Différence entre l'exploration de données et l'analyse des données

Nous vivons à une époque d'analytiques modernes avec des mégadonnées alimentant l'explosion pour la nécessité de réponses. Les mégadonnées et les analyses promettent de changer pratiquement toutes les fonctions de l'industrie et des affaires au cours des prochaines années. Il est important de comprendre que les mégadonnées ne sont pas seulement une question de volume, mais aussi de complexité. Pratiquement tous les dispositifs mécaniques ou électroniques quittent un sentier décrivant ses performances, son emplacement ou son origine. Ces appareils et les personnes qui les utilisent communiquent via Internet, ce qui conduit ensuite à une autre vaste source de données. Plus de données signifie des infrastructures nouvelles et plus complexes. Les mégadonnées sont indéniablement un gros problème, mais il doit être mis en contexte. Les données à elles seules n'ont aucune valeur, mais les modèles cachés et les idées dans les ensembles de données sont un actif extrêmement précieux. C'est là que l'analyse des données et l'exploration de données arrivent à la photo. Mais en quoi les deux termes sont-ils différents?

Que sont l'analyse des données?

L'analyse des données est la science de l'analyse des données brutes pour trouver les tendances et répondre aux questions afin d'obtenir des informations utiles et de tirer des conclusions sur ces informations. C'est le processus d'examen de grands ensembles de données à l'aide de systèmes et de logiciels spécialisés. Cela est devenu un terme de fourre-tout pour une variété d'initiatives de renseignement commercial et de l'application différentes. Pour certains, c'est le processus d'analyse des informations d'un domaine spécifique, tels que l'analyse du site Web. Eh bien, pour d'autres, il élargit les capacités de l'intelligence d'affaires à une zone de contenu spécifique, comme les ventes, la chaîne d'approvisionnement, le service, la distribution, etc. De plus, l'analyse est utilisée pour décrire l'analyse statistique et mathématique des données que les grappes, les segments et prédisent les résultats futurs. L'analyse des données intègre des données structurées et non structurées avec des flux et des requêtes en temps réel, ouvrant de nouvelles voies vers l'innovation et les informations.

Qu'est-ce que l'exploration de données?

L'exploration de données est le processus d'extraction d'informations utiles dans de grands ensembles de données dans le but de tirer des connaissances à partir de grandes quantités de données par le biais de méthodes automatiques et semi-automatiques. C'est la pratique de l'identification des modèles et des tendances utiles dans de grands ensembles de données. L'exploration de données est une classe de techniques qui retracent sa racine aux statistiques appliquées et à l'informatique. Il transforme simplement les données brutes en connaissances, une cible dans le jargon d'exploration de données, basée sur les variables, entrées ou fonctionnalités explicatives dans le jargon d'exploration de données. Il utilise des algorithmes tirés de disciplines aussi diverses que les statistiques, l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et l'informatique, afin de développer des modèles à partir de données. Il s'agit de nombreuses étapes: encadrer le problème, comprendre les données, préparer les données, créer des modèles, interpréter les résultats et créer des processus pour déployer les modèles. L'exploration de données comprend également ce qu'on appelle l'analyse descriptive.

Différence entre l'exploration de données et l'analyse des données

Définition

- L'exploration de données est le processus d'identification des modèles utiles dans les données brutes dans le but de tirer des connaissances à partir de grandes quantités de données. C'est la pratique de l'identification des modèles et des tendances utiles dans de grands ensembles de données. En termes simples, l'exploration de données transforme les données brutes et les connaissances. L'exploration de données est une classe de techniques qui retracent sa racine aux statistiques appliquées et à l'informatique. L'analyse des données est la science de l'analyse des données brutes afin de tirer des conclusions sur les informations qu'ils contiennent.

Objectif

- L'acte d'exploration de données utilise certaines méthodes de calcul spécialisées pour découvrir une structure significative et utile dans les données. Les données peuvent aller d'un simple tableau de quelques observations numériques à une matrice complexe de millions d'observations avec des milliers de variables. L'objectif ultime de l'exploration de données est d'obtenir des conclusions potentiellement utiles sur lesquelles les analystes peuvent être mis en œuvre. L'analyse des données est utilisée pour décrire l'analyse statistique et mathématique des données que les grappes, les segments et prédisent les résultats futurs afin de soutenir la prise de décision.

Processus

- Le processus d'exploration de données n'a pas changé depuis les débuts - pour obtenir des résultats significatifs à partir de données brutes, les mineurs de données passent une majorité d'effort à préparer, nettoyer, nettoyer et standardiser les données avant que les algorithmes ne commencent à les croquer. Mais ce qui a changé, c'est l'automatisation disponible pour accomplir tout cela. L'analyse des données, en revanche, peut être définie comme un processus impliquant l'utilisation de techniques statistiques, de logiciels du système d'information et de méthodologies de recherche d'opération pour explorer, découvrir et communiquer des modèles ou des tendances des données.

Exploration de données vs. Analyse des données: graphique de comparaison

Résumé

L'exploration de données est l'une des activités de l'analyse des données qui consiste à comprendre le monde complexe des données. L'exploration de données est un processus d'identification et de détermination des modèles cachés dans de grands ensembles de données dans le but de tirer des connaissances à partir de données brutes. L'exploration de données, en termes simples, transforme les données brutes en connaissances. L'analyse des données est un domaine diversifié qui comprend un ensemble complet d'activités, y compris l'exploration de données, qui s'occupe de tout, de la collecte de données à la préparation, de la modélisation des données et de l'extraction d'informations utiles, en utilisant des techniques statistiques, un logiciel du système d'information et des méthodologies de recherche sur l'opération. Les deux sont souvent considérés comme un sous-ensemble d'intelligence d'affaires.