Data Analytics Vs Predictive Analytics - який з них корисний

Різниця між аналітикою даних та прогнозною аналітикою

Аналітика - це використання даних, машинне навчання, статистичний аналіз та математичні чи комп'ютерні моделі для отримання кращого розуміння та прийняття кращих рішень. 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). Давайте дізнаємося детально і в аналітиці даних, і в прогнозній аналітиці.

В основному існує три типи аналітики: - описова аналітика, прогностична аналітика та прогностична аналітика.

Джерело: Google Image

Описова аналітика: Цей тип аналітики використовується для узагальнення або перетворення даних у відповідну інформацію. Іншими словами, він узагальнив те, що сталося. Цей тип аналітики має певний змістовний вплив, але не буде корисним для прогнозування.

Прогнозована аналітика : - Прогностична аналітика включає в себе вдосконалені статистичні, моделюючі, обмінні даними та одну або кілька методів машинного навчання для копання в даних і дозволяє аналітикам робити прогнози. Прогностична аналітика використовується для прогнозування того, що буде в майбутньому.

Нарисова аналітика: - Ця форма аналітики є на крок вище від описової та прогнозної аналітики. За допомогою цього типу аналітики ми можемо передбачити можливі наслідки, грунтуючись на різних можливих варіантах дії, її також можна використовувати для пошуку найкращого курсу дій для будь-якого заздалегідь заданого результату.

Порівняння «голова до голови» між Data Analytics Vs Predictive Analytics (Інфографіка)

Нижче наведено 8 найкращих порівнянь між Data Analytics Vs Predictive Analytics

Основні відмінності між Data Analytics Vs Predictive Analytics

Давайте розберемося в декількох відмінностях між Data Analytics та Predictive Analytics, подібними до термінологій -

Аналітика даних (DA) включає обробку та вивчення наборів даних для того, щоб зробити висновки щодо інформації, з якої складаються набори даних. Прогностична аналітика допомагає передбачити майбутнє, ретельно перевіряючи історичні дані, виявляючи закономірності чи зв’язки в цих даних, а потім вчасно укладаючи ці відносини.
Аналіз даних використовує інструменти та методи для того, щоб підприємства могли приймати більш обізнані та практичні бізнес-рішення. Прогностична аналітика може передбачити ризик і знайти зв’язок у даних, що не є очевидними при традиційному аналізі.
Аналіз даних передбачає пошук прихованих шаблонів у великій кількості набору даних для сегментації та групування даних у логічні набори для пошуку поведінки та виявлення тенденцій, тоді як прогнозна аналітика передбачає використання деяких передових методів аналітики.
Загалом, використовуючи Data Analytics, науковці та дослідники даних перевіряють або спростовують наукові моделі, теорії та гіпотези. Тоді як прогнозована аналітика, при збільшенні використання спеціалізованих систем та програмного забезпечення, допомагають науковцям даних та дослідникам впевненість у прогнозах та можливих результатах.
Аналітика даних - наука про використання необроблених даних та генерування цілеспрямованої інформації з визначеною метою, яка дозволяє зробити висновки щодо цієї інформації. Data Analytics використовує традиційні алгоритмічні або механічні процеси для побудови глибокого розуміння. Наприклад, пробігаючи ряд наборів даних, щоб шукати змістовні кореляції між собою. Тоді як прогнозна аналітика використовує передові обчислювальні моделі та алгоритми для інтелектуального побудови платформи прогнозування або прогнозування, наприклад, торговець товарами може захотіти передбачити короткострокові зміни цін на товари, аналітику збору, виявлення шахрайства тощо.
Для роботи в аналітиці даних потрібні сильні статистичні знання, хоча для роботи в сегменті прогнозованої аналітики потрібно мати сильні технічні знання, а також фундаментальні статистичні знання. Йому може знадобитися використовувати та працювати над такими технологічними інструментами, як SAS, R та Hadoop.
Аналітика даних зазвичай використовується для додатків бізнес-споживач (B2C). Багато організацій збирають, зберігають, аналізують та очищають дані, пов’язані зі своїми клієнтами, діловими партнерами, конкурентами на ринку тощо. Далі Аналітика використовується для вивчення тенденцій та моделей. Прогностична аналітика сприяє подальшому прийняттю рішень. Наприклад, веб-сайт у соціальних мережах збирає дані, пов'язані зі своїми користувачами, щодо їх інтересів, уподобань громади та інших переваг сегмента відповідно до визначених критеріїв, таких як вік, стать та найважливіша демографічна характеристика. Прогностична аналітика виявляє найбільш ймовірні майбутні покупки продукту або кращі товари для покупок для таких користувачів.

Таблиця порівняння даних щодо прогнозної аналітичної аналітики

*Основа для порівняння*	*Аналітика даних*	*Прогнозована аналітика*
Форма	Аналітика даних - це «загальна» форма Analytics, яка використовується в бізнесі для прийняття рішень, керованих даними.	Прогностична аналітика - це «спеціалізована» форма Analytics, яка використовується підприємствами для прогнозування майбутніх результатів.
Будова	Аналітика даних складається із збору даних та аналізу даних загалом і може мати одне або більше використання.	Прогностична аналітика складається з визначення проекту та збору даних, статистичного моделювання, аналізу та моніторингу, а потім прогнозування результату
Дані	Сирі дані збиваються, щоб отримати чисті дані для здійснення даних Analytics.	Чисті дані надаються для прогнозування Analytics
Послідовність	Аналітика даних послідовно виконується наступними кроками - збирають, перевіряють, очищають, трансформують дані та дійшли висновків.	Прогнозована аналітика прослідковується наступними кроками - моделювати дані, навчати модель, прогнозувати та прогнозувати результат.
Результат	Результат аналітики даних може бути прогнозним чи ні, він залежить від вимог ділового випадку.	Прогностичний аналіз дозволяє нам заявляти про припущення, гіпотезу та перевіряти їх за допомогою статистичних моделей. Після цього модель прогнозування дає можливість створити точну модель про майбутнє.
Використання	Загалом, Data Analytics може використовуватися для пошуку прихованих моделей, невстановлених кореляцій, переваг клієнтів, тенденцій ринку та іншої корисної інформації, яка може допомогти прийняти більш обґрунтовані рішення для бізнесу.	Прогностична аналітика допомагає відповісти на такі питання, як "що буде, якщо попит знизиться на 10% або якщо ціни постачальників подорожчають на 5%?" "Що ми передбачаємо платити за пальне протягом наступних кількох місяців?" втратити гроші на новому підприємстві? "

Висновок - Data Analytics Vs Predictive Analytics

На сьогоднішній день збираються величезні дані по організаціях. Ці дані можуть бути пов'язані з клієнтами, діловими партнерами, користувачами додатків, відвідувачами, внутрішніми співробітниками та зовнішніми зацікавленими сторонами тощо. Ці дані розбиваються та класифікуються для пошуку та аналізу моделей. Аналітика даних посилається на різні інструменти та прийоми, що включають якісні та кількісні методи та процеси, яка використовує ці зібрані дані та створює результат, який використовується для підвищення ефективності, продуктивності праці, зниження ризику та збільшення прибутків бізнесу. Методи аналізу даних варіюються від організації до організації відповідно до їхніх вимог.

Predictive Analytics як підмножина аналітики даних - це спеціалізований інструмент для прийняття рішень, який використовує передові технологічні активи та прогресивні алгоритми та моделі, засновані на статистиці, для створення прогнозів у майбутньому, щоб бізнес міг зосередитись та витратити свої гроші та енергію на досягнення більш позитивних та очікуваних результатів.