Rozdiely medzi analýzou údajov a analýzou údajov
Analýza údajov je postup skúmania, čistenia, transformácie a školenia údajov s cieľom nájsť nejaké užitočné informácie, odporučiť závery a pomôcť pri rozhodovaní. Nástroje na analýzu údajov sú Open Refine, Tableau public, KNIME, Google Fusion Tables, Node XL a mnoho ďalších. Analytics využíva údaje, strojové učenie, štatistické analýzy a počítačové modely, aby získal lepší prehľad a lepšie sa rozhodoval z údajov. Analytika je definovaná ako „proces transformácie údajov na akcie prostredníctvom analýzy a prehľadu v kontexte organizačného rozhodovania a riešenia problémov.“ Analytiku podporujú mnohé nástroje, ako sú Microsoft Excel, SAS, R, Python (knižnice), tableau verejnosť, Apache Spark a vynikajúci.
Porovnanie medzi jednotlivými údajmi medzi analýzou údajov a analýzou údajov
Nižšie je uvedených šesť najlepších rozdielov medzi analýzou údajov a analýzou údajov 
Kľúčové rozdiely medzi analýzou údajov a analýzou údajov
Nižšie sú uvedené zoznamy bodov, opíšte kľúčové rozdiely medzi analýzou údajov a analýzou údajov
- Analytika údajov je konvenčná forma analýzy, ktorá sa používa v mnohých ohľadoch, napríklad v zdravotníctve, obchode, telekomunikáciách, poisťovníctve, pri rozhodovaní o údajoch a pri vykonávaní potrebných opatrení v oblasti údajov. Analýza údajov je špecializovaná forma analýzy údajov používaná v podnikoch a iných oblastiach na analýzu údajov a získavanie užitočných poznatkov z údajov.
- Analytika údajov pozostáva zo zberu údajov a vo všeobecnosti ich kontroluje a má jedno alebo viac použití, zatiaľ čo analýza údajov spočíva v definovaní údajov, vyšetrovaní, vyčistení údajov odstránením hodnôt Na alebo akýchkoľvek odľahlých údajov prítomných v údajoch, transformácii údajov na výrobu zmysluplný výsledok.
- Na vykonanie analýzy údajov je potrebné naučiť sa veľa nástrojov na vykonanie potrebných opatrení s údajmi. Na dosiahnutie analytiky je potrebné poznať R, Python, SAS, Tableau Public, Apache Spark, Excel a mnoho ďalších. Na analýzu údajov je potrebné mať k dispozícii praktické nástroje, ako sú Open Refine, KNIME, Rapid Miner, Google Fusion Tables, Tableau Public, Node XL, nástroje Wolfram Alpha atď.
- Životný cyklus analýzy údajov pozostáva z vyhodnotenia obchodných prípadov, identifikácie údajov, získavania a filtrovania údajov, extrakcie údajov, overovania a čistenia údajov, agregácie a reprezentácie údajov, analýzy údajov, vizualizácie údajov, využívania výsledkov analýzy. Keďže vieme, že analýza údajov je podzložkou analytiky údajov, takže životný cyklus analýzy údajov tiež vstupuje do analytickej časti, spočíva v zhromažďovaní údajov, čistení údajov, analýze údajov a interpretácii údajov presne, aby ste vedeli, čo vaše údaje požadujú. povedať.
- Kedykoľvek niekto chce zistiť, čo sa stane ďalej alebo čo bude ďalej, ideme s analýzou údajov, pretože analýza údajov pomáha predpovedať budúcu hodnotu. Zatiaľ čo v analýze údajov sa vykonáva analýza údajov v minulosti, aby sa zistilo, čo sa doteraz stalo s údajmi. Analytika údajov a analýza údajov sú potrebné na pochopenie údajov, z ktorých jeden môže byť užitočný pri odhadovaní budúcich požiadaviek, a ďalšie je dôležité na vykonanie určitej analýzy údajov, ktorá sa má pozerať do minulosti.
Tabuľka porovnania údajov s porovnaním údajov
Nižšie je uvedená porovnávacia tabuľka medzi analýzou údajov a analýzou údajov
| Základ pre porovnanie | Analýza údajov | Analýza dát |
| formulár
| Analytika údajov je „všeobecná“ forma analýzy, ktorá sa v podnikoch používa na rozhodovanie z údajov, ktoré sú založené na údajoch | Analýza údajov je špecializovaná forma analýzy údajov používaná v podnikoch na analýzu údajov a na získanie niektorých poznatkov o nich. |
|
štruktúra | Analytika údajov pozostáva zo zberu a kontroly údajov vo všeobecnosti a má jedného alebo viacerých používateľov. | Analýza údajov spočívala v definovaní údajov, vyšetrovaní, vyčistení, transformácii údajov, aby poskytli zmysluplný výsledok. |
| náradie | Na trhu existuje veľa analytických nástrojov, ale hlavne R, Tableau Public, Python, SAS, Apache Spark, Excel. | Na analýzu555555555555566 sa používajú údaje OpenRefine, KNIME, RapidMiner, Google Fusion Tables, Tableau Public, NodeXL, WolframAlpha tools. |
| sekvencie | Životný cyklus analýzy údajov pozostáva z vyhodnotenia obchodných prípadov, identifikácie údajov, získavania a filtrovania údajov, extrakcie údajov, validácie a čistenia údajov, agregácie a reprezentácie údajov, analýzy údajov, vizualizácie údajov, využívania výsledkov analýzy. | Postupnosť, ktorá sa dodržiava pri analýze údajov, je zhromažďovanie údajov, drhnutie údajov, analýza údajov a interpretácia údajov presne, aby ste vedeli, čo vaše údaje chcú povedať. |
| používanie | Analýzu údajov je možné vo všeobecnosti použiť na nájdenie maskovaných vzorcov, anonymných korelácií, preferencií zákazníkov, trendov na trhu a ďalších potrebných informácií, ktoré môžu pomôcť pri prijímaní väčšieho množstva rozhodnutí pri rozhodovaní na obchodné účely. | Analýza údajov sa môže použiť rôznymi spôsobmi, ako je napríklad analýza, popisná analýza, exploratívna analýza, inferenciálna analýza, prediktívna analýza a odvodenie užitočných poznatkov z údajov. |
| príklad | Povedzme, že máte údaje o nákupe zákazníkov za 1 GB za posledný rok, teraz musíme zistiť, že pri ďalších nákupoch našich zákazníkov budete na tento účel používať analýzu údajov. | Predpokladajme, že máte údaje o nákupe zákazníkov 1 GB za posledný rok a snažíte sa zistiť, čo sa doteraz stalo, čo znamená, že pri analýze údajov sa pozeráme do minulosti. |
Záver - Analýza údajov verzus analýza údajov
Využitie údajov dnes v súčasnosti rýchlo rastie a obrovské množstvo údajov sa zhromažďuje naprieč organizáciami. údaje môžu súvisieť so zákazníkmi, obchodnými cieľmi, užívateľmi aplikácií, návštevníkmi a zúčastnenými stranami atď. Tieto údaje sú rozdrobené a rozdelené s cieľom nájsť, porozumieť a analyzovať vzorce. Analytika údajov sa vzťahuje na rôzne nástroje a zručnosti zahŕňajúce kvalitatívne a kvantitatívne metódy, ktoré využívajú tieto zozbierané údaje a vytvárajú výsledok, ktorý sa používa na zlepšenie efektívnosti, produktivity, zníženie rizika a zvýšenie zisku z podnikania. Techniky analýzy údajov sa v jednotlivých organizáciách líšia podľa ich požiadaviek.
Analýza údajov je súčasťou komponentu pre analýzu údajov. Ide o špecializovaný nástroj na rozhodovanie, ktorý využíva rôzne technológie, ako je tabulová verejnosť, Open Refine, KNIME, Rapid Miner, atď., transformácia, modelovanie a vizualizácia údajov a vytváranie výsledkov.
Odporúčaný článok
Toto bol sprievodca rozdielmi medzi analýzou údajov a analýzou údajov, ich významom, porovnaním medzi dvoma hlavami, kľúčovými rozdielmi, porovnávacími tabuľkami a závermi. Ďalšie informácie nájdete aj v nasledujúcich článkoch -
- Prediktívna analýza Analytics Analytics Vs - Ktorá z nich je užitočná
- Vizualizácia dát vs analytika údajov - 7 najlepších vecí, ktoré potrebujete vedieť
- Analytik údajov vs vedec údajov - ktorý z nich je lepší
- Spoznajte najlepší rozdiel medzi analýzou údajov o ťažbe dát z Vs