Data-analyysin ja data-analyysin väliset erot
Tietoanalyysi on tietojen tutkimis-, puhdistus-, muuntamis- ja koulutusmenettely, jonka tarkoituksena on löytää hyödyllistä tietoa, suositella johtopäätöksiä ja auttaa päätöksenteossa. Tiedot-analyysityökaluja ovat Open Refine, Tableau public, KNIME, Google Fusion Tables, Node XL ja monet muut. Analytics hyödyntää tietoja, koneoppimista, tilastollista analyysiä ja tietokonepohjaisia malleja saadakseen paremman kuvan ja tehdä parempia päätöksiä tiedoista. Analytics määritellään ”prosessiksi, jolla tiedot muutetaan toimiksi analysoinnin ja oivalluksen avulla organisaation päätöksenteon ja ongelmanratkaisun yhteydessä.” Analyticsia tukee monia työkaluja, kuten Microsoft Excel, SAS, R, Python (kirjastot), taulukko julkinen, Apache Spark ja excel.
Tietojen analysoinnin ja data-analyysin vertailu "Head to Head"
Alla on kuusi tärkeintä eroa tietoanalyysin ja tietoanalyysin välillä 
Tärkeimmät erot data-analyysin ja data-analyysin välillä
Alla on pisteluettelot, kuvaile tärkeimmät erot data-analyysin ja data-analyysin välillä
- Dataanalytiikka on tavanomainen analyysimuoto, jota käytetään monin tavoin, kuten terveydenhuoltoalalla, liiketoiminnassa, telealalla, vakuutuksissa, jotta voidaan tehdä päätöksiä tiedoista ja suorittaa tarvittavat toimet tietoihin. Tietoanalyysi on erikoistunut data-analytiikan muoto, jota käytetään yrityksissä ja muilla aloilla tietojen analysoimiseen ja hyödyllisten tietojen saamiseen.
- Tietoanalyysit koostuvat tiedonkeruusta ja yleensä tarkastavat datan, ja sillä on yksi tai useampi käyttö, kun taas data-analyysi koostuu datan määrittelemisestä, tutkimisesta, tietojen puhdistamisesta poistamalla datasta Na-arvot tai mahdolliset ulkopuolella olevat tiedot, muuntamalla tiedot tuottamaan mielekäs lopputulos.
- Tietoanalyysien suorittamiseksi on opittava monia työkaluja tarvittavien tietojen suorittamiseksi. Analytiikan saavuttamiseksi on oltava tietoa R: stä, Pythonista, SAS: sta, Tableau Publicista, Apache Sparkista, Excelistä ja monista muista. Tietojen analysointia varten on oltava käytännöllisiä työkaluja, kuten Open Refine, KNIME, Rapid Miner, Google Fusion Tables, Tableau Public, Solmu XL, Wolfram Alpha -työkalut jne.
- Tietoanalyysien elinkaari koostuu liiketoimintatapausten arvioinnista, tietojen tunnistamisesta, tiedon hankkimisesta ja suodattamisesta, tietojen poimimisesta, tietojen validoinnista ja puhdistamisesta, datan aggregoinnista ja edustamisesta, datan analysoinnista, datan visualisoinnista, analyysitulosten hyödyntämisestä. Koska tiedämme, että data-analyysi on tietoanalyysin osa, joten data-analyysin elinkaari tulee myös analytiikan osaan, se koostuu tiedonkeruusta, tietojen puhdistuksesta, tietojen analysoinnista ja tulkitsee tietoja tarkasti, jotta ymmärrät mitä tietosi haluavat sanoa.
- Aina kun joku haluaa selvittää, mitä tapahtuu seuraavaksi tai mitä tapahtuu seuraavaksi, siirrymme tietoanalytiikkaan, koska data-analytiikka auttaa ennustamaan tulevaisuuden arvoa. Tietojen analysoinnissa analyysi suoritetaan aiemmalle aineistolle, jotta ymmärretään, mitä tapahtui toistaiseksi tiedoista. Tietoanalyysi ja data-analyysi ovat välttämättömiä datan ymmärtämiseksi, joista voi olla hyötyä tulevien tarpeiden arvioinnissa, ja toiset ovat tärkeitä, kun suoritetaan data-analyysi menneisyyden tutkimiseksi.
Data Analytics vs. Data Analysis -vertailutaulukko
Alla on vertailutaulukko Data Analytics vs. Data Analysis
| Vertailun perusteet | Data Analytics | Tietojen analysointi |
| muoto
| Dataanalytiikka on "yleinen" analyysimuoto, jota yrityksissä käytetään tekemään päätöksiä tietopohjaisesta tiedosta | Tietoanalyysi on erikoistunut data-analytiikan muoto, jota yrityksissä käytetään tietojen analysointiin ja siihen liittyvien käsitysten saamiseen. |
|
Rakenne | Tietoanalyysit koostuvat tiedonkeruusta ja tarkastamisesta yleensä, ja sillä on yksi tai useampia käyttäjiä. | Tietoanalyysi koostui datan määrittelemisestä, tutkimisesta, puhdistamisesta, tietojen muuntamisesta tarkoituksenmukaisen lopputuloksen saamiseksi. |
| Työkalut | Markkinoilla on monia analytiikkatyökaluja, mutta pääasiassa käytetään R, Tableau Public, Python, SAS, Apache Spark, Excel. | Analysoimiseksi555555555555566 käytetään tietoja OpenRefine, KNIME, RapidMiner, Google Fusion Tables, Tableau Public, NodeXL, WolframAlpha. |
| järjestys | Tietoanalyysien elinkaari koostuu liiketoimintatapausten arvioinnista, tietojen tunnistamisesta, tiedon hankkimisesta ja suodattamisesta, tietojen poimimisesta, tietojen validoinnista ja puhdistamisesta, datan yhdistämisestä ja edustamisesta, datan analysoinnista, datan visualisoinnista, analyysitulosten hyödyntämisestä. | Tietoanalyysissä noudatettu jakso ovat tiedonkeruu, tietojen pesu, tietojen analysointi ja tulkita tiedot tarkasti, jotta ymmärrät, mitä tietosi haluavat sanoa. |
| Käyttö | Data Analyticsia voidaan yleensä käyttää peitettävien kuvioiden, nimettömien korrelaatioiden, asiakasvalintojen, markkinoiden kehityssuuntien ja muun tarvittavan tiedon löytämiseen, mikä voi auttaa tekemään enemmän ilmoituspäätöksiä liiketoiminnan tarkoituksiin. | Tietoanalyysiä voidaan käyttää monin tavoin, kuten voidaan suorittaa analyysi, kuten kuvaileva analyysi, etsivä analyysi, päättelyanalyysi, ennustava analyysi ja ottaa hyödyllisiä näkemyksiä tiedoista. |
| esimerkki | Oletetaan, että sinulla on 1 gb: n asiakasostoihin liittyvät tiedot viimeisen vuoden ajalta. Nyt on löydettävä, että mitä asiakkaamme seuraavat seuraavaksi ostavat, käytät siihen dataanalytiikkaa. | Oletetaan, että sinulla on 1 gt asiakasostoihin liittyviä tietoja viimeisen vuoden ajalta ja yrität löytää toistaiseksi tapahtunutta, mikä tarkoittaa tietoanalyysissä, jota tarkastelemme menneisyyteen. |
Johtopäätös - Data Analytics vs. Data Analysis
Nykyään datan käyttö kasvaa nopeasti ja organisaatioiden kesken kerätään valtava määrä tietoa. tiedot voivat liittyä asiakkaisiin, liiketoiminnan tarkoituksiin, sovellusten käyttäjiin, vierailijoihin ja sidosryhmiin jne. Nämä tiedot muutetaan ja jaetaan mallien löytämiseksi, ymmärtämiseksi ja analysoimiseksi. Tietoanalytiikalla tarkoitetaan erilaisia työkaluja ja taitoja, joihin sisältyy laadullisia ja kvantitatiivisia menetelmiä, jotka käyttävät tätä kerättyä tietoa ja tuottavat tuloksen, jota käytetään parantamaan tehokkuutta, tuottavuutta, vähentämään riskejä ja kasvattamaan liikevoittoa. Tietoanalyysimenetelmät eroavat organisaatiosta toiveidensa mukaan.
Tietoanalyysi on osa tietoanalytiikkaa. Se on erikoistunut päätöksentekotyökalu, joka käyttää erilaisia tekniikoita, kuten taulukko julkinen, avoin tarkennus, KNIME, Rapid Miner jne., muuntaa, mallintaa ja visualisoi tiedot ja tuottaa tuloksia.
Suositeltava artikkeli
Tämä on opas tietoanalyysien ja data-analyysien välisiin eroihin, niiden merkitykseen, vertailusta pään ja pään välillä, avainerot, vertailutaulukko ja johtopäätökset. Voit myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja -
- Data Analytics vs. Ennustava analyysi - kumpi on hyödyllinen
- Tietojen visualisointi vs. data-analytiikka - 7 parasta mitä sinun tarvitsee tietää
- Data Analyst vs. Data Scientist - Kumpi on parempi
- Tietää parhaiten 7 eroa tiedonlouhinnan ja data-analyysin välillä