Data Analytics vs Data Analys - 6 fantastiska skillnader

Skillnader mellan dataanalys och dataanalys

Dataanalys är ett förfarande för utredning, rengöring, omvandling och utbildning av uppgifterna i syfte att hitta lite användbar information, rekommendera slutsatser och hjälpa till att fatta beslut. Dataanalysverktyg är Open Refine, Tableau public, KNIME, Google Fusion Tables, Node XL och många fler. Analytics använder data, maskininlärning, statistisk analys och datorbaserade modeller för att få bättre insikt och fatta bättre beslut från data. Analytics definieras som "en process för att omvandla data till handlingar genom analys och insikt i samband med beslutsfattande och problemlösning." Analytics stöds av många verktyg som Microsoft Excel, SAS, R, Python (bibliotek), tablå public, Apache Spark och excel.

Jämförelse mellan data och dataanalys jämfört med varandra

Nedan visas de översta 6 skillnaderna mellan dataanalys och dataanalys

Viktiga skillnader mellan dataanalys och dataanalys

Nedan finns listor med punkter, beskriv de viktigaste skillnaderna mellan dataanalys och dataanalys

Dataanalys är en konventionell form av analys som används på många sätt som hälsosektor, företag, telekom, försäkring för att fatta beslut från data och utföra nödvändiga åtgärder för data. Dataanalys är en specialiserad form av dataanalys som används i företag och annan domän för att analysera data och ta användbar insikt från data.
Dataanalys består av datainsamling och inspekterar i allmänhet uppgifterna och den har en eller flera användning medan dataanalys består av att definiera en data, undersöka, rengöra uppgifterna genom att ta bort Na-värden eller någon annan utflykt som finns i en data, omvandla data till ett meningsfullt resultat.
För att utföra dataanalys måste man lära sig många verktyg för att utföra nödvändiga åtgärder för data. För att uppnå analys måste man ha kunskap om R, Python, SAS, Tableau Public, Apache Spark, Excel och många fler. För dataanalys måste man ha praktiska verktyg som Open Refine, KNIME, Rapid Miner, Google Fusion Tables, Tableau Public, Node XL, Wolfram Alpha-verktyg etc.
Livscykeln för dataanalys består av Business Case Evaluation, Data Identification, Data Acquisition & Filtering, Data Extracting, Data Validation & Cleansing, Data Aggregation & Representation, Data Analys, Data Visualization, Användning av analysresultat. Som vi vet att dataanalys är en delkomponent i dataanalys så att dataanalys livscykel också kommer in i analysdelen, den består av datainsamling, dataskrubber, analys av data och tolkar data exakt så att du kan förstå vad dina data vill ha att säga.
Närhelst någon vill upptäcka att vad som kommer att hända härnäst eller vad som kommer att bli nästa, går vi med dataanalys eftersom dataanalys hjälper till att förutsäga framtida värde. Medan dataanalys utförs analyser på tidigare datasatser för att förstå vad som hänt hittills från data. Dataanalys och dataanalys är båda nödvändiga för att förstå de data som man kan vara användbar för att uppskatta framtida krav och andra är viktiga för att utföra en del analys av data för att undersöka tidigare.

Jämförelsetabell för dataanalys vs dataanalys

Nedan är jämförelsetabellen mellan Data Analytics vs Data Analys

*Grund för jämförelse*	*Data Analytics*	*Dataanalys*
Form	Dataanalys är en "generell" form av analys som används i företag för att fatta beslut från data som är datadrivna	Dataanalys är en specialiserad form av dataanalys som används i företag för att analysera data och ta lite insikter om den.
Strukturera	Dataanalys består av datainsamling och inspektion i allmänhet och den har en eller flera användare.	Dataanalys bestod av att definiera en data, utreda, rengöra, omvandla data för att ge ett meningsfullt resultat.
Verktyg	Det finns många analysverktyg på en marknad men främst används R, Tableau Public, Python, SAS, Apache Spark, Excel.	För analys av555555555555566 används data OpenRefine, KNIME, RapidMiner, Google Fusion Tables, Tableau Public, NodeXL, WolframAlpha.
Sekvens	Dataanalysens livscykel består av Business Case Evaluation, Data Identification, Data Acquisition & Filtering, Data Extracting, Data Validation & Cleansing, Data Aggregation & Representation, Data Analys, Data Visualization, Utnyttjande av analysresultat.	Sekvensen som följs vid dataanalys är datainsamling, dataskrubber, analys av data och tolkar data exakt så att du kan förstå vad dina data vill säga.
Användande	Data Analytics kan i allmänhet användas för att hitta maskerade mönster, anonyma korrelationer, kundpreferenser, marknadstrender och annan nödvändig information som kan bidra till att göra mer anmälda beslut för affärsändamål.	Dataanalys kan användas på olika sätt som man kan utföra analys som beskrivande analys, undersökande analys, inferentialanalys, prediktiv analys och ta användbar insikt från data.
Exempel	Låt oss säga att du har 1 GB kundköprelaterade data från det senaste 1 året, nu måste man upptäcka att vad våra kunder nästa möjliga köp, kommer du att använda dataanalys för det.	Anta att du har 1 GB kundköprelaterade data från det senaste året och du försöker hitta vad som hänt hittills, vilket innebär att vi analyserar data i det förflutna.

Slutsats - Data Analytics vs Data Analys

Idag ökar dataanvändningen snabbt och en enorm mängd data samlas in över organisationer. data kan relateras till kunder, affärsändamål, applikationsanvändare, besöksrelaterade och intressenter etc. Dessa uppgifter är uppdelade och delade för att hitta, förstå och analysera mönster. Dataanalys avser olika verktyg och färdigheter som involverar kvalitativa och kvantitativa metoder, som använder dessa insamlade data och ger ett resultat som används för att förbättra effektiviteten, produktiviteten, minska risken och öka affärsvinsten. Dataanalystekniker skiljer sig från organisation till organisation beroende på deras krav.

Dataanalys är en delkomponent i dataanalys är ett specialiserat beslutsverktyg som använder olika tekniker som tableau public, Open Refine, KNIME, Rapid Miner etc. och är användbara vid utförande av undersökningsanalys och producerar lite insikt från data med hjälp av en rengöring, transformera, modellera och visualisera data och producera resultat.

Rekommenderad artikel

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