Muitas vezes as pessoas têm o equívoco de que ambos são os mesmos. Qual é a sua posição nesse argumento?? Você acha que eles são iguais ou similares??
A solução é não!! Eles não são os mesmos.. Eles têm diferenças consideráveis entre eles como os dois chutneys: Chutney de cebola e chutney de coco. Ambos são usados como enfeite para o conhecido prato sul-indiano., Idli. Uma vez que ambos são chutneys em geral, isso não significa que eles são os mesmos em profundidade.. Sem Idli, não há valor para ambos. Da mesma forma, não há muita relevância para os termos Análise de Dados e Análise de Dados sem os Dados.
O que são análise de dados e análise de dados?
Literalmente, “Análise” é o exame detalhado dos itens ou estrutura de algo. Por outro lado, “Analytics” é a análise computacional sistemática de dados ou estatísticas. Em detalhes, A análise de dados é uma área ampla que envolve o gerenciamento de dados com muitas ferramentas indispensáveis para produzir decisões úteis com previsões úteis para uma melhor produção., enquanto a análise de dados é, na verdade, um subconjunto de análise de dados que nos ajuda a entender os dados questionando e coletando insights úteis a partir de informações já disponíveis..
Em termos simples, A análise de dados é o procedimento de explorar dados do passado para tomar decisões apropriadas no futuro através do uso de informações valiosas. Considerando que a análise de dados ajuda a entender os dados e fornece as informações necessárias do passado para entender o que aconteceu até agora.
Por que os dados recebem tanta tração
Agora vamos ter uma rápida discussão entre esta discussão para descobrir por que eles são os tópicos tecnológicos mais quentes dos últimos dias.. Ambos os conceitos giram em torno de dados chamados Data.. Todo mundo sabe que os dados são uma coleta de informações, mas hoje a informação é a riqueza mais rica em comparação com todas as outras riquezas, incluindo ouro, o diamante, combustível, etc.
É porque, com Dados, pode-se governar o mundo apenas se alguém sabe como usá-lo. Mesmo gigantes da tecnologia mundialmente famosos como o Google, Microsoft, Amazon e outras empresas coletam dados e analisam para múltiplos fins, principalmente para impulsionar a alimentação do cliente através da análise de preferências e mentalidades do cliente, a razão é que os clientes são os que trazem riqueza para qualquer negócio. indústria.
Tecnologia quente fala do século XXI
É por isso que a loucura de dirigir, efetivamente entender e analisar os dados está subindo como uma temperatura de verão hoje. E, portanto, a loucura por trás dos dois termos de nossa discussão Análise de Dados e Análise de Dados e se tornaram um dos tópicos quentes notáveis no mundo da tecnologia neste século XXI..
Ao entender as informações ocultas por trás dos conjuntos de dados, padrões de análise e análise desempenham um papel importante na obtenção e exibição muito mais sobre os dados, alcançar várias transformações e passar por inúmeras etapas para produzir resultados valiosos.
Ferramentas e procedimentos envolvidos
A jornada de análise de dados consiste em várias etapas, incluindo identificação de problemas., a busca por dados, filtragem de dados, validação de dados, limpeza de dados, visualização de dados, análise de dados, inferência, o prognóstico, etc. As ferramentas mais comuns utilizadas na análise de dados são r, Pitão, SAS, FAGULHA, Google Analytics, Excel, etc.
Da mesma forma, a jornada de análise de dados compreende a coleta de dados, validação de dados, a interpretação, a análise, os resultados, etc., ele logo tenta descobrir o que os dados está tentando expressar. As ferramentas mais comuns utilizadas na análise de dados são o Tableau, Excel, FAGULHA, Tabelas do Google Fusion, Nó XL, etc.
Analytics é comumente usado de muitas maneiras diferentes para encontrar alguns padrões estranhos, como encontrar preferências., calcular múltiplas correlações, previsões de tendência, etc. Os achados mais comuns da vida real encontrados através de análises são as previsões de tendências de mercado., preferências do cliente e decisões de negócios eficazes.
Com a ajuda da Análise, é bastante simples e fácil explorar informações mais valiosas a partir dos dados disponíveis através da realização de vários tipos de análise de dados, como a análise de dados exploratórios, análise preditiva e análise inferencial, etc. fornecendo mais informações sobre a compreensão dos dados.
O que é benéfico?
Em geral, os resultados da análise de dados são os equipamentos acessíveis para um usuário entender a realidade real por trás dos dados e também é fácil produzir melhores representações pictóricas e gráficas na apresentação para que até mesmo um analfabeto entenda as informações que se escondem atrás do conjunto de dados.. melhor e mais rápido.
Mas é bastante difícil para uma pessoa comum entender a análise e o procedimento realizados pela pessoa analytics para produzir previsões e inferências.. Porque o procedimento subsequente, como criar algo novo a partir do conjunto de dados para produzir um resultado melhor e esperado, pode ser difícil para uma terceira pessoa sem um fundo semelhante para entender.
Exemplos para um melhor entendimento
Vamos tentar entender os conceitos com os seguintes exemplos da vida real,
Quase todos nós temos pelo menos o mínimo conhecimento sobre o mercado de ações.. Basta pensar se você é um iniciante e quer começar a sua negociação com algum lucro lá. Agora diga o que você vai fazer inicialmente.
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Provavelmente, antes de começar a negociar, basta tentar examinar os registros de tendências de ações passadas no mercado de ações para entender o que aconteceu até agora e, assim, enquadrar suas estratégias para obter mais lucros., verdade? esse tipo de procedimento é um exemplo de análise de dados.
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Depois de entender a tendência das ações, agora você pode usar diferentes técnicas para prever a tendência futura do preço das ações e, baseado nisso, comprar algumas ações, verdade? este é um procedimento de análise de dados amostrais.
Espero que você obtenha mais informações sobre a diferença entre análise de dados e análise de dados.. Acho que te dei algumas ideias úteis para enriquecer seu desejo tecnológico..
Peço que compartilhe seus valiosos pensamentos neste post.. Será mais útil para mim durante meu futuro trabalho.
