Differenza tra analisi predittiva e analisi descrittiva
Analisi predittiva
L'analisi predittiva aiuterà un'organizzazione a sapere cosa potrebbe succedere dopo, predice il futuro in base ai dati disponibili disponibili. Analizzerà i dati e fornirà dichiarazioni che non sono ancora avvenute. Fa tutti i tipi di previsioni che vuoi conoscere e tutte le previsioni sono di natura probabilistica.
Analisi descrittiva
L'analitica descrittiva aiuterà un'organizzazione a sapere cosa è successo in passato, ti darebbe le analisi passate usando i dati memorizzati. Per un'azienda, è necessario conoscere gli eventi passati che li aiutano a prendere decisioni basate sulle statistiche utilizzando dati storici. Ad esempio, potresti voler sapere quanti soldi hai perso a causa di frodi e molti altri.
Confronto diretto tra analisi predittiva e analisi descrittiva
Di seguito è riportato il top 7 Confronto tra Predictive Analytics e Descriptive Analytics
Differenze chiave tra analisi predittiva e analisi descrittiva
- L'analisi descrittiva ti darà una visione del passato e ti dirà: cosa è successo? Considerando che l'analitica predittiva riconoscerà il futuro e ti dice: cosa potrebbe accadere in futuro?
- L'analisi descrittiva utilizza le tecniche di aggregazione dei dati e di data mining per darti una conoscenza del passato, ma l'analisi predittiva utilizza l'analisi statistica e le tecniche di previsione per conoscere il futuro.
- L'analitica descrittiva viene utilizzata quando è necessario analizzare e spiegare diversi aspetti della propria organizzazione, mentre l'analitica predittiva viene utilizzata quando è necessario conoscere qualcosa del futuro e riempire le informazioni che non si conoscono.
- Un modello descrittivo sfrutterà i dati passati memorizzati nei database e fornirà un rapporto accurato. In un modello predittivo, identifica i modelli trovati nei dati passati e transazionali per trovare rischi e risultati futuri.
- L'analisi descrittiva aiuterà un'organizzazione a sapere dove si trova sul mercato, presentare fatti e cifre. Considerando che le analisi predittive aiuteranno un'organizzazione a sapere come si posizioneranno sul mercato in futuro e prevedono fatti e cifre sull'azienda.
- I report generati dall'analisi descrittiva sono accurati, ma i report generati dall'analisi predittiva non sono accurati al 100% e potrebbero o non potrebbero accadere in futuro.
Tabella di confronto tra analisi predittiva e analisi descrittiva
Confronto dell'analisi predittiva e dell'analisi descrittiva con un esempio
Un re ha assunto uno scienziato di dati per trovare animali nella foresta per la caccia. Il data scientist ha accesso al data warehouse, che contiene informazioni sulla foresta, il suo habitat e ciò che sta accadendo nella foresta.
Il primo giorno, lo scienziato di dati ha offerto al re un rapporto che mostrava dove aveva trovato il maggior numero di animali nella foresta nell'ultimo anno. Questo rapporto aiutò il re a prendere una decisione su dove trovare più animali per la caccia. Questo è un esempio di analisi descrittiva.
Il giorno successivo il data scientist identifica la possibilità di trovare l'animale particolare in luoghi e tempi specifici utilizzando strumenti innovativi. Questo è un esempio di analisi predittiva. Questo aiuta il re a trovare facilmente gli animali con il minimo sforzo.
| Base per il confronto | Analisi descrittiva | Analisi predittiva |
| descrive | Cosa è successo in passato? Utilizzando i dati memorizzati. | Cosa potrebbe succedere in futuro? Usando i dati passati e analizzandoli. |
| Processo coinvolto | Coinvolge l'aggregazione dei dati e il data mining. | Coinvolge statistiche e tecniche di previsione. |
| Definizione | Il processo di ricerca delle informazioni utili e importanti analizzando i dati enormi. | Questo processo prevede la previsione del futuro dell'azienda, che sono molto utili. |
| Volume di dati | Implica l'elaborazione di enormi dati archiviati in data warehouse. Limitato ai dati passati. | Si tratta di analizzare grandi dati passati e quindi predire il futuro utilizzando tecniche avanzate. |
| Esempi | Rapporto sulle vendite, entrate di un'azienda, analisi delle prestazioni, ecc. | Analisi sentimentale, analisi del punteggio di credito, rapporti di previsione per un'azienda, ecc. |
| Precisione | Fornisce dati precisi nei report utilizzando i dati passati. | I risultati non sono accurati, non ti diranno esattamente cosa accadrà, ma ti diranno cosa potrebbe accadere in futuro. |
| Approccio | Permette l'approccio reattivo | Mentre questo è un approccio proattivo |
Conclusione: analisi descrittiva vs analisi descrittiva
In questo blog, ho specificato solo alcune differenze di caratteristiche tra Predictive Analytics e Descriptive Analytics, il risultato mostra che esiste una differenza importante e sostanziale tra questi due processi analitici.
Vi è un aumento della domanda di analisi in un mercato. Oggigiorno ogni organizzazione sta parlando di Big Data, ma è solo un punto di partenza per la creazione di informazioni preziose e fruibili sui dati dell'organizzazione. Pertanto, i processi analitici come Predictive Analytics e Descriptive Analytics aiuteranno un'organizzazione a identificare le prestazioni dell'azienda, la sua posizione sul mercato, eventuali difetti, eventuali problemi che devono essere risolti e molti altri. Applicando questi processi analitici negli affari, conoscerai sia Insight che Foresight della tua attività.
I punti importanti che è necessario ricordare sono:
- L'analisi descrittiva è incentrata sulla presentazione dei dati, la visualizzazione ai punti di gestione. Mentre l'analisi predittiva è incentrata sul modello statistico che aiuta a predire il futuro.
- L'analisi predittiva presenta un rischio maggiore in quanto implica l'analisi di cosa accadrà esattamente in futuro sulla base degli eventi passati, ma la condizione certa potrebbe non accadere esattamente in futuro per lo stesso motivo.
- Nell'analisi descrittiva, il rischio è minore in quanto comporta l'analisi dei dati passati e la presentazione di un resoconto di ciò che è effettivamente accaduto.
- È molto importante per qualsiasi organizzazione fare uso dell'analisi predittiva e dell'analisi descrittiva in modo che possano avere successo sul mercato.
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