Analítica vs Análisis | Análisis de datos vs análisis de datos, ¿son similares?

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Frecuentemente la gente tiene la idea errónea de que ambos son iguales. ¿Dónde se encuentra en este argumento? ¿Crees que son iguales o similares?

¡La solución es no! Ellos no son los mismos. Disponen diferencias considerables entre ellos como los dos chutneys: Onion Chutney y Coconut Chutney. Ambos se usan como guarnición del conocido plato del sur de la India, Idli. Dado que ambos son chutneys en general, eso no significa que sean iguales en profundidad. Sin Idli, no hay valor para ambos. De la misma forma, no hay mucha relevancia para los términos Análisis de datos y Análisis de datos sin los datos.

¿Qué son el análisis de datos y el análisis de datos?

¿Qué son el análisis de datos y el análisis de datos?

Literalmente, «Análisis» es el examen detallado de los ítems o la estructura de algo. Por otra parte, «Analytics» es el análisis computacional sistemático de datos o estadísticas. En detalle, el análisis de datos es un área amplia que involucra el manejo de datos con muchas herramientas indispensables para producir decisiones útiles con predicciones útiles para una mejor salida, mientras que el análisis de datos es en realidad un subconjunto de análisis de datos que nos ayuda a comprender los datos al cuestionar y para recabar información útil a partir de la información ya disponible.

En términos simples, el análisis de datos es el procedimiento de explorar los datos del pasado para tomar decisiones adecuadas en el futuro a través de el uso de información valiosa. Considerando que el análisis de datos ayuda a comprender los datos y proporciona la información necesaria del pasado para comprender lo que sucedió hasta el momento.

El motivo por la que los datos reciben tanta atracción

La razón por la que los datos reciben tanta atracción

Ahora tengamos una pequeña y rápida discusión entre esta discusión para saber por qué son los temas de tecnología más candentes en los últimos días. Ambos conceptos giran en torno a la data llamada Datos. Todo el mundo sabe que los datos son una colección de información, pero en la actualidad la información es la riqueza más rica en comparación con todas las demás riquezas, incluidos el oro, el diamante, el combustible, etc.

Es debido a que, con Data, uno puede gobernar el mundo solo si sabe cómo usarlo. Inclusive los gigantes tecnológicos de fama mundial como Google, Microsoft, Amazon y otras compañías recopilan datos y los analizan para múltiples fines, principalmente para impulsar la alimentación de los clientes a través de el análisis de las preferencias de los clientes y sus mentalidades, el motivo es que los clientes son los que aportan riqueza para cualquier negocio. industria.

Charlas de tecnología candente del siglo XXI

Es es por ello que que la locura por manejar, comprender y analizar de manera efectiva los datos está aumentando como una temperatura de verano en la actualidad. Y de ahí la locura detrás de los dos términos de nuestra discusión Análisis de datos y Análisis de datos y se han vuelto en uno de los temas candentes notables en el mundo de la tecnología en este siglo XXI.

Analítica vs análisis

Al comprender la información oculta detrás de los conjuntos de datos, los patrones de análisis y análisis juegan un papel importante en la consecución y exhibición de mucho más sobre los datos, logran varias transformaciones y atraviesan numerosas etapas para producir resultados valiosos.

Herramientas y procedimiento involucrados

El viaje del análisis de datos consta de varias etapas que incluyen la identificación del problema, la búsqueda de datos, el filtrado de datos, la validación de datos, la limpieza de datos, la visualización de datos, el análisis de datos, la inferencia, el pronóstico, etc. Las herramientas más comunes empleadas en el análisis de datos son R, Python, SAS, SPARK, Google Analytics, Excel, etc.

De la misma forma, el viaje del análisis de datos comprende la recopilación de datos, la validación de datos, la interpretación, el análisis, los resultados, etc., en breve trata de hallar lo que los datos están tratando de expresar. Las herramientas más comunes empleadas en el análisis de datos son Tableau, Excel, SPARK, tablas de Google Fusion, Node XL, etc.

Herramientas y proceso involucrados

La analítica se utiliza comúnmente de muchas formas distintas para hallar algunos patrones extraños como hallar las preferencias, calcular varias correlaciones, pronósticos de tendencias, etc. Los hallazgos de la vida real más comunes que se encuentran por medio de la analítica son pronósticos de tendencias del mercado, preferencias de los clientes y decisiones comerciales efectivas.

Con la ayuda de Analysis, es bastante simple y fácil explorar información más valiosa a partir de los datos disponibles a través de la realización de varios tipos de análisis de datos, como el análisis de datos exploratorio, el análisis predictivo y el análisis inferencial, etc. proporcionando más información sobre la comprensión de los datos.

¿Qué es beneficioso?

En general, los resultados del análisis de datos son el equipo asequible para que un usuario comprenda la realidad real detrás de los datos y además es fácil producir mejores representaciones pictóricas y gráficas en la presentación para que inclusive un analfabeto comprenda la información que se esconde detrás del conjunto de datos. mejor y más rápido.

Pero es bastante difícil para una persona común comprender el análisis y el procedimiento realizado por la persona de Analytics para producir predicciones y la inferencia. Debido a que el procedimiento posterior, como crear algo nuevo a partir del conjunto de datos para producir un resultado mejor y esperado, puede ser difícil de comprender para una tercera persona sin antecedentes similares.

Ejemplos para una mejor comprensión

Intentemos comprender los conceptos con los siguientes ejemplos de la vida real,

¿Qué es beneficioso?

Casi todos tenemos al menos un conocimiento mínimo sobre el mercado accionario. Solo piense si es un principiante y desea comenzar su comercio con alguna ganancia allí. Ahora di lo que harás inicialmente.

  • Lo más probable es que antes de comenzar a operar, simplemente intente examinar los registros de tendencias pasadas de las acciones en el mercado de acciones para comprender lo que sucedió hasta el momento y así enmarcar sus estrategias para obtener más ganancias, ¿verdad? Este tipo de procedimiento es un ejemplo de análisis de datos.

  • Después de comprender la tendencia de las acciones, ahora puede utilizar diferentes técnicas para predecir la tendencia futura del precio de las acciones y, en base a eso, compra algunas acciones, ¿verdad? Este es un procedimiento de ejemplo de análisis de datos.

Espero que obtenga más conocimientos adicionales sobre la diferencia entre el análisis de datos y el análisis de datos. Creo que te he dado algunas ideas útiles para que enriquezcas tu deseo tecnológico.

Le pido que comparta sus valiosos pensamientos sobre este post. Me será más útil durante mis trabajos futuros.

Sobre el Autor:

Soy Shankar DK, estudiante de ciencia de datos. Conéctate conmigo en Linkedin https://www.linkedin.com/in/shankar-dk-03470b1a2

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