Datenanalyse vs. Datenanalyse: Hauptunterschiede bei der Verwendung

Daten werden zum neuen Treibstoff für Unternehmen, weil sie ihnen helfen, wichtige Erkenntnisse zu gewinnen und zu wachsen. Es gibt jedoch einen großen Unterschied zwischen Analyse und Analyse, und es ist wichtig zu wissen, was es ist. Aber obwohl diese Wörter oft synonym verwendet werden, bedeuten sie unterschiedliche Dinge und haben unterschiedliche Werte. Lassen Sie uns Datenanalyse vs. Datenanalyse diskutieren.

Menschen verwechseln häufig Datenanalyse und Datenanalyse. Um dieses Missverständnis zu klären, betrachten wir beide Begriffe, wie sie sich unterscheiden und wie sie verwendet werden.

Was ist Datenanalyse?

Der Begriff „Data Analytics“ bezieht sich auf ein breites Spektrum datenbezogener Aktivitäten und Konzepte. Es ist ein Prozess zur Umsetzung grundlegender Fakten und Zahlen in konkrete Maßnahmen, indem Rohdatenbewertungen und -wahrnehmungen im Kontext der organisatorischen Problemlösung und Entscheidungsfindung untersucht werden. Ziel ist es, Unternehmen dabei zu unterstützen, bessere Entscheidungen zu treffen und größeren Erfolg zu erzielen.

Datenanalyse ist eine hervorragende Möglichkeit für Unternehmen und Menschen, Daten zu nutzen, um konkrete Lösungen für ihre Konzepte zu finden. Ein effektiver Ansatz kann eine umfassendere Strategie dafür bieten, wohin Ihr Unternehmen gehen kann. Im Folgenden sind einige der Möglichkeiten aufgeführt, wie Datenanalysen Ihnen helfen können:

• Um Trends und Muster zu erkennen.
• Um nach neuen Möglichkeiten zu suchen.
• Um mögliche Risiken und Vorteile zu ermitteln.
• Um eine Handlungsstrategie zu entwickeln.

Was ist Datenanalyse?

Der Prozess des Bereinigens, Manipulierens, Modellierens und Hinterfragens von Daten, um relevante Informationen zu entdecken, wird als Datenanalyse bezeichnet. Die Datenanalyse ist ein wesentlicher Bestandteil der Datenanalyse. Es hilft uns, Lösungen zu finden, indem es Informationen bereitstellt.

Es gibt mehrere Ansätze, die wir bei der Datenanalyse verfolgen können. Dies sind einige der Ansätze, die Sie verwenden können, je nachdem, was Sie erreichen möchten.

• A/B-Testing: Ein Vergleich einer Testgruppe mit einer anderen.
• Datenfusion, Integration: Es entwickelt Genauigkeit durch die Analyse und Kombination von Daten aus verschiedenen Quellen.
• Data Mining: Dies identifiziert Muster in riesigen Datensätzen und extrahiert sie zur Analyse.
• Maschinelles Lernen: Hier werden Computeralgorithmen verwendet, um den Prozess der Entwicklung analytischer Modelle zu automatisieren.
• Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) verwendet Computeralgorithmen, um menschliche Sprachen zu untersuchen.

Hauptunterschiede zwischen Datenanalyse und Datenanalyse

Data Analytics und Datenanalyse werden häufig synonym verwendet. Data Analytics ist ein Sammelbegriff für einen Bereich, der das gesamte Management von Daten und die eingesetzten Methoden und Instrumente umfasst. Auf der anderen Seite ist die Datenanalyse der Prozess, einen gegebenen Datensatz in seine Bestandteile zu zerlegen und jeden einzeln zu analysieren, sowie wie die Teile zueinander in Beziehung stehen. Werfen wir nun einen Blick auf ihre Unterschiede und Gemeinsamkeiten.

Beispiel für Datenanalyse vs. Datenanalyse

Schauen wir uns ein Beispiel aus dem wirklichen Leben an, um die Prinzipien zu verdeutlichen. Das bereitgestellte Beispiel wird Ihnen helfen, die Ideen zu verstehen.

Die meisten von uns kennen sich zumindest etwas mit der Börse aus. Stellen Sie sich vor, Sie sind ein Neuling und möchten Ihren Handel mit einem Gewinn beginnen. Beschreiben Sie nun Ihren ursprünglichen Aktionsplan.

• Als neuer Trader haben Sie wahrscheinlich Aktienmärkte und Trendaufzeichnungen recherchiert, um ein Gefühl dafür zu bekommen, was auf dem Markt vor sich geht. Diese Technik beinhaltet eine Datenanalyse.
• Als Ergebnis Ihres neu gewonnenen Verständnisses des Aktienmusters können Sie jetzt den zukünftigen Marktpreis der Aktie schätzen und einige Aktien kaufen. Dies dient als Beispiel für einen Datenanalyseprozess.

Was ist die bessere Option?

Die Recherchen und Prozesse, die vom Analytikspezialisten verwendet werden, um Vorhersagen und Schlussfolgerungen zu treffen, sind für einen Laien schwer zu verstehen. Jemand ohne das erforderliche Fachwissen könnte es schwierig finden, die Nachbearbeitung zu verstehen, z. B. das Erstellen neuer Daten aus dem Datensatz, um eine bessere und gewünschte Schlussfolgerung zu ziehen.

Andererseits sind verbesserte grafische und visuelle Darstellungen der Datenanalyse möglich, sodass auch Analphabeten den Inhalt des Datensatzes schneller und einfacher erfassen können.

Fazit zu Datenanalyse vs. Datenanalyse

Daten werden zur neuen Treibstoffquelle für Unternehmen. Wenn Sie es richtig verwenden, können Sie den Gesamtumsatz und das Nettoeinkommen schnell steigern. Sie müssen den Unterschied zwischen Datenanalyse und Datenanalyse verstehen, um das Wachstum zu beschleunigen, insbesondere in der heutigen halsbrecherischen Umgebung. Analytics ist das Studium früherer Daten, um bessere Entscheidungen zu treffen. Die Dateninterpretation wird durch die Datenanalyse unterstützt. Es bietet entscheidende historische Einblicke, die es uns ermöglichen zu verstehen, was bis zu diesem Zeitpunkt geschehen ist.

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