Eksploracja danych vs. Analiza danych: różnica między eksploracją danych a analizą danych

Nie da się ukryć, że dane na wszystkich zakątkach nas otaczają. Nasze pokolenie miało to szczęście, że widziało rozwój Internetu i wszystkie korzyści, jakie daje bezpłatne i dostępne udostępnianie informacji. Ta łatwość udostępniania informacji doprowadziła do gwałtownego wzrostu ilości generowanych nieprzetworzonych danych.

Aby spojrzeć na to z innej perspektywy, wszystkie kliknięcia, które odwiedzasz, odwiedzane witryny, ilość czasu spędzanego na każdej z odwiedzanych witryn, Twoja obecność w Internecie itp. są danymi, które generujesz. Teraz, w swojej surowej postaci, te dane są bezużyteczne. Ze śladu danych pozostawionych przez każdego z nas nie można było wydobyć niczego sensownego.

Jednak dzięki odpowiednim narzędziom i mocy obliczeniowej dane te mogą być następnie przetwarzane i przekształcane w znaczące spostrzeżenia, które kierują decyzjami wielkich korporacji i dyktują ich zyski. Ci, którzy wychwalają dane jako kolejna rewolucja przemysłowa, nie mylą się.

W tym świecie, w którym dane są wszystkim, muszą pojawić się nowe dziedziny związane z obsługą konkretnych nisz danych. Osoby, które już służą w tych dziedzinach, dość luźno rzucają terminy, takie jak Data Science, Data Mining, Machine Learning, Deep Learning, Data analytics. Dla tych, którzy nie zajmują się tymi dziedzinami, zdobycie podstawowego zrozumienia tych terminów może być dość mylące.

Eksploracja danych i analiza danych to kluczowe kroki w każdym projekcie opartym na danych i muszą być wykonane perfekcyjnie, aby zapewnić sukces projektu. Trzymanie się bliskości obu dziedzin, jak wspomniano wcześniej, może sprawić, że znalezienie różnicy między eksploracją danych a analizą będzie dość trudne. Zanim będziemy w stanie zrozumieć porównanie eksploracji danych z analizą danych, musimy najpierw bardzo dokładnie zrozumieć te dwie dziedziny.

Zamówienie: wynagrodzenie analityka danych w Indiach

Eksploracja danych

Eksploracja danych to celowy i następujący po sobie cykl rozróżniania i znajdowania ukrytych przykładów oraz identyfikowania użytecznych danych w ogromnym zbiorze danych. Inaczej nazywa się to również „Odkrywaniem wiedzy w bazach danych”. To modne wyrażenie od lat 90. XX wieku. Ale dopiero w ostatniej dekadzie ta dziedzina naprawdę zyskała na popularności. Poprawa wydajności obliczeniowej pozwoliła na uproszczenie i upowszechnienie eksploracji danych.

Przeczytaj: Pomysły i projekty dotyczące eksploracji danych

Analiza danych

Z kolei analiza informacji to nadzbiór eksploracji danych, który obejmuje usuwanie, czyszczenie, zmianę, prezentację danych w celu ujawnienia istotnych i cennych informacji, które mogą pomóc w określeniu sposobu postępowania i dokonywaniu wyborów dotyczących danej firmy. Analiza danych jako cykl istnieje od lat 60. XX wieku. Dopiero niedawno weszła do głównego nurtu i okazała się nieodzownym narzędziem w arsenale każdego znaczącego globalnego gracza.

Teraz, gdy znamy podstawy eksploracji danych i analizy danych, jesteśmy w stanie zmierzyć się z eksploracją danych i analizą danych łeb w łeb i zrozumieć wszystkie niuanse i różnice między eksploracją danych a analizą.

Przeczytaj: Pomysły na projekty dotyczące analizy danych

Różnica między eksploracją danych a analizą danych

Chociaż eksploracja danych i analiza danych to dwa różne słowa w dziedzinie danych, czasami są one używane zamiast drugiego. Użycie i znaczenie terminów zależą w dużej mierze od kontekstu i danej firmy. Aby ustawić ich indywidualne tożsamości tak, aby można było łatwo je odróżnić, znajdziesz istotne kontrastujące punkty wymienione poniżej:

1. Eksploracja danych zapewnia gromadzenie danych i uzyskiwanie surowych, ale niezbędnych spostrzeżeń. Analityka danych wykorzystuje następnie dane i prymitywną hipotezę, aby na tej podstawie zbudować model na podstawie danych.
2. Eksploracja danych to krok w procesie analizy danych. Analiza danych to parasol, który zajmuje się każdym krokiem w potoku dowolnego modelu opartego na danych.
3. Eksploracja danych błyszczy najlepiej, gdy dane są dobrze ustrukturyzowane. Tymczasem analizę danych można przeprowadzić na dowolnych danych; nadal byłby w stanie uzyskać znaczące spostrzeżenia, które mogłyby pomóc w wyniesieniu korporacji na jeszcze wyższy poziom.
4. Eksploracja danych ma na celu wykonanie głównego zadania, aby dane, które są używane, były bardziej użyteczne. Natomiast analiza danych służy do postawienia hipotez, a ostatecznie do dostarczenia cennych informacji, które pomogą w podejmowaniu decyzji biznesowych.
5. Eksploracja danych nie wymaga żadnych uprzedzeń ani żadnych pojęć, które są wpajane przed zajęciem się danymi. Natomiast analiza danych jest głównie wykorzystywana do testowania hipotez.
6. Eksploracja danych wykorzystuje modele i metody naukowe i matematyczne do identyfikacji wzorców lub trendów w eksplorowanych danych. Z drugiej strony analiza danych jest wykorzystywana do rozwiązywania problemów analityki biznesowej i wyprowadzania modeli analitycznych.
7. Eksploracja danych zazwyczaj nie wymaga żadnych wizualizacji, wykresów słupkowych, wykresów, GIP itp., natomiast te wizualizacje /są chlebem powszednim analizy danych. Bez dobrej reprezentacji przedmiotowych danych wszelkie wysiłki włożone w analizę danych nie przyniosłyby rezultatu.

Dowiedz się więcej: Data Science vs Data Mining

Wniosek

Oba terminy, tj. Data Mining i Data Analysis spotykamy się od dłuższego czasu. Terminy te były namacalne, dopóki skok w czystej mocy komputerów nie umożliwił każdemu, kto ma komputer, wskoczyć i bawić się danymi. Zarówno eksploracja danych, jak i analiza danych mają kluczowe znaczenie dla perfekcyjnego wykonania. Ze względu na specyfikę dwóch kolejnych pól ich nazwy były używane zamiennie przez poszczególnych ludzi biznesu.

Tymczasem obecni są również ludzie, którzy docenili różnice w obszarach i zadbali o respektowanie granic obu pól. W jakimkolwiek obozie jesteś, nie możesz zaprzeczyć, że oba te elementy są ważne w opartym na danych świecie XXI wieku. Kolejną rzeczą, która jest niezmienna, są umiejętności wymagane w obu tych dziedzinach.

Pomogłoby, gdybyś miał inną wiedzę specjalistyczną, aby odnieść sukces w którejkolwiek z tych dziedzin. Potrzebujesz bardziej analitycznego podejścia do analizy danych. W przeciwieństwie do tego potrzebujesz nastawienia do rozpoznawania wzorców i smykałki do kodowania, aby wyrobić sobie markę w dziedzinie eksploracji danych.

Jeśli jesteś zainteresowany nauką o danych, sprawdź program IIIT-B i upGrad Executive PG w dziedzinie Data Science, który jest stworzony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 10 studiów przypadków i projektów, praktyczne warsztaty praktyczne, mentoring z ekspertami z branży, 1 -on-1 z mentorami branżowymi, ponad 400 godzin nauki i pomocy w pracy z najlepszymi firmami.