Razlika između analitike podataka i prediktivne analitike
Analitika je upotreba podataka, strojno učenje, statistička analiza i matematički ili računalni modeli kako bi se dobio bolji uvid i donijele bolje odluke. Analytics se definira 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). Doznajte detaljno u ovom postu i analitiku podataka i prediktivnu analitiku.
Postoje uglavnom tri vrste analitike: - deskriptivna analitika, prediktivna analitika i preskriptivna analitika.
Izvor: Google Image
Deskriptivna analitika: Ova vrsta analitike koristi se za sažimanje ili pretvaranje podataka u relevantne podatke. Drugim riječima, on je sažeo ono što se dogodilo. Ova vrsta analitike ima značajan utjecaj, ali neće biti od velike koristi u prognoziranju.
Prediktivna analitika : - Prediktivna analitika uključuje napredne statističke, modeliranje, vađenje podataka i jednu ili više tehnika strojnog učenja za kopanje u podatke i omogućuje analitičarima da mogu predvidjeti. Prediktivna analitika koristi se za predviđanje onoga što će se dogoditi u budućnosti.
Preskriptivna analitika: - Ovaj je oblik analitike korak iznad deskriptivne i prediktivne analitike. S ovom vrstom analitike, mi smo u mogućnosti predvidjeti moguće posljedice na temelju različitih izbora mogućih za akciju, također se može upotrijebiti za pronalaženje najboljeg načina djelovanja za svaki unaprijed određeni ishod.
Usporedba između podataka Analytics Vs Predictive Analytics (Infographics)
Ispod je 8 najboljih usporedbi podataka između analitike prediktivnih podataka i analitike
Ključne razlike između podataka Analytics Vs Predictive Analytics
Razumijemo nekoliko razlika između podataka Analytics i Predictive Analytics koji terminologije na sličan način izgledaju -
- Analitika podataka (DA) uključuje obradu i ispitivanje skupova podataka kako bi se izvukli zaključci o podacima iz kojih se sastoje skupovi podataka. Prediktivna analitika pomaže predvidjeti budućnost temeljitim pregledom povijesnih podataka, otkrivanjem obrazaca ili odnosa u tim podacima, a zatim njihovo zaključivanje na vrijeme.
- Analiza podataka koristi alate i tehnike kako bi se poduzećima omogućilo donošenje informiranijih poslovnih odluka u stvarnom vremenu i pragmatičnih. Prediktivna analitika može predvidjeti rizik i pronaći odnos u podacima koji nisu lako uočljivi s tradicionalnom analizom.
- Analiza podataka uključuje pronalaženje skrivenih obrazaca u velikoj količini skupa podataka da bi segmentirali i grupirali podatke u logičke skupove radi pronalaženja ponašanja i otkrivanja trendova, dok prediktivna analitika uključuje upotrebu nekih naprednih analitičkih tehnika.
- Općenito koristeći Data Analytics, znanstvenici i istraživači podataka provjeravaju ili opovrgavaju znanstvene modele, teorije i hipoteze. Dok prediktivna analitika, s povećanom uporabom specijaliziranih sustava i softvera, pomažu znanstvenicima i istraživačima podataka da daju povjerenje u predviđanja i moguće ishode.
- Analiza podataka je znanost o upotrebi neobrađenih podataka i generiranju svrhovitih informacija s definiranim ciljem koji donosi zaključke o tim informacijama. Data Analytics koristi tradicionalni algoritamski ili mehanički postupak za izgradnju dubokog uvida. Na primjer, trčanje kroz brojne skupove podataka u potrazi za smislenom korelacijom. Dok prediktivna analitika koristi napredne računalne modele i algoritme za inteligentno stvaranje platforme za predviđanje ili predviđanje, na primjer, trgovac robom možda želi predvidjeti kratkoročno kretanje cijena robe, analitiku prikupljanja, otkrivanje prijevara itd.
- Za rad u Data Analytics-u potrebno je snažno statističko znanje, ali za rad u segmentu prediktivne analitike potrebno je snažno tehničko znanje, kao i temeljno statističko znanje. Od njega će se možda zahtijevati da koristi i radi na tehnološkim alatima poput SAS, R i Hadoop.
- Analitika podataka obično se koristi za aplikacije za kupca (B2C). Mnoge organizacije prikupljaju, pohranjuju, analiziraju i čiste podatke povezane sa svojim kupcima, poslovnim partnerima, tržišnim konkurentima itd. Zatim se analitička analiza koristi za proučavanje trendova i obrazaca. Prediktivna analitika olakšava buduće donošenje odluka. Na primjer, web mjesto na društvenim mrežama prikuplja podatke koji se odnose na korisnike s obzirom na njihove interese, naklonost zajednici i druge sklonosti segmenta prema određenom kriteriju kao što su dob, spol i najvažnije demografske kategorije. Prediktivna analitika otkriva najvjerojatnije buduće kupnje proizvoda ili preferirane kupovne proizvode za takve korisnike.
Tablica usporedbe podataka predviđanja analitike prema Vs
| Osnove za usporedbu | Analiza podataka | Prediktivna analitika |
| Oblik | Analitika podataka "opći je" oblik Google Analytics-a koji se koristi u poduzećima za donošenje odluka koje se temelje na podacima. | Prediktivna analitika je „specijalizirani“ oblik Google Analytics-a koji tvrtke koriste za predviđanje budućih rezultata. |
| Struktura | Analiza podataka sastoji se od prikupljanja podataka i analize podataka općenito te bi mogla imati jednu ili više upotreba. | Prediktivna analitika sastoji se od definiranja projekta i prikupljanja podataka, statističkog modeliranja, analize i praćenja, a zatim predviđanja ishoda |
| Podaci | Sirovi podaci se obrađuju kako bi se dobili čisti podaci za obavljanje analize podataka. | Čisti podaci pružaju se za obavljanje predviđanja Analytics |
| slijed | Analiza podataka sekvencirana je na sljedeći način - prikupljanje, pregled, čišćenje, transformiranje podataka i donošenje zaključaka. | Prediktivna analitika sekvencirana je na sljedeći način - Modelirajte podatke, obučite model, predvidite i prognozirajte ishod. |
| Ishod | Rezultati Analize podataka mogu biti prediktivni ili ne, ovise o zahtjevima poslovnog slučaja. | Prediktivna analiza omogućuje nam da objavimo pretpostavke, hipotezu i testiramo ih koristeći statističke modele. Nakon toga vam prediktivni model omogućuje stvaranje točnog modela o budućnosti. |
| upotreba | Analiza podataka se može koristiti za pronalaženje skrivenih obrazaca, neidentificirane korelacije, preferencija korisnika, tržišnih trendova i drugih korisnih informacija koje mogu pomoći donošenju informiranijih odluka za tvrtke. | Prediktivna analitika pomaže odgovoriti na pitanja poput "što će se dogoditi ako potražnja padne za 10% ili ako cijene dobavljača porastu za 5%?" "Što pretpostavljamo da ćemo platiti za gorivo u sljedećih nekoliko mjeseci?" Koliki će biti rizik gubitka novca u novom poslovnom poduzeću? " |
Zaključak - Analiza podataka nasuprot prediktivnoj analizi
Danas se prikupljaju ogromni podaci diljem organizacija. Ti bi se podaci mogli povezati s kupcima, poslovnim partnerima, korisnicima aplikacija, posjetiteljima, unutarnjim zaposlenicima i vanjskim dionicima itd. Ovi se podaci kombinuju i kategoriziraju kako bi se pronašli i analizirali obrasci. Analitika podataka odnosi se na razne alate i tehnike koji uključuju kvalitativne i kvantitativne metode i procese, koji koriste prikupljene podatke i generiraju ishod koji se koristi za poboljšanje učinkovitosti, produktivnosti, smanjenja rizika i povećanja poslovnog dobitaka. Tehnike analize podataka razlikuju se od organizacije do organizacije prema njihovim zahtjevima.
Prediktivna analitika kao podskup analitike podataka specijalizirani je alat za donošenje odluka koji koristi napredna tehnološka sredstva i progresivne algoritme i modele temeljene na statističkim podacima za generiranje predviđanja u budućnosti kako bi se poslovanje moglo usredotočiti i potrošiti svoj novac i energiju na pozitivnije i očekivane ishode.
Preporučeni članak
Ovo je vodič za Data Analytics Vs prediktivnu analitiku, njihovo značenje, uporedbu između glave, ključne razlike, tablicu usporedbe i zaključak. Ovaj se članak sastoji od svih korisnih usporedbi između podataka i prediktivne analitike. Možete pogledati i sljedeće članke da biste saznali više -
- Business Analytics vs Business Intelligence - razlike?
- Poslovna inteligencija vs analitika podataka - što je korisnije
- Prediktivna analitika prema znanosti o podacima - naučite 8 korisnih usporedba
- Vizualizacija podataka vs analitika podataka - 7 najboljih stvari koje trebate znati
- 7 najkorisnijih usporedba između Business Analytics Vs prediktivne analitike