Различия между анализом данных и анализом данных
Анализ данных - это процедура исследования, очистки, преобразования и обучения данных с целью поиска полезной информации, выработки рекомендаций и помощи в принятии решений. Инструментами анализа данных являются Open Refine, Tableau public, KNIME, Google Fusion Tables, Node XL и многие другие. Аналитика использует данные, машинное обучение, статистический анализ и компьютерные модели, чтобы лучше понимать и принимать правильные решения на основе данных. Аналитика определяется как «процесс преобразования данных в действия посредством анализа и анализа в контексте принятия организационных решений и решения проблем». Аналитика поддерживается многими инструментами, такими как Microsoft Excel, SAS, R, Python (библиотеки), таблица публике, Apache Spark и Excel.
Сравнение данных между анализом данных и анализом данных
Ниже приведены 6 основных различий между аналитикой данных и анализом данных. 
Ключевые различия между анализом данных и анализом данных
Ниже приведены списки точек, описывающих ключевые различия между аналитикой данных и анализом данных.
- Аналитика данных - это обычная форма аналитики, которая используется многими способами, такими как сектор здравоохранения, бизнес, телекоммуникации, страхование, для принятия решений на основе данных и выполнения необходимых действий с данными. Анализ данных - это специализированная форма анализа данных, используемая на предприятиях и в других областях для анализа данных и получения полезной информации из данных.
- Аналитика данных состоит из сбора данных и в целом проверяет данные, и они имеют одно или несколько применений, тогда как анализ данных состоит из определения данных, исследования, очистки данных путем удаления значений Na или любого выброса, присутствующего в данных, преобразования данных для получения значимый результат.
- Для анализа данных необходимо изучить множество инструментов для выполнения необходимых действий с данными. Чтобы достичь аналитики, нужно обладать знаниями о R, Python, SAS, Tableau Public, Apache Spark, Excel и многих других. Для анализа данных необходимо иметь в руках такие инструменты, как Open Refine, KNIME, Rapid Miner, Google Fusion Tables, Tableau Public, Node XL, Wolfram Alpha и т. Д.
- Жизненный цикл аналитики данных состоит из оценки бизнес-кейса, идентификации данных, сбора и фильтрации данных, извлечения данных, проверки и очистки данных, агрегирования и представления данных, анализа данных, визуализации данных, использования результатов анализа. Поскольку мы знаем, что анализ данных является подкомпонентом аналитики данных, поэтому жизненный цикл анализа данных также входит в аналитическую часть, он состоит из сбора данных, очистки данных, анализа данных и точной интерпретации данных, чтобы вы могли понять, чего хотят ваши данные сказать.
- Всякий раз, когда кто-то хочет узнать, что произойдет дальше или что будет дальше, мы приступаем к анализу данных, потому что анализ данных помогает предсказать будущее значение. Принимая во внимание, что при анализе данных анализ выполняет прошлый набор данных, чтобы понять, что произошло так далеко от данных. Анализ данных и анализ данных необходимы для понимания данных, которые могут быть полезны для оценки будущих потребностей, а другие важны для выполнения некоторого анализа данных, чтобы заглянуть в прошлое.
Data Analytics и Сравнительная таблица анализа данных
Ниже приведена сравнительная таблица между анализом данных и анализом данных.
| Основа для сравнения | Аналитика данных | Анализ данных |
| форма
| Аналитика данных - это «общая» форма аналитики, которая используется на предприятиях для принятия решений на основе данных, управляемых данными. | Анализ данных - это специализированная форма анализа данных, используемая на предприятиях для анализа данных и их анализа. |
|
Структура | Аналитика данных состоит из сбора и проверки данных в целом и имеет одного или нескольких пользователей. | Анализ данных состоял из определения данных, исследования, очистки, преобразования данных для получения значимого результата. |
| инструменты | На рынке есть много аналитических инструментов, но в основном используются R, Tableau Public, Python, SAS, Apache Spark, Excel. | Для анализа555555555555566 используются данные OpenRefine, KNIME, RapidMiner, Google Fusion Tables, Tableau Public, NodeXL, WolframAlpha. |
| Последовательность | Жизненный цикл аналитики данных состоит из оценки бизнес-кейса, идентификации данных, сбора и фильтрации данных, извлечения данных, проверки и очистки данных, агрегирования и представления данных, анализа данных, визуализации данных, использования результатов анализа. | Последовательность, используемая при анализе данных: сбор данных, очистка данных, анализ данных и точная интерпретация данных, чтобы вы могли понять, что ваши данные хотят сказать. |
| использование | В общем, аналитику данных можно использовать для поиска замаскированных шаблонов, анонимных корреляций, предпочтений клиентов, тенденций рынка и другой необходимой информации, которая может помочь принимать более обоснованные решения для бизнес-целей. | Анализ данных может использоваться различными способами, например, можно выполнять анализ, например описательный анализ, предварительный анализ, логический анализ, прогнозный анализ и получать полезную информацию из данных. |
| пример | Допустим, у вас есть данные, связанные с покупками клиентов объемом 1 Гб за последний год, и теперь нужно выяснить, что, если наши клиенты совершат следующие возможные покупки, вы будете использовать для этого аналитику данных. | Предположим, у вас есть данные за 1 год, связанные с покупками клиентов, и вы пытаетесь выяснить, что произошло до сих пор, что означает анализ данных, который мы смотрим в прошлое. |
Вывод - аналитика данных против анализа данных
Сегодня использование данных быстро растет, и в организациях собирается огромное количество данных. данные могут быть связаны с клиентами, бизнес-целями, пользователями приложений, посетителями и заинтересованными сторонами и т. д. Эти данные собираются и разделяются для поиска, понимания и анализа закономерностей. Аналитика данных относится к различным инструментам и навыкам, включающим качественные и количественные методы, которые используют эти собранные данные и дают результат, который используется для повышения эффективности, производительности, снижения рисков и увеличения прибыли бизнеса. Методы анализа данных отличаются от организации к организации в соответствии с их требованиями.
Анализ данных является подкомпонентом анализа данных. Это специализированный инструмент для принятия решений, который использует различные технологии, такие как открытая таблица, Open Refine, KNIME, Rapid Miner и т. Д., И полезен при выполнении аналитического анализа и позволяет получить некоторые данные из данных с использованием очистки. преобразование, моделирование и визуализация данных и получение результатов.
Рекомендуемая статья
Это было руководство по различиям между анализом данных и анализом данных, их значением, сравнением «голова к голове», ключевыми отличиями, сравнительной таблицей и заключением. Вы также можете посмотреть следующие статьи, чтобы узнать больше -
- Аналитика данных против прогнозной аналитики - какая из них полезна
- Визуализация данных против аналитики данных - 7 лучших вещей, которые вам нужно знать
- Data Analyst против Data Scientist - какой из них лучше
- Знайте лучшее 7 различий между интеллектуальным анализом данных и анализом данных