Verschillen tussen voorspellende analyses versus statistieken
Voorspellende analyse is een geavanceerde analysetechniek. Voorspellende analyses gebruiken zowel nieuwe als historische gegevens om het resultaat, de activiteit, het gedrag en de trends te voorspellen.
Statistiek is een tak van wiskunde, voornamelijk zorgen over het verzamelen, analyseren, interpreteren en presenteren van tonnen numerieke feiten. Statistiek wordt in bijna elk onderzoeksgebied gebruikt.
Head to Head-vergelijkingen tussen voorspellende analyses versus statistieken (infographics)
Hieronder vindt u de Top 6-vergelijking tussen de voorspellende analyses versus statistieken 
Belangrijkste verschillen tussen voorspellende analyses versus statistieken
Hieronder is de lijst met items, leg de verschillen uit tussen voorspellende analyses en statistieken
- Predictive Analytics wordt gebruikt om voorspellingen te doen over onbekende toekomstige gebeurtenissen. Terwijl statistiek de wetenschap is en het wordt vooral gebruikt in 'Onderzoek'. Statistieken helpen bij het maken van een conclusie uit de gegevens door het verzamelen, analyseren en presenteren.
- Om een bedrijf te laten bloeien, moet het feiten verzamelen en genereren die zijn huidige status weergeven. Statistieken helpen deze feiten of gegevens om te zetten in informatie, ter ondersteuning van rationele managementbeslissingen.
Hoe het werkt:
• In Predictive Analytics gebruiken voorspellende modellen bekende resultaten om een model te ontwikkelen of te trainen dat kan worden gebruikt om waarden voor verschillende of nieuwe gegevens te voorspellen. Deze modellering levert resultaten op in de vorm van voorspellingen die een waarschijnlijkheid vertegenwoordigen van de doelvariabele op basis van geschat belang uit een set invoervariabelen.
• Statistieken vat de gegevens samen voor openbaar gebruik. Er zijn twee belangrijke statistische methoden: beschrijvende statistiek en inferentiële statistiek.
- Beschrijvende statistiek: het vat de gegevens van een steekproef samen met behulp van indexen zoals gemiddelde of standaarddeviatie.
- Inferentiële statistieken: het trekt de conclusies uit de gegevens die onderhevig zijn aan willekeurige variatie zoals observatiefouten en steekproefvariatie.
• Voorspellende analyse omvat gegevensverzameling, gegevensmodellering en statistieken.
• Voorspellende modellen spelen een cruciale rol in voorspellende analyses. Er zijn twee soorten voorspellende modellen.
- Classificatie modellen
- Beslissingsbomen
- Regressiemodellen
- Populaire methode in statistieken en werkt ook voor voorspellende analyses.
• Predictive Analytics is niet single; het omvat en hangt af van algoritmen en methodologieën. Voorbeelden zijn regressiemodellen, analyse van tijdreeksen enz.
• Statistieken helpen, analist, om het voorspellende model te bouwen om de resultaten of het bedrijf te voorspellen, dus het valt meestal onder het domein van gegevenswetenschap, statistische analyse en andere bekwame gegevensanalyse.
• In zowel Predictive Analytics als Statistics helpen data-ingenieurs relevante gegevens te verzamelen en voor te bereiden op analyse. In zekere zin fungeert statica als een inputgegevensbron voor voorspellende analyses.
• Zodra de gegevensverzameling heeft plaatsgevonden, wordt een statistisch model geformuleerd, getraind en indien nodig aangepast om nauwkeurige resultaten te produceren. Het model wordt vervolgens uitgevoerd tegen de geselecteerde gegevens om voorspellingen te genereren
• Laten we echte voorbeelden of scenario's nemen om ze beter te begrijpen. Enkele populaire voorbeelden zijn weersvoorspelling, handel, gezondheidszorg en detailhandel.
• In werkelijkheid draait het allemaal om het vinden van patronen in een grote hoeveelheid gegevens. Door de juiste statistische modellen toe te passen, kunt u inzichten verkrijgen uit de informatie waarover u beschikt. De verborgen patronen onthuld door het proces maakt het mogelijk om voorspellingen te doen.
• Laten we eens kijken naar een scenario om een goed beeld te krijgen van hoe statistieken en voorspellende analyses de toekomstige gebeurtenissen raden.
• Grote bedrijven gebruiken voorspellende analyses. Open bijvoorbeeld uw Amazon-site en neem een kijkje op de site. Een enorm percentage van het scherm is gewijd aan "aanbevolen" producten, en elk aanbevelinggebied is een iets ander voorspellend algoritme op basis van verschillende gegevens.
Vergelijkende tabel voorspellende analyses versus statistieken
Hieronder vindt u de vergelijkingstabel die de verschillen tussen voorspellende analyses en statistieken verklaart
| Voorspellende analyse | Statistieken | |
|
Definitie | Voorspellende analyse is een tak van de gegevensanalyse om de toekomstige gebeurtenissen te voorspellen. | Eenvoudigere statistieken zijn een verzameling numerieke feiten. Het is de wetenschap van het verzamelen, classificeren en vertegenwoordigen van de numerieke gegevens. |
|
Waarom het uitmaakt? | Voorspellende analyses kunnen de risico's en kansen voor de toekomst identificeren.
Door voorspellende analyses te gebruiken, kan het bedrijf big data effectief interpreteren voor hun voordelen. | Statistieken zijn belangrijk voor onderzoekers, analyzers en bedrijven.
|
|
Relatie | Het gaat om het toepassen van statistische analysetechnieken om de toekomst te voorspellen. | Statistieken en voorspellende analyses werken samen om goede beslissingen te nemen voor de toekomst. |
|
Methoden / technieken | De voorspellende analysesoftware is sterk afhankelijk van geavanceerde algoritmen en methodologieën
| Sommige van de statistieken technieken zijn
|
|
Gebruik / velden | Het gebruik van de informatie uit voorspellende analyses kan bedrijven en bedrijfstoepassingen helpen.
| Statistieken kunnen in veel onderzoeksgebieden worden gebruikt.
|
|
branches | Voorspellende analyse is een van de soorten gegevensanalyse. De andere analyses zijn beschrijvende en prescriptieve analyses. | De twee belangrijkste takken van statistieken zijn beschrijvende statistieken en inferentiële statistieken. |
Conclusie - Voorspellende analyse versus statistieken
Voorspellende analyses en statistieken worden gebruikt om huidige gegevens en historische gegevens te analyseren om voorspellingen te doen over toekomstige gebeurtenissen. Voorspellende analyse maakt gebruik van vele technieken uit datamining, statistieken, modellering, machine learning en kunstmatige intelligentie.
Voorspellende analyse vereist een hoog niveau van expertise met statistische methoden en de mogelijkheid om voorspellende datamodellen te bouwen. We kunnen dus concluderen dat beide samenwerken om de conclusies en voorspellingen uit de gegevens te trekken.
Aanbevolen artikelen
Dit is een gids geweest voor voorspellende analyses versus statistieken, hun betekenis, vergelijking van persoon tot persoon, belangrijkste verschillen, vergelijkingstabel en conclusie. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie -
- 13 Beste tools voor voorspellende analyses
- Voorspellende analyse versus datamining
- Datamining versus statistieken
- Statistieken en machine learning