Data Analytics Vs Predictive Analytics - Quale è utile

Differenza tra Data Analytics e Predictive Analytics

L'analisi è l'uso di dati, apprendimento automatico, analisi statistiche e modelli matematici o basati su computer per ottenere una migliore comprensione e prendere decisioni migliori. Analytics è definito come "un processo di trasformazione dei dati in azioni attraverso analisi e approfondimenti nel contesto del processo decisionale organizzativo e della risoluzione dei problemi". Analytics è supportato da molti strumenti come Microsoft Excel, SAS, R, Python (librerie). Impariamo sia Data Analytics che Predictive Analytics in dettaglio in questo post.

Esistono principalmente tre tipi di analisi: - analisi descrittiva, analisi predittiva e analisi prescrittiva.

Fonte: Google Image

Analisi descrittiva: questo tipo di analisi viene utilizzato per riepilogare o trasformare i dati in informazioni pertinenti. In altre parole, ha riassunto ciò che è accaduto. Questo tipo di analisi ha un impatto significativo ma non sarà molto utile nelle previsioni.

Analitica predittiva : - L'analitica predittiva comprende statistiche avanzate, modellistica, data mining e una o più tecniche di apprendimento automatico per scavare nei dati e consentire agli analisti di fare previsioni. L'analisi predittiva viene utilizzata per prevedere cosa accadrà in futuro.

Analisi prescrittiva: - Questa forma di analisi è un gradino sopra di analisi descrittiva e predittiva. Con questo tipo di analisi, siamo in grado di prevedere le possibili conseguenze sulla base delle diverse scelte possibili per un'azione, può anche essere utilizzato per trovare la migliore linea d'azione per qualsiasi risultato predefinito.

Confronto diretto tra Data Analytics e Predictive Analytics (Infographics)

Di seguito è riportato il principale 8 confronto tra Data Analytics e Predictive Analytics

Differenze chiave tra Data Analytics e Predictive Analytics

Comprendiamo alcune differenze tra Data Analytics e Predictive Analytics in termini simili:

L'analisi dei dati (DA) comporta l'elaborazione e l'esame dei set di dati al fine di trarre conclusioni sulle informazioni in cui sono costituiti i set di dati. L'analisi predittiva aiuta a prevedere il futuro ispezionando accuratamente i dati storici, rilevando modelli o relazioni in questi dati e quindi concludendo tali relazioni nel tempo.
L'analisi dei dati utilizza strumenti e tecniche per consentire alle aziende di prendere decisioni aziendali più informate, in tempo reale e pragmatiche. L'analisi predittiva può prevedere il rischio e trovare una relazione nei dati non immediatamente evidente con l'analisi tradizionale.
L'analisi dei dati implica la ricerca di modelli nascosti in una grande quantità di set di dati per segmentare e raggruppare i dati in insiemi logici per trovare il comportamento e rilevare le tendenze, mentre l'analisi predittiva implica l'uso di alcune delle tecniche di analisi avanzate.
Utilizzando Data Analytics, in generale, Data scientist e ricercatori verificano o confutano modelli, teorie e ipotesi scientifiche. Considerando che l'analisi predittiva, con un maggiore utilizzo di sistemi e software specializzati, aiuta gli scienziati e i ricercatori di dati a dare fiducia alle previsioni e ai possibili risultati.
L'analisi dei dati è la scienza dell'uso di dati grezzi e della generazione di informazioni utili con un obiettivo definito che porta conclusioni su tali informazioni. Data Analytics utilizza il tradizionale processo algoritmico o meccanico per creare approfondimenti. Ad esempio, eseguendo una serie di set di dati per cercare correlazioni significative tra loro. Considerando che l'analisi predittiva utilizza modelli e algoritmi computazionali avanzati per costruire in modo intelligente una piattaforma di previsione o previsione, ad esempio, un trader di materie prime potrebbe voler prevedere movimenti a breve termine dei prezzi delle materie prime, analisi di raccolta, rilevazione di frodi ecc.
Per lavorare in Data Analytics occorre una forte conoscenza statistica, ma per lavorare nel segmento dell'analisi predittiva è necessario avere una forte conoscenza tecnica insieme a conoscenze statistiche fondamentali. Potrebbe essere richiesto di utilizzare e lavorare su strumenti tecnologici come SAS, R e Hadoop.
L'analisi dei dati viene generalmente utilizzata per applicazioni business-to-consumer (B2C). Molte organizzazioni raccolgono, archiviano, analizzano e purificano i dati associati ai loro clienti, partner commerciali, concorrenti sul mercato ecc. L'analisi dei dati viene quindi utilizzata per studiare tendenze e modelli. L'analisi predittiva facilita il futuro processo decisionale. Ad esempio, un sito di social network raccoglie dati relativi ai suoi utenti in merito ai loro interessi, simpatie della comunità e altre preferenze del segmento in base a un criterio specificato come età, genere e dati demografici più importanti. L'analisi predittiva rivela l'acquisto del prodotto più probabile in futuro o gli articoli di acquisto preferiti per tali utenti.

Dati di analisi e tabella di confronto di analisi predittiva

*Base per il confronto*	*Analisi dei dati*	*Analisi predittiva*
Modulo	L'analisi dei dati è una forma "generale" di Analytics utilizzata nelle aziende per prendere decisioni basate sui dati.	L'analisi predittiva è una forma "specializzata" di analisi analitica utilizzata dalle aziende per prevedere risultati basati sul futuro.
Struttura	L'analisi dei dati consiste nella raccolta e nell'analisi dei dati in generale e potrebbe avere uno o più utilizzi.	L'analisi predittiva consiste nella definizione di un progetto e raccolta dei dati, modellistica statistica, analisi e monitoraggio e quindi nella previsione di un risultato
Dati	I dati grezzi vengono sfornati per ottenere dati puliti per l'esecuzione di Data Analytics.	Vengono forniti dati puliti per eseguire analisi predittive
Sequenza	L'analisi dei dati è sequenziata nei seguenti passaggi: raccolta, ispezione, pulizia, trasformazione dei dati e raggiungimento delle conclusioni.	L'analisi predittiva è sequenziata come segue: Modella i dati, Prepara il modello, Prevedi e prevedi il risultato.
Risultato	Il risultato di Data Analytics potrebbe essere predittivo o meno, dipende dai requisiti del caso aziendale.	L'analisi predittiva ci consente di dichiarare ipotesi, ipotesi e testarle utilizzando modelli statistici. Dopo quel modello predittivo ti dà la possibilità di creare un modello esatto sul futuro.
uso	L'analisi dei dati, in generale, può essere utilizzata per trovare modelli nascosti, correlazioni non identificate, preferenze dei clienti, tendenze del mercato e altre informazioni utili che possono aiutare a prendere decisioni più informate per le aziende.	L'analisi predittiva aiuta a rispondere a domande come "cosa accadrà se la domanda diminuirà del 10% o se i prezzi dei fornitori aumenteranno del 5%?" "Che cosa supponiamo di pagare per il carburante nei prossimi mesi?" Quale sarà il rischio di perdere denaro in una nuova impresa? ”

Conclusione - Data Analytics Vs Predictive Analytics

Oggi vengono raccolti enormi dati tra le organizzazioni. Questi dati potrebbero essere correlati a clienti, partner commerciali, utenti delle applicazioni, visitatori, dipendenti interni e parti interessate esterne ecc. Questi dati vengono sfornati e classificati per trovare e analizzare schemi. L'analisi dei dati si riferisce a vari strumenti e tecniche che coinvolgono metodi e processi qualitativi e quantitativi, che utilizza questi dati raccolti e genera un risultato che viene utilizzato per migliorare l'efficienza, la produttività, ridurre i rischi e aumentare i guadagni aziendali. Le tecniche di analisi dei dati variano da un'organizzazione all'altra in base alle loro esigenze.

L'analitica predittiva come sottoinsieme dell'analitica dei dati è uno strumento decisionale specializzato che utilizza risorse tecnologiche avanzate e algoritmi e modelli progressivi basati su statistiche per generare previsioni future in modo che le aziende possano concentrare e spendere il proprio denaro e le proprie energie verso risultati più positivi e attesi.

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