데이터 분석 대 데이터 분석: 용도에 따른 주요 차이점

데이터는 핵심 통찰력을 얻고 성장하는 데 도움이 되기 때문에 기업의 새로운 연료가 되고 있습니다. 그러나 분석과 분석에는 큰 차이가 있으며 그것이 무엇인지 아는 것이 중요합니다. 그러나 이러한 단어는 종종 혼용되어 사용되지만 서로 다른 의미를 가지며 다른 가치를 지닙니다. 데이터 분석 대 데이터 분석에 대해 논의해 보겠습니다.

사람들은 종종 데이터 분석과 데이터 분석을 혼동합니다. 이 오해를 명확히 하기 위해 두 용어가 어떻게 다른지, 어떻게 사용되는지 살펴보겠습니다.

데이터 분석이란 무엇입니까?

"데이터 분석"이라는 용어는 광범위한 데이터 관련 활동 및 개념을 나타냅니다. 조직의 문제 해결 및 의사 결정의 맥락에서 원시 데이터 평가 및 인식을 검토하여 기본적인 사실과 수치를 특정 조치로 변환하는 프로세스입니다. 목적은 기업이 더 나은 결정을 내리고 더 큰 성공을 달성하도록 돕는 것입니다.

데이터 분석은 기업과 사람들이 데이터를 사용하여 개념에 대한 구체적인 솔루션을 식별할 수 있는 훌륭한 방법입니다. 효과적인 접근 방식은 회사가 나아갈 수 있는 보다 포괄적인 전략을 제공할 수 있습니다. 다음은 데이터 분석이 도움이 될 수 있는 몇 가지 방법입니다.

• 추세와 패턴을 식별합니다.
• 새로운 기회를 찾기 위해.
• 가능한 위험과 이점을 결정합니다.
• 행동 전략을 세우는 것.

데이터 분석이란 무엇입니까?

관련 정보를 찾기 위해 데이터를 정리, 조작, 모델링 및 질문하는 프로세스를 데이터 분석이라고 합니다. 데이터 분석은 데이터 분석의 중요한 부분입니다. 정보를 제공하여 솔루션을 식별하는 데 도움이 됩니다.

데이터 분석과 관련하여 우리가 취할 수 있는 몇 가지 접근 방식이 있습니다. 다음은 수행하려는 작업에 따라 사용할 수 있는 몇 가지 접근 방식입니다.

• A/B 테스트: 한 테스트 그룹을 다른 테스트 그룹과 비교합니다.
• 데이터 융합, 통합: 다양한 소스의 데이터를 분석하고 결합하여 정확도를 높입니다.
• 데이터 마이닝: 대규모 데이터 세트에서 패턴을 식별하고 분석을 위해 추출합니다.
• 기계 학습: 여기에서 컴퓨터 알고리즘은 분석 모델 개발 프로세스를 자동화하는 데 사용됩니다.
• 자연어 처리(NLP) 는 컴퓨터 알고리즘을 사용하여 인간의 언어를 연구합니다.

데이터 분석과 데이터 분석의 주요 차이점

데이터 분석과 데이터 분석은 동의어로 자주 사용됩니다. 데이터 분석은 데이터의 전체 관리와 사용된 방법 및 도구를 포함하는 분야에 대한 일반적인 용어입니다. 반면에 데이터 분석은 주어진 데이터 세트를 구성 요소 조각으로 분해하고 각 부분을 개별적으로 분석하고 해당 부분이 서로 어떻게 관련되어 있는지 분석하는 프로세스입니다. 이제 그들의 차이점과 유사점을 살펴 보겠습니다.

데이터 분석과 데이터 분석의 예

원리를 명확히 하는 데 도움이 되도록 실제 예를 살펴보겠습니다. 제공된 예는 아이디어를 이해하는 데 도움이 될 것입니다.

우리 대부분은 주식 시장에 대해 적어도 어느 정도는 알고 있습니다. 당신이 초보자이고 이익으로 거래를 시작하고 싶다고 상상해보십시오. 이제 초기 행동 계획을 설명하십시오.

• 새로운 거래자로서, 당신은 아마도 시장에서 무슨 일이 일어나고 있는지 이해하기 위해 주식 시장과 추세 기록을 조사했을 것입니다. 이 기술에는 데이터 분석이 포함됩니다.
• 주식 패턴에 대한 새로운 이해의 결과로 이제 주식의 미래 시장 가격을 추정하고 일부 주식을 구입할 수 있습니다. 이것은 데이터 분석 프로세스의 한 예입니다.

어느 것이 더 나은 옵션입니까?

분석 전문가가 예측 및 추론을 위해 활용하는 연구 및 프로세스는 일반인이 이해하기 어렵습니다. 필요한 전문 지식이 없는 사람은 더 좋고 원하는 결론을 생성하기 위해 데이터 세트에서 새 데이터를 생성하는 것과 같은 후처리를 이해하는 것이 어려울 수 있습니다.

반면, 데이터 분석의 개선된 그래픽 및 시각적 표현이 가능하여 문맹자도 데이터 세트의 내용을 보다 빠르고 쉽게 파악할 수 있습니다.

데이터 분석 대 데이터 분석에 대한 결론

데이터는 기업의 새로운 연료원이 되고 있습니다. 적절하게 사용하면 전체 매출과 순이익을 빠르게 높일 수 있습니다. 특히 오늘날의 치열한 환경에서 성장을 가속화하려면 데이터 분석과 데이터 분석의 차이점을 이해해야 합니다. 분석은 더 나은 결정을 내리기 위해 이전 데이터를 연구하는 것입니다. 데이터 해석은 데이터 분석에 의해 지원됩니다. 그것은 우리가 지금까지 일어난 일을 이해할 수 있게 해주는 중요한 역사적 통찰력을 제공합니다.

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