Diferenças entre análise de dados e análise de dados
A análise de dados é um procedimento de investigação, limpeza, transformação e treinamento dos dados com o objetivo de encontrar algumas informações úteis, recomendar conclusões e ajudar na tomada de decisões. As ferramentas de análise de dados são Open Refine, Tableau public, KNIME, Google Fusion Tables, Node XL e muito mais. O Analytics utiliza dados, aprendizado de máquina, análise estatística e modelos baseados em computador para obter uma melhor compreensão e tomar melhores decisões a partir dos dados. O Analytics é definido como "um processo de transformação de dados em ações por meio de análise e insight no contexto da tomada de decisão organizacional e solução de problemas". O Analytics é suportado por muitas ferramentas, como Microsoft Excel, SAS, R, Python (bibliotecas), tableau público, Apache Spark e excel.
Comparação direta entre análise de dados e análise de dados
Abaixo estão as 6 principais diferenças entre análise de dados e análise de dados 
Principais diferenças entre análise de dados e análise de dados
Abaixo estão as listas de pontos, descrevem as principais diferenças entre análise de dados e análise de dados
- A análise de dados é uma forma convencional de análise que é usada de várias maneiras, como setor de saúde, negócios, telecomunicações e seguros para tomar decisões a partir dos dados e executar as ações necessárias nos dados. A análise de dados é uma forma especializada de análise de dados usada em empresas e outros domínios para analisar dados e obter informações úteis a partir dos dados.
- A análise de dados consiste na coleta de dados e, em geral, inspeciona os dados e tem um ou mais usos, enquanto a análise de dados consiste em definir dados, investigar, limpar os dados removendo os valores de Na ou qualquer outra exceção presente nos dados, transformando os dados para produzir um resultado significativo.
- Para executar a análise de dados, é preciso aprender muitas ferramentas para executar as ações necessárias nos dados. Para obter análises, é necessário ter conhecimento de R, Python, SAS, Tableau Public, Apache Spark, Excel e muito mais. Para análise de dados, é necessário ter ferramentas práticas como o Open Refine, KNIME, Rapid Miner, Google Fusion Tables, Tableau Public, Node XL, ferramentas Wolfram Alpha etc.
- O ciclo de vida da análise de dados consiste em avaliação de casos de negócios, identificação de dados, aquisição e filtragem de dados, extração de dados, validação e limpeza de dados, agregação e representação de dados, análise de dados, visualização de dados e utilização dos resultados da análise. Como sabemos que a análise de dados é um subcomponente da análise de dados, o ciclo de vida da análise também entra na parte da análise, que consiste na coleta de dados, limpeza de dados, análise de dados e interpretação dos dados com precisão para que você possa entender o que seus dados desejam dizer.
- Sempre que alguém deseja descobrir o que acontecerá a seguir ou o que será o próximo, seguimos a análise de dados, porque a análise de dados ajuda a prever o valor futuro. Enquanto na análise de dados, a análise é executada em conjuntos de dados anteriores para entender o que aconteceu até agora com os dados. A análise de dados e a análise de dados são necessárias para entender os dados que um pode ser útil para estimar demandas futuras e outro é importante para realizar algumas análises de dados para examinar o passado.
Tabela de comparação Análise de dados x Análise de dados
Abaixo está a tabela de comparação Entre Análise de Dados x Análise de Dados
| Base para Comparação | Análise de dados | Análise de dados |
| Formato
| A análise de dados é uma forma 'geral' de análise, usada nas empresas para tomar decisões a partir de dados orientados a dados | A análise de dados é uma forma especializada de análise de dados usada nas empresas para analisar dados e ter algumas idéias. |
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Estrutura | A análise de dados consiste na coleta e inspeção de dados em geral e possui um ou mais usuários. | A análise dos dados consistiu em definir os dados, investigar, limpar, transformar os dados para obter um resultado significativo. |
| Ferramentas | Existem muitas ferramentas de análise em um mercado, mas principalmente R, Tableau Public, Python, SAS, Apache Spark, Excel são usados. | Para analisar55555555555555566, são utilizadas as ferramentas OpenRefine, KNIME, RapidMiner, Google Fusion Tables, Tableau Public, NodeXL, WolframAlpha. |
| Seqüência | O ciclo de vida da análise de dados consiste em avaliação de casos de negócios, identificação de dados, aquisição e filtragem de dados, extração de dados, validação e limpeza de dados, agregação e representação de dados, análise de dados, visualização de dados e utilização dos resultados da análise. | A sequência seguida na análise de dados é coleta de dados, limpeza de dados, análise de dados e interpretação dos dados com precisão para que você possa entender o que seus dados querem dizer. |
| Uso | O Data Analytics, em geral, pode ser usado para encontrar padrões mascarados, correlações anônimas, preferências do cliente, tendências de mercado e outras informações necessárias que podem ajudar a tomar mais decisões de notificação para fins comerciais. | A análise de dados pode ser usada de várias maneiras, como se pode realizar análises como análise descritiva, análise exploratória, análise inferencial, análise preditiva e obter insights úteis a partir dos dados. |
| Exemplo | Digamos que você tenha dados relacionados à compra de 1 gb do cliente no último ano, agora é preciso descobrir que o que nossos clientes farão na próxima compra possível, você usará a análise de dados para isso. | Suponha que você tenha 1 GB de dados relacionados à compra do cliente no último ano e esteja tentando descobrir o que aconteceu até agora, o que significa que, na análise dos dados, analisamos o passado. |
Conclusão - Análise de Dados x Análise de Dados
Hoje, o uso de dados está aumentando rapidamente e uma enorme quantidade de dados é coletada nas organizações. os dados podem estar relacionados a clientes, objetivos de negócios, usuários de aplicativos, visitantes e partes interessadas etc. Esses dados são misturados e divididos para encontrar, entender e analisar padrões. A análise de dados refere-se a várias ferramentas e habilidades que envolvem métodos qualitativos e quantitativos, que empregam esses dados coletados e produzem um resultado usado para melhorar a eficiência, a produtividade, reduzir os riscos e aumentar os ganhos nos negócios. As técnicas de análise de dados diferem de organização para organização de acordo com suas demandas.
A análise de dados é um subcomponente da análise de dados, é uma ferramenta especializada de tomada de decisão, que utiliza diferentes tecnologias, como tableau public, Open Refine, KNIME, Rapid Miner etc., transformando, modelando e visualizando os dados e produzindo resultados.
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