Razlike med napovedno analitiko in statistiko

Prediktivna analitika je napredna tehnika analitike. Predvidevalna analitika uporablja tako nove kot pretekle podatke za predvidevanje rezultata, dejavnosti, vedenja in trendov.

Statistika je veja matematike, ki se ukvarja predvsem z zbiranjem, analizo, razlago in predstavitvijo številnih dejstev. Statistika se uporablja na skoraj vseh področjih raziskav.

Navodila za primerjavo med Predictive Analytics in statistiko (Infographics)

Spodaj je zgornjih 6 primerjav med napovedno analitiko in statistiko

Ključne razlike med Predictive Analytics in statistiko

Spodaj je seznam elementov, razložite razlike med prediktivno analitiko in statistiko

  • Predvidevalna analitika se uporablja za napovedovanje neznanih prihodnjih dogodkov. Medtem ko je statistika znanost in se v glavnem uporablja v "Raziskavah". Statistični podatki pomagajo pri sklepanju iz podatkov z zbiranjem, analizo in predstavitvijo.
  • Da podjetje cveti, mora zbirati in ustvarjati dejstva, ki odražajo njegovo trenutno stanje. Statistični podatki pomagajo, da se ta dejstva ali podatki spremenijo v informacije, da bi podprli racionalno upravljanje odločitev.

Kako deluje:

• V Predictive Analytics analitični modeli uporabljajo znane rezultate, da razvijejo ali usposobijo model, ki ga je mogoče uporabiti za napovedovanje vrednosti za različne ali nove podatke. To modeliranje daje rezultate v obliki napovedi, ki predstavljajo verjetnost ciljne spremenljivke, ki temelji na ocenjeni pomembnosti iz niza vhodnih spremenljivk.

• Statistični podatki povzamejo podatke za javno uporabo. Obstajata dve glavni statistični metodi: opisna statistika in referenčna statistika.

  • Opisna statistika: Povzame podatke iz vzorca z uporabo indeksov, kot sta povprečni ali standardni odklon.
  • Inferencialna statistika: Iz zaključkov izhaja iz podatkov, ki so podvrženi naključnim spremembam, kot so napake opazovanja in spremembe vzorca.

• Predictive Analytics vključuje zbiranje podatkov, modeliranje podatkov in statistiko.

• Predvidevalni modeli igrajo ključno vlogo pri prediktivni analitiki. Obstajata dve vrsti napovednih modelov.

  • Klasifikacijski modeli
    • Drevesa odločitve
  • Regresijski modeli
    • Priljubljena metoda v statistiki in deluje tudi za napovedno analitiko.

• napovedna analitika ni enotna; vključuje in je odvisna od algoritmov in metodologij. Primeri so regresijski modeli, analiza časovnih vrst itd.

• Statistični podatki pomagajo analitiku pri oblikovanju napovednega modela za predvidevanje rezultatov ali poslovanja, zato običajno spada pod področje znanosti o podatkih, statističnih analiz in drugih kvalificiranih analiz podatkov.

• Tako v Predictive Analytics kot v statistiki inženirji podatkov pomagajo zbrati ustrezne podatke in jih pripraviti na analizo. Na nek način statika deluje kot vir vhodnih podatkov za napovedno analitiko.

• Po zbiranju podatkov se oblikuje, usposobi in po potrebi spremeni statistični model, da se dobijo natančni rezultati. Model se nato zažene proti izbranim podatkom, da ustvari napovedi

• Vzemimo primere ali scenarije iz resničnega življenja, da jih bolje razumemo. Nekateri priljubljeni primeri so vremenska napoved, trgovanje, zdravstvena oskrba in trgovina na drobno.

• V resnici gre za iskanje vzorcev v ogromni količini podatkov. Uporaba pravih statističnih modelov vam omogoča, da pridobite vpogled iz informacij, ki so vam na voljo. Skriti vzorci, ki jih razkrije postopek, omogočajo napovedi.

• Poglejmo enkrat scenarij, da dobimo notranjo sliko, kako statistika in napovedna analitika ugibata prihodnje dogodke.

• Velika podjetja uporabljajo prediktivno analitiko. Na primer, odprite spletno mesto Amazon in si oglejte mesto. Velik odstotek zaslona je namenjen "priporočenim" izdelkom, vsako priporočilo pa je nekoliko drugačen algoritem predvidevanja, ki temelji na različnih podatkih.

Napovedna analitika v primerjavi s tabelo s statističnimi podatki

Spodaj je primerjalna tabela, ki pojasnjuje razlike med napovedno analitiko in statistiko

Predvidevanje AnalyticsStatistika

Opredelitev

Prediktivna analitika je veja analitike podatkov za napovedovanje prihodnjih dogodkov.Statistika poenostavljeno je zbirka številčnih dejstev. To je znanost zbiranja, razvrščanja in predstavljanja številskih podatkov.

Zakaj je to pomembno?

S napovedno analitiko lahko prepoznamo tveganja in priložnosti za prihodnost.

Z uporabo napovedne analitike lahko podjetje učinkovito razlaga velike podatke za njihove koristi.

Statistika je pomembna za raziskovalce, analizatorje in podjetja.

  • S statistiko jih lahko seznanimo s tveganji.
  • Lahko presodijo verodostojnost in uporabnost informacij Za sprejemanje ustreznih odločitev.

Odnos

Vključuje uporabo tehnik statistične analitike za napoved prihodnosti.Statistika in napovedna analitika sodelujeta pri sprejemanju dobrih odločitev za prihodnost.

Metode / tehnike

Programska oprema za napovedno analitiko se v veliki meri opira na napredne algoritme in metodologije

  • Logistična regresija
  • Drevesa odločanja
  • Analiza časovnih vrst
  • Strojno učenje
  • Umetna inteligenca itd.

Nekatere tehnike statistike so

  • Aritmetična sredina
  • Standardno odstopanje (Sigma)
  • Regresija
  • Preizkušanje hipotez itd.

Uporaba / polja

Uporaba informacij s prediktivno analitiko lahko pomaga podjetjem in poslovnim aplikacijam.

  • Predvidevna analitika predlaga ukrepe, ki lahko vplivajo na pozitivne operativne spremembe.
  • Analitiki lahko s prediktivno analitiko predvidijo, ali jim bo kakšna sprememba pomagala zmanjšati tveganja, izboljšati poslovanje in povečati prihodke

Statistika se lahko uporablja na številnih raziskovalnih področjih.

  • Znanost
  • Tehnologija
  • Posel
  • Biologija
  • Računalništvo
  • Kemija itd Pomaga pri odločanju
  • Omogoča primerjavo
  • Pojasni dejanje, ki se je izvedlo
  • Napovejte prihodnji izid
  • Ocene neznanih količin.

Podružnice

Predvidevna analitika je ena od vrst podatkov Analytics. Druge analitike so opisne in predpisovalne analitike.Dve glavni veji statistike sta opisna statistika in inferencialna statistika.

Zaključek -Predictive Analytics v primerjavi s statistiko

Predvidevna analitika in statistika se uporabljajo za analizo trenutnih podatkov in preteklih podatkov za napovedovanje prihodnjih dogodkov. Predvidevna analitika uporablja številne tehnike iz podatkovnega rudarjenja, statistike, modeliranja, strojnega učenja in umetne inteligence.

Prediktivna analitika zahteva visoko raven strokovnega znanja s statističnimi metodami in sposobnost gradnje prediktivnih podatkovnih modelov. Torej lahko sklepamo, da oba delujeta skupaj, da bi iz podatkov potegnili sklepe in napovedi.

Priporočeni članki

To je vodnik za napovedno analitiko v primerjavi s statistiko, njihov pomen, primerjava med seboj, ključne razlike, primerjalno tabelo in sklep. Če želite izvedeti več, si oglejte tudi naslednje članke -

  1. 13 najboljših orodij za napovedno analitiko
  2. Napovedna analitika v primerjavi z iskanjem podatkov
  3. Statistični podatki rudarjenja podatkov
  4. Statistika in strojno učenje

Kategorija:

Veliki podatki