Análisis de datos: es el proceso de deducir los conjuntos y patrones lógicos mediante el filtrado y la aplicación de transformaciones y modelos necesarios en datos sin procesar. Se pueden seguir los siguientes pasos para explorar el patrón de comportamiento de los datos y sacar las conclusiones necesarias.
Las principales herramientas disponibles para el análisis de datos en el mercado son R Programming, Python, SAS, Tableau Public, KNIME, Apache Spark, Excel, QlikView y OpenRefine.
Análisis predictivo: Abarca hacer predicciones sobre resultados futuros mediante el estudio de tendencias de datos actuales y pasadas. Utiliza algoritmos de modelado de datos, minería de datos, aprendizaje automático y aprendizaje profundo para extraer la información requerida de los datos y proyectar patrones de comportamiento para el futuro.
Algunas herramientas de la industria utilizadas para el análisis predictivo son Periscope Data, Google AI Platform, SAP Predictive Analytics, Anaconda, Microsoft Azure, Rapid Insight Veera y KNIME Analytics Platform.
A continuación se muestra una tabla de diferencias entre Data Analytics y Predictive Analytics:
| Características | Análisis de datos | Análisis predictivo |
|---|---|---|
| Definición | Inspeccionar y refinar datos para sacar conclusiones del conjunto de datos. | Examinar y operar las tendencias de datos actuales y pasadas para inferir patrones para hacer predicciones basadas en ellos. |
| Objetivo | Se utiliza para tomar decisiones basadas en datos. | Utilizado para la evaluación de riesgos y la predicción de resultados futuros. |
| Acercarse | Los procesos algorítmicos y mecánicos tradicionales se utilizan para generar conocimientos profundos sobre los datos. | Los modelos y algoritmos computacionales avanzados se utilizan para construir una plataforma de pronóstico o predicción. |
| Procedimiento | Los datos sin procesar se recopilan, limpian, estructuran y transforman para obtener un producto de datos. | Los datos limpios se utilizan para construir un modelo predictivo que luego se implementa y monitorea para verificar el progreso. |
| Salir | El resultado se basa en los requisitos del cliente. Puede o no ser predictivo. | El resultado es un modelo predictivo confiable generado al probar hipótesis y suposiciones. |
| Requisito previo | El analista de datos requiere un sólido conocimiento estadístico. | El análisis predictivo requiere un sólido conocimiento técnico y estadístico fundamental. |
| Aplicación de la industria | Detección de fraude y riesgo, logística de entrega, interacciones con clientes, publicidad digital, etc. | Pronóstico de ventas, gestión de crisis, gestión analítica de la relación con el cliente, sistemas de soporte de decisiones clínicas (CRM), etc. |
| Aplicación para científicos de datos | Utilizado para verificar modelos, teorías e hipótesis. | Se utiliza para generar confianza en las predicciones mediante el uso de modelos especializados. |
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Artículo escrito por shreyanshisingh28 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA