Различия между прогнозирующей аналитикой и статистикой
Прогнозная аналитика - это продвинутая аналитическая техника. Прогнозирующая аналитика использует как новые, так и исторические данные для прогнозирования результата, активности, поведения и тенденций.
Статистика - это раздел математики, в основном касающийся сбора, анализа, интерпретации и представления множества числовых фактов. Статистика используется практически во всех областях исследований.
Личные сравнения между прогнозирующей аналитикой и статистикой (инфографика)
Ниже приведено 6 лучших сравнений между прогнозирующей аналитикой и статистикой. 
Ключевые различия между прогнозирующей аналитикой и статистикой
Ниже приведен список элементов, объясняющих различия между прогнозирующей аналитикой и статистикой.
- Прогнозирующая аналитика используется для прогнозирования неизвестных будущих событий. В то время как статистика - это наука, и она в основном используется в «исследованиях». Статистика помогает сделать вывод из данных путем сбора, анализа и представления.
- Чтобы бизнес процветал, он должен собирать и генерировать факты, отражающие его текущее состояние. Статистика помогает преобразовать эти факты или данные в информацию, чтобы поддержать рациональное принятие управленческих решений.
Как это устроено:
• В Predictive Analytics прогностические модели используют известные результаты для разработки или обучения модели, которую можно использовать для прогнозирования значений для различных или новых данных. Это моделирование предоставляет результаты в форме прогнозов, которые представляют вероятность целевой переменной на основе оценочной важности из набора входных переменных.
• Статистика обобщает данные для общего пользования. Существует два основных статистических метода: описательная статистика и косвенная статистика.
- Описательная статистика: обобщает данные из выборки, используя такие индексы, как среднее или стандартное отклонение.
- Инференциальная статистика: она делает выводы из данных, которые подвержены случайным колебаниям, таким как ошибки наблюдения и выборка.
• Прогнозная аналитика включает сбор данных, моделирование данных и статистику.
• Прогнозирующие модели играют жизненно важную роль в прогнозной аналитике. Существует два типа прогностических моделей.
- Классификация моделей
- Деревья решений
- Регрессионные модели
- Популярный метод в статистике и работает для прогнозной аналитики тоже.
• Прогнозная аналитика не является единой; оно включает и зависит от алгоритмов и методологий. Примерами являются регрессионные модели, анализ временных рядов и т. Д.
• Статистика помогает, аналитик, построить прогностическую модель, чтобы предвидеть результаты или бизнес, поэтому она обычно входит в область науки о данных, статистического анализа и другого анализа квалифицированных данных.
• Как в Predictive Analytics, так и в статистике инженеры данных помогают собирать соответствующие данные и подготавливать их для анализа. В некотором смысле, статика выступает в качестве источника входных данных для прогнозной аналитики.
• После сбора данных составляется статистическая модель, обучается и модифицируется по мере необходимости для получения точных результатов. Затем модель запускается с выбранными данными для генерации прогнозов.
• Давайте возьмем реальные примеры или сценарии, чтобы лучше их понять. Некоторые из популярных примеров - прогноз погоды, торговля, здравоохранение и розничная торговля.
• На самом деле, это все о поиске шаблонов в огромном количестве данных. Применение правильных статистических моделей позволяет вам получить представление об информации, которой вы располагаете. Скрытые шаблоны, представленные в процессе, позволяют делать прогнозы.
• Давайте посмотрим на один сценарий, чтобы получить внутреннюю картину того, как статистика и прогнозная аналитика угадывают будущие события.
• Крупные компании используют прогнозную аналитику. Например, откройте свой сайт Amazon и посмотрите вокруг сайта. Огромный процент экрана посвящен «рекомендуемым» продуктам, и каждая область рекомендаций представляет собой немного другой прогностический алгоритм, основанный на разных данных.
Прогнозная аналитика и сравнительная таблица статистики
Ниже приведена сравнительная таблица, в которой объясняются различия между прогнозирующей аналитикой и статистикой.
| Прогнозная аналитика | Статистика | |
|
Определение | Прогнозная аналитика - это ветвь аналитики данных, предназначенная для прогнозирования будущих событий. | Упрощенная статистика - это набор числовых фактов. Это наука о сборе, классификации и представлении числовых данных. |
|
Почему это важно? | Прогнозная аналитика может выявить риски и возможности на будущее.
Используя прогнозирующую аналитику, бизнес может эффективно интерпретировать большие данные в своих интересах. | Статистика важна для исследователей, анализаторов и бизнеса.
|
|
Связь | Это предполагает применение методов статистической аналитики для прогнозирования будущего. | Статистика и прогнозная аналитика работают вместе, чтобы принимать правильные решения на будущее. |
|
Методы / Техники | Программное обеспечение для прогнозирующей аналитики в значительной степени опирается на современные алгоритмы и методологии
| Некоторые из методов статистики
|
|
Использование / Поля | Использование информации из прогнозной аналитики может помочь компаниям и бизнес-приложениям.
| Статистика может быть использована во многих областях исследований.
|
|
ветви | Прогнозная аналитика является одним из видов аналитики данных. Другая аналитика - это описательная и предписывающая аналитика. | Двумя основными отраслями статистики являются описательная статистика и логическая статистика. |
Заключение - Прогнозная аналитика против статистики
Прогнозная аналитика и статистика используются для анализа текущих данных и исторических данных, чтобы делать прогнозы о будущих событиях. Прогнозная аналитика использует множество методов, таких как интеллектуальный анализ данных, статистика, моделирование, машинное обучение и искусственный интеллект.
Прогнозная аналитика требует высокого уровня знаний статистических методов и умения строить прогнозные модели данных. Таким образом, мы можем сделать вывод, что оба работают вместе, чтобы сделать выводы и прогнозы из данных.
Рекомендуемые статьи
Это было руководство по прогнозной аналитике в сравнении со статистикой, их смыслом, сравнением «лицом к лицу», ключевыми отличиями, сравнительной таблицей и заключением. Вы также можете посмотреть следующие статьи, чтобы узнать больше -
- 13 лучших инструментов для прогнозной аналитики
- Прогнозная аналитика против интеллектуального анализа данных
- Data Mining Vs Статистика
- Статистика и машинное обучение