資料分析與預測分析的區別

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資料分析是一個用於得出給定資訊結論的過程。此過程透過過濾原始資料來完成。預測分析是一個根據當前資訊預測結果的過程。在本文中，我們將討論資料分析和預測分析之間的區別。

資料分析

資料分析是一個分析原始資料並據此得出結論的過程。需要一個系統的計算過程，包括資料清理、聚合、視覺化和查詢。資料分析的輸出以簡報、儀表盤、報告等形式呈現。

資料分析的重要性

資料分析在資料驅動的公司中是一個非常重要的過程。它幫助高管、經理和一線員工做出決策。分析應用於資料，以便可以改進業務績效。

預測分析

預測分析是一個利用歷史資料預測未來的過程。資料探勘、資料建模、機器學習和深度學習演算法用於預測分析以提供未來預測。

預測分析的工作原理

執行預測分析所使用的步驟如下：

問題定義

根據欺詐檢測、庫存水平、惡劣天氣等多個因素定義問題。問題的定義將有助於進行預測分析。

獲取和組織資料

大量資料可用，因此需要獲取資料。應檢查資料流，這將有助於建立資料模型。這將有助於在資料倉庫中組織資料。

資料預處理

必須清理原始資料才能建立資料模型。如果任何資料丟失，可能會導致問題，從而在預測未來時導致錯誤。

預測模型開發

預測資料模型的開發使用了不同型別的工具和技術。這些模型是根據問題開發的。

結果驗證和部署

檢查模型的準確性，然後透過應用程式、網站或資料儀表板將資料傳送給利益相關者。

預測分析中使用的技術

許多技術用於執行預測分析，我們將在此處詳細討論它們。

迴歸分析

迴歸分析是一種估計兩個變數之間關係的技術。執行此分析是為了確定輸入之間的相關性。迴歸分析最適合那些連續的資料流。

決策樹

決策樹用於根據不同的變數將資料分類到不同的類別中。這是一種用於理解個人做出的決策的方法。此模型採用樹的形式，包含表示潛在選擇的樹枝。決策的結果由葉子表示。當資料集中存在許多缺失變數時，決策樹很有用。

神經網路

機器學習方法包含在神經網路中。當需要對複雜關係進行建模時，這些網路用於預測分析。非線性關係是藉助神經網路確定的。

資料分析與預測分析的區別

下表將顯示資料分析和預測分析之間的區別。

結論

資料分析和預測分析對每個企業都很有用。資料分析用於做出決策，而預測分析用於預測未來。資料分析基於當前資料集，而預測分析則使用歷史資料以及當前資料。

資料與預測分析常見問題

1. 資料分析和預測分析中進行哪種型別的分析？

企業使用資料分析來做出決策，而預測分析則用於根據當前和歷史資料提供業務的未來發展方向。

2. 資料分析和預測分析中使用哪種型別的資料？

資料分析使用原始資料，而預測分析使用乾淨的資料。

3. 資料分析和預測分析提供哪種型別的結果？

資料分析的結果用於做出決策，而預測分析的結果用於確定未來。

4. 這兩種型別的分析都需要哪種型別的知識？

資料分析需要紮實的統計學知識，而預測分析需要強大的技術和統計學基礎知識。

5. 哪種型別的分析用於欺詐檢測？

欺詐檢測是透過資料分析完成的。