Аналітика даних проти аналізу даних - 6 дивовижних відмінностей

Відмінності даних Analytics від аналізу даних

Аналіз даних - це процедура дослідження, очищення, трансформації та навчання даних з метою пошуку корисної інформації, рекомендацій щодо висновків та допомоги у прийнятті рішень. Інструментами аналізу даних є Open Refine, Tableau public, KNIME, Google Fusion Tables, Node XL та багато іншого. Аналітика використовує дані, машинне навчання, статистичний аналіз та комп'ютерні моделі для отримання кращого розуміння та прийняття кращих рішень із даних. Аналітику визначають як "процес перетворення даних у дії за допомогою аналізу та розуміння в контексті прийняття організаційних рішень та вирішення проблем". Analytics підтримується багатьма інструментами, такими як Microsoft Excel, SAS, R, Python (бібліотеки), tableau громадськість, Apache Spark та відмінні результати.

Порівняння даних між аналізами даних та аналізом даних

Нижче наведено найкращі 6 відмінностей між аналітикою даних та аналізом даних

Ключові відмінності між аналітикою даних та аналізом даних

Нижче наведено списки точок, опишіть ключові відмінності між аналітикою даних та аналізом даних

Аналітика даних - це звичайна форма аналітики, яка використовується багатьма способами, як сектор охорони здоров'я, бізнес, телекомунікації, страхування для прийняття рішень із даних та виконання необхідних дій щодо даних. Аналіз даних - це спеціалізована форма аналізу даних, що використовується в бізнесі та інших областях для аналізу даних та отримання корисної інформації з даних.
Аналітика даних складається із збору даних і в цілому перевіряє дані, і вона має одне або більше використання, тоді як аналіз даних полягає у визначенні даних, дослідженні, очищенні даних шляхом видалення Na-значень або будь-яких сторонніх речовин, наявних у даних, перетворення даних на отримання значущий результат.
Щоб здійснити аналітику даних, треба вивчити багато інструментів для виконання необхідних дій над даними. Для досягнення аналітики потрібно мати знання R, Python, SAS, Tableau Public, Apache Spark, Excel та багатьох інших. Для аналізу даних необхідно мати такі інструменти, як Open Refine, KNIME, Rapid Miner, Google Fusion Tables, Tableau Public, Node XL, Wolfram Alpha інструменти тощо.
Життєвий цикл аналітики даних складається з оцінки ділових випадків, ідентифікації даних, збору та фільтрації даних, вилучення даних, перевірки та очищення даних, агрегації та представлення даних, аналізу даних, візуалізації даних, використання результатів аналізу. Оскільки нам відомо, що аналіз даних - це підкомпонент аналітики даних, тому життєвий цикл аналізу даних також входить до аналітичної частини, він складається зі збору даних, очищення даних, аналізу даних та інтерпретації даних точно, щоб ви могли зрозуміти, що хочуть ваші дані сказати.
Кожен раз, коли хтось хоче виявити, що буде далі або що буде далі, тоді ми йдемо з аналітикою даних, оскільки аналітика даних допомагає передбачити майбутнє значення. В той час, як в аналізі даних аналіз проводиться за попередніми наборами даних, щоб зрозуміти, що сталося поки що з даними. Аналіз даних та аналіз даних є необхідними для розуміння даних, один може бути корисним для оцінки майбутніх потреб, а інший важливий для проведення деякого аналізу даних з огляду на минуле.

Таблиця порівняння даних Аналітика та Аналіз даних

Нижче наведена таблиця порівняння між Аналітикою даних та Аналізом даних

*Основа для порівняння*	*Аналітика даних*	*Аналіз даних*
Форма	Аналітика даних - це "загальна" форма аналітики, яка використовується в бізнесі для прийняття рішень на основі даних, керованих даними	Аналіз даних - це спеціалізована форма аналітики даних, що використовується в бізнесі для аналізу даних та отримання деякої інформації про них.
Будова	Аналітика даних складається із збору даних та інспекції в цілому, і вона має одного або декількох користувачів.	Аналіз даних полягав у визначенні даних, дослідженні, очищенні, перетворенні даних для отримання значущого результату.
Інструменти	На ринку існує багато інструментів аналітики, але в основному використовуються R, Tableau Public, Python, SAS, Apache Spark, Excel.	Для аналізу55555555555555566 використовуються дані OpenRefine, KNIME, RapidMiner, Google Fusion Tables, Tableau Public, NodeXL, WolframAlpha.
Послідовність	Життєвий цикл аналітики даних складається з оцінки ділових випадків, ідентифікації даних, збору та фільтрації даних, вилучення даних, перевірки та очищення даних, агрегації та представлення даних, аналізу даних, візуалізації даних, використання результатів аналізу.	Послідовність, що застосовується при аналізі даних, - це збір даних, очищення даних, аналіз даних та їх інтерпретація точно, щоб ви могли зрозуміти, що ваші дані хочуть сказати.
Використання	Загалом, Data Analytics може використовуватися для пошуку маскуваних моделей, анонімних кореляцій, переваг клієнтів, тенденцій на ринку та іншої необхідної інформації, яка може допомогти прийняти більше сповіщення про рішення з метою бізнесу.	Аналіз даних може бути використаний різними способами, як можна виконувати аналіз, наприклад, описовий аналіз, дослідницький аналіз, інфекційний аналіз, прогнозний аналіз та отримувати корисну інформацію з даних.
Приклад	Скажімо, у вас є дані, пов’язані з покупкою за 1гб, за останні 1 рік, тепер треба знайти, що для наступних можливих покупок наших клієнтів, для цього ви будете використовувати аналітику даних.	Припустимо, у вас є дані, пов'язані з покупкою за 1гб, за останні 1 рік, і ви намагаєтесь знайти те, що сталося поки що, що означає аналіз даних, який ми вивчаємо в минулому.

Висновок - Аналіз даних та аналіз даних

Сьогодні використання даних швидко збільшується, і величезна кількість даних збирається в різних організаціях. Дані можуть бути пов'язані з клієнтами, бізнес-цілями, користувачами програм, відвідувачами та зацікавленими сторонами тощо. Ці дані розбиваються та діляться, щоб знайти, зрозуміти та проаналізувати закономірності. Аналітика даних посилається на різні інструменти та навички, які використовують якісні та кількісні методи, які використовують ці зібрані дані та дають результат, який використовується для підвищення ефективності, продуктивності праці, зниження ризику та збільшення прибутків бізнесу. Методи аналізу даних відрізняються від організації до організації відповідно до їхніх потреб.

Аналіз даних - це підкомпонент аналітики даних - це спеціалізований інструмент для прийняття рішень, який використовує різні технології, такі як publicau tableau, Open Refine, KNIME, Rapid Miner та ін., перетворення, моделювання та візуалізація даних та отримання результатів.