Diferencias entre el análisis predictivo y las estadísticas
La analítica predictiva es una técnica analítica avanzada. El análisis predictivo utiliza datos tanto nuevos como históricos para prever el resultado, la actividad, el comportamiento y las tendencias.
La estadística es una rama de las matemáticas, principalmente preocupaciones sobre la recopilación, el análisis, la interpretación y la presentación de toneladas de hechos numéricos. La estadística se utiliza en casi todos los campos de investigación.
Comparaciones cara a cara entre análisis predictivo y estadísticas (infografía)
A continuación se muestra la comparación de los 6 principales entre el análisis predictivo y las estadísticas 
Diferencias clave entre el análisis predictivo y las estadísticas
A continuación se muestra la lista de elementos, explica las diferencias entre el análisis predictivo y las estadísticas
- El análisis predictivo se utiliza para hacer predicciones sobre eventos futuros desconocidos. Mientras que la estadística es la ciencia y se usa principalmente en 'Investigación'. Las estadísticas ayudan a sacar una conclusión de los datos mediante la recopilación, el análisis y la presentación.
- Para que una empresa florezca, debe recopilar y generar hechos que reflejen su estado actual. Las estadísticas ayudan a que estos hechos o datos se conviertan en información, a fin de respaldar la toma de decisiones de gestión racional.
Cómo funciona:
• En Predictive Analytics, los modelos predictivos usan resultados conocidos para desarrollar o entrenar un modelo que se pueda usar para predecir valores para datos diferentes o nuevos. Este modelado proporciona resultados en forma de predicciones que representan una probabilidad de la variable objetivo en función de la importancia estimada de un conjunto de variables de entrada.
• Las estadísticas resumen los datos para uso público. Hay dos métodos estadísticos principales: Estadística descriptiva y Estadística inferencial.
- Estadística descriptiva: resume los datos de una muestra utilizando índices como la media o la desviación estándar.
- Estadística inferencial: saca las conclusiones de los datos que están sujetos a variación aleatoria, tales como errores de observación y variación de la muestra.
• El análisis predictivo incluye recopilación de datos, modelado de datos y estadísticas.
• Los modelos predictivos juegan un papel vital en el análisis predictivo. Hay dos tipos de modelos predictivos.
- Modelos de clasificacion
- Árboles de decisión
- Modelos de regresión
- Método popular en estadística y funciona también para análisis predictivo.
• El análisis predictivo no es único; incluye y depende de algoritmos y metodologías. Ejemplos son modelos de regresión, análisis de series de tiempo, etc.
• Ayuda estadística, analista, para construir el modelo predictivo para prever los resultados o el negocio, por lo que generalmente se incluye en el dominio de la ciencia de datos, el análisis estadístico y otros análisis de datos especializados.
• Tanto en el análisis predictivo como en las estadísticas, los ingenieros de datos ayudan a recopilar datos relevantes y prepararlos para el análisis. En cierto modo, la estática actúa como una fuente de datos de entrada para el análisis predictivo.
• Una vez que se ha producido la recopilación de datos, se formula, entrena y modifica un modelo estadístico según sea necesario para producir resultados precisos. El modelo luego se ejecuta contra los datos seleccionados para generar predicciones
• Tomemos ejemplos o escenarios de la vida real para comprenderlos mejor. Algunos de los ejemplos populares son pronóstico del tiempo, comercio, atención médica y ventas minoristas.
• En realidad, se trata de encontrar patrones en una gran cantidad de datos. La aplicación de los modelos estadísticos correctos le permite obtener información de la información a su disposición. Los patrones ocultos revelados por el proceso permiten hacer predicciones.
• Veamos una vez el escenario para obtener una imagen interna de cómo las estadísticas y los análisis predictivos adivinan los eventos futuros.
• Las grandes empresas están utilizando análisis predictivos. Por ejemplo, abra su sitio de Amazon y eche un vistazo al sitio. Un gran porcentaje de la pantalla está dedicado a productos "recomendados", y cada área de recomendación es un algoritmo predictivo ligeramente diferente basado en datos diferentes.
Tabla comparativa de análisis predictivo vs estadística
A continuación se muestra la tabla de comparación que explica las diferencias entre el análisis predictivo y las estadísticas
| Analítica predictiva | Estadísticas | |
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Definición | El análisis predictivo es una rama del análisis de datos para predecir los eventos futuros. | La estadística en términos más simples es una colección de hechos numéricos. Es la ciencia de recopilar, clasificar y representar los datos numéricos. |
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¿Por qué es importante? | El análisis predictivo puede identificar los riesgos y las oportunidades para el futuro.
Mediante el uso de análisis predictivo, la empresa puede interpretar de manera efectiva los grandes datos para sus beneficios. | Las estadísticas son importantes para los investigadores, analizadores y empresas.
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Relación | Implica aplicar técnicas de análisis estadístico para predecir el futuro. | Las estadísticas y el análisis predictivo trabajan juntos para tomar buenas decisiones para el futuro. |
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Métodos / Técnicas | El software de análisis predictivo depende en gran medida de algoritmos y metodologías avanzadas.
| Algunas de las técnicas de estadística son
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Usos / Campos | El uso de la información del análisis predictivo puede ayudar a las empresas y las aplicaciones comerciales.
| Las estadísticas se pueden usar en muchos campos de investigación.
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Ramas | El análisis predictivo es uno de los tipos de análisis de datos. Los otros análisis son análisis descriptivos y prescriptivos. | Las dos ramas principales de las estadísticas son las estadísticas descriptivas y las estadísticas inferenciales. |
Conclusión: análisis predictivo versus estadísticas
El análisis predictivo y las estadísticas se utilizan para analizar datos actuales y datos históricos para hacer predicciones sobre eventos futuros. El análisis predictivo utiliza muchas técnicas de minería de datos, estadísticas, modelado, aprendizaje automático e inteligencia artificial.
El análisis predictivo requiere un alto nivel de experiencia con métodos estadísticos y la capacidad de construir modelos de datos predictivos. Entonces podemos concluir que ambos trabajan juntos para sacar las conclusiones y predicciones de los datos.
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Esta ha sido una guía para el análisis predictivo frente a las estadísticas, su significado, comparación directa, diferencias clave, tabla de comparación y conclusión. También puede consultar los siguientes artículos para obtener más información:
- 13 mejores herramientas para el análisis predictivo
- Análisis predictivo vs minería de datos
- Minería de datos vs estadísticas
- Estadística y aprendizaje automático