Diferencias entre el análisis de datos y el análisis de datos
El análisis de datos es un procedimiento de investigación, limpieza, transformación y capacitación de los datos con el objetivo de encontrar información útil, recomendar conclusiones y ayudar en la toma de decisiones. Las herramientas de análisis de datos son Open Refine, Tableau public, KNIME, Google Fusion Tables, Node XL y muchas más. Analytics está utilizando datos, aprendizaje automático, análisis estadístico y modelos basados en computadora para obtener una mejor visión y tomar mejores decisiones a partir de los datos. La analítica se define como "un proceso de transformación de datos en acciones a través del análisis y la comprensión en el contexto de la toma de decisiones organizacionales y la resolución de problemas". La analítica es compatible con muchas herramientas como Microsoft Excel, SAS, R, Python (bibliotecas), tableau public, Apache Spark y excel.
Comparación directa entre análisis de datos y análisis de datos
A continuación se muestran las 6 principales diferencias entre el análisis de datos y el análisis de datos 
Diferencias clave entre el análisis de datos y el análisis de datos
A continuación se encuentran las listas de puntos, describa las diferencias clave entre el análisis de datos y el análisis de datos
- El análisis de datos es una forma convencional de análisis que se utiliza de muchas maneras, como el sector de la salud, negocios, telecomunicaciones, seguros para tomar decisiones a partir de los datos y realizar las acciones necesarias sobre los datos. El análisis de datos es una forma especializada de análisis de datos utilizada en empresas y otros dominios para analizar datos y obtener información útil de los datos.
- El análisis de datos consiste en la recopilación de datos y, en general, inspeccionar los datos y tiene uno o más usos, mientras que el análisis de datos consiste en definir datos, investigar, limpiar los datos eliminando valores de Na o cualquier valor atípico presente en los datos, transformando los datos para producir Un resultado significativo.
- Para realizar análisis de datos, uno tiene que aprender muchas herramientas para realizar la acción necesaria sobre los datos. Para lograr análisis, uno debe tener conocimiento de R, Python, SAS, Tableau Public, Apache Spark, Excel y muchos más. Para el análisis de datos, uno debe tener herramientas prácticas como Open Refine, KNIME, Rapid Miner, Google Fusion Tables, Tableau Public, Node XL, Wolfram Alpha, etc.
- El ciclo de vida de la analítica de datos consiste en evaluación de casos de negocios, identificación de datos, adquisición y filtrado de datos, extracción de datos, validación y limpieza de datos, agregación y representación de datos, análisis de datos, visualización de datos, utilización de resultados de análisis. Como sabemos que el análisis de datos es un subcomponente del análisis de datos, el ciclo de vida del análisis de datos también entra en la parte de análisis, que consiste en la recopilación de datos, la depuración de datos, el análisis de datos e interpreta los datos con precisión para que pueda comprender lo que sus datos quieren decir.
- Cada vez que alguien quiere saber qué sucederá después o qué será lo siguiente, seguimos con el análisis de datos porque el análisis de datos ayuda a predecir el valor futuro. Mientras que en el análisis de datos, el análisis se realiza en el conjunto de datos pasado para comprender lo que sucedió hasta ahora de los datos. El análisis de datos y el análisis de datos son necesarios para comprender los datos, uno puede ser útil para estimar las demandas futuras y otro es importante para realizar un análisis de los datos para mirar al pasado.
Tabla comparativa de análisis de datos vs análisis de datos
A continuación se muestra la tabla de comparación entre Data Analytics vs Data Analysis
| Bases para la comparación | Análisis de datos | Análisis de los datos |
| Formar
| El análisis de datos es una forma 'general' de análisis que se utiliza en las empresas para tomar decisiones a partir de datos que se basan en datos. | El análisis de datos es una forma especializada de análisis de datos que se utiliza en las empresas para analizar datos y obtener algunas ideas al respecto. |
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Estructura | El análisis de datos consiste en la recopilación e inspección de datos en general y tiene uno o más usuarios. | El análisis de datos consistió en definir datos, investigar, limpiar y transformar los datos para obtener un resultado significativo. |
| Herramientas | Hay muchas herramientas de análisis en un mercado, pero se utilizan principalmente R, Tableau Public, Python, SAS, Apache Spark, Excel. | Para analizar 555555555555566 se utilizan las herramientas de datos OpenRefine, KNIME, RapidMiner, Google Fusion Tables, Tableau Public, NodeXL, WolframAlpha. |
| Secuencia | El ciclo de vida de la analítica de datos consiste en evaluación de casos de negocios, identificación de datos, adquisición y filtrado de datos, extracción de datos, validación y limpieza de datos, agregación y representación de datos, análisis de datos, visualización de datos, utilización de resultados de análisis. | La secuencia seguida en el análisis de datos es la recopilación de datos, la depuración de datos, el análisis de datos e interpretar los datos con precisión para que pueda entender lo que sus datos quieren decir. |
| Uso | El análisis de datos, en general, se puede utilizar para encontrar patrones enmascarados, correlaciones anónimas, preferencias del cliente, tendencias del mercado y otra información necesaria que puede ayudar a tomar más decisiones de notificación para fines comerciales. | El análisis de datos se puede utilizar de varias maneras, como uno puede realizar análisis como análisis descriptivo, análisis exploratorio, análisis inferencial, análisis predictivo y obtener información útil de los datos. |
| Ejemplo | Supongamos que tiene datos relacionados con la compra de clientes de 1 GB del último año, ahora uno tiene que descubrir que para lo que nuestros clientes puedan comprar, usará análisis de datos para eso. | Suponga que tiene datos relacionados con la compra de clientes de 1 gb del último año y está tratando de encontrar lo que sucedió hasta ahora que significa en el análisis de datos que analizamos en el pasado. |
Conclusión: análisis de datos vs análisis de datos
Hoy en día, el uso de datos aumenta rápidamente y se recopila una gran cantidad de datos en todas las organizaciones. los datos pueden estar relacionados con clientes, fines comerciales, usuarios de aplicaciones, visitantes relacionados y partes interesadas, etc. Estos datos se mezclan y se dividen para encontrar, comprender y analizar patrones. El análisis de datos se refiere a varias herramientas y habilidades que involucran métodos cualitativos y cuantitativos, que emplean estos datos recopilados y producen un resultado que se utiliza para mejorar la eficiencia, la productividad, reducir el riesgo y aumentar las ganancias comerciales. Las técnicas de análisis de datos difieren de una organización a otra según sus demandas.
El análisis de datos es un subcomponente de la analítica de datos, es una herramienta especializada para la toma de decisiones que utiliza diferentes tecnologías como tableau public, Open Refine, KNIME, Rapid Miner, etc. y son útiles para realizar análisis exploratorios y generar información a partir de datos utilizando una limpieza, transformando, modelando y visualizando los datos y produciendo resultados.
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