Skillnad mellan Data Analytics och Predictive Analytics
Analytics är användningen av data, maskininlärning, statistisk analys och matematiska eller datorbaserade modeller för att få bättre insikt och fatta bättre beslut. 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). Låt oss lära oss både Data Analytics och Predictive Analytics i en detalj i det här inlägget.
Det finns huvudsakligen tre typer av analyser: - deskriptiv analys, prediktiv analys och Prescriptive analytics.
Källa: Google Image
Beskrivande analys: Denna typ av analys används för att sammanfatta eller förvandla data till relevant information. Med andra ord sammanfattade det vad som har inträffat. Den här typen av analyser har någon betydande inverkan men kommer inte att vara till stor hjälp vid prognoser.
Predictive Analytics : - Predictive analytics involverar avancerad statistik, modellering, data mining och en eller flera maskininlärningstekniker för att gräva in data och gör det möjligt för analytiker att göra förutsägelser. Predictive analytics används för att förutsäga vad som kommer att hända i framtiden.
Prescriptive Analytics: - Denna form av analys är ett steg ovan för beskrivande och predictive Analytics. Med denna typ av analyser kan vi förutsäga de möjliga konsekvenserna baserat på olika valmöjligheter för en åtgärd, den kan också användas för att hitta den bästa handlingen för alla förutbestämda resultat.
Jämförelse mellan head-to-head-resultat mellan Data Analytics och Predictive Analytics (Infographics)
Nedan visas de 8 bästa jämförelserna mellan Data Analytics och Predictive Analytics
Viktiga skillnader mellan Data Analytics och Predictive Analytics
Låt oss förstå några skillnader mellan Data Analytics och Predictive Analytics på liknande sätt.
- Dataanalys (DA) innebär bearbetning och granskning av datamängder för att dra slutsatser om den information dessa datamängder består av. Predictive analytics hjälper till att förutsäga framtiden genom att granska historiska data noggrant, upptäcka mönster eller relationer i dessa data och sedan avsluta dessa relationer i tid.
- Dataanalys använder verktyg och tekniker för att företagen ska kunna fatta mer informerade, realtids- och pragmatiska affärsbeslut. Predictive analytics kan förutsäga risk och hitta en relation i data som inte är tydliga med traditionell analys.
- Dataanalys innebär att hitta dolda mönster i en stor mängd datasätt för att segmentera och gruppera data i logiska uppsättningar för att hitta beteende och upptäcka trender medan Predictive analytics involverar användning av några av avancerade analystekniker.
- Med Data Analytics i allmänhet verifierar eller motbeviser datavetare och forskare vetenskapliga modeller, teorier och hypoteser. Medan prediktiv analys, med ökad användning av specialiserade system och programvara, hjälper datavetare och forskare att få förtroende för förutsägelser och möjliga resultat.
- Data Analytics är vetenskapen om att använda rådata och generera målmedveten information med ett definierat mål som ger slutsatser om den informationen. Data Analytics använder traditionell algoritmisk eller mekanisk process för att bygga djup insikt. Till exempel genom att köra igenom ett antal datasätt för att leta efter meningsfulla korrelationer mellan varandra. Medan Predictive analytics använder avancerade beräkningsmodeller och algoritmer för att intelligent bygga en prognos- eller förutsägelseplattform, till exempel, kan en handelsföretag kanske vill förutsäga kortsiktiga rörelser i råvarupriser, insamlingsanalys, bedrägeri upptäckt etc.
- För att arbeta i Data Analytics behöver man stark statistisk kunskap, men för att arbeta inom Predictive analytics-segmentet måste man ha stark teknisk kunskap tillsammans med grundläggande statistisk kunskap. Han / hon kan behöva använda och arbeta med tekniska verktyg som SAS, R och Hadoop.
- Dataanalys används vanligtvis för B2C-applikationer från företag till konsument. Många organisationer samlar in, lagrar, analyserar och rengör data relaterade till sina kunder, affärspartners, marknadskonkurrenter etc. Data Analytics används sedan för att studera trender och mönster. Predictive analytics underlättar framtida beslutsfattande. Exempelvis samlar en social nätverkssajt uppgifter relaterade till sina användare angående deras intressen, gemenskapsliknande och andra segmentpreferenser enligt ett specificerat kriterium som ålder, kön och viktigaste demografi. Predictive analytics avslöjar de flesta sannolika framtida produktköp eller föredragna shoppingartiklar för sådana användare.
Data Analytics mot jämförelsetabell för prognoser för analys
| Grund för jämförelse | Data Analytics | Predictive Analytics |
| Form | Dataanalys är en "generell" form av Analytics som används i företag för att fatta beslut som är datadrivna. | Predictive analytics är en "specialiserad" form av Analytics som används av företag för att förutsäga framtidsbaserade resultat. |
| Strukturera | Data Analytics består av datainsamling och dataanalys i allmänhet och kan ha en eller flera användning. | Predictive analytics består av att definiera ett projekt och datainsamling, statistisk modellering, analys och övervakning och sedan förutsäga ett resultat |
| Data | Raw data churned för att få ren data för att göra Data Analytics. | Ren data tillhandahålls för att göra Predictive Analytics |
| Sekvens | Data Analytics sekvenseras enligt följande steg - samla in, inspektera, rengöra, transformera uppgifterna och nå slutsatser. | Predictive Analytics sekvenseras enligt följande steg - Model the Data, Trained the Model, Predict and Forecast the result. |
| Resultat | Resultatet av Data Analytics kan vara förutsägbart eller inte, det beror på affärskravets krav. | Prediktiv analys gör det möjligt för oss att förklara antaganden, hypotes och testa dem med hjälp av statistiska modeller. Efter den prediktiva modellen ger dig en förmåga att skapa en exakt modell om framtiden. |
| Användande | I allmänhet kan Data Analytics användas för att hitta dolda mönster, oidentifierade korrelationer, kundpreferenser, marknadstrender och annan användbar information som kan bidra till att fatta mer informerade beslut för företag. | Predictive analytics hjälper till att svara på frågor som "vad kommer att hända om efterfrågan minskar med 10% eller om leverantörspriserna stiger med 5%?" "Vad förutsätter vi att betala för bränsle de närmaste månaderna?" att förlora pengar i ett nytt affärsföretag? ” |
Slutsats - Data Analytics mot Predictive Analytics
Idag samlas enorma data över organisationer. Dessa uppgifter kan relateras till kunder, affärspartners, applikationsanvändare, besökare, interna anställda och externa intressenter etc. Dessa uppgifter kämmas och kategoriseras för att hitta och analysera mönster. Dataanalys avser olika verktyg och tekniker som involverar kvalitativa och kvantitativa metoder och processer, som använder denna insamlade data och genererar ett resultat som används för att förbättra effektiviteten, produktiviteten, minska risken och öka affärsvinsten. Dataanalystekniker varierar från organisation till organisation beroende på deras krav.
Predictive Analytics som en delmängd av Data analytics är ett specialiserat beslutsfattande verktyg som använder avancerade tekniska tillgångar och progressiva statistiska baserade algoritmer och modeller för att generera framtida förutsägelser så att företag kan fokusera och spendera sina pengar och energier mot mer positiva och förväntade resultat.
Rekommenderad artikel
Detta har varit en guide till Data Analytics vers Predictive Analytics, deras betydelse, jämförelse mellan huvud och huvud, viktiga skillnader, jämförelsetabell och slutsats. Den här artikeln består av alla användbara jämförelser mellan Data Analytics och Predictive Analytics. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -
- Business Analytics vs Business Intelligence - Skillnader?
- Business Intelligence vs Data analytics - Vilket är mer användbart
- Predictive Analytics vs Data Science - Lär dig den 8 användbara jämförelsen
- Datavisualisering kontra dataanalys - 7 bästa saker du behöver veta
- 7 Mest användbara jämförelser mellan Business Analytics och Predictive Analytics