom nästan alla forskningsområden.

Jämförelse mellan head-to-head-resultat mellan prediktiv analys vs statistik (infographics)

Nedan visas topp 6-jämförelsen mellan Predictive Analytics vs Statistics

Viktiga skillnader mellan Predictive Analytics vs Statistics

Nedan är listan över objekt, förklara skillnaderna mellan Predictive Analytics och statistik

  • Predictive Analytics används för att göra förutsägelser om okända framtida händelser. Medan statistik är vetenskapen och den används främst i "forskning". Statistik hjälper till att göra en slutsats från uppgifterna genom att samla in, analysera och presentera.
  • För att ett företag ska blomstra måste det samla in och generera fakta som återspeglar dess nuvarande status. Statistik hjälper till att dessa fakta eller data ändras till information för att stödja rationellt beslutsfattande.

Hur det fungerar:

• I Predictive Analytics använder prediktiva modeller kända resultat för att utveckla eller träna en modell som kan användas för att förutsäga värden för olika eller nya data. Denna modellering ger resultat i form av förutsägelser som representerar en sannolikhet för målvariabeln baserat på uppskattad betydelse från en uppsättning inputvariabler.

• Statistik sammanfattar informationen för allmän användning. Det finns två huvudsakliga statistiska metoder: Beskrivande statistik och inferensstatistik.

  • Beskrivande statistik: Den sammanfattar data från ett prov med hjälp av index som medelvärde eller standardavvikelse.
  • Inferentialstatistik: Det drar slutsatserna från de data som är föremål för slumpmässig variation såsom observationsfel och provvariation.

• Predictive Analytics inkluderar datainsamling, datamodellering och statistik.

• Prediktiva modeller spelar en viktig roll i prediktiv analys. Det finns två typer av prediktiva modeller.

  • Klassificeringsmodeller
    • Beslutsträd
  • Regressionsmodeller
    • Populär metod i statistik och fungerar också för prediktiv analys.

• Predictive Analytics är inte enskilt; det inkluderar och beror på algoritmer och metodologier. Exempel är regressionsmodeller, analyser av tidsserier etc.

• Statistik hjälper, analytiker, att bygga den prediktiva modellen för att förutse resultaten eller affärsverksamheten, så den vanligtvis faller under området vetenskap, statistisk analys och annan skicklig dataanalys.

• I både Predictive Analytics och statistik hjälper datatekniker att samla relevant data och förbereda dem för analys. På ett sätt fungerar statistik som en inmatad datakälla för prediktiv analys.

• När datainsamlingen har skett formuleras, tränas och modifieras en statistisk modell efter behov för att ge exakta resultat. Modellen körs sedan mot den valda datan för att generera förutsägelser

• Låt oss ta verkliga exempel eller scenarier för att förstå dem bättre. Några av de populära exemplen är väderprognos, handel, hälsovård och retails.

• I verkligheten handlar det om att hitta mönster i en enorm mängd data. Genom att använda de rätta statistiska modellerna kan du få insikter från den information du har tillgång till. De dolda mönstren som avslöjas av processen gör det möjligt att göra förutsägelser.

• Låt oss titta på en gång för att få en inre bild av hur statistik och prediktiv analys gissar de framtida händelserna.

• Stora företag använder prediktiv analys. Öppna till exempel din Amazon-webbplats och titta runt på webbplatsen. En stor andel av skärmen ägnas åt "rekommenderade" produkter, och varje rekommendationsområde är en något annorlunda prediktiv algoritm baserad på olika data.

Predictive Analytics vs Statistics Comparison Table

Nedan är jämförelsetabellen som förklarar skillnaderna mellan Predictive Analytics och statistik

Predictive AnalyticsStatistik

Definition

Predictive analytics är en gren av dataanalysen för att förutsäga de framtida händelserna.Statistik i enklare termer är en samling numeriska fakta. Det är vetenskapen att samla in, klassificera och representera numeriska data.

Varför är det viktigt?

Prediktiv analys kan identifiera risker och möjligheter för framtiden.

Genom att använda Predictive analytics kan företaget effektivt tolka big data för deras fördelar.

Statistik är viktig för forskare, analysatorer och företag.

  • Med hjälp av statistik kan de informeras om riskerna.
  • De kan utvärdera informationens trovärdighet och användbarhet för att fatta lämpliga beslut.

Relation

Det handlar om att använda statistiska analystekniker för att förutsäga framtiden.Statistik och prediktiv analys arbetar tillsammans för att fatta bra beslut för framtiden.

Metoder / tekniker

Den prediktiva analysprogramvaran förlitar sig starkt på avancerade algoritmer och metodologier

  • Logistisk återgång
  • Beslutsträd
  • Tidsserie-analys
  • Maskininlärning
  • Konstgjord intelligens, etc.

Några av statistikteknikerna är

  • Aritmetiskt medelvärde
  • Standardavvikelse (Sigma)
  • regression
  • Hypotesundersökning, etc.

Användningar / fält

Att använda informationen från prediktiv analys kan hjälpa företag och affärsapplikationer.

  • Predictive analytics föreslår åtgärder som kan påverka positiva driftsförändringar.
  • Analytiker kan använda prediktiv analys för att förutse om en förändring kommer att hjälpa dem att minska riskerna, förbättra verksamheten och öka intäkterna

Statistik kan användas inom många forskningsområden.

  • Vetenskap
  • Teknologi
  • Företag
  • Biologi
  • Datavetenskap
  • Kemi osv. Det hjälper till att fatta beslut
  • Ger jämförelse
  • Förklarar åtgärder som har ägt rum
  • Förutse det framtida utfallet
  • Uppskattningar av okända mängder.

grenar

Predictive analytics är en av typerna av Data Analytics. De andra analyserna är beskrivande och receptbelagda analyser.De två huvudsakliga grenarna för statistik är beskrivande statistik och inferentiell statistik.

Slutsats -Pictictive Analytics vs Statistics

Predictive Analytics och statistik används för att analysera aktuella data och historiska data för att göra förutsägelser om framtida händelser. Predictive analytics använder många tekniker från data mining, statistik, modellering, maskininlärning och artificiell intelligens.

Prediktiv analys kräver hög kompetens med statistiska metoder och förmågan att bygga prediktiva datamodeller. Så vi kan dra slutsatsen att båda arbetar tillsammans för att dra slutsatserna och förutsägelserna från uppgifterna.

Rekommenderade artiklar

Detta har varit en guide till Predictive Analytics vs Statistics, deras betydelse, jämförelse mellan huvud och huvud, viktiga skillnader, jämförelsetabell och slutsats. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -

  1. 13 bästa verktyg för prediktiv analys
  2. Predictive Analytics vs Data Mining
  3. Data Mining Vs Statistics
  4. Statistik och maskininlärning

Kategori: