Analiza datelor vs analiza datelor: diferențe cheie cu utilizări

Datele devin noul combustibil pentru companii, deoarece le ajută să obțină informații cheie și să se dezvolte. Cu toate acestea, există o mare diferență între analiză și analiză și este important să știți ce este. Dar, chiar dacă aceste cuvinte sunt adesea folosite interschimbabil, ele înseamnă lucruri diferite și au valori diferite. Să discutăm despre analiza datelor vs analiza datelor.

Oamenii confundă frecvent analiza datelor și analiza datelor. Pentru a clarifica această concepție greșită, vom analiza ambii termeni, cum diferă și cum sunt utilizați.

Ce este analiza datelor?

Termenul „analitica datelor” se referă la o gamă largă de activități și concepte legate de date. Este un proces de traducere a faptelor și cifrelor de bază în acțiuni specifice prin examinarea evaluărilor și percepțiilor datelor brute în contextul rezolvării problemelor organizaționale și al luării deciziilor. Scopul este de a ajuta companiile să ia decizii mai bune și să obțină un succes mai mare.

Analiza datelor este o modalitate excelentă pentru companii și oameni de a utiliza datele pentru a identifica soluții concrete pentru conceptele lor. O abordare eficientă poate oferi o strategie mai cuprinzătoare pentru unde poate merge compania dumneavoastră. Următoarele sunt câteva dintre modalitățile în care analiza datelor vă poate ajuta:

• Pentru a identifica tendințele și modelele.
• Pentru a căuta noi oportunități.
• Pentru a determina posibilele riscuri și beneficii.
• Pentru a face o strategie de acțiune.

Ce este analiza datelor?

Procesul de curățare, manipulare, modelare și chestionare a datelor pentru a descoperi informații relevante este cunoscut sub denumirea de analiză a datelor. Analiza datelor este o parte vitală a analizei datelor. Ne ajută să identificăm soluții prin furnizarea de informații.

Există mai multe abordări pe care le putem lua atunci când vine vorba de analiza datelor. Acestea sunt câteva dintre abordările pe care le puteți folosi în funcție de ceea ce doriți să realizați.

• Testare A/B: O comparație a unui grup de testare cu altul.
• Fuziunea, integrarea datelor: dezvoltă acuratețea analizând și combinând date din diverse surse.
• Exploatarea datelor: aceasta identifică modele în seturi masive de date și le extrage pentru analiză.
• Învățare automată: aici, algoritmii de computer sunt utilizați pentru a automatiza procesul de dezvoltare a modelelor analitice.
• Procesarea limbajului natural (NLP) folosește algoritmi de computer pentru a studia limbajele umane.

Diferențele cheie între analiza datelor și analiza datelor

Analiza datelor și analiza datelor sunt frecvent utilizate ca sinonime. Analiza datelor este un termen general pentru un domeniu care include întregul management al datelor și metodele și instrumentele folosite. Pe de altă parte, analiza datelor este procesul de disecție a unui set de date dat în părțile sale componente și analizarea fiecăruia separat, precum și modul în care părțile se relaționează unele cu altele. Să aruncăm o privire la diferențele și asemănările lor acum.

Exemplu de analiză a datelor vs analiza datelor

Să ne uităm la un exemplu din viața reală pentru a ajuta la clarificarea principiilor. Exemplul oferit vă va ajuta să înțelegeți ideile.

Cei mai mulți dintre noi sunt cel puțin oarecum cunoscători despre piața de valori. Imaginați-vă că sunteți începător și că doriți să începeți tranzacția cu profit. Acum, descrieți planul inițial de acțiune.

• În calitate de comerciant nou, probabil că ați cercetat înregistrările de acțiuni și tendințe pentru a obține o idee despre ceea ce se întâmplă pe piață. Această tehnică include analiza datelor.
• Ca rezultat al înțelegerii noi a modelului acțiunilor, acum puteți estima prețul viitor pe piață al acțiunilor și puteți cumpăra unele acțiuni. Acesta servește ca exemplu de proces de analiză a datelor.

Care este varianta mai buna?

Cercetarea și procesele utilizate de specialistul în analiză pentru a face predicții și inferențe sunt dificil de înțeles pentru un profan. Cineva fără expertiza necesară ar putea considera că este dificil să înțeleagă post-procesarea, cum ar fi crearea unor noi din setul de date pentru a produce o concluzie mai bună și dorită.

Pe de altă parte, sunt posibile reprezentări grafice și vizuale îmbunătățite ale analizei datelor, permițând chiar și persoanelor analfabete să înțeleagă conținutul setului de date mai rapid și mai ușor.

Concluzie privind analiza datelor vs analiza datelor

Datele devin noua sursă de combustibil pentru afaceri. Folosind-o corect, puteți crește rapid vânzările generale și venitul net. Trebuie să înțelegeți diferența dintre analiza datelor și analiza datelor pentru a accelera creșterea, mai ales în mediul actual. Analytics este studiul datelor anterioare pentru a lua decizii mai bune. Interpretarea datelor este ajutată de analiza datelor. Oferă perspective istorice cruciale care ne permit să înțelegem ce s-a întâmplat până în acest moment.

QuestionPro oferă soluții pentru fiecare problemă și industrie, făcându-l mult mai mult decât un simplu software pentru sondaje. În plus, avem platforme de gestionare a datelor, cum ar fi biblioteca noastră de cercetare InsightsHub.

Organizațiile din întreaga lume utilizează instrumente și sisteme de gestionare a cunoștințelor, cum ar fi InsightsHub, pentru a gestiona mai bine datele, pentru a scurta timpul necesar pentru a obține informații și pentru a îmbunătăți utilizarea datelor istorice, reducând în același timp costurile și creșterea rentabilității investiției.

AFLAȚI MAI MULTE