Unterschied zwischen Data Analytics und Predictive Analytics
Analytik ist die Verwendung von Daten, maschinellem Lernen, statistischer Analyse und mathematischen oder computergestützten Modellen, um bessere Einsichten zu erhalten und bessere Entscheidungen zu treffen. Analytics wird definiert als „ein Prozess, bei dem Daten durch Analyse und Einsicht in den Kontext der Entscheidungsfindung und Problemlösung in Aktionen umgewandelt werden.“ Analytics wird von vielen Tools wie Microsoft Excel, SAS, R, Python (Bibliotheken) unterstützt. In diesem Beitrag lernen wir Data Analytics und Predictive Analytics ausführlich kennen.
Es gibt hauptsächlich drei Arten von Analysen: deskriptive Analysen, prädiktive Analysen und präskriptive Analysen.
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Beschreibende Analyse: Diese Art der Analyse wird verwendet, um Daten zusammenzufassen oder in relevante Informationen umzuwandeln. Mit anderen Worten, es hat zusammengefasst, was geschehen ist. Diese Art der Analyse hat einige bedeutende Auswirkungen, ist jedoch für die Prognose wenig hilfreich.
Predictive Analytics : - Predictive Analytics umfasst erweiterte statistische, Modellierungs-, Data-Mining- und eine oder mehrere maschinelle Lerntechniken zum Aufarbeiten von Daten, mit denen Analysten Vorhersagen treffen können. Predictive Analytics wird verwendet, um vorherzusagen, was in Zukunft passieren wird.
Prescriptive Analytics: - Diese Form der Analyse ist ein Schritt über der deskriptiven und prädiktiven Analytik. Mit dieser Art der Analyse sind wir in der Lage, die möglichen Konsequenzen auf der Grundlage verschiedener möglicher Entscheidungen für eine Aktion vorherzusagen. Sie kann auch verwendet werden, um die beste Vorgehensweise für ein vorgegebenes Ergebnis zu finden.
Head-to-Head-Vergleich zwischen Data Analytics und Predictive Analytics (Infografiken)
Nachfolgend finden Sie die Top-8-Vergleiche zwischen Data Analytics und Predictive Analytics
Hauptunterschiede zwischen Data Analytics und Predictive Analytics
Lassen Sie uns einige Unterschiede zwischen Data Analytics und Predictive Analytics verstehen, die ähnlich aussehen:
- Bei der Datenanalyse (DA) werden Datensätze verarbeitet und untersucht, um Rückschlüsse auf die Informationen zu ziehen, aus denen diese Datensätze bestehen. Predictive Analytics hilft, die Zukunft vorherzusagen, indem historische Daten gründlich untersucht, Muster oder Beziehungen in diesen Daten ermittelt und diese Beziehungen dann rechtzeitig geschlossen werden.
- Die Datenanalyse verwendet Tools und Techniken, mit denen Unternehmen fundiertere, pragmatischere Geschäftsentscheidungen in Echtzeit treffen können. Predictive Analytics kann Risiken vorhersagen und eine Beziehung in Daten finden, die mit herkömmlichen Analysen nicht ohne Weiteres erkennbar ist.
- Bei der Datenanalyse werden ausgeblendete Muster in einer großen Menge von Datenmengen gefunden, um Daten in logische Gruppen zu segmentieren und zu gruppieren, um das Verhalten zu ermitteln und Trends zu erkennen.
- Mit Data Analytics verifizieren oder widerlegen Data-Wissenschaftler und -Forscher im Allgemeinen wissenschaftliche Modelle, Theorien und Hypothesen. Während Predictive Analytics durch den vermehrten Einsatz spezialisierter Systeme und Software Data Scientists und Forschern dabei hilft, Vertrauen in Vorhersagen und mögliche Ergebnisse zu schaffen.
- Data Analytics ist die Wissenschaft der Verwendung von Rohdaten und der Generierung zielgerichteter Informationen mit einem definierten Ziel, das Rückschlüsse auf diese Informationen zulässt. Data Analytics verwendet traditionelle algorithmische oder mechanische Verfahren, um tiefe Einblicke zu gewinnen. Durchsuchen Sie beispielsweise eine Reihe von Datensätzen, um nach aussagekräftigen Korrelationen zu suchen. Während Predictive Analytics beispielsweise fortschrittliche Rechenmodelle und Algorithmen zum intelligenten Aufbau einer Prognose- oder Prognoseplattform verwendet, möchte ein Rohstoffhändler möglicherweise kurzfristige Bewegungen der Rohstoffpreise, Erhebungsanalysen, Betrugserkennung usw. vorhersagen.
- Für die Arbeit mit Data Analytics sind fundierte statistische Kenntnisse erforderlich. Für die Arbeit mit Predictive Analytics sind jedoch fundierte technische Kenntnisse sowie grundlegende statistische Kenntnisse erforderlich. Möglicherweise muss er / sie technologische Tools wie SAS, R und Hadoop verwenden und daran arbeiten.
- Die Datenanalyse wird im Allgemeinen für Business-to-Consumer-Anwendungen (B2C) verwendet. Viele Unternehmen sammeln, speichern, analysieren und bereinigen Daten zu ihren Kunden, Geschäftspartnern, Wettbewerbern usw. Mit Data Analytics werden dann Trends und Muster untersucht. Predictive Analytics erleichtert zukünftige Entscheidungen. Beispielsweise sammelt eine Social-Networking-Site Daten zu ihren Nutzern in Bezug auf ihre Interessen, Community-Vorlieben und andere Segmentpräferenzen nach einem bestimmten Kriterium wie Alter, Geschlecht und den wichtigsten demografischen Merkmalen. Predictive Analytics enthüllt die wahrscheinlichsten zukünftigen Produktkäufe oder bevorzugten Einkaufsartikel für solche Benutzer.
Data Analytics Vs Predictive Analytics-Vergleichstabelle
| Grundlage für den Vergleich | Datenanalyse | Predictive Analytics |
| Bilden | Datenanalyse ist eine "allgemeine" Form der Analyse, die in Unternehmen verwendet wird, um datengetriebene Entscheidungen zu treffen. | Predictive Analytics ist eine „spezialisierte“ Form der Analyse, mit der Unternehmen zukünftige Ergebnisse vorhersagen können. |
| Struktur | Data Analytics besteht im Allgemeinen aus Datenerfassung und Datenanalyse und kann eine oder mehrere Verwendungszwecke haben. | Predictive Analytics besteht aus dem Definieren eines Projekts und der Datenerfassung, dem statistischen Modellieren, Analysieren und Überwachen und dem anschließenden Vorhersagen eines Ergebnisses |
| Daten | Rohdaten werden gewechselt, um saubere Daten für Data Analytics zu erhalten. | Für Predictive Analytics werden saubere Daten bereitgestellt |
| Reihenfolge | Die Datenanalyse wird in den folgenden Schritten sequenziert: Sammeln, Untersuchen, Bereinigen, Transformieren der Daten und Erreichen von Schlussfolgerungen. | Predictive Analytics wird wie folgt sequenziert: Modellieren Sie die Daten, trainieren Sie das Modell, sagen Sie die Ergebnisse voraus und prognostizieren Sie sie. |
| Ergebnis | Das Ergebnis von Data Analytics kann vorhersehbar sein oder nicht. Dies hängt von den Anforderungen des Geschäftsfalls ab. | Die prädiktive Analyse ermöglicht es uns, Annahmen und Hypothesen zu deklarieren und mithilfe statistischer Modelle zu testen. Nach diesem Vorhersagemodell haben Sie die Möglichkeit, ein genaues Zukunftsmodell zu erstellen. |
| Verwendung | Data Analytics kann im Allgemeinen verwendet werden, um verborgene Muster, nicht identifizierte Korrelationen, Kundenpräferenzen, Markttrends und andere nützliche Informationen zu finden, mit deren Hilfe fundiertere Entscheidungen für Unternehmen getroffen werden können. | Predictive Analytics hilft bei der Beantwortung von Fragen wie: "Was passiert, wenn die Nachfrage um 10% sinkt oder wenn die Lieferantenpreise um 5% steigen?" Geld in einem neuen Unternehmen zu verlieren? " |
Schlussfolgerung - Data Analytics vs. Predictive Analytics
Heute werden große Datenmengen unternehmensübergreifend gesammelt. Diese Daten können sich auf Kunden, Geschäftspartner, Anwendungsbenutzer, Besucher, interne Mitarbeiter und externe Stakeholder usw. beziehen. Diese Daten werden gewechselt und kategorisiert, um Muster zu finden und zu analysieren. Datenanalyse bezieht sich auf verschiedene Tools und Techniken, die qualitative und quantitative Methoden und Prozesse umfassen. Dabei werden die gesammelten Daten verwendet und ein Ergebnis generiert, das zur Steigerung der Effizienz, Produktivität, Risikominimierung und Steigerung des Geschäftsgewinns verwendet wird. Datenanalysetechniken variieren von Organisation zu Organisation entsprechend ihren Anforderungen.
Predictive Analytics als Teilmenge von Data Analytics ist ein spezialisiertes Entscheidungsinstrument, das fortschrittliche technologische Ressourcen und fortschrittliche statistische Algorithmen und Modelle verwendet, um Prognosen für die Zukunft zu erstellen, damit sich das Unternehmen auf positivere und erwartete Ergebnisse konzentrieren und deren Geld und Energie einsetzen kann.
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Dies war ein Leitfaden für Data Analytics vs. Predictive Analytics, deren Bedeutung, Kopf-an-Kopf-Vergleich, Hauptunterschiede, Vergleichstabelle und Schlussfolgerung. Dieser Artikel enthält alle nützlichen Vergleiche zwischen Data Analytics und Predictive Analytics. Weitere Informationen finden Sie auch in den folgenden Artikeln.
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