Spesso le persone hanno l'idea sbagliata che entrambi siano uguali. Qual è la sua posizione in questa argomentazione?? Pensi che siano uguali o simili??
La soluzione è no!! Non sono la stessa cosa. Hanno notevoli differenze tra loro come i due chutney: Chutney di cipolla e Chutney di cocco. Entrambi sono usati come guarnizione per il noto piatto dell'India meridionale., Idli ·. Dal momento che entrambi sono chutney in generale, ciò non significa che siano gli stessi in profondità.. Senza Idli, Non esiste alcun valore per entrambi. Nello stesso modo, non c'è molta rilevanza per i termini Analisi dei dati e Analisi dei dati senza i dati.
Cosa sono l'analisi e l'analisi dei dati?
Letteralmente, “Analisi” è l'esame dettagliato degli elementi o della struttura di qualcosa. D'altra parte, “Analisi” è l'analisi computazionale sistematica di dati o statistiche. In dettaglio, L'analisi dei dati è un'ampia area che coinvolge la gestione dei dati con molti strumenti indispensabili per produrre decisioni utili con previsioni utili per una migliore produzione., mentre l'analisi dei dati è in realtà un sottoinsieme dell'analisi dei dati che ci aiuta a comprendere i dati mettendo in discussione e a raccogliere informazioni utili dalle informazioni già disponibili..
In parole povere, L'analisi dei dati è la procedura di esplorazione dei dati del passato per prendere decisioni appropriate in futuro attraverso l'uso di informazioni preziose. Mentre l'analisi dei dati aiuta a comprendere i dati e fornisce le informazioni necessarie dal passato per capire cosa è successo finora.
Perché i dati ottengono così tanta trazione
Ora facciamo una breve discussione tra questa discussione per scoprire perché sono gli argomenti tecnologici più caldi degli ultimi giorni.. Entrambi i concetti ruotano attorno a dati chiamati Dati.. Tutti sanno che i dati sono una raccolta di informazioni, ma oggi l'informazione è la ricchezza più ricca rispetto a tutte le altre ricchezze, compreso l'oro, il diamante, combustibile, eccetera.
È perché, con Dati, si può governare il mondo solo se si sa come usarlo. Anche giganti della tecnologia di fama mondiale come Google, Microsoft, Amazon e altre aziende raccolgono dati e li analizzano per molteplici scopi, principalmente per guidare l'alimentazione del cliente attraverso l'analisi delle preferenze e delle mentalità dei clienti, il motivo è che i clienti sono quelli che portano ricchezza a qualsiasi azienda. industria.
La tecnologia calda parla del XXI secolo
Ecco perché la follia di guidare, comprendere e analizzare efficacemente i dati sta aumentando come una temperatura estiva oggi. E da qui la follia dietro i due termini della nostra discussione Analisi dei dati e Analisi dei dati e sono diventati uno dei temi caldi notevoli nel mondo della tecnologia in questo ventunesimo secolo..
Comprendendo le informazioni nascoste dietro i set di dati, i modelli di analisi e analisi svolgono un ruolo importante nel raggiungimento e nella visualizzazione di molto di più sui dati, realizzare varie trasformazioni e passare attraverso numerose fasi per produrre risultati preziosi.
Strumenti e procedure coinvolti
Il percorso di analisi dei dati consiste in diverse fasi, tra cui l'identificazione del problema., la ricerca dei dati, filtraggio dei dati, convalida dei dati, pulizia dei dati, visualizzazione dei dati, analisi dei dati, inferenza, la prognosi, eccetera. Gli strumenti più comuni utilizzati nell'analisi dei dati sono R, Pitone, SAS, SCINTILLA, statistiche di Google, Eccellere, eccetera.
Nello stesso modo, Il percorso di analisi dei dati comprende la raccolta dei dati, convalida dei dati, interpretazione, l'analisi, i risultati, eccetera., cerca presto di scoprire cosa i dati stanno cercando di esprimere. Gli strumenti più comuni utilizzati nell'analisi dei dati sono Tableau, Eccellere, SCINTILLA, Tabelle di Google Fusion, Nodo XL, eccetera.
L'analisi è comunemente usata in molti modi diversi per trovare alcuni strani modelli come trovare le preferenze., calcolare correlazioni multiple, previsioni di tendenza, eccetera. I risultati più comuni della vita reale trovati attraverso l'analisi sono le previsioni di tendenza del mercato., preferenze dei clienti e decisioni aziendali efficaci.
Con l'aiuto di Analysis, è abbastanza semplice e facile esplorare informazioni più preziose dai dati disponibili attraverso l'esecuzione di vari tipi di analisi dei dati, come l'analisi esplorativa dei dati, analisi predittiva e analisi inferenziale, eccetera. Fornire ulteriori informazioni sulla comprensione dei dati.
Che cosa è vantaggioso?
Generalmente, i risultati dell'analisi dei dati sono l'attrezzatura economica per un utente per comprendere la realtà reale dietro i dati ed è anche facile produrre migliori rappresentazioni pittoriche e grafiche nella presentazione in modo che anche un analfabeta comprenda le informazioni che si nascondono dietro il set di dati.. migliore e più veloce.
Ma è abbastanza difficile per una persona comune comprendere l'analisi e la procedura eseguita dalla persona Analytics per produrre previsioni e inferenze.. Perché la procedura successiva, Come creare qualcosa di nuovo dal set di dati per produrre un risultato migliore e atteso, può essere difficile da capire per una terza persona senza un background simile.
Esempi per una migliore comprensione
Proviamo a capire i concetti con i seguenti esempi di vita reale,
Quasi tutti noi abbiamo almeno una conoscenza minima del mercato azionario.. Pensa solo se sei un principiante e vuoi iniziare il tuo trading con un po 'di profitto lì. Ora dì cosa farai inizialmente.
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Molto probabilmente, prima di iniziare a fare trading, prova solo a esaminare i record delle tendenze azionarie passate nel mercato azionario per capire cosa è successo finora e quindi inquadrare le tue strategie per realizzare maggiori profitti., verità? Questo tipo di procedura è un esempio di analisi dei dati.
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Dopo aver compreso l'andamento delle azioni, è ora possibile utilizzare diverse tecniche per prevedere l'andamento futuro del prezzo delle azioni e, in base a quello, acquista alcune azioni, verità? Si tratta di una procedura di analisi dei dati di esempio.
Spero che tu ottenga maggiori informazioni sulla differenza tra analisi dei dati e analisi dei dati.. Penso di averti dato alcune idee utili per arricchire il tuo desiderio tecnologico..
Ti chiedo di condividere i tuoi preziosi pensieri su questo post. Mi sarà più utile durante il mio lavoro futuro.
