Ennustavan analyysin ja tilastojen väliset erot

Ennustava analytiikka on edistynyt analysointitekniikka. Ennustava analytiikka käyttää sekä uutta että historiallista tietoa ennakoimaan tulosta, aktiivisuutta, käyttäytymistä ja suuntauksia.

Tilastot ovat matematiikan osa-alue, joka koskee pääasiassa lukujen tosiasioiden keräämistä, analysointia, tulkintaa ja esittämistä. Tilastoja käytetään melkein kaikilla tutkimusaloilla.

Head to Head -vertailut ennustavan analyysin ja tilastojen välillä (infografia)

Seuraavassa on kuuden suosituimman vertailun ennustava analyysi vs. tilastotiedot välillä

Ennustettavan analyysin ja tilastotietojen tärkeimmät erot

Alla on luettelo kohteista, selitä ennustavan analyysin ja tilastotietojen erot

  • Ennakoivaa Analyticsia käytetään ennusteiden tekemiseen tuntemattomista tulevaisuuden tapahtumista. Tilastot ovat tiede ja sitä käytetään pääasiassa tutkimuksessa. Tilastot auttavat tekemään johtopäätöksiä tiedoista keräämällä, analysoimalla ja esittämällä.
  • Jotta yritys kukoistaa, sen on kerättävä ja luotava tosiseikkoja, jotka heijastavat sen nykyistä tilaa. Tilastot auttavat näitä tosiasioita tai tietoja muuttumaan tiedoiksi rationaalisen johdon päätöksenteon tukemiseksi.

Kuinka se toimii:

• Ennustavassa analyysissä ennustavat mallit käyttävät tunnettuja tuloksia kehittämään tai kouluttamaan mallia, jota voidaan käyttää erilaisten tai uusien tietojen arvojen ennustamiseen. Tämä mallinnus tarjoaa tuloksia ennusteiden muodossa, jotka edustavat kohdemuuttujan todennäköisyyttä perustuen syötettyjen muuttujien sarjan arvioituun tärkeyteen.

• Tilastot tiivistävät tiedot julkiseen käyttöön. On olemassa kaksi päätilastollista menetelmää: kuvailevat tilastot ja aloitustilastot.

  • Kuvailevat tilastot: Se tiivistää näytteen tiedot käyttämällä indeksejä, kuten keskiarvoa tai keskihajontaa.
  • Inferenssitilastot: Se tekee johtopäätökset tiedoista, jotka ovat sattumanvaraisen vaihtelun alaisia, kuten havaintovirheet ja näytteen variaatiot.

• Ennustava analyysi sisältää tiedonkeruun, datan mallinnuksen ja tilastotiedot.

• Ennustavilla malleilla on tärkeä rooli ennustavassa analytiikassa. Ennustavia malleja on kahta tyyppiä.

  • Luokittelumallit
    • Päätöspuut
  • Regressiomallit
    • Suosittu menetelmä tilastoinnissa ja toimii myös ennustavassa analytiikassa.

• Ennakoiva Analytics ei ole yksi; se sisältää algoritmeja ja menetelmiä ja riippuu niistä. Esimerkkejä ovat regressiomallit, aikasarja-analyysi jne.

• Tilastotiedot auttavat analyytikkoa rakentamaan ennustavan mallin tulosten tai liiketoiminnan ennakoimiseksi, joten se kuuluu tyypillisesti tietotekniikan, tilastollisen analyysin ja muun taitavan datanalyysin alaan.

• Sekä ennustavassa analyysissä että tilastoinnissa tietotekniikan suunnittelijat auttavat keräämään asiaankuuluvaa tietoa ja valmistelemaan sitä analyysiin. Staatiikka toimii tavallaan ennakoivan analyysin syöttötietolähteenä.

• Kun tiedonkeruu on tapahtunut, tilastollinen malli formuloidaan, koulutetaan ja muutetaan tarvittaessa tarkkojen tulosten tuottamiseksi. Malli ajetaan sitten valittua dataa vastaan ​​ennusteiden muodostamiseksi

• Otetaan tosielämän esimerkkejä tai skenaarioita ymmärtääksemme niitä paremmin. Jotkut suositut esimerkit ovat sääennuste, kaupankäynti, terveydenhuolto ja vähittäismyynti.

• Todellisuudessa kyse on mallien löytämisestä valtavasta tietomäärästä. Oikeiden tilastollisten mallien soveltaminen antaa sinulle käsityksen käytettävissäsi olevista tiedoista. Prosessin paljastama piilotettu malli mahdollistaa ennusteiden tekemisen.

• Katsotaanpa kerran skenaariota saadaksesi sisäkuvan siitä, kuinka tilastot ja ennustava analytiikka arvaavat tulevia tapahtumia.

• Suuret yritykset käyttävät ennakoivaa analytiikkaa. Avaa esimerkiksi Amazon-sivustosi ja katsele sivuston ympärillä. Valtava osa näytöstä on omistettu “suositelluille” tuotteille, ja jokainen suositusalue on hiukan erilainen ennustava algoritmi, joka perustuu erilaisiin tietoihin.

Ennustava analyysi vs. tilastotietojen vertailutaulukko

Alla on vertailutaulukko, joka selittää ennustavan analyysin ja tilastotietojen erot

Ennustava analyysitilasto

Määritelmä

Ennustava analytiikka on osa tietoanalytiikkaa tulevien tapahtumien ennustamiseksi.Tilastoinnit yksinkertaisemmin on numeeristen tosiasioiden kokoelma. Se on tiede kerätä, luokitella ja edustaa numeerista tietoa.

Miksi sillä on merkitystä?

Ennustava analytiikka voi tunnistaa tulevaisuuden riskit ja mahdollisuudet.

Ennustavaa analysointia käyttämällä yritys pystyy tulkitsemaan suuria tietoja tehokkaasti niiden hyödyistä.

Tilastot ovat tärkeitä tutkijoille, analysaattoreille ja yrityksille.

  • Tilastojen avulla heille voidaan tiedottaa riskeistä.
  • Hän osaa arvioida tiedon luotettavuutta ja hyödyllisyyttä tehdäkseen asianmukaisia ​​päätöksiä.

Suhde

Siihen sisältyy tilastollisten analyysitekniikoiden soveltaminen tulevaisuuden ennustamiseksi.Tilastot ja ennustava analytiikka tekevät yhdessä hyviä päätöksiä tulevaisuutta varten.

Menetelmät / tekniikat

Ennustava analytiikkaohjelmisto luottaa suuresti edistyneisiin algoritmeihin ja menetelmiin

  • Logistinen regressio
  • Päätöspuut
  • Aikasarja-analyysi
  • Koneoppiminen
  • Tekoäly jne.

Jotkut tilastotekniikoista ovat

  • Aritmeettinen keskiarvo
  • Vakiopoikkeama (Sigma)
  • Regressio
  • Hypoteesitestaus jne.

Käyttö / kentät

Ennustavan analytiikan tietojen käyttäminen voi auttaa yrityksiä ja yrityssovelluksia.

  • Ennustava analytiikka ehdottaa toimia, jotka voivat vaikuttaa positiivisiin operatiivisiin muutoksiin.
  • Analyytikot voivat ennakoivan analytiikan avulla ennakoida, auttaako muutos vähentämään riskejä, parantamaan toimintaa ja kasvattamaan tuloja

Tilastoja voidaan käyttää monilla tutkimusaloilla.

  • tiede
  • tekniikka
  • liiketoiminta
  • Biologia
  • Tietokone Tiede
  • Kemia jne. Se auttaa päätöksenteossa
  • Tarjoaa vertailun
  • Selittää tapahtuman
  • Ennusta tuleva tulos
  • Arviot tuntemattomista määristä.

Oksat

Ennustava analytiikka on yksi data-analyysityyppejä. Muut analyysit ovat kuvaavia ja ohjeellisia.Kaksi tilastohaaraa ovat kuvaavat tilastot ja päättelytilastot.

Johtopäätös - Ennustava analyysi vs. tilastotiedot

Ennustavaa analysointia ja tilastoja käytetään nykyisten ja historiallisten tietojen analysointiin tulevien tapahtumien ennustamiseksi. Ennustava analytiikka käyttää monia tekniikoita tiedon louhinnasta, tilastoinnista, mallinnuksesta, koneoppimisesta ja tekoälystä.

Ennustava analytiikka vaatii korkeatasoista asiantuntemusta tilastollisilla menetelmillä ja kykyä rakentaa ennustavia datamalleja. Joten voimme päätellä, että molemmat työskentelevät yhdessä tehdäkseen johtopäätöksiä ja ennusteita tiedoista.

Suositellut artikkelit

Tämä on opas ennustavaan analyysiin vs. tilastotietoihin, niiden merkitykseen, vertailutietoihin, avainerot, vertailutaulukko ja johtopäätökset. Voit myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja -

  1. 13 parasta työkalua ennakoivaan analytiikkaan
  2. Ennustava analyysi vs. tiedon louhinta
  3. Data Mining Vs -tilastot
  4. Tilastot ja koneoppiminen

Luokka:

Suuri data