数据分析与数字分析的差异
发布时间：2021-05-12 19:38:21 所属栏目：大数据 来源：互联网
导读：(1)数据分析vs.数字分析 尽管术语数据分析和数字分析经常互换使用，但是数字分析是数据分析的子集，涉及检查、清理、转换和建模数据以得出结论。数据分析包括用于执行数字分析的工具和技术。 (2)数据分析vs.数据科学 数据分析和数据科学密切相关。数据分析是
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(1)数据分析vs.数字分析
尽管术语“数据分析”和“数字分析”经常互换使用，但是数字分析是数据分析的子集，涉及检查、清理、转换和建模数据以得出结论。数据分析包括用于执行数字分析的工具和技术。
(2)数据分析vs.数据科学
数据分析和数据科学密切相关。数据分析是数据科学的组成部分，用于了解组织数据的外观。通常情况下，数据分析的输出是报告和可视化。数据科学利用分析的结果来研究和解决问题。
数据分析和数据科学之间的差异通常被视为时间尺度的差异。数据分析描述现实的当前或历史状态，而数据科学则使用这些数据来预测或理解未来。
(3)数据分析vs.业务分析
业务分析是数据分析的另一个子集。业务分析使用数据分析技术，包括数据挖掘、统计分析和预测建模，以推动更好的业务决策。调研机构Gartner公司将业务分析定义为“用于构建分析模型和模拟以创建场景、了解现实和预测未来状态的解决方案。”
数据分析的类型
以下有四种分析类型：
(1)描述性分析：发生了什么，现在正在发生什么?描述性分析通过识别趋势和模式，使用来自多个来源的历史和当前数据来描述当前状态。而在业务分析中，这是商业智能(BI)发挥的作用。
(2)诊断分析：为什么会发生?诊断分析使用数据(通常通过描述性分析生成)来发现性能的因素或原因。
(3)预测分析：将来可能会发生什么?预测分析将统计建模、预测和机器学习等技术应用于描述性和诊断分析的输出，以对未来结果进行预测。预测分析通常被认为是一种“高级分析”，通常依赖于机器学习或深度学习。
(4)规范分析：需要做什么?规范分析是一种高级分析，涉及测试和其他技术的应用，以推荐可提供预期结果的特定解决方案。在业务中，预测分析使用机器学习、业务规则和算法。
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