Science of examining raw data with the purpose of drawing conclusions about that information
Data analytics is the science of collecting, organizing, and analyzing very large sets of data in order to identify patterns and draw conclusions. For example, let’s say that the executives of the McDonald’s restaurant chain are looking to add a new fresh food item to their menu. Predictive analytics is the practice of extracting information from existing data sets in order to determine patterns and predict future outcomes and trends. Predictive analytics does not tell you what will happen in the future. Data analytics (DA) is the science of examining raw data with the purpose of drawing conclusions about that information. Data analytics is used in many industries to allow companies and organization to make better business decisions and in the sciences to verify or disprove existing models or theories. Data analytics is distinguished from data mining by the scope, purpose and focus of the analysis. Data miners sort through huge data set s using sophisticated software to identify undiscovered patterns and establish hidden relationships. SAP Business Objects. Big data analytics is the process of examining large data sets containing a variety of data types -- i.e., big data -- to uncover hidden patterns, unknown correlations, market trends, customer preferences and other useful business information. Big data analytics refers to the process of collecting, organizing and analyzing large sets of data (called big data) to discover patterns and other useful information.
http://www.capella.edu/blogs/cublog/what-is-data-analytics/ http://www.webopedia.com/TERM/P/predictive_analytics.html http://searchdatamanagement.techtarget.com/definition/data-analytics http://searchbusinessanalytics.techtarget.com/definition/big-data-analytics http://www.webopedia.com/TERM/B/big_data_analytics.html
what is to data analytics
डेटा एनालिटिक्स क्या है
उस जानकारी के बारे में निष्कर्ष निकालने के उद्देश्य से कच्चे डेटा की जांच करने का विज्ञान
डेटा एनालिटिक्स पैटर्न की पहचान करने और निष्कर्ष निकालने के लिए डेटा के बहुत बड़े सेट को एकत्र करने, व्यवस्थित करने और विश्लेषण करने का विज्ञान है। उदाहरण के लिए, मान लें कि मैकडॉनल्ड्स रेस्तरां श्रृंखला के अधिकारी अपने मेनू में एक नया ताजा खाद्य पदार्थ जोड़ना चाहते हैं। भविष्य कहनेवाला विश्लेषण पैटर्न निर्धारित करने और भविष्य के परिणामों और रुझानों की भविष्यवाणी करने के लिए मौजूदा डेटा सेट से जानकारी निकालने का अभ्यास है। भविष्य कहनेवाला विश्लेषण आपको यह नहीं बताता है कि भविष्य में क्या होगा। डेटा एनालिटिक्स (डीए) उस जानकारी के बारे में निष्कर्ष निकालने के उद्देश्य से कच्चे डेटा की जांच करने का विज्ञान है। डेटा एनालिटिक्स का उपयोग कई उद्योगों में कंपनियों और संगठन को बेहतर व्यावसायिक निर्णय लेने और विज्ञान में मौजूदा मॉडल या सिद्धांतों को सत्यापित या अस्वीकार करने की अनुमति देने के लिए किया जाता है। डेटा एनालिटिक्स को विश्लेषण के दायरे, उद्देश्य और फोकस द्वारा डेटा माइनिंग से अलग किया जाता है। डेटा खनिक अनदेखे पैटर्न की पहचान करने और छिपे हुए संबंधों को स्थापित करने के लिए परिष्कृत सॉफ़्टवेयर का उपयोग करके विशाल डेटा सेट के माध्यम से सॉर्ट करते हैं। एसएपी बिजनेस ऑब्जेक्ट्स। बिग डेटा एनालिटिक्स विभिन्न प्रकार के डेटा वाले बड़े डेटा सेटों की जांच करने की प्रक्रिया है - यानी, बड़ा डेटा - छिपे हुए पैटर्न, अज्ञात सहसंबंध, बाजार के रुझान, ग्राहक वरीयताओं और अन्य उपयोगी व्यावसायिक जानकारी को उजागर करने के लिए। बिग डेटा एनालिटिक्स पैटर्न और अन्य उपयोगी जानकारी की खोज के लिए डेटा के बड़े सेट (जिसे बड़ा डेटा कहा जाता है) को इकट्ठा करने, व्यवस्थित करने और विश्लेषण करने की प्रक्रिया को संदर्भित करता है।