Verschil tussen data-analyse en voorspellende analyse
Analytics is het gebruik van gegevens, machine learning, statistische analyse en wiskundige of computergebaseerde modellen om beter inzicht te krijgen en betere beslissingen te nemen. 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). Laten we zowel Data Analytics als Predictive Analytics in detail bespreken in dit bericht.
Er zijn hoofdzakelijk drie soorten analyses: - beschrijvende analyse, voorspellende analyse en prescriptieve analyse.
Bron: Google Image
Beschrijvende analyse: dit type analyse wordt gebruikt om gegevens samen te vatten of om te zetten in relevante informatie. Met andere woorden, het vat samen wat er is gebeurd. Dit type analyse heeft een betekenisvolle impact, maar zal niet veel helpen bij het voorspellen.
Voorspellende analyses : - Voorspellende analyses omvatten geavanceerde statistische gegevens, modellering, datamining en een of meer technieken voor machinaal leren om in gegevens te graven en waarmee analisten voorspellingen kunnen doen. Voorspellende analyses worden gebruikt om te voorspellen wat er in de toekomst zal gebeuren.
Prescriptive Analytics: - Deze vorm van analyse is een stap hoger dan beschrijvende en voorspellende analyse. Met dit soort analyses zijn we in staat om de mogelijke gevolgen te voorspellen op basis van verschillende mogelijke keuzes voor een actie, het kan ook worden gebruikt om de beste manier van handelen te vinden voor een vooraf gespecificeerde uitkomst.
Head to Head-vergelijking tussen data-analyse versus voorspellende analyse (infographics)
Hieronder vindt u de Top 8-vergelijking tussen Data Analytics versus Predictive Analytics
Belangrijkste verschillen tussen data-analyse versus voorspellende analyse
Laten we een paar verschillen begrijpen tussen Data Analytics en Predictive Analytics die er hetzelfde uitzien -
- Data-analyse (DA) omvat het verwerken en onderzoeken van datasets om conclusies te trekken over de informatie waaruit die datasets bestaan. Voorspellende analyses helpen de toekomst te voorspellen door historische gegevens grondig te inspecteren, patronen of relaties in deze gegevens te detecteren en deze relaties vervolgens op tijd af te sluiten.
- Data-analyse maakt gebruik van tools en technieken om bedrijven in staat te stellen beter geïnformeerde, realtime en pragmatische zakelijke beslissingen te nemen. Voorspellende analyses kunnen risico's voorspellen en een relatie in gegevens vinden die niet direct duidelijk is bij traditionele analyses.
- Gegevensanalyse omvat het vinden van verborgen patronen in een grote hoeveelheid gegevensverzameling om gegevens in logische sets te segmenteren en te groeperen om gedrag te vinden en trends te detecteren, terwijl voorspellende analyse het gebruik van enkele geavanceerde analysetechnieken omvat.
- Met Data Analytics verifiëren of weerleggen Data wetenschappers en onderzoekers in het algemeen wetenschappelijke modellen, theorieën en hypothesen. Overwegende dat voorspellende analyses, met een toenemend gebruik van gespecialiseerde systemen en software, gegevenswetenschappers en onderzoekers helpen vertrouwen te wekken in voorspellingen en mogelijke resultaten.
- Data Analytics is de wetenschap van het gebruik van onbewerkte gegevens en het genereren van doelgerichte informatie met een gedefinieerde doelstelling die conclusies over die informatie trekt. Data Analytics maakt gebruik van traditionele algoritmische of mechanische processen om diepe inzichten op te bouwen. Bijvoorbeeld het doornemen van een aantal gegevenssets om te zoeken naar betekenisvolle correlaties tussen elkaar. Terwijl Predictive Analytics geavanceerde computermodellen en algoritmen gebruikt voor het intelligent bouwen van een prognose- of voorspellingsplatform, kan een grondstoffenhandelaar bijvoorbeeld kortetermijnbewegingen in grondstoffenprijzen, collectieanalyses, fraudedetectie etc. voorspellen.
- Voor het werken in Data Analytics heeft men sterke statistische kennis nodig, maar voor het werken in het voorspellende analysesegment moet men ook over sterke technische kennis beschikken, samen met fundamentele statistische kennis. Hij / zij kan verplicht zijn om technologische hulpmiddelen zoals SAS, R en Hadoop te gebruiken en eraan te werken.
- Gegevensanalyse wordt meestal gebruikt voor B2C-toepassingen (business-to-consumer). Veel organisaties verzamelen, bewaren, analyseren en wissen gegevens die zijn gekoppeld aan hun klanten, zakenpartners, marktconcurrenten, enz. Data Analytics wordt vervolgens gebruikt om trends en patronen te bestuderen. Voorspellende analyses vergemakkelijken toekomstige besluitvorming. Een sociale netwerksite verzamelt bijvoorbeeld gegevens met betrekking tot zijn gebruikers met betrekking tot hun interesses, voorkeuren van de gemeenschap en andere segmentvoorkeuren volgens een specifiek criterium zoals leeftijd, geslacht en de belangrijkste demografische gegevens. Voorspellende analyses onthullen de meeste probabilistische toekomstige productaankopen of geprefereerde winkelartikelen voor dergelijke gebruikers.
Data Analytics versus Predictive Analytics-vergelijkingstabel
| Basis voor vergelijking | Gegevensanalyse | Voorspellende analyse |
| Het formulier | Data-analyse is een 'algemene' vorm van Analytics die in bedrijven wordt gebruikt om beslissingen te nemen die datagedreven zijn. | Voorspellende analyse is een 'gespecialiseerde' vorm van analyse die door bedrijven wordt gebruikt om op de toekomst gebaseerde resultaten te voorspellen. |
| Structuur | Data Analytics bestaat uit gegevensverzameling en gegevensanalyse in het algemeen en kan een of meer gebruik hebben. | Voorspellende analyse bestaat uit het definiëren van een project en gegevensverzameling, statistische modellering, analyse en monitoring en vervolgens het voorspellen van een uitkomst |
| Gegevens | Onbewerkte gegevens worden omgezet in schone gegevens voor het uitvoeren van gegevensanalyse. | Schone gegevens worden verstrekt voor het uitvoeren van voorspellende analyses |
| Volgorde | Data Analytics heeft de volgende stappen: gegevens verzamelen, inspecteren, opschonen, transformeren en conclusies trekken. | Voorspellende analyses worden in de volgende stappen gerangschikt: modelleer de gegevens, volg het model, voorspel en voorspel de uitkomst. |
| Resultaat | Het resultaat van Data Analytics kan voorspellend zijn of niet, het hangt af van de business case-vereisten. | Voorspellende analyse stelt ons in staat om aannames, hypotheses te verklaren en te testen met behulp van statistische modellen. Daarna geeft het voorspellende model je de mogelijkheid om een exact model over de toekomst te maken. |
| Gebruik | Gegevensanalyse kan in het algemeen worden gebruikt om verborgen patronen, niet-geïdentificeerde correlaties, klantvoorkeuren, markttrends en andere nuttige informatie te vinden die kunnen helpen om beter geïnformeerde beslissingen voor bedrijven te nemen. | Voorspellende analyses helpen bij het beantwoorden van vragen als "wat gebeurt er als de vraag met 10% daalt of als de prijzen van leveranciers met 5% stijgen?" "Wat gaan we ervan uit te betalen voor brandstof voor de komende maanden?" Wat is het risico? geld verliezen in een nieuwe zakelijke onderneming? ' |
Conclusie - Data Analytics versus Predictive Analytics
Tegenwoordig worden enorme gegevens verzameld over organisaties. Deze gegevens kunnen verband houden met klanten, zakenpartners, gebruikers van toepassingen, bezoekers, interne werknemers en externe belanghebbenden enz. Deze gegevens worden samengevoegd en gecategoriseerd om patronen te vinden en te analyseren. Data-analyse verwijst naar verschillende tools en technieken met betrekking tot kwalitatieve en kwantitatieve methoden en processen, die deze verzamelde gegevens gebruikt en een uitkomst genereert die wordt gebruikt om de efficiëntie, productiviteit, het risico te verminderen en de bedrijfswinst te vergroten. Technieken voor gegevensanalyse variëren van organisatie tot organisatie, afhankelijk van hun vereisten.
Predictive Analytics als een subset van Data-analyse is een gespecialiseerde besluitvormingstool die geavanceerde technologische middelen en op progressieve statistische gebaseerde algoritmen en modellen gebruikt om toekomstige voorspellingen te genereren, zodat bedrijven zich kunnen concentreren en hun geld en energie kunnen besteden aan meer positieve en verwachte resultaten.
Aanbevolen artikel
Dit is een leidraad geweest voor Data Analytics versus voorspellende analyse, hun betekenis, vergelijking van persoon tot persoon, belangrijkste verschillen, vergelijkingstabel en conclusie. Dit artikel bestaat uit alle nuttige vergelijkingen tussen Data Analytics en Predictive Analytics. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie -
- Business Analytics versus Business Intelligence - Verschillen?
- Business Intelligence versus Data-analyse - wat nuttiger is
- Predictive Analytics vs Data Science - Leer de 8 nuttige vergelijkingen
- Datavisualisatie versus data-analyse - 7 dingen die u moet weten
- 7 Meest nuttige vergelijking tussen Business Analytics versus Predictive Analytics