Razlike između analize podataka i analize podataka
Analiza podataka postupak je istraživanja, čišćenja, transformiranja i obuke podataka s ciljem pronalaženja korisnih informacija, preporuka zaključaka i pomoći u odlučivanju. Alati za analizu podataka su Open Refine, Tableau public, KNIME, Google Fusion Tables, Node XL i mnogi drugi. Analitika koristi podatke, strojno učenje, statističke analize i računalno utemeljene modele kako bi dobila bolji uvid i donosila bolje odluke iz podataka. Analitika je definirana kao "proces pretvaranja podataka u akcije kroz analizu i uvid u kontekst organizacijskog odlučivanja i rješavanja problema." Analitiku podržavaju mnogi alati kao što su Microsoft Excel, SAS, R, Python (knjižnice), tableau publika, Apache Spark i excel.
Usporedba između analize podataka i analize podataka
Ispod je top 6 razlika između podataka i analize podataka 
Ključne razlike između analize podataka i analize podataka
Ispod su popisi točaka, opisane su ključne razlike između podataka i analize podataka
- Analitika podataka konvencionalni je oblik analitike koji se koristi na mnogo načina kao što su zdravstveni sektor, poslovanje, telekomunikacije, osiguranje za donošenje odluka iz podataka i obavljanje potrebnih radnji na podacima. Analiza podataka je specijalizirani oblik analitike podataka koji se koristi u tvrtkama i drugim domenama za analizu podataka i dobivanje korisnih uvida u podatke.
- Analitika podataka sastoji se od prikupljanja podataka i općenito pregledava podatke i ima jednu ili više upotreba dok se analiza podataka sastoji od definiranja podataka, istrage, čišćenja podataka uklanjanjem Na vrijednosti ili bilo kakvih vanjskih podataka u podacima, pretvaranja podataka u proizvodnju smisleni ishod.
- Za izvršavanje analitike podataka potrebno je naučiti mnogo alata za izvođenje potrebnih radnji na podacima. Za postizanje analitike potrebno je poznavati R, Python, SAS, Tableau Public, Apache Spark, Excel i mnoge druge. Za analizu podataka potrebno je posjedovati alate poput Open Refine, KNIME, Rapid Miner, Google Fusion Tables, Tableau Public, Node XL, Wolfram Alpha alata itd.
- Životni ciklus analitike podataka sastoji se od procjene poslovnih slučajeva, identifikacije podataka, akvizicije i filtriranja podataka, vađenja podataka, validacije i čišćenja podataka, objedinjavanja i predstavljanja podataka, analize podataka, vizualizacije podataka, korištenja rezultata analize. Kao što znamo da je analiza podataka podkomponenta analitike podataka, tako i životni ciklus analize također ulazi u analitički dio, sastoji se od prikupljanja podataka, pranja podataka, analize podataka i precizno interpretira podatke tako da možete shvatiti što vaši podaci žele reći.
- Kad god netko želi otkriti da će se sljedeće dogoditi ili što će biti sljedeće, tada idemo s analitikom podataka jer analitika podataka pomaže predvidjeti buduću vrijednost. Dok se u analizi podataka analiza provodi na prošlom skupu podataka kako bi se razumjelo što se dosad dogodilo s podacima. Analiza podataka i analiza podataka oboje su neophodni za razumijevanje podataka, a jedan može biti koristan za procjenu budućih zahtjeva, a drugi je važan za provođenje neke analize podataka kako bi se pogledali u prošlost.
Usporedna tablica podataka analitike u odnosu na analizu podataka
Ispod je tablica usporedbe između podataka Analytics i analize podataka
| Osnove za usporedbu | Analiza podataka | Analiza podataka |
| Oblik
| Analitika podataka "opći je" oblik analitike koji se koristi u poduzećima za donošenje odluka iz podataka koji se temelje na podacima | Analiza podataka specijalizirani je oblik analitike podataka koji se koristi u poslovanju kako bi se analizirali podaci i dobili neki uvidi u njih. |
|
Struktura | Analitika podataka sastoji se od prikupljanja podataka i pregleda u cjelini, a ima jednog ili više korisnika. | Analiza podataka sastojala se od definiranja podataka, istrage, čišćenja, transformacije podataka kako bi se dobili smisleni ishod. |
| alat | Na tržištu postoje mnogi alati za analizu, ali uglavnom se koriste R, Tableau Public, Python, SAS, Apache Spark, Excel. | Za analizu 55555555555555566 koriste se podaci OpenRefine, KNIME, RapidMiner, Google Fusion Tables, Tableau Public, NodeXL, WolframAlpha. |
| slijed | Životni ciklus analitike podataka sastoji se od procjene poslovnih slučajeva, identifikacije podataka, akvizicije i filtriranja podataka, vađenja podataka, provjere i čišćenja podataka, objedinjavanja i predstavljanja podataka, analize podataka, vizualizacije podataka, korištenja rezultata analize. | Slijed koji slijedi u analizi podataka su prikupljanje podataka, pročišćavanje podataka, analiza podataka i precizna interpretacija podataka tako da možete shvatiti što vaši podaci žele reći. |
| upotreba | Data Analytics, općenito, može se koristiti za pronalaženje maskiranih obrazaca, anonimnih korelacija, preferencija kupaca, trendova na tržištu i drugih potrebnih informacija koje mogu pomoći donošenju više odluka o prijavi u poslovne svrhe. | Analiza podataka može se koristiti na različite načine, kao što se može izvoditi analiza poput opisne analize, istraživačke analize, inferencijalne analize, prediktivne analize i uzeti korisni uvidi iz podataka. |
| Primjer | Recimo da imate podatke o kupnji od 1 GB u vezi s kupnjom u proteklih godinu dana, sada treba pronaći da će ono što naši kupci budu slijedeće kupiti, za to koristiti analizu podataka. | Pretpostavimo da imate podatke o kupnji od 1 GB za protekle godinu dana i pokušavate pronaći ono što se do sada dogodilo, što znači da u analizi podataka koju gledamo u prošlost. |
Zaključak - Analiza podataka u odnosu na analizu podataka
Danas se upotreba podataka brzo povećava i ogromna količina podataka prikuplja se u svim organizacijama. podaci se mogu odnositi na kupce, poslovnu svrhu, korisnike aplikacija, odnose se na posjetitelje i dionike itd. Ovi se podaci kombinuju i dijele kako bi se pronašli, razumjeli i analizirali obrasci. Analitika podataka odnosi se na razne alate i vještine koje uključuju kvalitativne i kvantitativne metode, koje koriste prikupljene podatke i daju ishod koji se koristi za poboljšanje učinkovitosti, produktivnosti, smanjenja rizika i povećanja dobitaka u poslovanju. Tehnike analize podataka razlikuju se od organizacije do organizacije prema njihovim zahtjevima.
Analiza podataka je podkomponenta analitike podataka je specijalizirani alat za donošenje odluka koji koristi različite tehnologije poput tableau public, Open Refine, KNIME, Rapid Miner itd. I korisne su u obavljanju istraživačkih analiza i stvaranju nekih uvida u podatke pomoću čišćenja, transformirati, modelirati i vizualizirati podatke i stvarati rezultate.
Preporučeni članak
Ovo je vodič za razlike između analize podataka i analize podataka, njihovog značenja, usporedbe između glave, ključnih razlika, tablice usporedbe i zaključka. Možete pogledati i sljedeće članke da biste saznali više -
- Analiza podataka protiv prediktivne analize - koja je korisna
- Vizualizacija podataka vs analitika podataka - 7 najboljih stvari koje trebate znati
- Data Analyst vs Data Scientist - koji je bolji
- Znajte najbolje 7 razlike između Data Mining VS analize podataka