Diferença entre análise de dados e análise preditiva
Análise é o uso de dados, aprendizado de máquina, análise estatística e modelos matemáticos ou baseados em computador para obter informações aprimoradas e tomar melhores decisões. 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). Vamos aprender sobre o Data Analytics e o Predictive Analytics em detalhes nesta postagem.
Existem principalmente três tipos de análise: - análise descritiva, análise preditiva e análise prescritiva.
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Análise descritiva: esse tipo de análise é usado para resumir ou transformar dados em informações relevantes. Em outras palavras, resumiu o que ocorreu. Esse tipo de análise tem algum impacto significativo, mas não será muito útil na previsão.
Análise preditiva : - A análise preditiva envolve estatística avançada, modelagem, mineração de dados e uma ou mais técnicas de aprendizado de máquina para escavar dados e permitir que os analistas façam previsões. A análise preditiva é usada para prever o que acontecerá no futuro.
Análise prescritiva: - Esta forma de análise está um passo acima da análise descritiva e preditiva. Com esse tipo de análise, somos capazes de prever as possíveis consequências com base nas diferentes opções possíveis para uma ação, também pode ser usado para encontrar o melhor curso de ação para qualquer resultado pré-especificado.
Comparação cara a cara entre o Data Analytics vs. o Predictive Analytics (Infographics)
Abaixo está a comparação dos 8 principais entre o Data Analytics e o Predictive Analytics
Principais diferenças entre o Data Analytics versus o Predictive Analytics
Vamos entender algumas diferenças entre o Data Analytics e o Predictive Analytics com aparência semelhante às terminologias -
- A análise de dados (DA) envolve o processamento e a análise de conjuntos de dados para tirar conclusões sobre as informações em que esses conjuntos de dados consistem. A análise preditiva ajuda a prever o futuro, inspecionando minuciosamente os dados históricos, detectando padrões ou relacionamentos nesses dados e concluindo esses relacionamentos no tempo.
- A análise de dados usa ferramentas e técnicas para permitir que as empresas tomem decisões de negócios mais informadas, em tempo real e pragmáticas. A análise preditiva pode prever riscos e encontrar um relacionamento nos dados que não é facilmente aparente nas análises tradicionais.
- A análise de dados envolve a localização de padrões ocultos em uma grande quantidade de conjuntos de dados para segmentar e agrupar dados em conjuntos lógicos para encontrar comportamento e detectar tendências, enquanto a análise preditiva envolve o uso de algumas das técnicas avançadas de análise.
- Usando o Data Analytics, em geral, os cientistas e pesquisadores de dados verificam ou refutam modelos, teorias e hipóteses científicas. Considerando que a análise preditiva, com o aumento do uso de sistemas e software especializados, ajuda os cientistas e pesquisadores de dados a trazer confiança às previsões e aos possíveis resultados.
- O Data Analytics é a ciência do uso de dados brutos e da geração de informações intencionais com um objetivo definido que traz conclusões sobre essas informações. O Data Analytics usa processos algorítmicos ou mecânicos tradicionais para criar insights profundos. Por exemplo, executando vários conjuntos de dados para procurar correlações significativas entre si. Enquanto a análise preditiva usa modelos e algoritmos computacionais avançados para a construção inteligente de uma plataforma de previsão ou previsão, por exemplo, um trader de commodities pode desejar prever movimentos de curto prazo nos preços de commodities, análise de coleções, detecção de fraudes etc.
- Para trabalhar no Data Analytics, é preciso ter forte conhecimento estatístico, embora, para trabalhar no segmento de análise preditiva, seja necessário ter um forte conhecimento técnico, além de conhecimento estatístico fundamental. Pode ser necessário que ele / ela use e trabalhe em ferramentas tecnológicas como SAS, R e Hadoop.
- A análise de dados é geralmente usada para aplicativos business-to-consumer (B2C). Muitas organizações coletam, armazenam, analisam e limpam dados associados a seus clientes, parceiros de negócios, concorrentes do mercado etc. O Data Analytics é então usado para estudar tendências e padrões. A análise preditiva facilita futuras tomadas de decisão. Por exemplo, um site de rede social coleta dados relacionados a seus usuários sobre seus interesses, preferências da comunidade e outras preferências de segmento de acordo com um critério especificado, como idade, sexo e informações demográficas mais importantes. A análise preditiva revela a compra futura mais probabilística de produtos ou itens de compras preferenciais para esses usuários.
Tabela de comparação Data Analytics Vs Predictive Analytics
| Base para Comparação | Análise de dados | Análise preditiva |
| Formato | A análise de dados é a forma 'geral' do Analytics usada nas empresas para tomar decisões que são orientadas por dados. | A análise preditiva é a forma 'especializada' de análise usada pelas empresas para prever resultados futuros. |
| Estrutura | O Data Analytics consiste na coleta e análise de dados em geral e pode ter um ou mais usos. | A análise preditiva consiste em definir um projeto e coleta de dados, modelagem estatística, análise e monitoramento e prever um resultado |
| Dados | Os dados brutos são agitados para obter dados limpos para a análise de dados. | Dados limpos são fornecidos para a análise preditiva |
| Seqüência | A Análise de dados é sequenciada da seguinte maneira - coletar, inspecionar, limpar, transformar os dados e chegar a conclusões. | A Análise preditiva é sequenciada da seguinte maneira - Modele os dados, Treine o modelo, Preveja e preveja o resultado. |
| Resultado | O resultado do Data Analytics pode ser preditivo ou não, depende dos requisitos do caso de negócios. | A análise preditiva nos permite declarar suposições, hipóteses e testá-las usando modelos estatísticos. Depois desse modelo preditivo, você poderá criar um modelo exato sobre o futuro. |
| Uso | O Data Analytics, em geral, pode ser usado para encontrar padrões ocultos, correlações não identificadas, preferências do cliente, tendências de mercado e outras informações úteis que podem ajudar a tomar decisões mais informadas para as empresas. | A análise preditiva ajuda a responder perguntas como “o que acontecerá se a demanda cair 10% ou se os preços dos fornecedores subirem 5%?” “O que presumimos pagar por combustível nos próximos meses?” Qual será o risco de perder dinheiro em uma nova empresa? ” |
Conclusão - Data Analytics Vs Predictive Analytics
Hoje, grandes dados são coletados entre as organizações. Esses dados podem estar relacionados a clientes, parceiros de negócios, usuários de aplicativos, visitantes, funcionários internos e partes interessadas externas etc. Esses dados são misturados e categorizados para encontrar e analisar padrões. A análise de dados refere-se a várias ferramentas e técnicas que envolvem métodos e processos qualitativos e quantitativos, que utilizam esses dados coletados e geram um resultado que é usado para aumentar a eficiência, a produtividade, reduzir os riscos e aumentar os ganhos nos negócios. As técnicas de análise de dados variam de organização para organização, de acordo com seus requisitos.
O Predictive Analytics como um subconjunto de Data analytics é uma ferramenta especializada de tomada de decisão que usa ativos tecnológicos avançados e algoritmos e modelos estatísticos progressivos para gerar previsões futuras, para que os negócios possam concentrar e gastar seu dinheiro e energia em resultados mais positivos e esperados.
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