Data Analytics vs Predictive Analytics - Hvilken er nyttig

Forskjell mellom Data Analytics og Predictive Analytics

Analytics er bruk av data, maskinlæring, statistisk analyse og matematiske eller datamaskinbaserte modeller for å få bedre innsikt og ta bedre beslutninger. 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). La oss lære både Data Analytics og Predictive Analytics i en detalj i dette innlegget.

Det er hovedsakelig tre typer analytics: - deskriptiv analytics, prediktiv analytics og Prescriptive analytics.

Kilde: Google Image

Beskrivende Analytics: Denne typen analyser brukes til å oppsummere eller gjøre data om til relevant informasjon. Med andre ord oppsummerte det hva som har skjedd. Denne typen analyser har noen betydningsfulle effekter, men vil ikke være til god hjelp i prognoser.

Predictive Analytics : - Predictive analytics innebærer avansert statistikk, modellering, data mining og en eller flere teknikker for maskinlæring for å grave i data og lar analytikere komme med spådommer. Predictive analytics brukes til å forutsi hva som vil skje i fremtiden.

Prescriptive Analytics: - Denne formen for analytics er ett trinn over beskrivende og Predictive Analytics. Med denne typen analyser er vi i stand til å forutsi mulige konsekvenser basert på forskjellige mulige valg for en handling, den kan også brukes til å finne det beste handlingsforløpet for et forhåndsdefinert utfall.

Sammenligning fra topp mot hodet mellom Data Analytics Vs Predictive Analytics (Infographics)

Nedenfor er topp 8-sammenligning mellom Data Analytics og Predictive Analytics

Viktige forskjeller mellom Data Analytics vs Predictive Analytics

La oss forstå noen forskjeller mellom Data Analytics og Predictive Analytics på samme måte som terminologier -

Dataanalyse (DA) innebærer behandling og undersøkelse av datasett for å trekke konklusjoner om informasjonen disse datasettene består av. Predictive analytics hjelper til med å forutsi fremtiden ved å inspisere historiske data grundig, oppdage mønstre eller forhold i disse dataene, og deretter konkludere disse forholdene i tide.
Dataanalyse bruker verktøy og teknikker for å gjøre det mulig for virksomheter å ta mer informerte, sanntids og pragmatiske forretningsavgjørelser. Forutsigende analyser kan forutsi risiko og finne et forhold i data som ikke er lett synlige med tradisjonell analyse.
Dataanalyse innebærer å finne skjulte mønstre i en stor mengde datasett for å segmentere og gruppere data i logiske sett for å finne atferd og oppdage trender, mens Predictive analytics innebærer bruk av noen av de avanserte analyseteknikkene.
Generelt bruker Data Analytics verifiserer eller motbeviser vitenskapelige modeller, teorier og hypoteser. Mens prediktiv analyse, med økt bruk av spesialiserte systemer og programvare, hjelper dataforskere og forskere med å bringe tillit til spådommer og mulige utfall.
Data Analytics er vitenskapen om å bruke rådata og generere målrettet informasjon med et definert mål som bringer konklusjoner om den informasjonen. Data Analytics bruker tradisjonell algoritmisk eller mekanisk prosess for å bygge dyp innsikt. For eksempel å løpe gjennom et antall datasett for å se etter meningsfylte korrelasjoner mellom hverandre. Mens Predictive analytics bruker avanserte beregningsmodeller og algoritmer for intelligent å bygge en prognose- eller prediksjonsplattform, for eksempel kan en handelshandler ønske å forutsi kortsiktige bevegelser i råvarepriser, innsamlingsanalyse, svindeloppdagelse etc.
For å jobbe i Data Analytics trenger man sterk statistisk kunnskap, men for å jobbe i Predictive analytics-segmentet må man ha sterk teknisk kunnskap sammen med grunnleggende statistisk kunnskap. Han / hun kan bli pålagt å bruke og jobbe med teknologiske verktøy som SAS, R og Hadoop.
Dataanalyse brukes vanligvis til B2C-applikasjoner (business-to-customer). Mange organisasjoner samler inn, lagrer, analyserer og renser data knyttet til sine kunder, forretningspartnere, markedskonkurrenter osv. Data Analytics blir deretter brukt til å studere trender og mønstre. Predictive analytics letter fremtidig beslutningstaking. For eksempel samler et nettsted med sosiale nettverk data relatert til brukerne sine angående deres interesser, fellesskapets smak og andre segmenter preferanser i henhold til et spesifisert kriterium som alder, kjønn og viktigste demografi. Predictive analytics avslører de fleste sannsynlige fremtidige produktkjøp eller foretrukne handlevarer for slike brukere.

Sammenligningstabel for Data Analytics vs Predictive Analytics

*Grunnlag for sammenligning*	*Data Analytics*	*Predictive Analytics*
Form	Dataanalyse er en 'generell' form av Analytics som brukes i virksomheter for å ta beslutninger som er datadrevet.	Predictive analytics er en "spesialisert" form av Analytics som brukes av bedrifter for å forutsi fremtidige baserte resultater.
Struktur	Data Analytics består av datainnsamling og dataanalyse generelt og kan ha en eller flere bruk.	Predictive analytics består av å definere et prosjekt og datainnsamling, statistisk modellering, analyse og overvåking og deretter forutsi et utfall
Data	Raw data er churned for å få rene data for å gjøre Data Analytics.	Rene data leveres for å gjøre Predictive Analytics
Sekvens	Data Analytics blir sekvensert som følgende trinn - samle inn, inspisere, rengjøre, transformere dataene og nå til konklusjoner.	Predictive Analytics blir sekvensert som følger: Model dataene, trente modellen, predict og prognose resultatet.
Utfall	Resultatet av Data Analytics kan være forutsigbart eller ikke, det avhenger av virksomhetens krav.	Prediksiv analyse lar oss erklære antagelser, hypotese og tester dem ved bruk av statistiske modeller. Etter den prediktive modellen gir deg en mulighet til å lage en eksakt modell om fremtiden.
bruk	Generelt kan Data Analytics brukes til å finne skjulte mønstre, uidentifiserte korrelasjoner, kundepreferanser, markedstrender og annen nyttig informasjon som kan bidra til å ta mer informerte beslutninger for virksomheter.	Prediktiv analyse hjelper deg med å svare på spørsmål som "hva vil skje hvis etterspørselen går ned med 10% eller hvis leverandørprisene øker med 5%?" "Hva antar vi å betale for drivstoff de neste månedene?" Hva vil risikoen være å tape penger i et nytt forretningsforetak? ”

Konklusjon - Data Analytics vs Predictive Analytics

I dag samles enorme data på tvers av organisasjoner. Disse dataene kan være relatert til kunder, forretningspartnere, applikasjonsbrukere, besøkende, interne ansatte og eksterne interessenter osv. Disse dataene blir agnet og kategorisert for å finne og analysere mønstre. Dataanalyse refererer til forskjellige verktøy og teknikker som involverer kvalitative og kvantitative metoder og prosesser, som benytter seg av disse innsamlede dataene og genererer et resultat som brukes for å forbedre effektivitet, produktivitet, redusere risiko og øke forretningsgevinsten. Dataanalyseteknikker varierer fra organisasjon til organisasjon i henhold til deres krav.

Predictive Analytics som en delmengde av Data analytics er et spesialisert beslutningsverktøy som bruker avanserte teknologiske eiendeler og progressive statistisk baserte algoritmer og modeller for å generere fremtidige spådommer slik at virksomheten kan fokusere og bruke pengene sine og energiene på mer positive og forventede resultater.

Anbefalt artikkel

Dette har vært en guide til Data Analytics Vs Predictive Analytics, deres betydning, sammenligning av topp mot hod, nøkkelforskjeller, sammenligningstabell og konklusjon. Denne artikkelen består av alle nyttige sammenligninger mellom Data Analytics og Predictive Analytics. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -