Forskjeller mellom Predictive Analytics vs Statistics

Predictive analytics er en avansert analyseteknikk. Predictive analytics bruker både nye og historiske data for å forutse resultat, aktivitet, atferd og trender.

Statistikk er en gren av matematikk, hovedsakelig bekymring for samling, analyse, tolkning og presentasjon av mange tallrike fakta. Statistikk brukes i nesten alle forskningsfelt.

Sammenligninger fra head to head mellom prediktiv analyse vs statistikk (infografikk)

Nedenfor er topp 6-sammenligningen mellom Predictive Analytics vs Statistics

Viktige forskjeller mellom Predictive Analytics vs Statistics

Nedenfor er listen over elementer, forklar forskjellene mellom Predictive Analytics og statistikk

  • Predictive Analytics brukes til å lage prediksjoner om ukjente fremtidige hendelser. Mens statistikk er vitenskapen, og den hovedsakelig brukes i 'Forskning'. Statistikk hjelper til med å gjøre en konklusjon fra dataene ved å samle inn, analysere og presentere.
  • For at en bedrift skal blomstre, må den samle og generere fakta som gjenspeiler dens nåværende status. Statistikk hjelper disse fakta eller data til å bli omgjort til informasjon for å støtte rasjonell ledelsesbeslutning.

Hvordan det fungerer:

• I Predictive Analytics bruker prediktive modeller kjente resultater for å utvikle eller trene en modell som kan brukes til å forutsi verdier for forskjellige eller nye data. Denne modelleringen gir resultater i form av spådommer som representerer en sannsynlighet for målvariabelen basert på estimert betydning fra et sett med inngangsvariabler.

• Statistikk oppsummerer dataene for offentlig bruk. Det er to hovedstatistiske metoder: Beskrivende statistikk og inferensiell statistikk.

  • Beskrivende statistikk: Den oppsummerer dataene fra et utvalg ved bruk av indekser som gjennomsnitt eller standardavvik.
  • Inferential Statistics: Det trekker konklusjonene fra dataene som er utsatt for tilfeldig variasjon som observasjonsfeil og utvalgsvariasjon.

• Predictive Analytics inkluderer datainnsamling, datamodellering og statistikk.

• Prediktive modeller spiller en viktig rolle i prediktiv analyse. Det er to typer prediktive modeller.

  • Klassifiseringsmodeller
    • Avgjørelsetrær
  • Regresjonsmodeller
    • Populær metode i statistikk og fungerer også for prediktiv analyse.

• Predictive Analytics er ikke enkelt; det inkluderer og avhenger av algoritmer og metodologier. Eksempler er regresjonsmodeller, tidsserieranalyse etc.

• Statistikk hjelper, analytiker, med å bygge den prediktive modellen for å forutse resultatene eller virksomheten, så den kommer vanligvis inn under domenet vitenskap, statistisk analyse og annen dyktig dataanalyse.

• I både Predictive Analytics og Statistikk hjelper dataingeniører å samle relevant data og forberede dem til analyse. På en måte fungerer statistikk som en datakilde for prediktiv analyse.

• Når datainnsamlingen har skjedd, blir en statistisk modell formulert, trent og modifisert etter behov for å gi nøyaktige resultater. Modellen kjøres deretter mot de valgte dataene for å generere spådommer

• La oss ta eksempler eller scenarier fra det virkelige liv for å forstå dem bedre. Noen av de populære eksemplene er Værmelding, Handel, Helsevesen og Retails.

• I virkeligheten handler det om å finne mønstre i en enorm mengde data. Bruk av riktige statistiske modeller lar deg få innsikt fra informasjonen du har til rådighet. De skjulte mønstrene som ble avslørt av prosessen, gjør det mulig å komme med spådommer.

• La oss se på en gang for å få et indre bilde av hvordan statistikk og prediktiv analyse gjetter fremtidige hendelser.

• Store selskaper bruker prediktiv analyse. Åpne for eksempel Amazon-nettstedet ditt og se deg rundt på nettstedet. En stor prosentandel av skjermen er viet til “anbefalte” produkter, og hvert anbefalingsområde er en litt annen prediktiv algoritme basert på forskjellige data.

Predictive Analytics vs Statistics Comparison Table

Nedenfor er sammenligningstabellen som forklarer forskjellene mellom Predictive Analytics og statistikk

Predictive AnalyticsStatistikk

Definisjon

Predictive analytics er en gren av dataanalysen for å forutsi fremtidige hendelser.Statistikk i enklere termer er en samling av numeriske fakta. Det er vitenskapen om å samle, klassifisere og representere de numeriske dataene.

Hvorfor det betyr noe?

Prediktiv analyse kan identifisere risikoer og muligheter for fremtiden.

Ved å bruke Predictive analytics, kan virksomheten effektivt tolke big data for fordelene.

Statistikk er viktig for forskere, analysatorer og næringsliv.

  • Ved å bruke statistikk kan de informeres om risikoen.
  • De kan evaluere informasjonens troverdighet og nytte for å ta passende beslutninger.

relasjon

Det innebærer bruk av statistiske analyseteknikker for å forutsi fremtiden.Statistikk og prediktiv analyse jobber sammen for å ta gode beslutninger for fremtiden.

Metoder / teknikker

Den prediktive analyseprogramvaren er veldig avhengig av avanserte algoritmer og metodologier

  • Logistisk regresjon
  • Beslutningstrær
  • Tidsserie-analyse
  • Maskinlæring
  • Kunstig intelligens, etc.

Noen av statistikkteknikkene er

  • Aritmetisk gjennomsnitt
  • Standardavvik (Sigma)
  • regresjon
  • Hypotetesting, etc.

Bruksområder / felt

Å bruke informasjonen fra prediktiv analyse kan hjelpe selskaper og forretningsapplikasjoner.

  • Prediktive analyser foreslår handlinger som kan påvirke positive driftsendringer.
  • Analytikere kan bruke prediktiv analyse for å forutse om en endring vil hjelpe dem å redusere risiko, forbedre driften og øke inntektene

Statistikk kan brukes i mange forskningsfelt.

  • Vitenskap
  • Teknologi
  • Virksomhet
  • Biologi
  • Datavitenskap
  • Kjemi osv. Det hjelper ved beslutningstaking
  • Gir sammenligning
  • Forklarer handlinger som har funnet sted
  • Forutsi fremtidig utfall
  • Anslag på ukjente mengder.

grener

Predictive analytics er en av typene Data Analytics. De andre analysene er beskrivende og reseptbelagte analyser.De to viktigste grenene til statistikk er beskrivende statistikk og inferensiell statistikk.

Konklusjon -Pictictive Analytics vs Statistics

Predictive Analytics og statistikk brukes til å analysere nåværende data og historiske data for å gi prediksjoner om fremtidige hendelser. Predictive analytics bruker mange teknikker fra data mining, statistikk, modellering, maskinlæring og kunstig intelligens.

Prediktiv analyse krever høy kompetanse med statistiske metoder og evnen til å bygge prediktive datamodeller. Så vi kan konkludere med at begge jobber sammen for å trekke konklusjoner og spådommer fra dataene.

Anbefalte artikler

Dette har vært en guide til Predictive Analytics vs Statistics, deres betydning, sammenligning fra Head to Head, viktige forskjeller, sammenligningstabell og konklusjon. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -

  1. 13 beste verktøy for prediktiv analyse
  2. Predictive Analytics vs Data Mining
  3. Data Mining Vs Statistikk
  4. Statistikk og maskinlæring

Kategori:

Stor Data