數據分析與數據分析：用途的主要區別

數據正在成為企業的新燃料，因為它可以幫助他們獲得關鍵見解並實現增長。 但是，分析與分析之間存在很大差異，了解它是什麼很重要。 但是，儘管這些詞經常可以互換使用，但它們的含義不同，價值也不同。 讓我們討論一下數據分析與數據分析。

人們經常混淆數據分析和數據分析。 為了澄清這種誤解，我們將研究這兩個術語、它們的區別以及它們的使用方式。

什麼是數據分析？

術語“數據分析”是指範圍廣泛的與數據相關的活動和概念。 它是通過在組織解決問題和決策的背景下檢查原始數據評估和感知，將基本事實和數據轉化為具體行動的過程。 目的是幫助企業做出更好的決策並取得更大的成功。

數據分析是企業和人們使用數據為其概念確定具體解決方案的絕佳方式。 有效的方法可以為貴公司的發展方向提供更全面的戰略。 以下是數據分析可以幫助您的一些方式：

• 識別趨勢和模式。
• 去尋找新的機會。
• 確定可能的風險和收益。
• 制定行動策略。

什麼是數據分析？

清理、操作、建模和質疑數據以發現相關信息的過程稱為數據分析。 數據分析是數據分析的重要組成部分。 它通過提供信息幫助我們確定解決方案。

在數據分析方面，我們可以採取多種方法。 這些是您可以使用的一些方法，具體取決於您想要完成的任務。

• A/B 測試：一個測試組與另一組的比較。
• 數據融合、整合：通過分析和組合來自不同來源的數據來提高準確性。
• 數據挖掘：識別海量數據集中的模式並提取它們進行分析。
• 機器學習：在這裡，計算機算法用於自動化開發分析模型的過程。
• 自然語言處理 (NLP)使用計算機算法來研究人類語言。

數據分析與數據分析之間的主要區別

數據分析和數據分析經常作為同義詞使用。 數據分析是一個領域的通用術語，包括整個數據管理以及所採用的方法和工具。 另一方面，數據分析是將給定的數據集分解為其組成部分並分別分析每個部分以及這些部分如何相互關聯的過程。 現在讓我們來看看它們的異同。

數據分析與數據分析的示例

讓我們看一個真實的例子來幫助闡明這些原則。 提供的示例將幫助您理解這些想法。

我們中的大多數人至少對股票市場有所了解。 想像一下，你是一個新手，你想以盈利開始你的交易。 現在，描述你最初的行動計劃。

• 作為一名新交易者，您可能已經研究了股票市場和趨勢記錄，以了解市場上正在發生的事情。 該技術包括數據分析。
• 由於您對股票模式有了新的了解，您現在可以估計股票的未來市場價格併購買一些股票。 這是數據分析過程的一個例子。

哪個是更好的選擇？

分析專家用來進行預測和推論的研究和過程對於外行來說很難理解。 沒有必要專業知識的人可能會發現很難理解後處理，例如從數據集中創建新的以產生更好和期望的結論。

另一方面，數據分析的改進圖形和視覺表示是可能的，即使是文盲也能更快、更容易地掌握數據集的內容。

數據分析與數據分析的結論

數據正在成為企業的新燃料來源。 正確使用它，您可以快速增加整體銷售額和淨收入。 您需要了解數據分析和數據分析之間的區別以加速增長，尤其是在當今殘酷的環境中。 分析是研究以前的數據以做出更好的決策。 數據分析有助於數據解釋。 它提供了重要的歷史見解，使我們能夠了解到目前為止發生的事情。

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