Razlike između predviđanja Analytics i statistike
Prediktivna analitika je napredna tehnika analitike. Prediktivna analitika koristi nove i povijesne podatke da predvidi rezultat, aktivnost, ponašanje i trendove.
Statistika je grana matematike, a uglavnom se odnosi na prikupljanje, analizu, interpretaciju i iznošenje točaka brojčanih činjenica. Statistika se koristi u gotovo svim poljima istraživanja.
Usporedba između predviđanja Analytics i statistike (Infographics)
Ispod je top 6 usporedbe između predviđanja Analytics i statistike 
Ključne razlike između predviđanja Analytics i statistike
Ispod je popis predmeta, objasnite razlike između predviđanja Analytics i statistike
- Prediktivna analitika koristi se za predviđanje nepoznatih budućih događaja. Dok je statistika znanost i uglavnom se koristi u 'istraživanju'. Statistički podaci pomažu u donošenju zaključaka iz podataka prikupljanjem, analizom i prezentiranjem.
- Da bi tvrtka cvjetala, mora prikupljati i generirati činjenice koje odražavaju njezino trenutno stanje. Statistički podaci pomažu da se te činjenice ili podaci pretvore u podatke, kako bi se podržala racionalna odluka u upravljanju.
Kako radi:
• U Predictive Analytics, prediktivni modeli koriste poznate rezultate da bi razvili ili uvježbali model koji se može koristiti za predviđanje vrijednosti za različite ili nove podatke. Ovo modeliranje daje rezultate u obliku predviđanja koja predstavljaju vjerojatnost ciljne varijable na temelju procijenjene važnosti iz skupa ulaznih varijabli.
• Statistika rezimira podatke za javnu upotrebu. Postoje dvije glavne statističke metode: deskriptivna statistika i referentna statistika.
- Deskriptivna statistika: Sažima podatke iz uzorka pomoću indeksa poput srednjeg ili standardnog odstupanja.
- Konferencijska statistika: zaključke izvodi iz podataka koji su podložni slučajnim varijacijama, kao što su pogreške promatranja i varijacije uzoraka.
• Prediktivna analitika uključuje prikupljanje podataka, modeliranje podataka i statistiku.
• Prediktivni modeli igraju vitalnu ulogu u prediktivnoj analitici. Postoje dvije vrste modela predviđanja.
- Modeli klasifikacije
- Stabla odluka
- Regresijski modeli
- Popularna metoda u statistici i djeluje za prediktivnu analitiku.
• Prediktivna analitika nije jedinstvena; To uključuje i ovisi o algoritmima i metodologijama. Primjeri su regresijski modeli, analiza vremenskih serija itd.
• Statistički podaci pomažu analitičaru da izgrade prediktivni model kako bi predvidio rezultate ili poslovanje, pa je obično u domenu znanosti podataka, statističke analize i druge kvalificirane analize podataka.
• I u Predictive Analytics i u statistici, inženjeri podataka pomažu u prikupljanju relevantnih podataka i pripremaju ih za analizu. Na neki način, statika djeluje kao ulazni izvor podataka za prediktivnu analizu.
• Jednom kada se dogodi prikupljanje podataka, statistički model se formulira, osposobljava i mijenja po potrebi za dobivanje točnih rezultata. Model se tada pokreće s odabranim podacima radi stvaranja predviđanja
• Uzmimo primjere ili scenarije iz stvarnog života kako bismo ih bolje razumjeli. Neki od popularnih primjera su vremenska prognoza, trgovina, zdravstvena zaštita i maloprodaja.
• U stvarnosti, radi se o pronalaženju obrazaca u ogromnoj količini podataka. Primjena ispravnih statističkih modela omogućava vam uvid u podatke koji vam stoje na raspolaganju. Skriveni obrasci koje je postupak otkrio omogućuju predviđanja.
• Pogledajmo jedan scenarij kako bismo dobili unutarnju sliku kako statistika i prediktivna analitika pogađaju buduće događaje.
• Velike tvrtke koriste prediktivnu analitiku. Na primjer, otvorite web lokaciju Amazon i razgledajte je. Ogroman postotak zaslona posvećen je "preporučenim" proizvodima, a svako je područje preporuka malo drugačiji algoritam predviđanja temeljen na različitim podacima.
Tablica za upoređivanje predviđanja i statistike
Ispod je tablica usporedbe koja objašnjava razlike između prediktivne analize i statistike
| Prediktivna analitika | statistika | |
|
definicija | Prediktivna analitika grana je analitike podataka koja predviđa buduće događaje. | Statistički rečeno, statistika je skup brojčanih činjenica. To je znanost o prikupljanju, razvrstavanju i predstavljanju numeričkih podataka. |
|
Zašto je to važno? | Prediktivna analitika može identificirati rizike i mogućnosti za budućnost.
Korištenjem prediktivne analitike posao može učinkovito interpretirati velike podatke o njihovim koristima. | Statistički podaci važni su za istraživače, analizatore i posao.
|
|
Odnos | To uključuje primjenu tehnika statističke analitike za predviđanje budućnosti. | Statistika i prediktivna analitika zajedno rade na donošenju dobrih odluka za budućnost. |
|
Metode / tehnike | Softver za prediktivnu analitiku u velikoj se mjeri oslanja na napredne algoritme i metodologije
| Neke od statističkih tehnika jesu
|
|
Upotrebe / polja | Korištenje informacija iz prediktivne analitike može pomoći tvrtkama i poslovnim aplikacijama.
| Statistički podaci mogu se koristiti u mnogim istraživačkim područjima.
|
|
grane | Prediktivna analitika jedna je od vrsta analitičkih podataka. Ostale analitike su opisna i propisana analitika. | Dvije glavne grane statistike su opisna statistika i inferencijska statistika. |
Zaključak - Predicitivna analitika u odnosu na statistiku
Prediktivna analitika i statistika koriste se za analizu trenutnih podataka i povijesnih podataka radi predviđanja budućih događaja. Prediktivna analitika koristi mnoge tehnike iz područja podataka, statistike, modeliranja, strojnog učenja i umjetne inteligencije.
Prediktivna analitika zahtijeva visoku razinu stručnosti sa statističkim metodama i sposobnost izgradnje prediktivnih modela podataka. Dakle, možemo zaključiti da oba rade na izvlačenju zaključaka i predviđanja iz podataka.
Preporučeni članci
Ovo je vodič za prediktivnu analitiku u odnosu na statistiku, njihovo značenje, usporedbu između glave, ključne razlike, tablicu usporedbe i zaključak. Možete pogledati i sljedeće članke da biste saznali više -
- 13 najboljih alata za predviđanje usluge Analytics
- Prediktivna analitika u odnosu na istraživanje podataka
- Statistički podaci rudarstva podataka
- Statistika i strojno učenje