Ero data-analyyttisen ja ennustavan analyysin välillä
Analytics on datan, koneoppimisen, tilastollisen analyysin ja matemaattisten tai tietokonepohjaisten mallien käyttö parempien käsitysten saamiseksi ja parempien päätösten tekemiseksi. Analytics määritellään ”prosessiksi, jolla tiedot muutetaan toimiksi analysoinnin ja oivalluksen avulla organisaation päätöksenteon ja ongelmanratkaisun yhteydessä.” Analytiikkaa tukee monia työkaluja, kuten Microsoft Excel, SAS, R, Python (kirjastot). Oppikaamme yksityiskohtaisesti tässä viestissä sekä data-analyysi että ennustava analyysi.
Analytiikkaa on pääasiassa kolme tyyppiä: - kuvaava analyysi, ennustava analytiikka ja Prescriptive analytiikka.
Lähde: Google Image
Kuvaileva analyysi: Tämän tyyppistä analysointia käytetään tietojen yhteenvetoon tai muuntamiseen merkityksellisiksi tiedoiksi. Toisin sanoen se antoi tiivistelmän tapahtuneesta. Tämän tyyppisellä analytiikalla on merkityksellistä vaikutusta, mutta siitä ei ole paljon apua ennustamisessa.
Ennustava analyysi : - Ennustavaan analytiikkaan sisältyy edistyneitä tilastollisia, mallinnus-, tiedonlouhinta- ja yhtä tai useampaa koneoppimistekniikkaa tietojen kaatamiseksi ja antaa analyytikoille mahdollisuuden tehdä ennusteita. Ennustavaa analysointia käytetään ennustamaan, mitä tapahtuu tulevaisuudessa.
Prescriptive Analytics: - Tämä analyysimuoto on askeleen edellä kuvaavaa ja ennakoivaa Analyticsia korkeampi. Tämän tyyppisellä analyysillä pystymme ennakoimaan mahdolliset seuraukset toiminnon mahdollisten erilaisten valintojen perusteella. Sitä voidaan käyttää myös parhaan toimintatavan löytämiseen mihin tahansa ennalta määriteltyyn tulokseen.
Tietojen analysointi verrattuna ennustavaan analysointiin (infografiat)
Alla on kahdeksan tärkeintä vertailua Data Analytics ja Ennustava analyysi välillä
Tärkeimmät erot data-analyysien ja ennustavien analyyttien välillä
Ymmärretään muutamia eroja Data Analyticsin ja Ennustavan analyysin välillä samalla tavalla näyttävillä termeillä -
- Tietoanalytiikkaan (DA) sisältyy tietojoukkojen käsittely ja tutkiminen niiden johtopäätösten tekemiseksi niistä tiedoista, joista nämä tietojoukot koostuvat. Ennustava analytiikka auttaa ennustamaan tulevaisuutta tarkastamalla historialliset tiedot perusteellisesti, havaitsemalla näiden tietojen mallit tai suhteet ja tekemällä nämä suhteet ajoissa.
- Tietoanalytiikka käyttää työkaluja ja tekniikoita, joiden avulla yritykset voivat tehdä tietoisempia, reaaliaikaisia ja käytännöllisiä liiketoimintapäätöksiä. Ennustava analytiikka voi ennakoida riskiä ja löytää suhteen tiedoista, jotka eivät ole selvästi nähtävissä perinteisen analyysin kanssa.
- Tietoanalytiikkaan sisältyy piilotettujen kuvioiden löytäminen suuressa määrässä tietojoukkoja tietojen segmentoimiseksi ja ryhmittelemiseksi loogisiksi ryhmiksi käyttäytymisen löytämiseksi ja suuntausten havaitsemiseksi, kun taas Ennustavaan analytiikkaan sisältyy joidenkin edistyneiden analytiikkatekniikoiden käyttö.
- Dataanalyysin avulla datatutkijat ja tutkijat yleensä tarkastavat tai kiistävät tieteelliset mallit, teoriat ja hypoteesit. Ennustava analytiikka ja erikoistuneiden järjestelmien ja ohjelmistojen käytön lisääntyminen auttavat tietotieteilijöitä ja tutkijoita saamaan luottamuksen ennusteisiin ja mahdollisiin tuloksiin.
- Data Analytics on tiede, joka käsittelee raakadatan käyttöä ja tarkoituksenmukaisen tiedon tuottamista määritellyllä tavoitteella, joka tekee päätelmät kyseisestä tiedosta. Data Analytics käyttää perinteistä algoritmista tai mekaanista prosessia syvien oivalluksien luomiseen. Esimerkiksi useiden tietojoukkojen suorittaminen tarkoituksenmukaisten korrelaatioiden etsimiseksi toistensa välillä. Ennustava analytiikka käyttää edistyneitä laskennallisia malleja ja algoritmeja ennuste- tai ennustealustan älykkääseen rakentamiseen, esimerkiksi hyödykekauppias saattaa haluta ennustaa hyödykkeiden hintojen lyhytaikaisia liikkeitä, keräilyanalytiikkaa, petosten havaitsemista jne.
- Data Analyticsissa työskentelemiseen tarvitaan vahvaa tilastotietoa, vaikka Ennustava analytiikka -segmentissä työskentelyyn tarvitaan vahvaa teknistä tietämystä sekä perustiedot tilastotiedoista. Häntä voidaan vaatia käyttämään ja työskentelemään teknologisten työkalujen, kuten SAS, R ja Hadoop, kanssa.
- Tietoanalytiikkaa käytetään yleensä yritysasiakkaiden (B2C) sovelluksiin. Monet organisaatiot keräävät, tallentavat, analysoivat ja puhdistavat asiakkaideensa, liikekumppaneidensa, markkinoiden kilpailijoidensa jne. Tietoja. Data Analyticsia käytetään sitten tutkimaan suuntauksia ja malleja. Ennustava analytiikka helpottaa päätöksentekoa tulevaisuudessa. Esimerkiksi sosiaalisen verkostoitumisen sivusto kerää käyttäjiinsä liittyviä tietoja käyttäjien kiinnostuksista, yhteisöllisyydestä ja muista segmenttivalinnoista tietyn kriteerin, kuten iän, sukupuolen ja tärkeimpien demografisten tietojen perusteella. Ennustava analytiikka paljastaa todennäköisimmän mahdollisen tuotteen ostamisen tai suositut ostososat tällaisille käyttäjille.
Data Analytics vs. ennakoivan Analyticsin vertailutaulukko
| Vertailun perusteet | Data Analytics | Ennustava analyysi |
| muoto | Dataanalytiikka on "yleinen" Analytics-muoto, jota yrityksissä käytetään tietopohjaisten päätösten tekemiseen. | Ennustava analytiikka on 'erikoistunut' Analytics-muoto, jota yritykset käyttävät ennustaakseen tulevaisuuden tuloksia. |
| Rakenne | Data Analytics koostuu tiedonkeruusta ja tietojen analysoinnista yleensä, ja sillä voisi olla yksi tai useampi käyttö. | Ennustava analytiikka koostuu projektin ja tiedonkeruun määrittämisestä, tilastollisesta mallinnuksesta, analyysista ja seurannasta ja tuloksen ennustamisesta |
| data | Raakadata jauhetaan, jotta saadaan puhdasta tietoa Data Analyticsin tekemistä varten. | Ennustavan analyysin suorittamiseen tarjotaan puhdas data |
| järjestys | Data Analytics jaksotaan seuraavasti: kerätä, tarkastaa, puhdistaa, muuntaa tiedot ja päästä johtopäätöksiin. | Ennustava analysointi jaksotaan seuraavien vaiheiden mukaan - mallinee tiedot, koulutti mallin, ennusta ja ennusta tulosta. |
| Tulokset | Data Analyticsin tulos voi olla ennustava tai ei, se riippuu liiketoimintatapausten vaatimuksista. | Ennustavan analyysin avulla voimme julistaa oletukset, hypoteesit ja testata ne tilastollisten mallien avulla. Sen jälkeen ennustava malli antaa sinulle kyvyn luoda tarkka malli tulevaisuudesta. |
| Käyttö | Data Analyticsia voidaan yleensä käyttää piilotettujen kuvioiden, tuntemattomien korrelaatioiden, asiakasvalintojen, markkinoiden kehityksen ja muun hyödyllisen tiedon löytämiseen, joka voi auttaa tekemään tietoisempia päätöksiä yrityksille. | Ennustava analytiikka auttaa vastaamaan kysymyksiin, kuten ”mitä tapahtuu, jos kysyntä vähenee 10% tai jos toimittajahinnat nousevat 5%?” “Mitä oletamme maksavan polttoaineesta seuraavien kuukausien ajan?” Mikä on riski? menettää rahaa uudessa yritysyrityksessä? ” |
Johtopäätös - Data Analytics vs. ennustava analyysi
Nykyään organisaatioita kerätään valtavasti tietoja. Nämä tiedot voivat liittyä asiakkaisiin, liikekumppaneihin, sovellusten käyttäjiin, vierailijoihin, sisäisiin työntekijöihin ja ulkoisiin sidosryhmiin jne. Nämä tiedot muutetaan ja luokitellaan mallien löytämiseksi ja analysoimiseksi. Tietoanalytiikalla tarkoitetaan erilaisia työkaluja ja tekniikoita, joihin sisältyy laadullisia ja kvantitatiivisia menetelmiä ja prosesseja, jotka hyödyntävät tätä kerättyä tietoa ja tuottavat tuloksen, jota käytetään parantamaan tehokkuutta, tuottavuutta, vähentämään riskejä ja lisäämään liiketoiminnan hyötyä. Tietoanalyysimenetelmät vaihtelevat organisaatiosta toiseen niiden vaatimusten mukaan.
Ennustava analyysi tietoanalyysin osajoukkona on erikoistunut päätöksentekotyökalu, joka käyttää edistyksellisiä teknologisia hyödykkeitä ja progressiivisia tilastollisia algoritmeja ja malleja tulevaisuuden ennusteiden luomiseen, jotta yritykset voivat keskittyä ja käyttää rahaaan ja energiansa positiivisempiin ja odotettuihin tuloksiin.
Suositeltava artikkeli
Tämä on ollut opas Data Analytics vs. ennakoivaan analytiikkaan, niiden merkitykseen, vertailusta pään ja pään välillä, keskeiset erot, vertailutaulukko ja johtopäätökset. Tämä artikkeli koostuu kaikista hyödyllisistä vertailuista Data Analyticsin ja Ennustavan analyysin välillä. Saat lisätietoja myös seuraavista artikkeleista -
- Business Analytics vs Business Intelligence -erot?
- Business Intelligence vs Data analytics - Mikä on hyödyllisempää
- Ennustava analyysi vs. tietotiede - Opi 8 hyödyllistä vertailua
- Tietojen visualisointi vs. data-analytiikka - 7 parasta mitä sinun tarvitsee tietää
- 7 hyödyllisintä vertailua liiketoimintaanalyysien ja ennakoivien analyysien välillä