L'exploration et l'analyse des données sont au cœur des performances d'une organisation. L'avantage concurrentiel d'une organisation est déterminé par sa capacité à exploiter les données. Les données font référence à différents chiffres et valeurs collectés. Après traitement, elle devient une information factuelle fiable pour la prise de décision. L'analyse des données et l'exploitation minière des données sont liées et utilisées ensemble pour optimiser les performances des entreprises.
Analyse des données
L'analyse des données est une analyse approfondie des données brutes pour rechercher des modèles, des tendances et des mesures dans un ensemble de données. Des systèmes informatiques spécialisés travaillent sur les données brutes pour identifier les tendances et tirer des conclusions.
Cela implique de nombreux types d'analyse de données. Les modèles et les tendances découverts dans cette analyse améliorent l'efficacité et les performances d'une entreprise.
Un processus d'analyse de données réussi vous permettra de connaître la situation de votre entreprise et de prédire l'avenir. Vous saurez ce dont vous avez besoin pour améliorer vos produits et services. Chez IronHack, vous pouvez acquérir un large éventail de compétences en matière d'analyse des données.
Types d’analyse des données
Il existe plusieurs types d’analyse des données.
L'analyse descriptive décrit généralement ce qui s'est passé dans le passé. Vos ventes ont-elles augmenté? Y a-t-il d'autres clients à venir ? Quels sont les produits qui évoluent rapidement ?
Dans les analyses de diagnostic, vous appliquez un peu d'hypothèse. Les analyses diagnostiques vous disent pourquoi quelque chose s'est produit. Vous utilisez les résultats de l'analyse descriptive pour découvrir pourquoi les choses se sont passées de cette façon. La dernière campagne publicitaire a-t-elle apporté des changements à vos ventes ?
L'analyse prédictive vous indique comment les choses seront dans le futur. Il utilisera les données collectées précédemment et déterminera si le problème se reproduira.
L'analyse prescriptive aide à prendre des décisions sur ce qui doit être fait. Des systèmes informatiques spécialisés font de l'analyse prescriptive pour trouver des modèles à partir de grands volumes de données.
Les étapes de l’analyse des données
L'analyse des données commence par la détermination de la manière de regrouper les données. Les données peuvent être classées dans différentes catégories, notamment l'âge, le sexe ou le revenu. L'étape suivante consiste à collecter des données à partir de différentes sources.
Vous utilisez ensuite des programmes spécialisés pour organiser les données recueillies. Enfin, vous vous assurez que les données sont correctes et précises avant de les traiter.
Exploration de données
L’exploration de données consiste à trouver des informations utiles à partir de grands volumes de données. Elle est effectuée de manière systématique et successive pour découvrir des tendances et des modèles cachés dans un vaste ensemble de données.
Ces modèles et tendances cachés vous renseignent sur vos clients et vous aident à prendre les décisions qui vous permettront d'augmenter vos ventes. Il fournit des informations fiables et utiles pour les campagnes de marketing.
En outre, l’exploration des données peut vous aider à identifier les domaines dans lesquels vous pouvez faire des économies pour réduire vos dépenses opérationnelles. De plus, l’exploration de données permet de créer des modèles d'apprentissage automatique utilisés en intelligence artificielle.
Types d’exploration de données
Il existe différents types d’exploration de données telles que :
Le lissage ou smoothing : pour supprimer le bruit des données, vous utilisez un algorithme. Le lissage permet de visualiser les tendances.
Le partitionnement de données ou Clustering : il s'agit de rassembler des groupes ayant les mêmes caractères. Les spécialistes du marketing peuvent identifier des groupes au sein de leur marché cible.
La classification : elle vient après le clustering, qui consiste à classer les objets ou les personnes dans des catégories. La classification place les nouvelles données dans le bon groupe. Plus de détails sur les classifications sont disponibles sur le site Web d’IronHack.
L’association : qui identifie les données qui sont en quelque sorte connectées.
La détection des anomalies : elle permet de détecter rapidement les fraudes en repérant les données qui ne correspondent pas au schéma normal. La détection des anomalies est utile dans les banques et les entreprises pour aider à détecter les fraudes.
Regression : un outil statistique qui permet de prédire l'avenir.
L’exploration de texte : L'exploration de texte détermine la fréquence à laquelle les individus utilisent certains mots. Il peut alerter en cas de fuite de données par les employés d'une entreprise.
Le résumé : Il permet de mettre un ensemble de données collectées sous une forme facilement compréhensible. Vous pouvez l'utiliser pour calculer la moyenne d'un ensemble de données particulier.
Les étapes de l’exploration de données
La première étape consiste à éliminer les informations contradictoires. Les différentes sources de données sont ensuite intégrées et connectées. L'étape suivante consiste à sélectionner des données dans l'ensemble de données. Ensuite, l'exécution d'opérations d'agrégation pour transférer les données dans une forme applicable à l'exploitation minière suit.
Vient ensuite l'application de méthodes intelligentes pour extraire les données. La dernière étape consiste à présenter le résultat au client par le biais d'une visualisation.
7 différences entre l’analyse des données et l’exploration des données
Vous trouverez ci-dessous sept différences entre l’analyse des données et l’exploration des données :
Le personnel : Une seule personne, de préférence un spécialiste ayant des compétences en codage, est responsable de l'exploration des données. En revanche, une équipe de spécialistes effectue l’analyse des données.
Fonction : Dans l’exploration de données, vous souhaitez rechercher les modèles masqués dans les ensembles de données. Cependant, dans l'analyse des données, vous analysez les ensembles de données.
Objectif : Votre objectif dans l’exploration de données est de rendre les informations dont vous disposez utilisables. De plus, vous voulez identifier des modèles. Pour l’analyse des données, votre objectif est de prendre des décisions et des hypothèses basées sur les données.
Méthode : Vous appliquez des méthodes mathématiques telles que des algorithmes dans le processus d'exploration des données. Dans l’analyse des données, vous utilisez l’informatique décisionnelle pour mener à bien votre étude.
Ensembles de données : Dans le processus d'exploration de données, vous utilisez de grands volumes de données collectées dans l'entrepôt de données. En ce qui concerne l'analyse des données, vous pouvez utiliser de petits, moyens ou grands volumes de données.
Connaissances : Vous appliquez l’apprentissage automatique dans l’exploration des données. Cependant, dans l’analyse des données, vous devez faire appel à des connaissances en la matière et en informatique.
Résultat : le résultat que vous obtenez de l'exploration de données est un modèle de données et des tendances. En ce qui concerne l’analyse des données, vos résultats sont des idées et des hypothèses exploitables.
Conclusion
Avant de tirer des informations précieuses des données, il est important de reconnaître les modèles et d'apprendre les tendances. Par conséquent, vous devez procéder à une exploration des données avant d'effectuer une analyse des données.
En tant qu'entreprise, vous devez appliquer les deux pour optimiser les performances de votre entreprise et réduire vos coûts opérationnels. Et, surtout, d'augmenter les ventes de votre entreprise.
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