Unterschiede zwischen Predictive Analytics und Statistik

Predictive Analytics ist eine fortschrittliche Analysetechnik. Predictive Analytics verwendet sowohl neue als auch historische Daten, um das Ergebnis, die Aktivität, das Verhalten und die Trends vorherzusagen.

Statistik ist ein Zweig der Mathematik, der sich hauptsächlich mit der Sammlung, Analyse, Interpretation und Darstellung von Tonnen numerischer Fakten befasst. Statistiken werden in fast allen Forschungsbereichen eingesetzt.

Head-to-Head-Vergleiche zwischen Predictive Analytics und Statistik (Infografiken)

Im Folgenden finden Sie die Top-6-Vergleiche zwischen Predictive Analytics und Statistik

Hauptunterschiede zwischen Predictive Analytics und Statistik

Nachstehend finden Sie eine Liste der Elemente, in denen die Unterschiede zwischen Predictive Analytics und Statistics erläutert werden

  • Predictive Analytics wird verwendet, um Vorhersagen über unbekannte zukünftige Ereignisse zu treffen. Während Statistik die Wissenschaft ist und hauptsächlich in der Forschung verwendet wird. Statistiken helfen dabei, aus den Daten einen Schluss zu ziehen, indem sie Daten sammeln, analysieren und präsentieren.
  • Damit ein Unternehmen aufblühen kann, muss es Fakten sammeln und generieren, die seinen aktuellen Status widerspiegeln. Statistiken helfen dabei, diese Fakten oder Daten in Informationen umzuwandeln, um eine rationale Entscheidungsfindung im Management zu unterstützen.

Wie es funktioniert:

• In Predictive Analytics verwenden Vorhersagemodelle bekannte Ergebnisse, um ein Modell zu entwickeln oder zu trainieren, mit dem Werte für verschiedene oder neue Daten vorhergesagt werden können. Diese Modellierung liefert Ergebnisse in Form von Vorhersagen, die eine Wahrscheinlichkeit der Zielvariablen basierend auf der geschätzten Wichtigkeit eines Satzes von Eingabevariablen darstellen.

• Statistik fasst die Daten zur öffentlichen Verwendung zusammen. Es gibt zwei statistische Hauptmethoden: Deskriptive Statistik und Inferenzstatistik.

  • Beschreibende Statistik: Sie fasst die Daten einer Stichprobe unter Verwendung von Indizes wie Mittelwert oder Standardabweichung zusammen.
  • Inferenzstatistik: Sie zieht die Schlussfolgerungen aus den Daten, die zufälligen Schwankungen unterliegen, wie Beobachtungsfehlern und Stichprobenschwankungen.

• Predictive Analytics umfasst Datenerfassung, Datenmodellierung und Statistik.

• Vorhersagemodelle spielen eine wichtige Rolle in der Vorhersageanalyse. Es gibt zwei Arten von Vorhersagemodellen.

  • Klassifizierungsmodelle
    • Entscheidungsbäume
  • Regressionsmodelle
    • Beliebte Methode in der Statistik und funktioniert auch für Predictive Analytics.

• Predictive Analytics ist nicht einfach. es enthält und hängt von Algorithmen und Methoden ab. Beispiele sind Regressionsmodelle, Zeitreihenanalysen usw.

• Statistiken helfen dem Analysten, das Vorhersagemodell zu erstellen, um die Ergebnisse oder das Geschäft vorherzusagen, sodass es normalerweise in den Bereich der Datenwissenschaft, der statistischen Analyse und anderer qualifizierter Datenanalysen fällt.

• Sowohl in Predictive Analytics als auch in Statistics helfen Data Engineers, relevante Daten zu sammeln und für die Analyse vorzubereiten. In gewisser Weise fungiert die Statik als Eingabedatenquelle für die prädiktive Analyse.

• Sobald die Datenerfassung erfolgt ist, wird ein statistisches Modell formuliert, trainiert und nach Bedarf geändert, um genaue Ergebnisse zu erzielen. Das Modell wird dann anhand der ausgewählten Daten ausgeführt, um Vorhersagen zu generieren

• Nehmen wir Beispiele oder Szenarien aus der Praxis, um sie besser zu verstehen. Einige der beliebtesten Beispiele sind Wettervorhersage, Handel, Gesundheitswesen und Einzelhandel.

• In Wirklichkeit geht es darum, Muster in einer großen Datenmenge zu finden. Durch die Anwendung der richtigen statistischen Modelle erhalten Sie Einblicke in die Informationen, die Ihnen zur Verfügung stehen. Die verborgenen Muster, die durch den Prozess aufgedeckt werden, ermöglichen Vorhersagen.

• Sehen wir uns einmal das Szenario an, um einen Einblick zu erhalten, wie Statistiken und Vorhersageanalysen die zukünftigen Ereignisse schätzen.

• Große Unternehmen setzen Predictive Analytics ein. Öffnen Sie beispielsweise Ihre Amazon-Site und sehen Sie sich auf der Site um. Ein großer Prozentsatz des Bildschirms ist für „empfohlene“ Produkte bestimmt, und jeder Empfehlungsbereich ist ein geringfügig anderer Vorhersagealgorithmus, der auf unterschiedlichen Daten basiert.

Predictive Analytics vs Statistics Vergleichstabelle

In der folgenden Vergleichstabelle werden die Unterschiede zwischen Predictive Analytics und Statistics erläutert

Predictive AnalyticsStatistiken

Definition

Predictive Analytics ist ein Zweig der Datenanalyse zur Vorhersage zukünftiger Ereignisse.Statistik in einfacheren Worten ist eine Sammlung von numerischen Fakten. Es ist die Wissenschaft des Sammelns, Klassifizierens und Darstellens der numerischen Daten.

Warum es wichtig ist?

Predictive Analytics kann die Risiken und Chancen für die Zukunft identifizieren.

Durch die Verwendung von Predictive Analytics kann das Unternehmen Big Data effektiv zu ihren Gunsten interpretieren.

Statistiken sind wichtig für Forscher, Analysatoren und Unternehmen.

  • Mithilfe von Statistiken können sie über die Risiken informiert werden.
  • Sie können die Glaubwürdigkeit und den Nutzen von Informationen bewerten, um geeignete Entscheidungen zu treffen.

Beziehung

Dabei werden statistische Analysetechniken angewendet, um die Zukunft vorherzusagen.Statistiken und Predictive Analytics arbeiten zusammen, um gute Entscheidungen für die Zukunft zu treffen.

Methoden / Techniken

Die Predictive Analytics-Software stützt sich stark auf fortschrittliche Algorithmen und Methoden

  • Logistische Regression
  • Entscheidungsbäume
  • Zeitreihenanalyse
  • Maschinelles Lernen
  • Künstliche Intelligenz usw.

Einige der Statistik-Techniken sind

  • Arithmetisches Mittel
  • Standardabweichung (Sigma)
  • Regression
  • Hypothesentests usw.

Verwendet / Felder

Die Verwendung der Informationen aus Predictive Analytics kann Unternehmen und Geschäftsanwendungen helfen.

  • Predictive Analytics schlagen Maßnahmen vor, die sich auf positive betriebliche Änderungen auswirken können.
  • Analysten können mithilfe von Predictive Analytics vorhersagen, ob eine Änderung dazu beiträgt, Risiken zu verringern, den Betrieb zu verbessern und den Umsatz zu steigern

Statistiken können in vielen Forschungsbereichen eingesetzt werden.

  • Wissenschaft
  • Technologie
  • Geschäft
  • Biologie
  • Computerwissenschaften
  • Chemie usw. Sie hilft bei der Entscheidungsfindung
  • Bietet Vergleich
  • Erläutert die durchgeführten Aktionen
  • Prognostizieren Sie das zukünftige Ergebnis
  • Schätzungen unbekannter Mengen.

Geäst

Predictive Analytics ist eine der Arten der Datenanalyse. Die anderen Analysen sind deskriptive und präskriptive Analysen.Die beiden Hauptzweige der Statistik sind deskriptive Statistik und Inferenzstatistik.

Fazit - Predictive Analytics vs. Statistik

Predictive Analytics and Statistics werden zum Analysieren aktueller und historischer Daten verwendet, um Vorhersagen über zukünftige Ereignisse zu treffen. Predictive Analytics verwendet viele Techniken aus Data Mining, Statistik, Modellierung, maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz.

Predictive Analytics erfordert ein hohes Maß an Erfahrung mit statistischen Methoden und die Fähigkeit, prädiktive Datenmodelle zu erstellen. Daraus können wir schließen, dass beide zusammenarbeiten, um die Schlussfolgerungen und Vorhersagen aus den Daten zu ziehen.

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  2. Predictive Analytics gegen Data Mining
  3. Data Mining vs. Statistik
  4. Statistik und maschinelles Lernen

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Große Daten