データ分析とデータ分析: 用途による主な違い
公開: 2022-08-30データは重要な洞察を得て成長するのに役立つため、ビジネスの新しい原動力になりつつあります。 ただし、分析と分析には大きな違いがあり、それが何であるかを知ることが重要です。 しかし、これらの言葉はしばしば同じ意味で使われますが、意味も価値も異なります。 データ分析とデータ分析について説明しましょう。
人々はよくデータ分析とデータ分析を混同します。 この誤解を明確にするために、両方の用語、それらの違い、および使用方法を見ていきます。
データ分析とは
「データ分析」という用語は、幅広いデータ関連の活動と概念を指します。 これは、組織の問題解決と意思決定のコンテキストで生データの評価と認識を調べることにより、基本的な事実と数字を特定の行動に変換するプロセスです。 その目的は、企業がより良い意思決定を行い、より大きな成功を達成できるよう支援することです。
データ分析は、企業や人々がデータを使用してコンセプトの具体的なソリューションを特定するための優れた方法です。 効果的なアプローチは、会社がどこに向かうべきかについて、より包括的な戦略を提供することができます。 以下は、データ分析が役立つ可能性のある方法の一部です。
- 傾向とパターンを特定するため。
- 新しい機会を探すため。
- 考えられるリスクと利点を判断するため。
- 行動の戦略を立てる。
データ分析とは?
関連情報を発見するためにデータをクリーニング、操作、モデリング、および質問するプロセスは、データ分析として知られています。 データ分析は、データ分析の重要な部分です。 情報を提供することで、解決策を特定するのに役立ちます。
データ分析に関しては、いくつかのアプローチがあります。 これらは、達成したいことに応じて使用できるアプローチの一部です。
- A/B テスト:あるテスト グループを別のテスト グループと比較すること。
- データの融合、統合:さまざまなソースからのデータを分析および組み合わせることで精度を高めます。
- データ マイニング:これは、大量のデータ セットのパターンを特定し、分析のために抽出します。
- 機械学習:ここでは、コンピューター アルゴリズムを使用して、分析モデルの開発プロセスを自動化します。
- 自然言語処理 (NLP)は、コンピューター アルゴリズムを使用して人間の言語を研究します。
データ分析とデータ分析の主な違い
データ分析とデータ分析は、しばしば同義語として使用されます。 データ分析とは、データの全体的な管理と使用される方法および手段を含む分野の総称です。 一方、データ分析は、特定のデータセットを構成要素に分解し、それぞれを個別に分析するプロセスと、それらの部分が互いにどのように関連しているかを分析するプロセスです。 ここで、それらの相違点と類似点を見てみましょう。
データ分析 | データ分析 |
データ分析は、データ駆動型の意思決定を行うために企業で使用される従来型または一般的なタイプの分析です。 | データ分析は、データを評価して洞察を得るためにビジネスで使用される特殊なタイプの分析です。 |
これには 1 人以上のユーザーがいて、通常はデータの収集と検査で構成されます。 | データを定義し、調査し、クリーンアップし、有用な結果を得るために変更する必要がありました。 |
これは、データ収集やビジネス データの検査など、多数の段階で構成されています。 | ここでデータを処理するには、データのクリーニングと変換によって生データから関連情報を復元する前に、まず生データを意味のある方法で定義する必要があります。 |
Tableau、Python、Excel、Google Analytics などのさまざまなテクノロジを使用してデータを処理します。 | SPARK、Google Fusion テーブル、Node XL、Excel などの多くのツールを使用してデータを分析します。 |
これは、記述的分析には向いていません。 | これは、記述的分析を受けることができます。 |
これを使用すると、匿名の関係を発見できるかもしれません。 | これは、未知の関係を見つけるためには使用できません。 |
推論分析はここには含まれません。 | ここでは推論分析がサポートされています。 |
データ分析とデータ分析の例
原則を明確にするために、実際の例を見てみましょう。 提供された例は、アイデアを理解するのに役立ちます。

私たちのほとんどは、株式市場について少なくともある程度の知識を持っています。 あなたが初心者で、利益を上げて取引を開始したいと想像してみてください。 では、最初の行動計画を説明してください。
- 新しいトレーダーとして、あなたはおそらく株式市場とトレンドの記録を調査して、市場で何が起こっているのかを把握したことがあるでしょう。 この手法にはデータ分析が含まれます。
- 株式のパターンを新たに理解した結果、株式の将来の市場価格を見積もり、いくつかの株式を購入できるようになりました。 これは、データ分析プロセスの例として役立ちます。
どちらがより良い選択肢ですか?
分析スペシャリストが予測と推論を行うために利用する調査とプロセスは、素人には理解するのが難しいものです。 必要な専門知識を持たない人は、後処理 (データセットから新しい後処理を作成してより適切で望ましい結論を生成するなど) を理解するのが難しいと感じる可能性があります。
一方、データ分析のグラフィカルおよび視覚的表現の改善が可能であり、読み書きのできない人でもデータセットの内容をより迅速かつ簡単に把握できます。
データ分析とデータ分析に関する結論
データは、ビジネスの新しい燃料源になりつつあります。 それを適切に使用すると、全体の売上高と純利益をすばやく増やすことができます。 特に今日の熾烈な環境で成長を加速するには、データ分析とデータ分析の違いを理解する必要があります。 分析とは、より良い意思決定を行うための以前のデータの調査です。 データの解釈は、データ分析によって支援されます。 この時点までに何が起こったかを理解することを可能にする重要な歴史的洞察を提供します。
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