Data Analytics vs Data Analyse - 6 fantastiske forskjeller

Forskjeller mellom Data Analytics vs Data Analyse

Dataanalyse er en prosedyre for å undersøke, rengjøre, transformere og trene dataene med sikte på å finne nyttig informasjon, anbefale konklusjoner og hjelpe til med å ta beslutninger. Dataanalyseverktøy er Open Refine, Tableau public, KNIME, Google Fusion Tables, Node XL og mange flere. Analytics bruker data, maskinlæring, statistisk analyse og datamaskinbaserte modeller for å få bedre innsikt og ta bedre beslutninger ut fra dataene. Analytics er definert som "en prosess for å transformere data til handlinger gjennom analyse og innsikt i sammenheng med organisatoriske beslutninger og problemløsninger." Analytics støttes av mange verktøy som Microsoft Excel, SAS, R, Python (biblioteker), tableau offentlig, Apache Spark, og utmerke seg.

Sammenligning fra head to head mellom dataanalyse og dataanalyse

Nedenfor er de 6 beste forskjellene mellom dataanalyse og dataanalyse

Viktige forskjeller mellom dataanalyse og dataanalyse

Nedenfor er listene med punkter, beskriv nøkkelen Forskjeller mellom dataanalyse og dataanalyse

Dataanalyse er en konvensjonell form for analyse som brukes på mange måter som helsesektor, næringsliv, telekom, forsikring for å ta beslutninger fra data og utføre nødvendige tiltak for data. Dataanalyse er en spesialisert form for dataanalyse som brukes i bedrifter og annet domene for å analysere data og ta nyttig innsikt fra data.
Dataanalyse består av datainnsamling og generelt inspiserer dataene, og de har en eller flere bruksområder, mens dataanalyse består av å definere en data, undersøke, rense dataene ved å fjerne Na-verdier eller en annen outlier som er til stede i en data, transformere dataene til å produsere et meningsfullt resultat.
For å utføre dataanalyse, må man lære mange verktøy for å utføre nødvendig handling på data. For å oppnå analyser, må man ha kunnskap om R, Python, SAS, Tableau Public, Apache Spark, Excel og mange flere. For dataanalyse må man ha hands-on av verktøy som Open Refine, KNIME, Rapid Miner, Google Fusion Tables, Tableau Public, Node XL, Wolfram Alpha-verktøy osv.
Livsyklus for dataanalyse består av Business Case Evaluation, Data Identification, Data Acquisition & Filtering, Data Extracting, Data Validation & Cleansing, Data Aggregation & Representation, Data Analyse, Data Visualization, Utilization of Analyse Results. Som vi vet at dataanalyse er en delkomponent i dataanalyse, så dataanalysens livssyklus også kommer inn i analysedelen, består den datainnsamling, dataskrubbing, analyse av data og tolker dataene nøyaktig slik at du kan forstå hva dataene dine ønsker å si.
Hver gang noen vil finne ut at hva som vil skje videre eller hva som kommer til å komme neste gang, går vi med dataanalyse fordi dataanalyse er med på å forutsi fremtidig verdi. Mens dataanalyser utføres analyser på tidligere datasett for å forstå hva som skjedde så langt fra data. Dataanalyse og dataanalyse er begge nødvendige for å forstå dataene man kan være nyttige for å estimere fremtidige krav, og annet er viktig for å utføre en analyse av data for å se på fortiden.

Sammenligningstabel for dataanalyse vs dataanalyse

Nedenfor er sammenligningstabellen mellom Data Analytics vs Dataanalyse

*Grunnlag for sammenligning*	*Data Analytics*	*Dataanalyse*
Form	Dataanalyse er 'generell' form for analyse som brukes i bedrifter for å ta beslutninger fra data som er datadrevet	Dataanalyse er en spesialisert form for dataanalyse som brukes i bedrifter for å analysere data og ta litt innblikk i den.
Struktur	Dataanalyse består av datainnsamling og inspeksjon generelt, og den har en eller flere brukere.	Dataanalyse besto i å definere data, utredning, rengjøre, transformere dataene for å gi et meningsfullt resultat.
Verktøy	Det er mange analyseverktøy i et marked, men hovedsakelig brukes R, Tableau Public, Python, SAS, Apache Spark, Excel.	For analyse av555555555555566 brukes dataene OpenRefine, KNIME, RapidMiner, Google Fusion Tables, Tableau Public, NodeXL, WolframAlpha verktøy.
Sekvens	Dataanalyses livssyklus består av Business Case Evaluation, Data Identification, Data Acquisition & Filtering, Data Extracting, Data Validation & Cleansing, Data Aggregation & Representation, Data Analyse, Data Visualization, Utnyttelse av analyseresultater.	Sekvensen som følges i dataanalyse er datainnsamling, skrubbing av data, analyse av data og tolke dataene nøyaktig slik at du kan forstå hva dataene dine vil si.
bruk	Data Analytics, generelt, kan brukes til å finne maskerte mønstre, anonyme sammenhenger, kundepreferanser, markedstrender og annen nødvendig informasjon som kan bidra til å gjøre mer varslende beslutninger for forretningsformål.	Dataanalyse kan brukes på forskjellige måter som man kan utføre analyse som beskrivende analyse, utforskende analyse, inferensiell analyse, prediktiv analyse og ta nyttig innsikt fra dataene.
Eksempel	La oss si at du har 1 GB kundekjøpsrelaterte data fra det siste 1 året, nå må man finne ut at det kundene våre neste gang kjøper, vil du bruke dataanalyse for det.	Anta at du har 1 GB kundekjøpsrelaterte data fra det siste året, og at du prøver å finne hva som skjedde så langt, det betyr i dataanalyse vi ser på fortiden.

Konklusjon - Data Analytics vs Data Analyse

I dag øker databruk raskt og en enorm mengde data blir samlet inn på tvers av organisasjoner. data kan være relatert til kunder, forretningsformål, applikasjonsbrukere, besøksrelaterte og interessenter osv. Disse dataene blir agnet og delt for å finne, forstå og analysere mønstre. Dataanalyse refererer til forskjellige verktøy og ferdigheter som involverer kvalitative og kvantitative metoder, som bruker disse innsamlede dataene og gir et resultat som brukes til å forbedre effektivitet, produktivitet, redusere risiko og øke forretningsgevinsten. Dataanalyseteknikker skiller seg fra organisasjon til organisasjon i henhold til deres krav.

Dataanalyse er en delkomponent i dataanalyse er et spesialisert beslutningsverktøy som bruker forskjellige teknologier som tableau public, Open Refine, KNIME, Rapid Miner etc. og er nyttige når du utfører undersøkelsesanalyse og produserer litt innsikt fra data ved hjelp av en rengjøring, transformere, modellere og visualisere dataene og gi resultater.

Anbefalt artikkel

Dette har vært en guide til forskjeller mellom dataanalyse og dataanalyse, deres betydning, sammenligning av topp mot hod, nøkkelforskjeller, sammenligningstabell og konklusjon. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -