Analisi dei dati vs analisi dei dati: differenze chiave con gli usi
Pubblicato: 2022-08-30I dati stanno diventando il nuovo carburante per le aziende perché le aiutano a ottenere informazioni chiave e a crescere. Tuttavia, c'è una grande differenza tra analisi e analisi ed è importante sapere di cosa si tratta. Ma, anche se queste parole sono spesso usate in modo intercambiabile, significano cose diverse e hanno valori diversi. Discutiamo di analisi dei dati e analisi dei dati.
Le persone spesso confondono l'analisi dei dati e l'analisi dei dati. Per chiarire questo equivoco, esamineremo entrambi i termini, come differiscono e come vengono utilizzati.
Che cos'è l'analisi dei dati?
Il termine "analisi dei dati" si riferisce a un'ampia gamma di attività e concetti relativi ai dati. È un processo per tradurre fatti e cifre di base in azioni specifiche esaminando le valutazioni e le percezioni dei dati grezzi nel contesto della risoluzione dei problemi organizzativi e del processo decisionale. Lo scopo è aiutare le aziende a prendere decisioni migliori e ottenere un maggiore successo.
L'analisi dei dati è un modo eccellente per le aziende e le persone di utilizzare i dati per identificare soluzioni concrete per i loro concetti. Un approccio efficace può fornire una strategia più completa su dove può andare la tua azienda. Di seguito sono riportati alcuni dei modi in cui l'analisi dei dati potrebbe aiutarti:
- Per identificare tendenze e modelli.
- Per cercare nuove opportunità.
- Per determinare possibili rischi e benefici.
- Per fare una strategia d'azione.
Che cos'è l'analisi dei dati?
Il processo di pulizia, manipolazione, modellazione e interrogazione dei dati per scoprire informazioni rilevanti è noto come analisi dei dati. L'analisi dei dati è una parte vitale dell'analisi dei dati. Ci aiuta a identificare le soluzioni fornendo informazioni.
Ci sono diversi approcci che possiamo adottare quando si tratta di analisi dei dati. Questi sono alcuni degli approcci che puoi utilizzare a seconda di ciò che desideri ottenere.
- Test A/B: confronto tra un gruppo di test e un altro.
- Fusione dei dati, integrazione: sviluppa l'accuratezza analizzando e combinando i dati provenienti da varie fonti.
- Data mining: identifica i modelli in enormi set di dati e li estrae per l'analisi.
- Apprendimento automatico: qui vengono utilizzati algoritmi informatici per automatizzare il processo di sviluppo di modelli analitici.
- L'elaborazione del linguaggio naturale (PNL) utilizza algoritmi informatici per studiare le lingue umane.
Differenze chiave tra analisi dei dati e analisi dei dati
L'analisi dei dati e l'analisi dei dati sono spesso utilizzate come sinonimi. L'analisi dei dati è un termine generico per un campo che include l'intera gestione dei dati e dei metodi e degli strumenti utilizzati. D'altra parte, l'analisi dei dati è il processo di sezionare un dato set di dati nei suoi pezzi componenti e analizzarli separatamente, nonché il modo in cui le parti si relazionano tra loro. Diamo un'occhiata alle loro differenze e somiglianze ora.
| Analisi dei dati | Analisi dei dati |
| L'analisi dei dati è un tipo di analisi tradizionale o generico utilizzato nelle aziende per prendere decisioni basate sui dati. | L'analisi dei dati è un tipo specializzato di analisi utilizzato nelle aziende per valutare i dati e ottenere informazioni dettagliate. |
| Ha uno o più utenti e generalmente consiste nella raccolta e ispezione dei dati. | Si trattava di definire i dati, esaminarli, pulirli e modificarli per ottenere un risultato utile. |
| Si compone di numerose fasi, come la raccolta dei dati e l'ispezione dei dati aziendali. | Qui per elaborare i dati, i dati grezzi devono prima essere definiti in modo significativo prima che le informazioni rilevanti possano essere recuperate da essi attraverso la pulizia e la conversione dei dati. |
| Elabora i dati utilizzando varie tecnologie come Tableau, Python, Excel, Google Analytics e altre. | Analizza i dati utilizzando molti strumenti come SPARK, tabelle Google Fusion, Node XL, Excel, ecc. |
| Questo non si offre all'analisi descrittiva. | Questo può essere sottoposto ad analisi descrittiva. |
| Con l'uso di questo, si potrebbero scoprire relazioni anonime. | Questo non può essere usato per trovare relazioni sconosciute. |
| L'analisi inferenziale non è inclusa qui. | L'analisi inferenziale è supportata qui. |
Esempio di analisi dei dati vs analisi dei dati
Diamo un'occhiata a un esempio di vita reale per aiutare a chiarire i principi. L'esempio fornito ti aiuterà a comprendere le idee.
La maggior parte di noi è almeno in qualche modo ben informata sul mercato azionario. Immagina di essere un principiante e di voler iniziare il tuo commercio con un profitto. Ora, descrivi il tuo piano d'azione iniziale.
- Come nuovo trader, probabilmente hai studiato i record di mercato azionario e di tendenza per avere un'idea di cosa sta succedendo nel mercato. Questa tecnica include l'analisi dei dati.
- Come risultato della tua nuova comprensione del modello azionario, ora puoi stimare il prezzo di mercato futuro del titolo e acquistare alcune azioni. Questo serve come esempio di un processo di analisi dei dati.
Qual è l'opzione migliore?
La ricerca e i processi utilizzati dallo specialista di analisi per fare previsioni e inferenze sono difficili da comprendere per un profano. Qualcuno senza le competenze necessarie potrebbe trovare difficile comprendere la post-elaborazione, come crearne di nuovi dal set di dati per produrre una conclusione migliore e desiderata.
D'altra parte, sono possibili rappresentazioni grafiche e visive migliorate dell'analisi dei dati, consentendo anche agli analfabeti di cogliere i contenuti del set di dati in modo più rapido e semplice.
Conclusione sull'analisi dei dati rispetto all'analisi dei dati
I dati stanno diventando la nuova fonte di carburante per le aziende. Usandolo correttamente, puoi aumentare rapidamente le vendite complessive e l'utile netto. È necessario comprendere la distinzione tra analisi dei dati e analisi dei dati per accelerare la crescita, soprattutto nell'ambiente spietato di oggi. L'analisi è lo studio dei dati precedenti per prendere decisioni migliori. L'interpretazione dei dati è aiutata dall'analisi dei dati. Fornisce approfondimenti storici cruciali che ci consentono di capire cosa è successo fino a questo punto.
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