数据分析与预测分析的区别

文章之间的区别差异数据分析

数据分析是一个用于得出给定信息结论的过程。此过程通过过滤原始数据来完成。预测分析是一个根据当前信息预测结果的过程。在本文中，我们将讨论数据分析和预测分析之间的区别。

数据分析

数据分析是一个分析原始数据并据此得出结论的过程。需要一个系统的计算过程，包括数据清理、聚合、可视化和查询。数据分析的输出以演示文稿、仪表盘、报告等形式呈现。

数据分析的重要性

数据分析在数据驱动的公司中是一个非常重要的过程。它帮助高管、经理和一线员工做出决策。分析应用于数据，以便可以改进业务绩效。

预测分析

预测分析是一个利用历史数据预测未来的过程。数据挖掘、数据建模、机器学习和深度学习算法用于预测分析以提供未来预测。

预测分析的工作原理

执行预测分析所使用的步骤如下：

问题定义

根据欺诈检测、库存水平、恶劣天气等多个因素定义问题。问题的定义将有助于进行预测分析。

获取和组织数据

大量数据可用，因此需要获取数据。应检查数据流，这将有助于创建数据模型。这将有助于在数据仓库中组织数据。

数据预处理

必须清理原始数据才能创建数据模型。如果任何数据丢失，可能会导致问题，从而在预测未来时导致错误。

预测模型开发

预测数据模型的开发使用了不同类型的工具和技术。这些模型是根据问题开发的。

结果验证和部署

检查模型的准确性，然后通过应用程序、网站或数据仪表板将数据发送给利益相关者。

预测分析中使用的技术

许多技术用于执行预测分析，我们将在此处详细讨论它们。

回归分析

回归分析是一种估计两个变量之间关系的技术。执行此分析是为了确定输入之间的相关性。回归分析最适合那些连续的数据流。

决策树

决策树用于根据不同的变量将数据分类到不同的类别中。这是一种用于理解个人做出的决策的方法。此模型采用树的形式，包含表示潜在选择的树枝。决策的结果由叶子表示。当数据集中存在许多缺失变量时，决策树很有用。

神经网络

机器学习方法包含在神经网络中。当需要对复杂关系进行建模时，这些网络用于预测分析。非线性关系是借助神经网络确定的。