Analisi dei dati vs analisi dei dati - 6 differenze sorprendenti

Differenze tra Data Analytics e Data Analysis

L'analisi dei dati è una procedura di indagine, pulizia, trasformazione e formazione dei dati allo scopo di trovare alcune informazioni utili, raccomandare conclusioni e aiutare nel processo decisionale. Gli strumenti di analisi dei dati sono Open Refine, Tableau public, KNIME, Google Fusion Tables, Node XL e molti altri. Analytics utilizza dati, apprendimento automatico, analisi statistiche e modelli basati su computer per ottenere una migliore comprensione e prendere decisioni migliori dai dati. L'analitica è definita come "un processo di trasformazione dei dati in azioni attraverso analisi e approfondimenti nel contesto del processo decisionale organizzativo e della risoluzione dei problemi". L'analitica è supportata da molti strumenti come Microsoft Excel, SAS, R, Python (librerie), tableau pubblico, Apache Spark ed excel.

Confronto diretto tra Data Analytics e Data Analysis

Di seguito sono riportate le 6 principali differenze tra Data Analytics e Data Analysis

Differenze chiave tra Data Analytics e Data Analysis

Di seguito sono riportati gli elenchi di punti, descrivono le principali differenze tra Data Analytics e Data Analysis

L'analisi dei dati è una forma convenzionale di analisi che viene utilizzata in molti modi come settore sanitario, affari, telecomunicazioni, assicurazioni per prendere decisioni dai dati ed eseguire le azioni necessarie sui dati. L'analisi dei dati è una forma specializzata di analisi dei dati utilizzata nelle aziende e in altri domini per analizzare i dati e ottenere informazioni utili dai dati.
L'analisi dei dati consiste nella raccolta di dati e, in generale, ispeziona i dati e ha uno o più utilizzi, mentre l'analisi dei dati consiste nella definizione di un dato, indagine, pulizia dei dati rimuovendo i valori di Na o qualsiasi valore esterno presente in un dato, trasformando i dati per produrre un risultato significativo.
Per eseguire l'analisi dei dati, è necessario apprendere molti strumenti per eseguire le azioni necessarie sui dati. Per ottenere analisi, è necessario conoscere R, Python, SAS, Tableau Public, Apache Spark, Excel e molti altri. Per l'analisi dei dati, è necessario disporre di strumenti pratici come Open Refine, KNIME, Rapid Miner, Google Fusion Tables, Tableau Public, Node XL, Wolfram Alpha, ecc.
Il ciclo di vita dell'analisi dei dati consiste nella valutazione di casi aziendali, identificazione dei dati, acquisizione e filtro dei dati, estrazione dei dati, convalida e pulizia dei dati, aggregazione e rappresentazione dei dati, analisi dei dati, visualizzazione dei dati, utilizzo dei risultati dell'analisi. Come sappiamo che l'analisi dei dati è un sottocomponente dell'analisi dei dati, quindi anche il ciclo di vita dell'analisi dei dati entra nella parte analitica, consiste nella raccolta dei dati, nella pulizia dei dati, nell'analisi dei dati e interpreta i dati con precisione in modo da poter capire cosa vogliono i tuoi dati dire.
Ogni volta che qualcuno vuole scoprire che cosa accadrà dopo o che cosa succederà dopo, andremo con l'analisi dei dati perché l'analisi dei dati aiuta a prevedere il valore futuro. Considerando che nell'analisi dei dati, l'analisi esegue su set di dati passati per capire cosa è successo così lontano dai dati. L'analisi dei dati e l'analisi dei dati sono entrambi necessari per comprendere i dati che uno può essere utile per stimare le richieste future e l'altro è importante per eseguire alcune analisi sui dati per guardare al passato.

Tabella di confronto tra analisi dei dati e analisi dei dati

Di seguito è riportata la tabella di confronto tra Data Analytics e Data Analysis

*Base per il confronto*	*Analisi dei dati*	*Analisi dei dati*
Modulo	L'analisi dei dati è una forma "generale" di analisi che viene utilizzata nelle aziende per prendere decisioni basate su dati basati sui dati	L'analisi dei dati è una forma specializzata di analisi dei dati utilizzata nelle aziende per analizzare i dati e analizzarne alcuni.
Struttura	L'analisi dei dati consiste nella raccolta e nell'ispezione dei dati in generale e ha uno o più utenti.	L'analisi dei dati consisteva nella definizione di dati, indagini, pulizia, trasformazione dei dati per dare un risultato significativo.
Utensili	Esistono molti strumenti di analisi in un mercato ma vengono utilizzati principalmente R, Tableau Public, Python, SAS, Apache Spark, Excel.	Per analizzare55555555555555566 vengono utilizzati i dati OpenRefine, KNIME, RapidMiner, Google Fusion Tables, Tableau Public, NodeXL, WolframAlpha.
Sequenza	Il ciclo di vita dell'analisi dei dati consiste nella valutazione di casi aziendali, identificazione dei dati, acquisizione e filtro dei dati, estrazione dei dati, convalida e pulizia dei dati, aggregazione e rappresentazione dei dati, analisi dei dati, visualizzazione dei dati, utilizzo dei risultati dell'analisi.	La sequenza seguita nell'analisi dei dati è la raccolta dei dati, lo scrubbing dei dati, l'analisi dei dati e interpretare i dati con precisione in modo che tu possa capire cosa vogliono dire i tuoi dati.
uso	L'analisi dei dati, in generale, può essere utilizzata per trovare modelli mascherati, correlazioni anonime, preferenze dei clienti, tendenze del mercato e altre informazioni necessarie che possono aiutare a prendere più decisioni di notifica a fini commerciali.	L'analisi dei dati può essere utilizzata in vari modi come è possibile eseguire analisi come analisi descrittiva, analisi esplorativa, analisi inferenziale, analisi predittiva e ricavare informazioni utili dai dati.
Esempio	Supponiamo che tu abbia 1 GB di dati relativi agli acquisti dei clienti degli ultimi 1 anno, ora si deve scoprire che per i prossimi acquisti possibili dei nostri clienti, utilizzerai l'analisi dei dati per quello.	Supponiamo che tu abbia 1 GB di dati relativi all'acquisto dei clienti degli ultimi 1 anno e stai cercando di scoprire cosa è successo finora, ciò significa che nell'analisi dei dati guardiamo al passato.

Conclusione - Data Analytics vs Data Analysis

Oggi l'utilizzo dei dati è in rapido aumento e un'enorme quantità di dati viene raccolta in tutte le organizzazioni. i dati possono essere correlati a clienti, scopi commerciali, utenti delle applicazioni, visitatori e parti interessate ecc. Questi dati sono sfornati e divisi per trovare, comprendere e analizzare i modelli. L'analisi dei dati si riferisce a vari strumenti e competenze che coinvolgono metodi qualitativi e quantitativi, che impiegano questi dati raccolti e producono un risultato che viene utilizzato per migliorare l'efficienza, la produttività, ridurre il rischio e aumentare il guadagno aziendale. Le tecniche di analisi dei dati differiscono da un'organizzazione all'altra in base alle loro esigenze.

L'analisi dei dati è un sottocomponente dell'analisi dei dati è uno strumento decisionale specializzato che utilizza diverse tecnologie come tableau public, Open Refine, KNIME, Rapid Miner ecc. E sono utili quando si eseguono analisi esplorative e producono alcune informazioni dai dati utilizzando una pulizia, trasformando, modellando e visualizzando i dati e producendo risultati.

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