Die Leute haben oft das Missverständnis, dass beides gleich ist. Wo stehst du in diesem Streit? Glaubst du, sie sind gleich oder ähnlich??
Die Lösung ist nein! Sie sind nicht gleich. Sie haben erhebliche Unterschiede wie die beiden Chutneys: Zwiebel Chutney y Kokos Chutney. Beide werden als Beilage für das bekannte südindische Gericht verwendet, Idli. Da sie im Allgemeinen beide Chutneys sind, das bedeutet nicht, dass sie in der Tiefe gleich sind. Sünde Idli, es gibt keinen Wert für beide. Auf die gleiche Weise, Ohne die Daten haben die Begriffe Datenanalyse und Datenanalyse nicht viel Relevanz.
Was ist Datenanalyse und Datenanalyse?
Buchstäblich, “Analyse” ist die detaillierte Untersuchung von Gegenständen oder der Struktur von etwas. Außerdem, “Analytik” ist die systematische rechnerische Analyse von Daten oder Statistiken. Im Detail, Datenanalyse ist ein weites Gebiet, das Datenmanagement mit vielen unverzichtbaren Werkzeugen umfasst, um nützliche Entscheidungen mit nützlichen Vorhersagen für eine bessere Ausgabe zu treffen, in der Erwägung, dass die Datenanalyse eigentlich eine Teilmenge der Datenanalyse ist, die uns hilft, die Daten durch Fragen zu verstehen und nützliche Informationen aus den bereits verfügbaren Informationen zu sammeln.
In einfachen Worten, Datenanalyse ist das Verfahren, Daten aus der Vergangenheit zu untersuchen, um durch die Verwendung wertvoller Informationen geeignete Entscheidungen für die Zukunft zu treffen. In Anbetracht dessen, dass die Datenanalyse hilft, die Daten zu verstehen und die notwendigen Informationen aus der Vergangenheit liefert, um zu verstehen, was bisher passiert ist.
Warum Daten so beliebt sind
Lassen Sie uns nun eine kurze Diskussion zwischen diesen Diskussionen führen, um herauszufinden, warum sie die heißesten Tech-Themen der letzten Tage sind. Beide Konzepte drehen sich um die Daten namens Data. Jeder weiß, dass Daten eine Sammlung von Informationen sind, aber heute ist Information der reichste Reichtum im Vergleich zu allen anderen Reichtümern, inklusive Gold, der Diamant, der Treibstoff, etc.
Es ist weil, mit Datum, man kann die welt nur regieren, wenn man sie zu nutzen weiß. Selbst weltberühmte Tech-Giganten wie Google, Microsoft, Amazon und andere Unternehmen sammeln Daten und analysieren sie für mehrere Zwecke, hauptsächlich, um die Kundenfütterung durch die Analyse der Kundenpräferenzen und -einstellungen zu fördern, Der Grund dafür ist, dass die Kunden diejenigen sind, die jedem Unternehmen Wohlstand bringen. Industrie.
Heiße Tech-Talks des 21. Jahrhunderts
Deshalb der Wahnsinn zu fahren, Daten verstehen und effektiv analysieren steigt heutzutage wie eine Sommertemperatur. Und daher der Wahnsinn hinter den beiden Begriffen unserer Diskussion Datenanalyse und Datenanalyse, und sie sind zu einem der bemerkenswerten heißen Themen in der Welt der Technologie im 21. Jahrhundert geworden..
Indem Sie die Informationen verstehen, die sich hinter Datensätzen verbergen, Parsing- und Analysemuster spielen eine wichtige Rolle bei der Erfassung und Anzeige von viel mehr über die Daten, Führen Sie mehrere Transformationen durch und durchlaufen Sie mehrere Phasen, um wertvolle Ergebnisse zu erzielen.
Beteiligte Werkzeuge und Verfahren
Die Reise der Datenanalyse besteht aus mehreren Phasen, einschließlich der Identifizierung des Problems, Datensuche, Datenfilterung, Datenvalidierung, Datenreinigung, Datenvisualisierung, Datenanalyse, die Schlussfolgerung, die Prognose, etc. Die gebräuchlichsten Tools für die Datenanalyse sind R, Python, SAS, FUNKE, Google Analytics, Excel, etc.
Auf die gleiche Weise, Die Reise der Datenanalyse umfasst die Datensammlung, Datenvalidierung, Interpretation, Die Analyse, die Ergebnisse, etc., Versuchen Sie kurz herauszufinden, was die Daten ausdrücken wollen. Die gebräuchlichsten Tools für die Datenanalyse sind Tableau, Excel, FUNKE, Google Fusionstabellen, Knoten XL, etc.
Analytics wird häufig auf viele verschiedene Arten verwendet, um seltsame Muster wie das Finden von Präferenzen zu finden, mehrere Korrelationen berechnen, Trendprognosen, etc. Die häufigsten realen Erkenntnisse, die durch Analysen gewonnen werden, sind Markttrendprognosen, Kundenpräferenzen und effektive Geschäftsentscheidungen.
Mit Hilfe von Analyse, es ist ganz einfach und leicht, wertvollere Informationen aus den verfügbaren Daten durch die Durchführung verschiedener Arten von Datenanalysen zu ermitteln, wie explorative Datenanalyse, Vorhersageanalyse und Inferenzanalyse, etc. Bereitstellung weiterer Informationen zum Verständnis der Daten.
Was ist von Vorteil?
Allgemein, Die Ergebnisse der Datenanalyse sind die kostengünstige Ausrüstung für einen Benutzer, um die reale Realität hinter den Daten zu verstehen und es ist auch einfach, bessere bildliche und grafische Darstellungen in der Präsentation zu erzeugen, so dass auch ein Analphabet die Informationen versteht, die sich hinter den Daten verbergen Datensatz. besser und schneller.
Für eine normale Person ist es jedoch ziemlich schwierig, die Analyse und das Verfahren zu verstehen, das von der Analytics-Person durchgeführt wird, um Vorhersagen und Schlussfolgerungen zu erstellen.. Denn das weitere Vorgehen, wie man aus dem Datensatz etwas Neues erstellt, um ein besseres und erwartetes Ergebnis zu erzielen, kann für eine dritte Person ohne ähnlichen Hintergrund schwer zu verstehen sein.
Beispiele zum besseren Verständnis
Versuchen wir, die Konzepte mit den folgenden Beispielen aus dem wirklichen Leben zu verstehen,
Die meisten von uns haben zumindest minimale Kenntnisse der Börse. Denken Sie nur daran, wenn Sie ein Anfänger sind und Ihren Handel dort mit etwas Gewinn beginnen möchten. Sagen Sie jetzt, was Sie anfangs tun werden.
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Höchstwahrscheinlich, bevor Sie mit dem Handel beginnen, Versuchen Sie einfach, die Aufzeichnungen über vergangene Aktientrends an der Börse zu untersuchen, um zu verstehen, was bisher passiert ist, und legen Sie so Ihre Strategien für mehr Gewinn fest, Wahrheit? Diese Art von Verfahren ist ein Beispiel für die Datenanalyse.
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Nachdem Sie den Trend der Aktien verstanden haben, Sie können jetzt verschiedene Techniken verwenden, um die zukünftige Entwicklung des Aktienkurses vorherzusagen und, darauf bezogen, kaufe ein paar aktien, Wahrheit? Dies ist ein Beispiel für ein Datenanalyseverfahren.
Ich hoffe, Sie erhalten mehr zusätzliches Wissen über den Unterschied zwischen Datenanalyse und Datenanalyse. Ich glaube, ich habe Ihnen einige nützliche Ideen gegeben, um Ihr technologisches Verlangen zu bereichern.
Ich bitte Sie, Ihre wertvollen Gedanken zu diesem Beitrag zu teilen.. Es wird mir bei meinen zukünftigen Jobs nützlicher sein.
