Diferença entre analisar e avaliar (com tabela)

Analisar e avaliar são dois termos que caminham juntos. São termos comumente usados no campo da pesquisa e da ciência de dados ou em qualquer campo que precise entender e processar os dados fornecidos.

Uma vez que eles são frequentemente usados juntos, torna-se difícil diferenciar adequadamente os dois termos. Então, o que torna os dois termos diferentes?

Analisando vs Avaliando

A diferença entre Analisar e Avaliar é que analisar envolve estudar e compreender os dados, dividindo-os. Mas avaliar é o processo que determina a importância e o valor dos dados fornecidos. O processo de avaliação é feito após a análise dos dados, uma vez que são utilizados para dar o resultado ou conclusão.

Analisar é quebrar e interpretar os dados fornecidos. Isso é usado para obter os fatores, efeitos e importância dos dados. Isso geralmente requer processos de pensamento mais longos, pois os dados precisam ser divididos para uma explicação mais detalhada.

Avaliar é o processo que vem após a análise. Eles fornecem a conclusão ou o resultado da pesquisa realizada com os dados. A avaliação de dados geralmente requer menos habilidades de raciocínio, uma vez que apenas determina o valor e dá uma breve conclusão


 

Tabela de comparação entre análise e avaliação

Parâmetros de comparaçãoAnalisandoAvaliando
DadosEstuda e entende os dadosDetermina a importância e o valor dos dados
Processo de pensamentoProcesso de pensamento mais longo e complexo, uma vez que os dados precisam ser divididosProcesso de pensamento mais curto, uma vez que apenas conclui
PreocupaçõesPreocupado com as definições e implicações dos dadosPreocupado com a extensão da qualidade dos dados
AssociaçãoMais associado à objetividadeMais associado à subjetividade
UtilizadoUtilizado em pesquisas acadêmicasUtilizado para determinar os prós e contras dos dados
ResultadoNão é necessário para obter um resultadoO resultado é obrigatório

 

O que está analisando?

A palavra analisando vem da palavra francesa 'analisar' que significa 'dissecar'. Também é conhecido por ter origem grega. O processo de análise é de seis tipos com base nos dados recebidos.

Analisar é o processo de explicar e desenvolver os dados dividindo-os em dados menos complexos. A análise não só divide os dados, mas também ajuda a formar outros dados ou detalhes daquele dividido. Oferece uma perspectiva mais ampla de todos os dados coletados.

Esse processo é a primeira etapa adotada por pessoas da área de pesquisa. Portanto, analisar é um processo amplamente utilizado no campo da pesquisa e acadêmicos.

Uma vez que a análise envolve muitos processos complexos, desde a decomposição dos dados até a explicação deles, envolve um processo de pensamento mais elaborado. Eles também são muito objetivos.

 

O que está avaliando?

A origem da palavra avaliação também é diferente de analisar. Isso ocorre porque a origem da avaliação é a palavra francesa 'évaluer', que significa encontrar o valor de. 

Portanto, pode-se dizer que avaliar é o processo de encontrar o valor dos dados fornecidos. Também encontra a viabilidade. Fornece a qualidade dos dados, em vez de encontrar novas habilidades a partir deles.

Existem dois tipos de processo de avaliação: formativo e sumativo. A avaliação formativa é quando os dados são avaliados e os conjuntos de habilidades necessários para os dados são obtidos. A avaliação somativa é determinar ou saber se o objetivo definido durante a análise dos dados foi alcançado.

Como a avaliação é um processo conclusivo, isso é feito após a análise dos dados. Também está associado ao pensamento subjetivo e, portanto, requer menos processo de pensamento em comparação com a análise.


Principais diferenças entre análise e avaliação

  1. Embora os dois termos andem de mãos dadas, o processo envolvido com os dados é diferente. Analisar é o processo no qual os dados são decompostos para uma explicação mais detalhada. Ajuda a compreender os dados fornecidos enquanto avalia os meios de dados para fornecer um valor ou para encontrar a importância dos dados.
  2. A análise normalmente se preocupa apenas com as definições e implicações dos dados. Este não é o caso durante a avaliação, uma vez que se preocupa com a qualidade dos dados e sua extensão.
  3. O processo de pensamento envolvido em ambos os processos também é diferente. Uma vez que a análise requer decomposição de dados, há sempre a necessidade de um processo de pensamento elaborado, embora isso não seja necessário para a avaliação. Isso apenas conclui o poder dos dados fornecidos.
  4. Uma vez que analisar inclui decompor dados compostos, eles são mais objetivos do que avaliar. A avaliação geralmente está associada apenas a habilidades subjetivas e não objetivas.
  5. Os dados encontrados por meio de análise são utilizados na área de pesquisa e acadêmica. A avaliação não é freqüentemente usada no campo da pesquisa acadêmica, mas sim para encontrar os prós e os contras ou a conclusão dos dados.
  6. Uma vez que a análise apenas ajuda a explicar ou desenvolver ainda mais os dados, não há necessidade de um resultado. Mas avaliar é o processo que dá a conclusão aos dados em análise, por isso é preciso ter uma conclusão.

 

Conclusão

Analisar e avaliar são dois processos usados juntos. São termos comuns usados nos campos que estudam e encontram a importância dos dados. Isso também resultou na impossibilidade de diferenciar os dois termos.

A análise é quando os dados fornecidos são estudados, explicados e divididos para maior clareza. Esse processo é amplamente utilizado no campo da pesquisa, junto com as áreas acadêmicas que tratam do estudo de dados, como a ciência de dados.

Avaliar é descobrir a importância ou o poder do valor. Este processo é feito após a análise para a conclusão do estudo dos dados. Portanto, avaliar é um processo conclusivo.

A obtenção de um resultado na análise não é necessária, pois este processo apenas nos ajuda a entender melhor os dados. Mas não é o caso da avaliação. Como o processo é conclusivo, a obtenção de um resultado é de extrema importância.

Ambos os processos são necessários para obter informações completas sobre um dado e para ser capaz de usar os dados para pesquisas futuras ou avaliação de outros dados.


Referências

  1. https://journals.aom.org/doi/abs/10.5465/AMR.1995.9503271994
  2. https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/1645953.1645966
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