Descriptive analytics is een voorbereidend stadium van gegevensverwerking dat een samenvatting maakt van historische gegevens om nuttige informatie op te leveren en de gegevens eventueel voor te bereiden op verdere analyse.
Data-aggregatie en dataminingmethoden organiseren de gegevens en maken het mogelijk om patronen en relaties in de gegevens te identificeren die anders niet zichtbaar zouden zijn. Query's, rapportages en datavisualisatie kunnen worden toegepast om meer inzicht te krijgen.
Descriptive analytics wordt soms gezegd dat het informatie geeft over wat er is gebeurd. U ziet bijvoorbeeld een toename van het aantal volgers op Twitter na een bepaalde tweet. Diagnostic analytics is een diepere blik op gegevens om te proberen de oorzaken van gebeurtenissen en gedragingen te begrijpen. Predictive analytics, dat wordt gebruikt om toekomstige waarschijnlijkheden en trends te identificeren, wordt gezegd informatie te geven over wat er in de toekomst zou kunnen gebeuren. Prescriptive analytics is applied to try to identify the best outcome to events, given the parameters, and suggest decision options to best take advantage of a future opportunity or mitigate a future risk.
Here’s a summary of the stages of data analysis:
Descriptive analytics: What happened?
Diagnostic analytics: Why did it happen?
Predictive analytics: What could happen in the future?
Prescriptive analytics: How should we respond to those potential future events?