Відмінності між прогнозною аналітикою та статистикою
Прогностична аналітика - це передова методика аналітики. Прогностична аналітика використовує як нові, так і історичні дані, щоб передбачити результат, діяльність, поведінку та тенденції.
Статистика - це галузь математики, головним чином стосується збору, аналізу, інтерпретації та подання тонн числових фактів. Статистика використовується майже в кожній галузі досліджень.
Порівняння між прогнозною аналітикою та статистикою (Інфографіка)
Нижче наведено топ-зіставлення 6 між прогнозною аналітикою та статистикою 
Основні відмінності між прогнозною аналітикою та статистикою
Нижче наведено список елементів, поясніть відмінності між прогнозною аналітикою та статистикою
- Прогнозна аналітика використовується для прогнозування невідомих майбутніх подій. Тоді як статистика - це наука, і вона в основному використовується у «Дослідженнях». Статистика допомагає зробити висновок із даних, збираючи, аналізуючи та представляючи.
- Щоб бізнес процвітав, він повинен збирати та генерувати факти, що відображають його поточний статус. Статистика допомагає цим фактам або даних перетворитись на інформацію, щоб підтримати раціональне прийняття управлінських рішень.
Як це працює:
• У програмі прогнозування аналітичні моделі використовують відомі результати для розробки або навчання моделі, яка може бути використана для прогнозування значень для різних або нових даних. Таке моделювання дає результати у вигляді прогнозів, які представляють вірогідність цільової змінної на основі оціночної важливості набору вхідних змінних.
• Статистика підсумовує дані для громадського використання. Існує два основні статистичні методи: описова статистика та пільгова статистика.
- Описова статистика: вона узагальнює дані з вибірки за допомогою індексів, таких як середнє або стандартне відхилення.
- Конференційна статистика: вона робить висновки з даних, що підлягають випадковим варіаціям, таким як помилки спостереження та зміни вибірки.
• Прогнозна аналітика включає збір даних, моделювання даних та статистику.
• Прогностичні моделі відіграють важливу роль у прогностичній аналітиці. Існує два типи прогнозних моделей.
- Класифікаційні моделі
- Дерева рішень
- Регресійні моделі
- Популярний метод у статистиці та працює і для прогнозної аналітики.
• прогнозована аналітика не одна; він включає і залежить від алгоритмів і методологій. Прикладами є регресійні моделі, аналіз часових рядів тощо.
• Статистика допомагає аналітику побудувати модель прогнозування для прогнозування результатів чи бізнесу, тому вона зазвичай підпадає під область науки про дані, статистичного аналізу та іншого кваліфікованого аналізу даних.
• І в прогнозній аналітиці, і в статистиці інженери даних допомагають зібрати відповідні дані та підготувати їх до аналізу. Певним чином статика виступає в якості джерела вхідних даних для прогнозної аналітики.
• Після того, як збір даних відбувся, статистична модель формулюється, навчається та модифікується за потребою для отримання точних результатів. Потім модель запускається проти вибраних даних для створення прогнозів
• Візьмемо приклади чи сценарії з реального життя, щоб краще зрозуміти їх. Деякі з популярних прикладів - це прогноз погоди, торгівля, охорона здоров'я та роздрібна торгівля.
• Насправді все полягає у пошуку шаблонів у величезній кількості даних. Застосування правильних статистичних моделей дозволяє отримати розуміння інформації, яка є у вашому розпорядженні. Приховані зразки, розкриті процесом, дозволяють робити прогнози.
• Давайте розглянемо один раз сценарій, щоб отримати внутрішню картину того, як статистика та прогнозована аналітика відгадують майбутні події.
• Великі компанії використовують прогностичну аналітику. Наприклад, відкрийте свій сайт Amazon і огляньте його. Величезний відсоток екрану присвячений "рекомендованим" продуктам, і кожна область рекомендацій - дещо інший алгоритм прогнозування, заснований на різних даних.
Таблиця порівняння прогнозних даних порівняно зі статистикою
Нижче наведена таблиця порівняння, яка пояснює відмінності між прогнозною аналітикою та статистикою
| Прогнозована аналітика | Статистика | |
|
Визначення | Прогностична аналітика - галузь аналітики даних для прогнозування майбутніх подій. | Статистика простішими словами - це сукупність числових фактів. Це наука збирання, класифікації та представлення числових даних. |
|
Чому це важливо? | Прогностична аналітика може визначити ризики та можливості для майбутнього.
Використовуючи прогнозну аналітику, бізнес може ефективно інтерпретувати великі дані для їх переваг. | Статистика важлива для дослідників, аналізаторів та бізнесу.
|
|
Відношення | Він передбачає застосування методів статистичної аналітики для прогнозування майбутнього. | Статистика та прогнозна аналітика працюють разом, щоб прийняти хороші рішення на майбутнє. |
|
Методи / методи | Програмне забезпечення прогностичної аналітики значною мірою спирається на вдосконалені алгоритми та методології
| Деякі методи статистики є
|
|
Використання / поля | Використання інформації з прогнозної аналітики може допомогти компаніям та бізнес-програмам.
| Статистика може бути використана у багатьох наукових галузях.
|
|
Гілки | Прогностична аналітика є одним із видів даних Analytics. Інші аналітики - це описова та приписна аналітика. | Дві основні галузі статистики - описова статистика та інфекційна статистика. |
Висновок - Попередня аналітика порівняно зі статистикою
Прогнозована аналітика та статистика використовуються для аналізу поточних даних та історичних даних для прогнозування майбутніх подій. Прогностична аналітика використовує багато методик з видобутку даних, статистики, моделювання, машинного навчання та штучного інтелекту.
Прогностична аналітика вимагає високого рівня знань із статистичними методами та вміння будувати прогнозні моделі даних. Тож можна зробити висновок, що обидва працюють разом, щоб зробити висновки та прогнози з даних.
Рекомендовані статті
Це був посібник з прогнозування Analytics та статистики, їх значення, порівняння «голова до голови», ключових відмінностей, таблиці порівняння та висновку. Ви також можете переглянути наступні статті, щоб дізнатися більше -
- 13 найкращих інструментів для прогнозування Analytics
- Прогнозована аналітика порівняно з майном даних
- Статистичний обмін даних проти статистики
- Статистика та машинне навчання