Razlike med analitiko podatkov in analizo podatkov
Analiza podatkov je postopek raziskovanja, čiščenja, preoblikovanja in usposabljanja podatkov, da bi našli nekaj koristnih informacij, priporočili sklepe in pomagali pri odločanju. Orodja za analizo podatkov so Open Refine, Tableau public, KNIME, Google Fusion Tables, Node XL in še mnogo drugih. Google Analytics uporablja podatke, strojno učenje, statistične analize in računalniške modele za boljši vpogled in boljše odločitve iz podatkov. Analytics je opredeljen kot "postopek pretvorbe podatkov v dejanja z analizo in vpogledom v kontekst organizacijskega odločanja in reševanja problemov." Google Analytics podpira številna orodja, kot so Microsoft Excel, SAS, R, Python (knjižnice), tableau javnosti, Apache Spark in excel.
Primerjava med analizami podatkov in analizo podatkov
Spodaj je zgornjih 6 razlik med analitiko podatkov in analizo podatkov 
Ključne razlike med podatkovno analizo in analizo podatkov
Spodaj so seznami točk, opišite ključne razlike med analitiko podatkov in analizo podatkov
- Analiza podatkov je običajna oblika analitike, ki se uporablja na več načinov, kot so zdravstveni sektor, poslovanje, telekomunikacije, zavarovanje za sprejemanje odločitev iz podatkov in izvajanje potrebnih ukrepov. Analiza podatkov je specializirana oblika analitike podatkov, ki se uporablja v podjetjih in drugih domenah za analizo podatkov in pridobivanje koristnih vpogledov v podatke.
- Analiza podatkov je sestavljena iz zbiranja podatkov in na splošno pregleduje podatke in ima eno ali več uporabe, medtem ko analiza podatkov vključuje določitev podatkov, preiskavo, čiščenje podatkov z odstranjevanjem vrednosti Na ali katerega koli zunanjega, ki je prisoten v podatkih, pretvorbo podatkov v produkcijo pomemben izid.
- Za izvajanje analitike podatkov se je treba naučiti številnih orodij za izvedbo potrebnih ukrepov. Za dosego analitike je treba imeti znanje o R, Python, SAS, Tableau Public, Apache Spark, Excel in še marsičem. Za analizo podatkov morate imeti na voljo orodja, kot so Open Refine, KNIME, Rapid Miner, Google Fusion Tables, Tableau Public, Node XL, Wolfram Alpha orodja itd.
- Življenjski cikel analitike podatkov je sestavljen iz ocene poslovnih primerov, prepoznavanja podatkov, pridobivanja in filtriranja, pridobivanja podatkov, potrjevanja in čiščenja podatkov, združevanja in zastopanja, analize podatkov, vizualizacije podatkov, uporabe rezultatov analize. Ker vemo, da je analiza podatkov podkomponenta analitike podatkov, zato življenjski cikel analize podatkov spada tudi v analitični del, obsega zbiranje podatkov, čiščenje podatkov, analizo podatkov in natančno interpretira podatke, tako da lahko razumete, kaj želijo vaši podatki reči.
- Kadarkoli kdo želi ugotoviti, kaj se bo zgodilo naprej ali kaj bo naslednje, gremo z analitiko podatkov, ker analitika podatkov pomaga predvideti prihodnjo vrednost. Ker pri analizi podatkov analiza poteka na preteklih naborih podatkov, da bi razumeli, kaj se je zgodilo tako daleč s podatki. Analiza podatkov in analiza podatkov sta potrebna za razumevanje podatkov, eden je lahko koristen za oceno prihodnjih zahtev, drugi pa je pomemben za izvedbo nekaterih analiz podatkov, da se pogledajo v preteklost.
Primerjalna tabela podatkov analitike v primerjavi z analizo podatkov
Spodaj je primerjalna tabela med Data Analytics in analizo podatkov
| Osnove za primerjavo | Analiza podatkov | Analiza podatkov |
| Oblika
| Analiza podatkov je „splošna“ oblika analitike, ki se v podjetjih uporablja za sprejemanje odločitev iz podatkov, ki temeljijo na podatkih | Analiza podatkov je specializirana oblika analitike podatkov, ki se uporablja v podjetjih za analizo podatkov in vpogled v te podatke. |
|
Struktura | Analiza podatkov je sestavljena iz zbiranja in pregledovanja podatkov na splošno in ima enega ali več uporabnikov. | Analiza podatkov je vsebovala določitev podatkov, preiskavo, čiščenje, preoblikovanje podatkov, da bi dobili smiselne rezultate. |
| Orodja | Na trgu obstaja veliko orodij za analitiko, vendar se uporabljajo predvsem R, Tableau Public, Python, SAS, Apache Spark, Excel. | Za analizo 55555555555555566 se uporabljajo podatki OpenRefine, KNIME, RapidMiner, Google Fusion Tables, Tableau Public, NodeXL, WolframAlpha. |
| Zaporedje | Življenjski cikel analitike podatkov je sestavljen iz ocene poslovnih primerov, identifikacije podatkov, pridobivanja in filtriranja, pridobivanja podatkov, potrjevanja in čiščenja podatkov, združevanja in zastopanja, analize podatkov, vizualizacije podatkov, uporabe rezultatov analize. | Zaporedje, ki mu sledi analiza podatkov, so zbiranje podatkov, čiščenje podatkov, analiza podatkov in natančno interpretiranje podatkov, tako da lahko razumete, kaj želijo povedati vaši podatki. |
| Uporaba | Podatkovno analitiko na splošno lahko uporabimo za iskanje zamaskiranih vzorcev, anonimnih korelacij, preferenc kupcev, tržnih trendov in drugih potrebnih informacij, ki lahko pomagajo pri sprejemanju več odločitev v poslovne namene. | Analiza podatkov se lahko uporablja na različne načine, kot je mogoče izvajati analize, kot so opisna analiza, raziskovalna analiza, inferencialna analiza, napovedna analiza in iz podatkov vzemite koristne vpoglede. |
| Primer | Recimo, da imate podatke o nakupih kupcev za 1 GB v preteklem letu dni, zdaj pa je treba ugotoviti, da bodo, kar bodo naši kupci naslednji možni nakupi, za to uporabili analizo podatkov. | Recimo, da imate podatke o nakupih kupcev za 1 GB v preteklem letu in poskušate najti, kar se je zgodilo doslej, kar pomeni, da v analizi podatkov, ki jo gledamo v preteklost. |
Zaključek - Analiza podatkov v primerjavi z analizo podatkov
Danes se uporaba podatkov hitro povečuje in ogromno podatkov se zbira po organizacijah. Podatki so lahko povezani s strankami, poslovnim namenom, uporabniki aplikacij, z obiskovalci in z zainteresiranimi stranmi itd. Ti podatki so zbrani in razdeljeni, da bi našli, razumeli in analizirali vzorce. Analiza podatkov se nanaša na različna orodja in spretnosti, ki vključujejo kvalitativne in kvantitativne metode, ki uporabljajo zbrane podatke in ustvarjajo rezultat, ki se uporablja za izboljšanje učinkovitosti, produktivnosti, zmanjšanja tveganja in povečanja dobička podjetij. Tehnike analize podatkov se od organizacije do organizacije razlikujejo glede na njihove potrebe.
Analiza podatkov je podkomponenta analitike podatkov, ki je specializirano orodje za sprejemanje odločitev, ki uporablja različne tehnologije, kot so tableau public, Open Refine, KNIME, Rapid Miner itd., preoblikovanje, modeliranje in vizualizacijo podatkov ter ustvarjanje rezultatov.
Priporočeni članek
To je vodnik za razlike med analitiko podatkov v primerjavi z analizo podatkov, njihov pomen, primerjava med seboj, ključnimi razlikami, primerjalno tabelo in zaključkom. Če želite izvedeti več, si oglejte tudi naslednje članke -
- Data Analytics Vs Predictive Analytics - Kateri je uporaben
- Vizualizacija podatkov v primerjavi z analitiko podatkov - 7 najboljših stvari, ki jih morate vedeti
- Data Analyst vs Data Scientist - kateri je boljši
- Pozanimajte se o najboljših 7 razlikah med Data Data Mining VS analizo podatkov