Diferenças entre o Predictive Analytics e o Statistics
A análise preditiva é uma técnica avançada de análise. A análise preditiva usa dados novos e históricos para prever o resultado, atividade, comportamento e tendências.
A estatística é um ramo da matemática, principalmente preocupações com coleta, análise, interpretação e apresentação de toneladas de fatos numéricos. A estatística é usada em quase todos os campos de pesquisa.
Comparações cara a cara entre análise preditiva x estatística (infográficos)
Abaixo está a comparação dos 6 principais entre o Analytics preditivo e as estatísticas 
Principais diferenças entre análise preditiva e estatística
Abaixo está a lista de itens, explique as diferenças entre o Predictive Analytics e o Statistics
- O Predictive Analytics é usado para fazer previsões sobre eventos futuros desconhecidos. Considerando que a estatística é a ciência e é usada principalmente em 'Research'. A estatística ajuda na conclusão dos dados, coletando, analisando e apresentando.
- Para que uma empresa floresça, ela deve coletar e gerar fatos que refletem seu status atual. As estatísticas ajudam esses fatos ou dados a serem transformados em informações, a fim de apoiar a tomada de decisões de gerenciamento racional.
Como funciona:
• No Predictive Analytics, os modelos preditivos usam resultados conhecidos para desenvolver ou treinar um modelo que pode ser usado para prever valores para dados diferentes ou novos. Essa modelagem fornece resultados na forma de previsões que representam uma probabilidade da variável de destino com base na importância estimada de um conjunto de variáveis de entrada.
• Estatísticas resume os dados para uso público. Existem dois métodos estatísticos principais: Estatística Descritiva e Estatística Inferencial.
- Estatística Descritiva: Resume os dados de uma amostra usando índices como média ou desvio padrão.
- Estatística inferencial: tira as conclusões dos dados sujeitos a variação aleatória, como erros de observação e variação da amostra.
• Análise preditiva inclui coleta de dados, modelagem de dados e estatística.
• Modelos preditivos desempenham um papel vital na análise preditiva. Existem dois tipos de modelos preditivos.
- Modelos de classificação
- Árvores de decisão
- Modelos de regressão
- Método popular em estatística e funciona também para análises preditivas.
• O Predictive Analytics não é único; inclui e depende de algoritmos e metodologias. Exemplos são modelos de regressão, análise de séries temporais etc.
• As estatísticas ajudam, analista, a construir o modelo preditivo para prever os resultados ou os negócios, de modo que ele geralmente se enquadra no domínio da ciência de dados, análise estatística e outras análises de dados especializadas.
• No Predictive Analytics and Statistics, os engenheiros de dados ajudam a coletar dados relevantes e a prepará-los para análise. De certa forma, a estática atua como uma fonte de dados de entrada para análises preditivas.
• Após a coleta de dados, um modelo estatístico é formulado, treinado e modificado conforme necessário para produzir resultados precisos. O modelo é executado nos dados selecionados para gerar previsões
• Vamos dar exemplos da vida real ou cenários para entendê-los melhor. Alguns dos exemplos populares são previsão do tempo, negociação, assistência médica e varejo.
• Na realidade, trata-se de encontrar padrões em uma grande quantidade de dados. A aplicação dos modelos estatísticos corretos permite obter informações das informações à sua disposição. Os padrões ocultos revelados pelo processo tornam possível fazer previsões.
• Vamos analisar o cenário de uma só vez para obter uma visão interna de como as estatísticas e as análises preditivas estão adivinhando os eventos futuros.
• As grandes empresas estão usando análises preditivas. Por exemplo, abra o site da Amazon e dê uma olhada no site. Uma grande porcentagem da tela é dedicada aos produtos "recomendados" e cada área de recomendação é um algoritmo preditivo ligeiramente diferente, com base em dados diferentes.
Tabela de comparação de análise preditiva x estatística
Abaixo está a tabela de comparação que explica as diferenças entre o Predictive Analytics e o Statistics
| Análise preditiva | Estatisticas | |
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Definição | A análise preditiva é uma ramificação da análise de dados para prever os eventos futuros. | A estatística em termos mais simples é uma coleção de fatos numéricos. É a ciência de coletar, classificar e representar os dados numéricos. |
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Por que isso importa? | A análise preditiva pode identificar os riscos e oportunidades para o futuro.
Ao usar a análise preditiva, a empresa pode interpretar efetivamente big data para obter seus benefícios. | As estatísticas são importantes para pesquisadores, analisadores e empresas.
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Relação | Envolve a aplicação de técnicas de análise estatística para prever o futuro. | Estatísticas e análises preditivas trabalham juntas para tomar boas decisões para o futuro. |
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Métodos / Técnicas | O software de análise preditiva depende muito de algoritmos e metodologias avançadas
| Algumas das técnicas de estatística são
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Usos / Campos | O uso das informações da análise preditiva pode ajudar empresas e aplicativos de negócios.
| As estatísticas podem ser usadas em muitos campos de pesquisa.
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Ramos | A análise preditiva é um dos tipos de análise de dados. As outras análises são analíticas descritivas e prescritivas. | Os dois principais ramos da estatística são estatística descritiva e estatística inferencial. |
Conclusão - Análise Preditiva x Estatísticas
Análise e estatística preditivas são usadas para analisar dados atuais e históricos para fazer previsões sobre eventos futuros. A análise preditiva usa muitas técnicas de mineração de dados, estatísticas, modelagem, aprendizado de máquina e inteligência artificial.
A análise preditiva requer um alto nível de conhecimento com métodos estatísticos e a capacidade de criar modelos de dados preditivos. Assim, podemos concluir que ambos trabalham juntos para tirar as conclusões e previsões dos dados.
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