Différence entre l'analyse de données et l'analyse prédictive
L'analytique est l'utilisation de données, d'apprentissage automatique, d'analyse statistique et de modèles mathématiques ou informatiques pour obtenir une meilleure compréhension et prendre de meilleures décisions. L'analytique est définie comme «un processus de transformation des données en actions grâce à l'analyse et à la perspicacité dans le contexte de la prise de décision organisationnelle et de la résolution de problèmes». L'analytique est prise en charge par de nombreux outils tels que Microsoft Excel, SAS, R, Python (bibliothèques). Laissez-nous apprendre à la fois l'analyse de données et l'analyse prédictive en détail dans cet article.
Il existe principalement trois types d'analyses: - l'analyse descriptive, l'analyse prédictive et l'analyse prescriptive.
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Analyse descriptive: ce type d'analyse est utilisé pour résumer ou transformer les données en informations pertinentes. En d'autres termes, il résume ce qui s'est produit. Ce type d'analyse a un impact significatif mais ne sera pas très utile pour les prévisions.
Analyse prédictive : - L'analyse prédictive implique des statistiques avancées, la modélisation, l'exploration de données et une ou plusieurs techniques d'apprentissage automatique pour creuser dans les données et permet aux analystes de faire des prédictions. L'analyse prédictive est utilisée pour prévoir ce qui se passera à l'avenir.
Analyse prescriptive: - Cette forme d'analyse est une étape au-dessus de l'analyse descriptive et prédictive. Avec ce type d'analyse, nous sommes en mesure de prédire les conséquences possibles en fonction des différents choix possibles pour une action, il peut également être utilisé pour trouver le meilleur plan d'action pour tout résultat prédéfini.
Comparaison directe entre l'analyse de données et l'analyse prédictive (infographie)
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Différences clés entre l'analyse de données et l'analyse prédictive
Comprenons quelques différences entre Data Analytics et Predictive Analytics qui ressemblent à des terminologies similaires -
- L'analyse de données (DA) implique le traitement et l'examen d'ensembles de données afin de tirer des conclusions sur les informations qui composent ces ensembles de données. L'analyse prédictive aide à prédire l'avenir en inspectant minutieusement les données historiques, en détectant les modèles ou les relations dans ces données, puis en concluant ces relations dans le temps.
- L'analyse de données utilise des outils et des techniques pour permettre aux entreprises de prendre des décisions commerciales plus éclairées, en temps réel et pragmatiques. L'analyse prédictive peut prédire le risque et trouver une relation dans les données qui n'est pas facilement apparente avec l'analyse traditionnelle.
- L'analyse de données implique de trouver des modèles cachés dans une grande quantité de jeux de données pour segmenter et regrouper les données en ensembles logiques pour trouver le comportement et détecter les tendances, tandis que l'analyse prédictive implique l'utilisation de certaines des techniques d'analyse avancées.
- En utilisant Data Analytics, en général, les scientifiques et les chercheurs de données vérifient ou réfutent les modèles, théories et hypothèses scientifiques. Tandis que l'analyse prédictive, avec une utilisation accrue de systèmes et de logiciels spécialisés, aide les scientifiques et les chercheurs en données à faire confiance aux prévisions et aux résultats possibles.
- L'analyse de données est la science de l'utilisation de données brutes et de la génération d'informations utiles avec un objectif défini qui apporte des conclusions sur ces informations. Data Analytics utilise un processus algorithmique ou mécanique traditionnel pour créer des informations approfondies. Par exemple, parcourir plusieurs ensembles de données pour rechercher des corrélations significatives entre elles. Alors que l'analyse prédictive utilise des modèles et des algorithmes de calcul avancés pour construire intelligemment une plate-forme de prévision ou de prédiction, par exemple, un trader de matières premières peut souhaiter prédire les mouvements à court terme des prix des matières premières, les analyses de collecte, la détection de fraude, etc.
- Pour travailler dans l'analyse de données, il faut de solides connaissances statistiques, mais pour travailler dans le segment d'analyse prédictive, il faut également avoir de solides connaissances techniques ainsi que des connaissances statistiques fondamentales. Il / Elle peut être amené à utiliser et à travailler sur des outils technologiques comme SAS, R et Hadoop.
- L'analyse de données est généralement utilisée pour les applications d'entreprise à consommateur (B2C). De nombreuses organisations collectent, stockent, analysent et nettoient les données associées à leurs clients, partenaires commerciaux, concurrents du marché, etc. L'analyse de données est ensuite utilisée pour étudier les tendances et les modèles. L'analyse prédictive facilite la prise de décision future. Par exemple, un site de réseautage social recueille des données relatives à ses utilisateurs concernant leurs intérêts, les préférences de la communauté et d'autres préférences de segment selon un critère spécifié tel que l'âge, le sexe et les données démographiques les plus importantes. L'analyse prédictive révèle l'achat futur de produits le plus probabiliste ou les articles de magasinage préférés pour ces utilisateurs.
Tableau de comparaison Data Analytics Vs Predictive Analytics
| Base de comparaison | Analyse des données | Analyses prédictives |
| Forme | L'analyse de données est une forme «générale» d'Analytique utilisée dans les entreprises pour prendre des décisions basées sur les données. | L'analyse prédictive est une forme d'analyse «spécialisée» utilisée par les entreprises pour prédire les résultats futurs. |
| Structure | L'analyse de données consiste en la collecte et l'analyse de données en général et peut avoir une ou plusieurs utilisations. | L'analyse prédictive consiste à définir un projet et la collecte de données, la modélisation statistique, l'analyse et le suivi, puis à prédire un résultat |
| Les données | Les données brutes sont barattées pour obtenir des données propres pour effectuer l'analyse de données. | Des données propres sont fournies pour effectuer des analyses prédictives |
| Séquence | L'analyse des données est séquencée comme suit: collecter, inspecter, nettoyer, transformer les données et tirer des conclusions. | Predictive Analytics est séquencé comme suit: modéliser les données, former le modèle, prévoir et prévoir le résultat. |
| Résultat | Le résultat de l'analyse de données peut être prédictif ou non, cela dépend des exigences de l'analyse de rentabilisation. | L'analyse prédictive nous permet de déclarer des hypothèses, des hypothèses et de les tester à l'aide de modèles statistiques. Après ce modèle prédictif, vous pouvez créer un modèle exact sur l'avenir. |
| Usage | L'analyse de données, en général, peut être utilisée pour trouver des modèles cachés, des corrélations non identifiées, les préférences des clients, les tendances du marché et d'autres informations utiles qui peuvent aider à prendre des décisions plus éclairées pour les entreprises. | L'analyse prédictive permet de répondre à des questions telles que «que se passera-t-il si la demande baisse de 10% ou si les prix des fournisseurs augmentent de 5%?» «Que supposons-nous payer pour le carburant pour les prochains mois?» Quel sera le risque de perdre de l'argent dans une nouvelle entreprise? " |
Conclusion - Data Analytics contre Predictive Analytics
Aujourd'hui, d'énormes données sont collectées entre les organisations. Ces données peuvent être liées aux clients, partenaires commerciaux, utilisateurs d'applications, visiteurs, employés internes et parties prenantes externes, etc. Ces données sont barattées et classées pour trouver et analyser des modèles. L'analyse des données fait référence à divers outils et techniques impliquant des méthodes et processus qualitatifs et quantitatifs, qui utilisent ces données collectées et génèrent un résultat qui est utilisé pour améliorer l'efficacité, la productivité, réduire les risques et augmenter le gain commercial. Les techniques d'analyse des données varient d'une organisation à l'autre en fonction de leurs besoins.
Predictive Analytics en tant que sous-ensemble de l'analyse de données est un outil de prise de décision spécialisé qui utilise des actifs technologiques avancés et des algorithmes et modèles statistiques progressifs pour générer des prévisions futures afin que les entreprises puissent concentrer et dépenser leur argent et leurs énergies vers des résultats plus positifs et attendus.
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