Analiza danych a analiza danych: Kluczowe różnice w zastosowaniach

Opublikowany: 2022-08-30

Dane stają się nowym paliwem dla firm, ponieważ pomagają im zdobywać kluczowe informacje i rozwijać się. Istnieje jednak duża różnica między analizą a analizą i ważne jest, aby wiedzieć, co to jest. Ale chociaż te słowa są często używane zamiennie, oznaczają różne rzeczy i mają różne wartości. Omówmy analizę danych a analizę danych.

Ludzie często mylą analizę danych z analizą danych. Aby wyjaśnić to błędne przekonanie, przyjrzymy się obu terminom, jak się różnią i jak są używane.

Co to jest analiza danych?

Termin „analiza danych” odnosi się do szerokiego zakresu działań i pojęć związanych z danymi. Jest to proces przekładania podstawowych faktów i liczb na konkretne działania poprzez badanie ocen surowych danych i spostrzeżeń w kontekście rozwiązywania problemów organizacyjnych i podejmowania decyzji. Celem jest pomoc firmom w podejmowaniu lepszych decyzji i osiąganiu większego sukcesu.

Analityka danych to doskonały sposób dla firm i osób fizycznych na wykorzystanie danych do identyfikacji konkretnych rozwiązań dla ich koncepcji. Skuteczne podejście może zapewnić bardziej kompleksową strategię dotyczącą tego, dokąd może zmierzać Twoja firma. Oto niektóre ze sposobów, w jakie analiza danych może Ci pomóc:

Identyfikować trendy i wzorce.
Poszukiwać nowych możliwości.
Aby określić możliwe zagrożenia i korzyści.
Stworzyć strategię działania.

Co to jest analiza danych?

Proces czyszczenia, manipulowania, modelowania i kwestionowania danych w celu odnalezienia odpowiednich informacji jest znany jako analiza danych. Analiza danych jest istotną częścią analizy danych. Pomaga nam identyfikować rozwiązania poprzez dostarczanie informacji.

Istnieje kilka podejść, które możemy zastosować, jeśli chodzi o analizę danych. Oto niektóre z podejść, których możesz użyć w zależności od tego, co chcesz osiągnąć.

Testy A/B: porównanie jednej grupy testowej z drugą.
Fuzja danych, integracja: Rozwija dokładność poprzez analizę i łączenie danych z różnych źródeł.
Eksploracja danych: identyfikuje wzorce w ogromnych zestawach danych i wyodrębnia je do analizy.
Uczenie maszynowe: Tutaj algorytmy komputerowe służą do automatyzacji procesu tworzenia modeli analitycznych.
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) wykorzystuje algorytmy komputerowe do badania ludzkich języków.

Kluczowe różnice między analizą danych a analizą danych

Analiza danych i analiza danych są często używane jako synonimy. Analityka danych to ogólny termin określający dziedzinę, która obejmuje całe zarządzanie danymi oraz zastosowane metody i instrumenty. Z drugiej strony analiza danych to proces dzielenia danego zbioru danych na części składowe i analizowania każdego z nich z osobna, a także wzajemnych relacji między częściami. Przyjrzyjmy się teraz ich różnicom i podobieństwom.

Analityka danych	Analiza danych
Analityka danych to tradycyjny lub ogólny rodzaj analizy używany w przedsiębiorstwach do podejmowania decyzji opartych na danych.	Analiza danych to wyspecjalizowany rodzaj analityki wykorzystywany w firmach do oceny danych i uzyskiwania wglądu.
Ma jednego lub więcej użytkowników i zazwyczaj polega na gromadzeniu i kontroli danych.	Polegało to na zdefiniowaniu danych, przeanalizowaniu ich, oczyszczeniu i zmianie w celu uzyskania przydatnych wyników.
Składa się z wielu etapów, takich jak zbieranie danych i inspekcja danych biznesowych.	W tym przypadku, aby przetwarzać dane, surowe dane muszą najpierw zostać zdefiniowane w znaczący sposób, zanim odpowiednie informacje będą mogły zostać z nich odzyskane poprzez czyszczenie i konwersję danych.
Przetwarza dane przy użyciu różnych technologii, takich jak Tableau, Python, Excel, Google Analytics i inne.	Analizuje dane za pomocą wielu narzędzi, takich jak SPARK, tabele Google Fusion, Node XL, Excel itp.
Nie poddaje się to analizie opisowej.	Można to poddać analizie opisowej.
Za jego pomocą można odkryć anonimowe relacje.	Nie można tego użyć do znalezienia nieznanych relacji.
Analiza inferencyjna nie jest tutaj uwzględniona.	Obsługiwana jest tutaj analiza inferencyjna.

Przykład analizy danych vs analiza danych

Przyjrzyjmy się przykładowi z życia, który pomoże wyjaśnić zasady. Podany przykład pomoże ci w zrozumieniu pomysłów.

Większość z nas ma przynajmniej pewną wiedzę na temat rynku akcji. Wyobraź sobie, że jesteś nowicjuszem i chcesz rozpocząć handel z zyskiem. Opisz teraz swój wstępny plan działania.

Jako nowy trader prawdopodobnie zbadałeś dane dotyczące rynku akcji i trendów, aby zorientować się, co dzieje się na rynku. Ta technika obejmuje analizę danych.
W wyniku nowo odkrytego zrozumienia wzoru akcji możesz teraz oszacować przyszłą cenę rynkową akcji i kupić niektóre akcje. Służy to jako przykład procesu analizy danych.

Która opcja jest lepsza?

Badania i procesy wykorzystywane przez analityków do przewidywania i wnioskowania są trudne do zrozumienia dla laika. Ktoś bez niezbędnej wiedzy specjalistycznej może mieć trudności ze zrozumieniem przetwarzania końcowego, takiego jak tworzenie nowych ze zbioru danych w celu uzyskania lepszych i pożądanych wniosków.

Z drugiej strony możliwe są ulepszone graficzne i wizualne reprezentacje analizy danych, dzięki czemu nawet osoby niepiśmienne mogą szybciej i łatwiej uchwycić zawartość zestawu danych.

Wnioski dotyczące analizy danych a analiza danych

Dane stają się nowym źródłem paliwa dla firm. Używając go właściwie, możesz szybko zwiększyć ogólną sprzedaż i dochód netto. Musisz zrozumieć różnicę między analizą danych a analizą danych, aby przyspieszyć rozwój, zwłaszcza w dzisiejszym bezwzględnym środowisku. Analityka to badanie wcześniejszych danych w celu podejmowania lepszych decyzji. Interpretację danych wspomaga analiza danych. Dostarcza kluczowych spostrzeżeń historycznych, które pozwalają nam zrozumieć, co wydarzyło się do tego momentu.

QuestionPro oferuje rozwiązania dla każdego problemu i branży, dzięki czemu jest czymś więcej niż tylko oprogramowaniem ankietowym. Ponadto mamy platformy do zarządzania danymi, takie jak nasza biblioteka badawcza InsightsHub.

Organizacje na całym świecie wykorzystują narzędzia i systemy do zarządzania wiedzą, takie jak InsightsHub, w celu lepszego zarządzania danymi, skrócenia czasu potrzebnego na uzyskanie wglądu i lepszego wykorzystania danych historycznych przy jednoczesnym obniżeniu kosztów i zwiększeniu zwrotu z inwestycji.