Verschillen tussen data-analyse versus data-analyse
Gegevensanalyse is een procedure voor het onderzoeken, opschonen, transformeren en trainen van de gegevens met als doel nuttige informatie te vinden, conclusies aan te bevelen en helpt bij de besluitvorming. Gegevensanalysetools zijn Open Verfijnen, Tableau public, KNIME, Google Fusion Tables, Node XL en nog veel meer. Analytics maakt gebruik van gegevens, machine learning, statistische analyse en computermodellen om beter inzicht te krijgen en betere beslissingen te nemen op basis van de gegevens. Analytics wordt gedefinieerd als "een proces waarbij gegevens worden omgezet in acties door analyse en inzicht in de context van organisatorische besluitvorming en probleemoplossing." Analytics wordt ondersteund door vele tools zoals Microsoft Excel, SAS, R, Python (bibliotheken), tableau public, Apache Spark en excel.
Vergelijking tussen gegevensanalyse en gegevensanalyse
Hieronder staat de top 6 verschillen tussen data-analyse en data-analyse 
Belangrijkste verschillen tussen data-analyse versus data-analyse
Hieronder staan de lijst met punten, beschrijf de belangrijkste verschillen tussen data-analyse en data-analyse
- Data-analyse is een conventionele vorm van analyse die op vele manieren wordt gebruikt, zoals de gezondheidssector, het bedrijfsleven, telecom, verzekeringen om beslissingen te nemen op basis van gegevens en de nodige actie op gegevens uit te voeren. Gegevensanalyse is een gespecialiseerde vorm van gegevensanalyse die wordt gebruikt in bedrijven en andere domeinen om gegevens te analyseren en nuttige inzichten uit gegevens te halen.
- Gegevensanalyses bestaan uit gegevensverzameling en inspecteren over het algemeen de gegevens en het heeft een of meer gebruik, terwijl gegevensanalyse bestaat uit het definiëren van gegevens, onderzoek, het opschonen van de gegevens door het verwijderen van Na-waarden of een eventuele uitbijter in een gegevens, het transformeren van de gegevens om te produceren een zinvolle uitkomst.
- Om gegevensanalyses uit te voeren, moet men veel hulpmiddelen leren om de nodige actie op gegevens uit te voeren. Om analyses te realiseren, moet men kennis hebben van R, Python, SAS, Tableau Public, Apache Spark, Excel en nog veel meer. Voor data-analyse moet men praktische hulpmiddelen hebben zoals Open Verfijnen, KNIME, Rapid Miner, Google Fusion Tables, Tableau Public, Node XL, Wolfram Alpha-tools etc.
- De levenscyclus van data-analyse bestaat uit Business Case-evaluatie, Data-identificatie, Data-acquisitie & Filtering, Data-extractie, Data Validatie & Cleansing, Data Aggregatie & Representatie, Data-analyse, Datavisualisatie, Gebruik van analyseresultaten. Omdat we weten dat data-analyse een subcomponent is van data-analyse, komt de levenscyclus van data-analyse ook in het analytics-gedeelte, het bestaat uit het verzamelen van gegevens, het opschonen van gegevens, analyse van gegevens en interpreteert de gegevens precies zodat u kunt begrijpen wat uw gegevens willen zeggen.
- Wanneer iemand wil vinden wat er zal gebeuren of wat er gaat gebeuren, dan gaan we met data-analyse omdat data-analyse helpt om de toekomstige waarde te voorspellen. Terwijl in data-analyse, analyse wordt uitgevoerd op gegevensset uit het verleden om te begrijpen wat er tot nu toe is gebeurd met gegevens. Gegevensanalyse en gegevensanalyse zijn beide nodig om de gegevens te begrijpen die men kan gebruiken om toekomstige eisen te schatten en andere is belangrijk voor het uitvoeren van een analyse van gegevens om naar het verleden te kijken.
Gegevensanalyse versus gegevensanalyse Vergelijkingstabel
Hieronder vindt u de vergelijkingstabel tussen gegevensanalyse versus gegevensanalyse
| Basis voor vergelijking | Gegevensanalyse | Gegevens analyse |
| Het formulier
| Data-analyse is een 'algemene' vorm van analyse die in bedrijven wordt gebruikt om beslissingen te nemen op basis van gegevensgestuurde gegevens | Gegevensanalyse is een gespecialiseerde vorm van gegevensanalyse die in bedrijven wordt gebruikt om gegevens te analyseren en hiervan inzicht te krijgen. |
|
Structuur | Gegevensanalyse bestaat uit het verzamelen en inspecteren van gegevens in het algemeen en heeft een of meer gebruikers. | Gegevensanalyse bestond uit het definiëren van gegevens, onderzoek, opschonen, transformeren van de gegevens om een betekenisvol resultaat te geven. |
| Gereedschap | Er zijn veel analysetools in een markt, maar voornamelijk R, Tableau Public, Python, SAS, Apache Spark, Excel worden gebruikt. | Voor het analyseren van 555555555555566 worden de gegevens OpenRefine, KNIME, RapidMiner, Google Fusion Tables, Tableau Public, NodeXL, WolframAlpha-tools gebruikt. |
| Volgorde | De levenscyclus van data-analyse bestaat uit Business Case-evaluatie, Data-identificatie, Data-acquisitie & Filtering, Data-extractie, Data Validatie & Cleansing, Data Aggregatie & Representatie, Data-analyse, Datavisualisatie, Gebruik van analyseresultaten. | De volgorde die wordt gevolgd bij data-analyse is het verzamelen van gegevens, het opschonen van gegevens, gegevensanalyse en de gegevens precies interpreteren, zodat u kunt begrijpen wat uw gegevens willen zeggen. |
| Gebruik | Gegevensanalyse kan in het algemeen worden gebruikt om gemaskeerde patronen, anonieme correlaties, klantvoorkeuren, markttrends en andere noodzakelijke informatie te vinden die kunnen helpen om kennisgevingsbeslissingen te nemen voor zakelijke doeleinden. | Gegevensanalyse kan op verschillende manieren worden gebruikt, zoals analyse, beschrijvende analyse, verkennende analyse, inferentiële analyse, voorspellende analyse en nuttige inzichten uit de gegevens. |
| Voorbeeld | Stel dat u 1 GB klantaankoopgerelateerde gegevens van het afgelopen 1 jaar hebt, nu moet men ontdekken dat wat onze klanten vervolgens mogelijke aankopen zijn, u daarvoor gegevensanalyses zult gebruiken. | Stel dat u 1 GB klantaankoopgerelateerde gegevens van afgelopen 1 jaar hebt en u probeert te vinden wat er tot nu toe is gebeurd, wat betekent dat we bij gegevensanalyse naar het verleden kijken. |
Conclusie - Gegevensanalyse versus gegevensanalyse
Tegenwoordig neemt het gegevensgebruik snel toe en wordt een enorme hoeveelheid gegevens verzameld binnen organisaties. gegevens kunnen gerelateerd zijn aan klanten, zakelijke doeleinden, gebruikers van toepassingen, bezoekers en belanghebbenden enz. Deze gegevens worden verdeeld en verdeeld om patronen te vinden, te begrijpen en te analyseren. Gegevensanalyse verwijst naar verschillende tools en vaardigheden met betrekking tot kwalitatieve en kwantitatieve methoden, die deze verzamelde gegevens gebruiken en een resultaat opleveren dat wordt gebruikt om de efficiëntie, productiviteit te verbeteren, risico's te verminderen en bedrijfswinst te vergroten. Technieken voor gegevensanalyse verschillen van organisatie tot organisatie, afhankelijk van hun eisen.
Data-analyse is een subcomponent van data-analyse is een gespecialiseerde besluitvormingstool die verschillende technologieën gebruikt zoals tableau public, Open Verfijnen, KNIME, Rapid Miner enz. En zijn nuttig bij het uitvoeren van verkennende analyse en produceren enkele inzichten uit gegevens met behulp van een opschoning, transformeren, modelleren en visualiseren van de gegevens en resultaten produceren.
Aanbevolen artikel
Dit is een leidraad geweest voor verschillen tussen data-analyse versus data-analyse, hun betekenis, vergelijking van persoon tot persoon, belangrijkste verschillen, vergelijkingstabel en conclusie. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie -
- Data Analytics versus Predictive Analytics - Welke is nuttig
- Datavisualisatie versus data-analyse - 7 dingen die u moet weten
- Data Analyst vs Data Scientist - Welke is beter
- Ken het beste 7 verschil tussen datamining versus data-analyse