Différences entre Predictive Analytics et Statistics
L'analyse prédictive est une technique d'analyse avancée. L'analyse prédictive utilise à la fois des données nouvelles et historiques pour prévoir le résultat, l'activité, le comportement et les tendances.
La statistique est une branche des mathématiques, principalement des préoccupations concernant la collecte, l'analyse, l'interprétation et la présentation de tonnes de faits numériques. Les statistiques sont utilisées dans presque tous les domaines de recherche.
Comparaisons directes entre l'analyse prédictive et les statistiques (infographie)
Ci-dessous est la comparaison du Top 6 entre l'analyse prédictive et les statistiques 
Différences clés entre Predictive Analytics et Statistics
Voici la liste des éléments, expliquez les différences entre Predictive Analytics et Statistics
- Predictive Analytics est utilisé pour faire des prédictions sur des événements futurs inconnus. Alors que la statistique est la science et elle est principalement utilisée en «Recherche». Les statistiques aident à tirer des conclusions des données en collectant, analysant et présentant.
- Pour qu'une entreprise fleurisse, elle doit collecter et générer des faits qui reflètent son statut actuel. Les statistiques aident ces faits ou données à être transformés en informations, afin de soutenir la prise de décision de gestion rationnelle.
Comment ça fonctionne:
• Dans Predictive Analytics, les modèles prédictifs utilisent des résultats connus pour développer ou former un modèle qui peut être utilisé pour prédire les valeurs de données différentes ou nouvelles. Cette modélisation fournit des résultats sous forme de prédictions qui représentent une probabilité de la variable cible basée sur l'importance estimée d'un ensemble de variables d'entrée.
• Les statistiques résument les données à l'usage du public. Il existe deux méthodes statistiques principales: les statistiques descriptives et les statistiques déductives.
- Statistiques descriptives: Il résume les données d'un échantillon à l'aide d'indices tels que la moyenne ou l'écart type.
- Statistiques inférentielles: il tire les conclusions des données qui sont sujettes à des variations aléatoires telles que des erreurs d'observation et des variations d'échantillon.
• Predictive Analytics comprend la collecte de données, la modélisation des données et les statistiques.
• Les modèles prédictifs jouent un rôle essentiel dans l'analyse prédictive. Il existe deux types de modèles prédictifs.
- Modèles de classification
- Arbres de décision
- Modèles de régression
- Méthode populaire en statistique et fonctionne également pour l'analyse prédictive.
• L'analyse prédictive n'est pas unique; il comprend et dépend des algorithmes et des méthodologies. Les exemples sont les modèles de régression, l'analyse des séries chronologiques, etc.
• Les statistiques aident, analyste, à construire le modèle prédictif pour prévoir les résultats ou les activités, il relève donc généralement du domaine de la science des données, de l'analyse statistique et d'autres analyses de données qualifiées.
• Dans Predictive Analytics et Statistics, les ingénieurs de données aident à collecter les données pertinentes et à les préparer pour l'analyse. D'une certaine manière, la statique agit comme une source de données d'entrée pour l'analyse prédictive.
• Une fois la collecte des données effectuée, un modèle statistique est formulé, formé et modifié au besoin pour produire des résultats précis. Le modèle est ensuite exécuté par rapport aux données sélectionnées pour générer des prédictions
• Prenons des exemples ou des scénarios réels pour mieux les comprendre. Certains des exemples populaires sont les prévisions météorologiques, le trading, les soins de santé et les ventes au détail.
• En réalité, il s'agit de trouver des modèles dans une grande quantité de données. L'application des bons modèles statistiques vous permet de mieux comprendre les informations à votre disposition. Les schémas cachés dévoilés par le processus permettent de faire des prédictions.
• Regardons un scénario pour obtenir une image intérieure de la façon dont les statistiques et l'analyse prédictive devinent les événements futurs.
• Les grandes entreprises utilisent l'analyse prédictive. Par exemple, ouvrez votre site Amazon et jetez un œil sur le site. Un énorme pourcentage de l'écran est consacré aux produits «recommandés», et chaque domaine de recommandation est un algorithme prédictif légèrement différent basé sur des données différentes.
Analyses prédictives et tableau de comparaison des statistiques
Vous trouverez ci-dessous le tableau de comparaison qui explique les différences entre Predictive Analytics et Statistics
| Analyses prédictives | Statistiques | |
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Définition | L'analyse prédictive est une branche de l'analyse de données pour prédire les événements futurs. | Les statistiques en termes plus simples sont un ensemble de faits numériques. C'est la science de la collecte, de la classification et de la représentation des données numériques. |
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Pourquoi est-ce important? | L'analyse prédictive peut identifier les risques et les opportunités pour l'avenir.
En utilisant l'analyse prédictive, l'entreprise peut interpréter efficacement les mégadonnées pour leurs avantages. | Les statistiques sont importantes pour les chercheurs, les analyseurs et les entreprises.
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Relation | Il s'agit d'appliquer des techniques d'analyse statistique pour prédire l'avenir. | Les statistiques et l'analyse prédictive travaillent ensemble pour prendre de bonnes décisions pour l'avenir. |
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Méthodes / Techniques | Le logiciel d'analyse prédictive s'appuie fortement sur des algorithmes et des méthodologies avancées
| Certaines des techniques statistiques sont
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Utilisations / Champs | L'utilisation des informations de l'analyse prédictive peut aider les entreprises et les applications commerciales.
| Les statistiques peuvent être utilisées dans de nombreux domaines de recherche.
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Branches | L'analyse prédictive est l'un des types d'analyse de données. Les autres analyses sont des analyses descriptives et normatives. | Les deux principales branches des statistiques sont les statistiques descriptives et les statistiques inférentielles. |
Conclusion - Analyse prédictive vs statistiques
Les statistiques et analyses prédictives sont utilisées pour analyser les données actuelles et les données historiques afin de faire des prédictions sur les événements futurs. L'analyse prédictive utilise de nombreuses techniques issues de l'exploration de données, des statistiques, de la modélisation, de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle.
L'analyse prédictive nécessite un haut niveau d'expertise des méthodes statistiques et la capacité de construire des modèles de données prédictifs. Nous pouvons donc conclure que les deux fonctionnent ensemble pour tirer les conclusions et les prévisions des données.
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