Exploration de données Vs. Analyse de données : différence entre l'exploration de données et l'analyse de données

Il est indéniable que des données sur tous les coins nous entourent. Notre génération a eu la chance de voir l'essor d'Internet et tous les avantages qui accompagnent le partage d'informations gratuit et accessible. Cette facilité de partage d'informations a entraîné une augmentation exponentielle de la quantité de données brutes générées.

Pour mettre les choses en perspective, tous les clics que vous effectuez, les sites que vous visitez, le temps que vous passez sur chacun des sites que vous visitez, votre présence en ligne, etc., sont des données que vous générez. Or, sous leur forme brute, ces données sont inutilisables. Rien de significatif ne pourrait être extrait de la traînée de données que chacun de nous laisse.

Cependant, avec les bons outils et la puissance de calcul, ces données peuvent ensuite être traitées et converties en informations significatives qui guident les décisions des grandes entreprises et dictent leurs bénéfices. Ceux qui saluent les données comme étant la prochaine révolution industrielle n'ont pas tort.

Dans ce monde où les données sont primordiales, de nouveaux domaines relatifs à la restauration de niches spécifiques de données doivent entrer en scène. Les personnes qui travaillent déjà dans ces domaines utilisent des termes tels que Data Science, Data Mining, Machine Learning, Deep Learning, Data analytics, etc. assez vaguement. Pour ceux qui ne sont pas dans ces domaines, acquérir une compréhension de base de ces termes peut être assez déroutant.

L'exploration de données et l'analyse de données sont des étapes cruciales dans tout projet axé sur les données et doivent être réalisées à la perfection pour assurer le succès du projet. Adhérer à la proximité des deux domaines, comme mentionné précédemment, peut compliquer la recherche de la différence entre l'exploration de données et l'analyse. Avant que nous soyons en mesure de comprendre une comparaison entre l'exploration de données et l'analyse de données, nous devons d'abord comprendre de très près les deux domaines.

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Exploration de données

L'exploration de données est un cycle délibéré et successif de distinction et de recherche d'exemples cachés et d'identification de données utiles dans un énorme ensemble de données. Il est également appelé « découverte des connaissances dans les bases de données ». C'est une expression à la mode depuis les années 1990. Mais ce n'est qu'au cours de la dernière décennie que ce domaine a vraiment gagné en popularité. L'amélioration des prouesses informatiques a permis à l'exploration de données de se rationaliser et de se généraliser.

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L'analyse des données

L'analyse de l'information, là encore, est un sur-ensemble de l'exploration de données, qui comprend la suppression, le nettoyage, la modification, la démonstration des données pour révéler des informations importantes et précieuses qui peuvent aider à déterminer la voie à suivre et à faire des choix concernant l'entreprise en question. L'analyse des données en tant que cycle existe depuis les années 1960. Il n'est entré que récemment dans le courant dominant et s'est avéré être un outil indispensable dans l'arsenal de tout acteur mondial important.

Maintenant que nous connaissons les bases de l'exploration de données et de l'analyse de données, nous sommes en mesure d'opposer l'exploration de données à l'analyse de données et de comprendre toutes les nuances et les différences entre l'exploration de données et l'analyse.

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

Bien que l'exploration de données et l'analyse de données soient deux mots différents dans le domaine des données, ils sont parfois utilisés à la place de l'autre. L'usage et la signification des termes dépendent fortement du contexte et de l'entreprise en question. Pour configurer leurs identités individuelles de sorte que vous puissiez facilement différencier les deux, vous trouverez les points de contraste significatifs énumérés ci-dessous :

1. L'exploration de données traite la collecte de données et en tire des informations brutes mais essentielles. L'analyse de données utilise ensuite les données et l'hypothèse brute pour s'appuyer sur cela et créer un modèle basé sur les données.
2. L'exploration de données est une étape dans le processus d'analyse de données. Data Analytics est le parapluie qui traite de chaque étape du pipeline de tout modèle basé sur les données.
3. L'exploration de données brille de mille feux lorsque les données en question sont bien structurées. Pendant ce temps, l'analyse des données peut être effectuée sur toutes les données; il serait toujours en mesure de tirer des informations significatives qui pourraient aider à propulser la société vers des sommets encore plus élevés.
4. L'exploration de données est chargée d'accomplir le travail principal pour rendre les données utilisées plus utilisables. Alors que l'analyse des données est utilisée pour émettre des hypothèses et, en fin de compte, aboutit à fournir des informations précieuses pour aider à la prise de décisions commerciales.
5. L'exploration de données n'a besoin d'aucun parti pris ni de notions inculquées avant d'aborder les données. Alors que l'analyse des données est principalement utilisée pour tester des hypothèses.
6. L'exploration de données utilise des modèles et des méthodes scientifiques et mathématiques pour identifier des modèles ou des tendances dans les données qui sont extraites. D'autre part, l'analyse des données est utilisée pour résoudre les problèmes d'analyse commerciale et dériver des modèles analytiques.
7. L'exploration de données n'a généralement pas besoin de visualisations, d'histogrammes, de graphiques, de GIP, etc., alors que ces visualisations sont le pain et le beurre de l'analyse de données. Sans une bonne représentation des données en question, tous les efforts qui sont mis dans l'analyse des données n'aboutiraient pas.

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Conclusion

Nous voyons les deux termes, c'est-à-dire, Data Mining et Data Analysis, depuis longtemps. Ces termes étaient palpables jusqu'à ce que le saut dans la puissance des ordinateurs permette à quiconque possédant un ordinateur de se lancer et de jouer avec les données. L'exploration de données et l'analyse de données sont cruciales pour être parfaitement réalisées. En raison de la nature même des deux domaines suivants, leurs noms ont été utilisés de manière interchangeable par les hommes d'affaires individuels.

Entre-temps, il y a aussi des personnes présentes qui ont apprécié les différences dans les régions et ont veillé à respecter les limites des deux domaines. Quel que soit votre camp, vous ne pouvez pas nier l'importance des deux dans un monde axé sur les données du 21e siècle. Une autre chose gravée dans la pierre est l'ensemble des compétences requises pour ces deux domaines.

Il serait utile que vous disposiez d'une expertise différente pour réussir dans l'un ou l'autre des domaines. Vous avez besoin d'une approche plus analytique pour aborder l'analyse des données. En revanche, vous avez besoin d'un état d'esprit de reconnaissance de formes et d'un talent pour le codage pour vous faire un nom dans le domaine de l'exploration de données.

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