Phân tích vs Đánh giá: Sự khác biệt và So sánh

Phân tích và đánh giá là hai thuật ngữ đi đôi với nhau. Chúng là những thuật ngữ thường được sử dụng trong nghiên cứu và khoa học dữ liệu hoặc bất kỳ lĩnh vực nào cần hiểu và xử lý dữ liệu đã cho.

Vì chúng được sử dụng cùng nhau nên việc phân biệt chính xác giữa hai thuật ngữ trở nên khó khăn. Vậy điều gì làm cho hai thuật ngữ này khác nhau?

Chìa khóa chính

  1. Phân tích liên quan đến việc kiểm tra các thành phần của một chủ đề, ý tưởng hoặc đối tượng một cách chi tiết và có hệ thống để hiểu cấu trúc, mối quan hệ hoặc mô hình của nó.
  2. Đánh giá đòi hỏi phải đánh giá giá trị, tầm quan trọng hoặc chất lượng bằng cách đưa ra các đánh giá hoặc đưa ra kết luận dựa trên các tiêu chí hoặc tiêu chuẩn đã được thiết lập.
  3. Sự khác biệt chính giữa phân tích và đánh giá nằm ở mục tiêu và kết quả của chúng. Phân tích tập trung vào việc hiểu và chia nhỏ một chủ đề trong khi đánh giá nhằm xác định giá trị hoặc giá trị của nó.

Phân tích so với Đánh giá

Phân tích là một bước quan trọng trong nghiên cứu học thuật, phân tích liên quan đến sự tò mò và hiểu biết sâu sắc về một vấn đề cũng như diễn giải giải pháp một cách khách quan. Nó liên quan đến việc giải thích một hiện tượng. Đánh giá mang tính tương đối chủ quan, bao gồm việc đưa ra quyết định về khả năng và kỹ năng của một cá nhân.

Phân tích vs Đánh giá

Phân tích là chia nhỏ và giải thích dữ liệu đã cho. Điều này được sử dụng để có được các yếu tố, ảnh hưởng và tầm quan trọng của dữ liệu.

Điều này đòi hỏi quá trình suy nghĩ lâu hơn vì dữ liệu cần được chia nhỏ để giải thích thêm. Đánh giá là quá trình diễn ra sau khi phân tích.

Họ cung cấp kết luận hoặc kết quả của nghiên cứu được thực hiện trên dữ liệu. Đánh giá dữ liệu đòi hỏi ít kỹ năng tư duy hơn vì nó chỉ xác định giá trị và đưa ra kết luận ngắn gọn.


 

Bảng so sánh

Các thông số so sánhPhân tíchĐánh giá
NgàyNghiên cứu và hiểu dữ liệuXác định tầm quan trọng và giá trị của dữ liệu
Quá trình suy nghĩQuá trình suy nghĩ lâu hơn và phức tạp hơn vì dữ liệu cần được chia nhỏNó rút ngắn quá trình suy nghĩ vì nó chỉ kết thúc
Mối quan tâmQuan tâm đến các định nghĩa và ý nghĩa của dữ liệuLo ngại về mức độ chất lượng của dữ liệu
Hiệp hộiGắn liền với tính khách quan hơnLiên quan nhiều hơn đến tính chủ quan
Sử dụngSử dụng trong nghiên cứu học thuậtĐược sử dụng để xác định ưu và nhược điểm của dữ liệu
Kết quảKhông nhất thiết phải đạt được kết quảKết quả là bắt buộc

 

Phân tích là gì?

Từ phân tích có nguồn gốc từ tiếng Pháp 'analyse', có nghĩa là 'mổ xẻ'. Nó cũng được biết là có nguồn gốc từ Hy Lạp.

Cũng đọc:  Lutheran vs Baptist: Sự khác biệt và so sánh

Quá trình phân tích có sáu loại dựa trên dữ liệu nhận được. Phân tích giải thích và phát triển dữ liệu bằng cách chia nhỏ chúng thành dữ liệu ít phức tạp hơn.

Phân tích không chỉ chia nhỏ dữ liệu mà còn giúp hình thành các dữ liệu hoặc chi tiết khác từ dữ liệu đã chia nhỏ đó. Nó đưa ra một viễn cảnh rộng lớn hơn về tất cả các dữ liệu được thu thập.

Quá trình này là bước đầu tiên được áp dụng bởi những người trong lĩnh vực nghiên cứu. Do đó, phân tích là một quá trình được sử dụng rộng rãi trong nghiên cứu và học thuật.

Vì phân tích liên quan đến rất nhiều quy trình phức tạp, từ việc chia nhỏ dữ liệu đến giải thích nó, nên nó đòi hỏi một quá trình tư duy phức tạp hơn. Họ cũng rất khách quan.

phân tích
 

Đánh giá là gì?

Nguồn gốc của từ đánh giá cũng khác với phân tích. Điều này là do nguồn gốc của việc đánh giá là từ tiếng Pháp 'évaluer', có nghĩa là tìm giá trị của. 

Vì vậy, có thể nói rằng đánh giá là quá trình tìm kiếm giá trị của dữ liệu đã cho. Nó cũng tìm thấy tính khả thi.

Nó mang lại chất lượng dữ liệu hơn là tìm kiếm các kỹ năng mới từ nó. Có hai loại quy trình đánh giá: hình thành và tổng kết.

Đánh giá quá trình là khi dữ liệu được đánh giá và thu được các bộ kỹ năng cần thiết cho dữ liệu. Đánh giá tổng kết là xác định hoặc biết mục tiêu đã đặt ra trong quá trình phân tích dữ liệu đạt được.

Vì việc đánh giá là một quá trình mang tính quyết định nên việc này được thực hiện sau khi dữ liệu được phân tích. Nó cũng được liên kết với chủ quan tư duy và do đó đòi hỏi ít quá trình tư duy hơn là phân tích.

đánh giá

Sự khác biệt chính giữa Phân tích và Đánh giá

  1. Mặc dù hai thuật ngữ đi đôi với nhau, quá trình liên quan đến dữ liệu là khác nhau. Phân tích là quá trình trong đó dữ liệu được chia nhỏ để giải thích thêm. Nó giúp hiểu được dữ liệu đã cho trong khi đánh giá dữ liệu có nghĩa là đưa ra một giá trị hoặc tìm ra tầm quan trọng của dữ liệu.
  2. Phân tích thường chỉ liên quan đến các định nghĩa và ý nghĩa của dữ liệu. Đây không phải là trường hợp trong khi đánh giá vì nó liên quan đến chất lượng và mức độ của dữ liệu.
  3. Quá trình suy nghĩ liên quan đến cả hai quá trình cũng khác nhau. Vì việc phân tích đòi hỏi phải chia nhỏ dữ liệu nên luôn cần có một quá trình tư duy phức tạp, điều này không cần thiết cho việc đánh giá. Điều này chỉ kết luận quyền lực của dữ liệu đã cho.
  4. Vì việc phân tích bao gồm việc chia nhỏ dữ liệu phức hợp nên chúng mang tính khách quan hơn là đánh giá. Đánh giá chỉ gắn liền với kỹ năng chủ quan hơn là khách quan.
  5. Dữ liệu được tìm thấy bằng phân tích được sử dụng trong các lĩnh vực nghiên cứu và học thuật. Đánh giá không được sử dụng trong nghiên cứu học thuật mà là để tìm ra những ưu và nhược điểm hoặc kết luận của dữ liệu.
  6. Vì phân tích chỉ giúp giải thích hoặc phát triển thêm dữ liệu, không cần kết quả. Nhưng đánh giá là quá trình đưa ra kết luận cho dữ liệu được phân tích nên việc có kết luận là cần thiết.
Sự khác biệt giữa Phân tích và Đánh giá

dự án
  1. https://journals.aom.org/doi/abs/10.5465/AMR.1995.9503271994
  2. https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/1645953.1645966
Cũng đọc:  IELTS vs Duolingo: Sự khác biệt và So sánh

Cập nhật lần cuối: ngày 14 tháng 2023 năm XNUMX

chấm 1
Một yêu cầu?

Tôi đã nỗ lực rất nhiều để viết bài đăng trên blog này nhằm cung cấp giá trị cho bạn. Nó sẽ rất hữu ích cho tôi, nếu bạn cân nhắc chia sẻ nó trên mạng xã hội hoặc với bạn bè/gia đình của bạn. CHIA SẺ LÀ ♥️

13 suy nghĩ về “Phân tích và Đánh giá: Khác biệt và So sánh”

  1. Mặc dù bài viết này có nhiều thông tin nhưng tôi tin rằng nó có thể sử dụng nhiều ví dụ thực tế hơn để minh họa sự khác biệt giữa phân tích và đánh giá.

    đáp lại
  2. Bài viết này phục vụ như một tài liệu tham khảo có giá trị để hiểu được sự khác biệt giữa phân tích và đánh giá, đặc biệt là trong nghiên cứu học thuật.

    đáp lại
  3. Bài viết nêu ngắn gọn sự khác biệt giữa phân tích và đánh giá, khiến đây là tài liệu cần đọc đối với những người bước vào lĩnh vực khoa học dữ liệu.

    đáp lại
  4. Bài viết đã giải thích rất tốt những điểm tương đồng và khác biệt giữa phân tích và đánh giá dữ liệu, điều này rất hữu ích cho bất kỳ ai làm việc với dữ liệu.

    đáp lại
  5. Bài viết này mô tả một cách hiệu quả các sắc thái giữa phân tích và đánh giá dữ liệu. Sự chỉ huy của tác giả về vấn đề này là hiển nhiên.

    đáp lại
  6. Bài viết này cung cấp một sự mổ xẻ toàn diện về sự khác biệt giữa phân tích và đánh giá. Đây chắc chắn là một cuốn sách phải đọc đối với các nhà nghiên cứu và phân tích dữ liệu.

    đáp lại
  7. Bài viết này cung cấp một phân tích chuyên sâu về sự khác biệt giữa phân tích và đánh giá dữ liệu, một sự khác biệt thực sự quan trọng cần hiểu trong bất kỳ lĩnh vực nghiên cứu nào.

    đáp lại

Để lại một bình luận

Bạn muốn lưu bài viết này cho sau này? Nhấp vào trái tim ở góc dưới cùng bên phải để lưu vào hộp bài viết của riêng bạn!