Разница между аналитикой данных и прогнозной аналитикой
Аналитика - это использование данных, машинного обучения, статистического анализа и математических или компьютерных моделей для улучшения понимания и принятия правильных решений. 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). Давайте подробно изучим аналитику данных и прогнозную аналитику в этом посте.
Существует в основном три типа аналитики: - описательная аналитика, прогнозирующая аналитика и предписывающая аналитика.
Источник: Google Image
Описательная аналитика. Этот тип аналитики используется для обобщения или преобразования данных в соответствующую информацию. Другими словами, он суммировал то, что произошло. Этот тип аналитики оказывает существенное влияние, но не очень помогает в прогнозировании.
Предиктивная аналитика : - Прогнозная аналитика включает в себя расширенные статистические данные, моделирование, интеллектуальный анализ данных и одну или несколько технологий машинного обучения для извлечения данных и позволяет аналитикам делать прогнозы. Прогнозная аналитика используется для прогнозирования того, что произойдет в будущем.
Prescriptive Analytics: - Эта форма аналитики на один шаг выше описательной и прогностической аналитики. С помощью этого типа аналитики мы можем предсказать возможные последствия на основе различных возможных вариантов действий, а также использовать их для определения наилучшего плана действий для любого заранее определенного результата.
Сравнение данных между аналитикой данных и прогнозной аналитикой (инфографика)
Ниже приводится сравнение 8 лучших данных между аналитикой данных и прогнозной аналитикой.
Ключевые различия между аналитикой данных и прогнозной аналитикой
Давайте поймем немного различий между Data Analytics и Predictive Analytics, которые похожи по терминологии -
- Аналитика данных (DA) включает в себя обработку и изучение наборов данных, чтобы сделать выводы об информации, из которой состоят эти наборы данных. Прогнозная аналитика помогает прогнозировать будущее, тщательно изучая исторические данные, выявляя закономерности или взаимосвязи в этих данных, а затем вовремя заключая эти взаимосвязи.
- Аналитика данных использует инструменты и методы, позволяющие предприятиям принимать более обоснованные, оперативные и прагматичные бизнес-решения. Прогнозная аналитика может предсказать риск и найти связь в данных, которые не всегда очевидны при традиционном анализе.
- Аналитика данных включает в себя поиск скрытых шаблонов в большом количестве наборов данных для сегментирования и группировки данных в логические наборы для поиска поведения и обнаружения тенденций, в то время как прогнозная аналитика предполагает использование некоторых из передовых методов аналитики.
- В целом, используя Data Analytics, ученые и исследователи данных проверяют или опровергают научные модели, теории и гипотезы. Принимая во внимание, что прогнозирующая аналитика, благодаря более широкому использованию специализированных систем и программного обеспечения, помогает ученым и исследователям данных обрести уверенность в прогнозах и возможных результатах.
- Аналитика данных - это наука об использовании необработанных данных и создании целенаправленной информации с определенной целью, которая позволяет сделать выводы об этой информации. Аналитика данных использует традиционный алгоритмический или механический процесс для создания глубокого понимания. Например, просматривая несколько наборов данных, чтобы найти значимые корреляции между собой. В то время как прогнозирующая аналитика использует передовые вычислительные модели и алгоритмы для интеллектуального построения платформы прогнозирования или прогнозирования, например, трейдер может захотеть прогнозировать краткосрочные изменения цен на товары, аналитику сбора, обнаружение мошенничества и т. Д.
- Для работы в Data Analytics необходимы сильные статистические знания, хотя для работы в сегменте прогнозной аналитики необходимы сильные технические знания, а также фундаментальные статистические знания. От него / нее может потребоваться использование и работа над такими технологическими инструментами, как SAS, R и Hadoop.
- Аналитика данных обычно используется для бизнес-приложений (B2C). Многие организации собирают, хранят, анализируют и очищают данные, связанные с их клиентами, деловыми партнерами, конкурентами на рынке и т. Д. Затем Data Analytics используется для изучения тенденций и моделей. Прогнозная аналитика облегчает принятие решений в будущем. Например, сайт социальной сети собирает данные, относящиеся к его пользователям, относительно их интересов, симпатий сообщества и других сегментированных предпочтений в соответствии с определенным критерием, таким как возраст, пол и наиболее важные демографические данные. Прогнозная аналитика выявляет наиболее вероятные будущие покупки продуктов или предпочтительные товары для покупок для таких пользователей.
Сравнение аналитических данных с прогнозирующей аналитической таблицей
| Основа для сравнения | Аналитика данных | Прогнозная аналитика |
| форма | Аналитика данных - это «общая» форма аналитики, используемая в бизнесе для принятия решений на основе данных. | Прогнозирующая аналитика - это «специализированная» форма аналитики, используемая предприятиями для прогнозирования будущих результатов. |
| Структура | Data Analytics состоит из сбора данных и анализа данных в целом и может иметь одно или несколько применений. | Прогнозная аналитика состоит из определения проекта и сбора данных, статистического моделирования, анализа и мониторинга, а затем прогнозирования результата |
| Данные | Необработанные данные используются для получения чистых данных для выполнения аналитики данных. | Чистые данные предоставляются для выполнения прогнозирующей аналитики |
| Последовательность | Аналитика данных состоит из следующих этапов: сбор, проверка, очистка, преобразование данных и получение заключений. | Прогнозирующая аналитика состоит из следующих этапов: моделирование данных, обучение модели, прогнозирование и прогнозирование результатов. |
| результат | Результат Data Analytics может быть прогнозирующим или нет, это зависит от требований бизнес-кейса. | Прогнозный анализ позволяет нам объявлять предположения, гипотезы и проверять их с помощью статистических моделей. После этого прогнозирующая модель дает вам возможность создать точную модель будущего. |
| использование | В целом, аналитику данных можно использовать для поиска скрытых закономерностей, неопознанных взаимосвязей, предпочтений клиентов, тенденций рынка и другой полезной информации, которая может помочь в принятии более обоснованных решений для бизнеса. | Прогнозная аналитика помогает ответить на такие вопросы, как «что произойдет, если спрос упадет на 10% или цены поставщиков вырастут на 5%?» «Что мы предполагаем платить за топливо в течение следующих нескольких месяцев?» Каков будет риск потерять деньги на новом предприятии? |
Заключение - Аналитика данных и прогнозная аналитика
Сегодня огромные данные собираются в разных организациях. Эти данные могут быть связаны с клиентами, деловыми партнерами, пользователями приложений, посетителями, внутренними сотрудниками и внешними заинтересованными сторонами и т. Д. Эти данные собираются и классифицируются для поиска и анализа моделей. Аналитика данных относится к различным инструментам и методикам, включающим качественные и количественные методы и процессы, которые используют эти собранные данные и генерируют результат, который используется для повышения эффективности, производительности, снижения рисков и увеличения прибыли бизнеса. Методы анализа данных варьируются от организации к организации в соответствии с их требованиями.
Predictive Analytics как подмножество Data Analytics - это специализированный инструмент принятия решений, который использует передовые технологические активы и прогрессивные алгоритмы и модели, основанные на статистике, для генерации будущих прогнозов, чтобы бизнес мог сосредоточиться и тратить свои деньги и энергию на достижение более положительных и ожидаемых результатов.
Рекомендуемая статья
Это было руководство по Data Analytics против Predictive Analytics, их значению, сравнению «голова к голове», ключевым различиям, сравнительной таблице и выводам. Эта статья состоит из всех полезных сравнений между Data Analytics и Predictive Analytics. Вы также можете посмотреть следующие статьи, чтобы узнать больше:
- Бизнес-аналитика против бизнес-аналитики
- Бизнес-аналитика против анализа данных - что полезнее
- Прогнозная аналитика против Data Science - узнайте 8 полезных сравнений
- Визуализация данных против аналитики данных - 7 лучших вещей, которые вам нужно знать
- 7 самых полезных сравнений между бизнес-аналитикой и прогнозной аналитикой