Unterschiede zwischen Datenanalyse und Datenanalyse
Die Datenanalyse ist ein Verfahren zur Untersuchung, Bereinigung, Umwandlung und Schulung der Daten mit dem Ziel, nützliche Informationen zu finden, Schlussfolgerungen zu empfehlen und Entscheidungshilfen zu geben. Datenanalyse-Tools sind Open Refine, Tableau Public, KNIME, Google Fusion Tables, Node XL und viele mehr. Analytics nutzt Daten, maschinelles Lernen, statistische Analysen und computerbasierte Modelle, um bessere Einblicke zu erhalten und bessere Entscheidungen aus den Daten zu treffen. Analytics wird definiert als "ein Prozess der Umwandlung von Daten in Aktionen durch Analyse und Einsicht im Kontext der organisatorischen Entscheidungsfindung und Problemlösung". Analytics wird von vielen Tools wie Microsoft Excel, SAS, R, Python (Bibliotheken) und Tableau unterstützt public, Apache Spark und excel.
Head to Head Vergleich zwischen Data Analytics und Data Analysis
Unten finden Sie die 6 wichtigsten Unterschiede zwischen Datenanalyse und Datenanalyse 
Hauptunterschiede zwischen Datenanalyse und Datenanalyse
Nachstehend finden Sie eine Liste der Punkte, in denen die wichtigsten Unterschiede zwischen Datenanalyse und Datenanalyse beschrieben sind
- Datenanalyse ist eine herkömmliche Form der Analyse, die auf vielfältige Weise eingesetzt wird, z. B. im Gesundheitssektor, in der Wirtschaft, in der Telekommunikation und in der Versicherungsbranche, um aus Daten Entscheidungen zu treffen und die erforderlichen Datenmaßnahmen durchzuführen. Datenanalyse ist eine spezielle Form der Datenanalyse, die in Unternehmen und anderen Bereichen zur Analyse von Daten und zur Gewinnung nützlicher Erkenntnisse aus Daten verwendet wird.
- Datenanalysen bestehen aus der Erfassung und Überprüfung von Daten und werden einmal oder mehrmals verwendet. Bei der Datenanalyse werden Daten definiert, untersucht, die Daten bereinigt, indem Na-Werte oder Ausreißer in den Daten entfernt und die zu erstellenden Daten transformiert werden ein bedeutungsvolles Ergebnis.
- Um Datenanalysen durchzuführen, müssen Sie viele Tools erlernen, um die erforderlichen Aktionen für Daten auszuführen. Um Analysen durchführen zu können, müssen Kenntnisse in R, Python, SAS, Tableau Public, Apache Spark, Excel und vielen weiteren Bereichen vorhanden sein. Für die Datenanalyse müssen Tools wie Open Refine, KNIME, Rapid Miner, Google Fusion Tables, Tableau Public, Node XL und Wolfram Alpha zur Verfügung stehen.
- Der Lebenszyklus der Datenanalyse besteht aus Business Case-Bewertung, Datenidentifikation, Datenerfassung und -filterung, Datenextraktion, Datenvalidierung und -bereinigung, Datenaggregation und -repräsentation, Datenanalyse, Datenvisualisierung und Verwendung der Analyseergebnisse. Da wir wissen, dass die Datenanalyse eine Unterkomponente der Datenanalyse ist, umfasst der Lebenszyklus der Datenanalyse auch den Analyseteil, das Sammeln von Daten, das Bereinigen von Daten sowie die Analyse von Daten und die genaue Interpretation der Daten, damit Sie verstehen, was Ihre Daten wünschen sagen.
- Wann immer jemand herausfinden möchte, was als nächstes passieren wird oder was als nächstes kommen wird, entscheiden wir uns für die Datenanalyse, da die Datenanalyse dabei hilft, den zukünftigen Wert vorherzusagen. Während bei der Datenanalyse eine Analyse des vergangenen Datensatzes durchgeführt wird, um zu verstehen, was bisher mit den Daten geschehen ist. Datenanalyse und Datenanalyse sind beide erforderlich, um die Daten zu verstehen, die für die Schätzung zukünftiger Anforderungen nützlich sein können, und andere sind wichtig, um einige Analysen von Daten durchzuführen, um in die Vergangenheit zu schauen.
Data Analytics vs Data Analysis Vergleichstabelle
Unten finden Sie die Vergleichstabelle zwischen Data Analytics und Data Analysis
| Grundlage für den Vergleich | Datenanalyse | Datenanalyse |
| Bilden
| Datenanalyse ist eine "allgemeine" Form der Analyse, die in Unternehmen verwendet wird, um Entscheidungen aus datengetriebenen Daten zu treffen | Datenanalyse ist eine spezielle Form der Datenanalyse, mit der Unternehmen Daten analysieren und Einblicke gewinnen. |
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Struktur | Datenanalyse besteht aus der Erfassung und Überprüfung von Daten im Allgemeinen und hat einen oder mehrere Benutzer. | Die Datenanalyse bestand darin, Daten zu definieren, zu untersuchen, zu bereinigen und die Daten zu transformieren, um ein aussagekräftiges Ergebnis zu erzielen. |
| Werkzeuge | Es gibt viele Analysetools auf einem Markt, aber hauptsächlich werden R, Tableau Public, Python, SAS, Apache Spark und Excel verwendet. | Für die Analyse der 555555555555566-Daten werden die Tools OpenRefine, KNIME, RapidMiner, Google Fusion Tables, Tableau Public, NodeXL und WolframAlpha verwendet. |
| Reihenfolge | Der Lebenszyklus der Datenanalyse besteht aus Business Case-Bewertung, Datenidentifikation, Datenerfassung und -filterung, Datenextraktion, Datenvalidierung und -bereinigung, Datenaggregation und -repräsentation, Datenanalyse, Datenvisualisierung und Verwendung der Analyseergebnisse. | Die bei der Datenanalyse verfolgte Reihenfolge ist das Sammeln von Daten, das Bereinigen von Daten, das Analysieren von Daten und das präzise Interpretieren der Daten, damit Sie verstehen, was Ihre Daten sagen möchten. |
| Verwendung | Mit Data Analytics können im Allgemeinen maskierte Muster, anonyme Korrelationen, Kundenpräferenzen, Markttrends und andere notwendige Informationen ermittelt werden, die dazu beitragen können, fundiertere Entscheidungen für geschäftliche Zwecke zu treffen. | Die Datenanalyse kann auf verschiedene Arten verwendet werden, z. B. als deskriptive Analyse, explorative Analyse, Inferenzanalyse, Vorhersageanalyse, und um nützliche Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen. |
| Beispiel | Nehmen wir an, Sie haben 1 GB käuferbezogene Daten der letzten 1 Jahr. Jetzt muss man herausfinden, was unsere Kunden als nächstes einkaufen werden. Dazu verwenden Sie die Datenanalyse. | Angenommen, Sie haben 1 GB käuferbezogene Daten der letzten 1 Jahr und Sie versuchen herauszufinden, was bisher passiert ist. |
Fazit - Datenanalyse vs. Datenanalyse
Heutzutage nimmt die Datennutzung rapide zu und es werden große Datenmengen unternehmensweit gesammelt. Daten können mit Kunden, Geschäftszwecken, Anwendern, Besuchern und Stakeholdern in Verbindung gebracht werden. Diese Daten werden gewechselt und aufgeteilt, um Muster zu finden, zu verstehen und zu analysieren. Datenanalyse bezieht sich auf verschiedene Tools und Fähigkeiten, die qualitative und quantitative Methoden umfassen, die diese gesammelten Daten verwenden und ein Ergebnis liefern, das zur Verbesserung der Effizienz, Produktivität, Risikominderung und Steigerung des Geschäftsgewinns verwendet wird. Datenanalysetechniken unterscheiden sich von Organisation zu Organisation entsprechend ihren Anforderungen.
Die Datenanalyse ist eine Unterkomponente der Datenanalyse. Hierbei handelt es sich um ein spezialisiertes Entscheidungstool, das verschiedene Technologien wie Tableau Public, Open Refine, KNIME, Rapid Miner usw. verwendet und bei der Durchführung von Explorationsanalysen und der Gewinnung einiger Erkenntnisse aus Daten mithilfe einer Bereinigung hilfreich ist, transformieren, modellieren und visualisieren die Daten und produzieren Ergebnisse.
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