Dataanalyysi vs data-analyysi, ovatko ne samanlaisia?

Julkaissut Platon

seuraajia: 0

Jos sinulla on perustiedot tekniikasta, sinun on törmännyt termeihin: Data Analytics ja Data Analysis. Oletko koskaan ajatellut niiden välistä eroa tai samankaltaisuutta? Miesy kertaa ihmisillä on väärinkäsitys siitä, että molemmat ovat samat. Missä seisot tässä väitteessä? Luuletko, että he ovat samanlaisia tai samankaltaisia?

Vastaus on ei! ne eivät ole samanlaisia. Heillä on huomattavia eroja niiden välillä, kuten kaksi chutney: Sipuli Chutney ja Coconut Chutney. Molempia käytetään lisukkeena tunnetulle Etelä-Intian ruokalajille Idli. Koska molemmat ovat yleensä chutneja, se ei tarkoita, että ne ovat samanlaisia. Ilman Idlia ei ole arvoa molemmille. Vastaavasti termeillä Data Analytics ja Data Analytics ilman tietoja ei ole paljon merkitystä.

Mitä ovat data- ja data-analyysi?

Kirjaimellisesti "Analyysi" on yksityiskohtainen tarkastelu jonkin elementistä tai rakenteesta. Toisella puolella "Analytics" on tietojen tai tilastojen systemaattinen laskennallinen analyysi. Yksityiskohtaisesti Data Analytics on laaja alue, johon sisältyy tietojen käsittelyä ja paljon tarvittavia työkaluja hyödyllisten päätösten tuottamiseksi hyödyllisillä ennusteilla paremman tuotoksen saavuttamiseksi, kun taas Data-analyysi on itse asiassa Data Analyticsin osajoukko, joka auttaa meitä ymmärtämään tietoja kysymällä ja kerätä hyödyllisiä oivalluksia jo saatavilla olevista tiedoista.

Yksinkertaisesti sanottuna Data Analytics on prosessi, jossa tutkitaan menneisyyden tietoja ja tehdään asianmukaisia päätöksiä tulevaisuudessa hyödyntämällä arvokasta oivallusta. Data-analyysi auttaa ymmärtämään tietoja ja tarjoaa vaadittuja oivalluksia menneisyydestä ymmärtämään, mitä tähän mennessä on tapahtunut.

Syy miksi data saa niin suuren vetovoiman

Käydään nyt pieni ja nopea keskustelu keskustelun välillä, jotta tiedämme, miksi ne ovat kuumien tekniikoiden aiheita viime päivinä. Molemmat käsitteet kulkevat nimellä Data. Kaikki tietävät, että data on kokoelma tietoa, mutta nykyään tieto on rikkain rikkaus verrattuna kaikkiin muihin rikkauksiin, kuten kulta, timantti, polttoaine jne.

Se johtuu siitä, että Datan avulla voidaan hallita maailmaa vain, jos he osaavat käyttää sitä. Jopa maailmankuulut tekniset jättiläiset, kuten Google, Microsoft, Amazon ja muut yritykset, keräävät tietoja ja analysoivat niitä eri tarkoituksiin lähinnä asiakkaan syötteen parantamiseksi analysoimalla asiakkaiden mieltymyksiä ja heidän ajattelutapojaan. Syynä on se, että asiakkaat ovat varallisuuden antajia mille tahansa kaupalliselle ala.

21-luvun huipputekniset keskustelut

Siksi villitys tietojen käsittelyyn, ymmärtämiseen ja tehokkaaseen analysointiin kasvaa nykyään kuin kesälämpötila. Ja siten villitys keskustelun Data Termit ja Data Analysis kahden termin takana, ja niistä on tullut yksi merkittävimmistä aiheista teknologiamaailmassa tällä XNUMX-luvulla.

Analytics vs. analyysi

Ymmärtämällä tietojoukkojen piilotetut oivallukset, analyysi- ja analyysimalleilla on tärkeä rooli tietojen hakemisessa ja esittelyssä, ne saavuttavat erilaisia muunnoksia ja ylittävät lukuisia vaiheita tuottaakseen arvokasta tuotosta.

Työkalut ja prosessi mukana

Data-analyysin matka koostuu eri vaiheista, mukaan lukien ongelman tunnistaminen, tietojen löytäminen, tietojen suodatus, tietojen validointi, tietojen puhdistus, tietojen visualisointi, tietojen analysointi, päätelmät, ennusteet jne. Yleisimmät Data Analyticsissa käytettävät työkalut ovat R, Python, SAS, SPARK, Google Analytics, Excel jne.

Vastaavasti data-analyysin matka käsittää tiedonkeruun, tietojen validoinnin, tulkinnan, analyysin, tulokset jne., Pian se yrittää löytää mitä tietoja yritetään ilmaista. Yleisimpiä tietojen analysointityökaluja ovat Tableau, Excel, SPARK, Google Fusion -taulukot, Node XL jne.

Työkalut ja prosessi mukana

Analytiikkaa käytetään yleisesti monin eri tavoin outojen mallien löytämiseen, kuten mieltymysten löytämiseen, erilaisten korrelaatioiden laskemiseen, trendiennusteisiin jne. Yleisimmät analyysin kautta löydetyt tosielämän havainnot ovat markkinoiden trendiennusteet, asiakasasetukset ja tehokkaat liiketoimintapäätökset.

Analyysin avulla on melko yksinkertaista ja helppoa tutkia arvokkaampia oivalluksia käytettävissä olevista tiedoista suorittamalla erityyppisiä data-analyyseja, kuten etsivä tietojen analysointi, ennakoiva analyysi ja pääteltävä analyysi jne. Niillä on tärkeä rooli tarjoamalla lisää tietoa tietojen ymmärtämisestä.

Mikä on hyödyllistä?

Yleensä data-analyysin tuotokset ovat kohtuuhintaisia laitteita, jotta käyttäjä voi ymmärtää datan todellisen todellisuuden ja on myös helppo tuottaa parempia kuvallisia ja graafisia esityksiä esityksessä, jotta lukutaidotonkin ymmärtäisi tiedon piiloutuvan tietojoukon takana paljon parempi ja nopeampi.

Mutta on melko vaikeaa, että tavallinen ihminen ymmärtää Analytics-henkilön tekemän analyysin ja prosessin ennusteiden ja päätelmien tuottamiseksi. Koska jälkiprosessia, kuten jonkin uuden luominen tietojoukosta paremman ja odotetun tuotoksen tuottamiseksi, voi olla vaikea ymmärtää kolmannelle henkilölle ilman samanlaista taustaa.

Esimerkkejä ymmärryksen parantamiseksi

Yritetään ymmärtää käsitteet seuraavilla tosielämän esimerkeillä,

Mikä on hyödyllistä?

Esimerkki 1:

Lähes jokaisella meistä on ainakin vähän tietoa osakemarkkinoista. Ajatelkaapa, jos olet aloittelija ja haluat aloittaa kaupankäynnin jonkin verran siellä. Sano nyt mitä aiot tehdä aluksi?

Todennäköisesti ennen kaupankäynnin aloittamista yrität vain tutkia osakemarkkinoiden aiempia trenditietoja ymmärtääksesi, mitä tähän mennessä tapahtui, jotta voit kehittää strategiasi saadaksesi enemmän voittoa oikein? Tällainen prosessi on esimerkki tietojen analysoinnista.
Kun olet ymmärtänyt osakkeiden trendin, voit nyt käyttää erilaisia tekniikoita ennustamaan osakkeiden tulevan hintakehityksen ja ostat sen perusteella joitain osakkeita oikein? Tämä on esimerkki Data Analyticsista.

Toivottavasti sinun pitäisi hankkia lisää ylimääräistä tietoa Data Analyticsin ja Data Analyticsin eroista. Uskon, että olen antanut sinulle hyödyllisiä oivalluksia rikastuttaa teknistä halua.

Pyydän teitä jakamaan arvokkaita ajatuksiasi tästä artikkelista. Se on hyödyllisempi minulle tulevissa töissäni.