Differenze tra Predictive Analytics vs Statistics
L'analisi predittiva è una tecnica di analisi avanzata. L'analisi predittiva utilizza sia dati nuovi che storici per prevedere il risultato, l'attività, il comportamento e le tendenze.
La statistica è una branca della matematica, principalmente preoccupazioni relative alla raccolta, all'analisi, all'interpretazione e alla presentazione di tonnellate di fatti numerici. Le statistiche sono utilizzate in quasi tutti i campi di ricerca.
Confronti testa a testa tra analisi predittiva vs statistiche (infografica)
Di seguito è riportato il confronto tra i primi 6 tra Predictive Analytics vs Statistics 
Differenze chiave tra Predictive Analytics vs Statistics
Di seguito è riportato un elenco di elementi, spiega le differenze tra Predictive Analytics e Statistics
- L'analisi predittiva viene utilizzata per fare previsioni su eventi futuri sconosciuti. Considerando che la statistica è la scienza ed è utilizzata principalmente nella "ricerca". Le statistiche aiutano a trarre una conclusione dai dati raccogliendo, analizzando e presentando.
- Perché un'azienda fiorisca, deve raccogliere e generare fatti che riflettano il suo stato attuale. Le statistiche aiutano questi fatti o dati a essere trasformati in informazioni, al fine di supportare il processo decisionale di gestione razionale.
Come funziona:
• In Predictive Analytics, i modelli predittivi utilizzano risultati noti per sviluppare o addestrare un modello che può essere utilizzato per prevedere valori per dati diversi o nuovi. Questo modello fornisce risultati sotto forma di previsioni che rappresentano una probabilità della variabile target in base all'importanza stimata da un insieme di variabili di input.
• Le statistiche sintetizzano i dati per uso pubblico. Esistono due metodi statistici principali: Statistica descrittiva e Statistica inferenziale.
- Statistiche descrittive: riepiloga i dati di un campione usando indici come media o deviazione standard.
- Statistica inferenziale: trae le conclusioni dai dati che sono soggetti a variazioni casuali come errori di osservazione e variazione del campione.
• L'analisi predittiva include la raccolta dei dati, la modellazione dei dati e le statistiche.
• I modelli predittivi svolgono un ruolo vitale nell'analisi predittiva. Esistono due tipi di modelli predittivi.
- Modelli di classificazione
- Alberi decisionali
- Modelli di regressione
- Metodo popolare in statistica e funziona anche per l'analisi predittiva.
• L'analisi predittiva non è singola; include e dipende da algoritmi e metodologie. Esempi sono i modelli di regressione, l'analisi delle serie storiche ecc.
• Le statistiche aiutano, analista, a costruire il modello predittivo per prevedere i risultati o l'attività, quindi rientra in genere nel campo della scienza dei dati, dell'analisi statistica e di altre analisi di dati qualificati.
• In Predictive Analytics e Statistics, i data engineer aiutano a raccogliere dati rilevanti e prepararli per l'analisi. In un certo senso, la statica funge da fonte di dati di input per l'analisi predittiva.
• Una volta avvenuta la raccolta dei dati, viene formulato, formato e modificato un modello statistico secondo necessità per produrre risultati accurati. Il modello viene quindi eseguito in base ai dati selezionati per generare previsioni
• Facciamo esempi o scenari della vita reale per capirli meglio. Alcuni esempi popolari sono Previsioni meteo, Trading, Sanità e Vendite al dettaglio.
• In realtà, si tratta di trovare schemi in una grande quantità di dati. L'applicazione dei giusti modelli statistici consente di ottenere approfondimenti dalle informazioni a vostra disposizione. I modelli nascosti svelati dal processo consentono di fare previsioni.
• Esaminiamo una volta lo scenario per avere un quadro interno di come statistiche e analisi predittive indovinino gli eventi futuri.
• Le grandi aziende utilizzano analisi predittive. Ad esempio, apri il tuo sito Amazon e dai un'occhiata al sito. Un'enorme percentuale dello schermo è dedicata ai prodotti "consigliati" e ogni area di raccomandazione è un algoritmo predittivo leggermente diverso basato su dati diversi.
Tabella di confronto tra analisi predittiva e statistiche
Di seguito è riportata la tabella di confronto che spiega le differenze tra Predictive Analytics e Statistics
| Analisi predittiva | statistica | |
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Definizione | L'analisi predittiva è una branca dell'analisi dei dati per prevedere gli eventi futuri. | Le statistiche in termini più semplici sono una raccolta di fatti numerici. È la scienza di raccogliere, classificare e rappresentare i dati numerici. |
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Perchè importa? | L'analisi predittiva può identificare i rischi e le opportunità per il futuro.
Utilizzando l'analisi predittiva, l'azienda può interpretare efficacemente i big data per i loro vantaggi. | Le statistiche sono importanti per ricercatori, analizzatori e aziende.
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Relazione | Implica l'applicazione di tecniche di analisi statistica per prevedere il futuro. | Statistiche e analisi predittiva collaborano per prendere buone decisioni per il futuro. |
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Metodi / tecniche | Il software di analisi predittiva si basa fortemente su algoritmi e metodologie avanzati
| Alcune delle tecniche statistiche sono
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Usi / Campi | L'uso delle informazioni dall'analisi predittiva può aiutare le aziende e le applicazioni aziendali.
| Le statistiche possono essere utilizzate in molti campi di ricerca.
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filiali | L'analisi predittiva è uno dei tipi di Data Analytics. Le altre analisi sono analitiche descrittive e prescrittive. | Le due principali branche della statistica sono statistiche descrittive e statistiche inferenziali. |
Conclusione - Analisi comparativa vs statistiche
Le analisi predittive e le statistiche vengono utilizzate per analizzare i dati attuali e quelli storici per fare previsioni su eventi futuri. L'analisi predittiva utilizza molte tecniche di data mining, statistica, modellazione, machine learning e intelligenza artificiale.
L'analisi predittiva richiede un elevato livello di competenza con metodi statistici e la capacità di costruire modelli di dati predittivi. Quindi possiamo concludere che entrambi lavorano insieme per trarre le conclusioni e le previsioni dai dati.
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