Différences entre l'analyse de données et l'analyse de données
L'analyse des données est une procédure d'enquête, de nettoyage, de transformation et de formation des données dans le but de trouver des informations utiles, de recommander des conclusions et d'aider à la prise de décision. Les outils d'analyse de données sont Open Affiner, Tableau public, KNIME, Google Fusion Tables, Node XL et bien d'autres. Analytics utilise les données, l'apprentissage automatique, l'analyse statistique et les modèles informatiques pour obtenir une meilleure compréhension et prendre de meilleures décisions à partir des données. L'analytique est définie comme «un processus de transformation des données en actions par l'analyse et la compréhension dans le contexte de la prise de décision organisationnelle et de la résolution de problèmes». L'analytique est prise en charge par de nombreux outils tels que Microsoft Excel, SAS, R, Python (bibliothèques), tableau public, Apache Spark et Excel.
Comparaison directe entre l'analyse de données et l'analyse de données
Voici les 6 principales différences entre l'analyse de données et l'analyse de données 
Différences clés entre l'analyse de données et l'analyse de données
Voici les listes de points, décrivez les principales différences entre l'analyse de données et l'analyse de données
- L'analyse de données est une forme conventionnelle d'analyse qui est utilisée de nombreuses manières comme le secteur de la santé, les affaires, les télécommunications, l'assurance pour prendre des décisions à partir des données et effectuer les actions nécessaires sur les données. L'analyse des données est une forme spécialisée d'analyse de données utilisée dans les entreprises et d'autres domaines pour analyser les données et tirer des informations utiles des données.
- L'analyse de données consiste à collecter des données et, en général, à inspecter les données et elles ont une ou plusieurs utilisations, tandis que l'analyse de données consiste à définir des données, à enquêter, à nettoyer les données en supprimant les valeurs de Na ou toute valeur aberrante présente dans les données, transformant les données pour produire un résultat significatif.
- Pour effectuer l'analyse des données, il faut apprendre de nombreux outils pour effectuer l'action nécessaire sur les données. Pour réaliser des analyses, il faut avoir une connaissance de R, Python, SAS, Tableau Public, Apache Spark, Excel et bien d'autres. Pour l'analyse des données, il faut avoir des outils pratiques comme Open Affiner, KNIME, Rapid Miner, Google Fusion Tables, Tableau Public, Node XL, Wolfram Alpha, etc.
- Le cycle de vie de l'analyse des données comprend l'évaluation de l'analyse de rentabilisation, l'identification des données, l'acquisition et le filtrage des données, l'extraction des données, la validation et le nettoyage des données, l'agrégation et la représentation des données, l'analyse des données, la visualisation des données, l'utilisation des résultats de l'analyse. Comme nous savons que l'analyse des données est une sous-composante de l'analyse des données, le cycle de vie de l'analyse des données entre également dans la partie analytique.Elle comprend la collecte de données, le nettoyage des données, l'analyse des données et interprète les données avec précision afin que vous puissiez comprendre ce que veulent vos données. dire.
- Chaque fois que quelqu'un veut découvrir ce qui va se passer ensuite ou ce qui va se passer ensuite, nous optons pour l'analyse des données, car l'analyse des données aide à prédire la valeur future. Alors que dans l'analyse des données, l'analyse effectue sur un ensemble de données passé pour comprendre ce qui s'est passé jusqu'à présent à partir des données. L'analyse des données et l'analyse des données sont toutes deux nécessaires pour comprendre les données, l'une peut être utile pour estimer les demandes futures et l'autre est importante pour effectuer une analyse des données à examiner dans le passé.
Tableau de comparaison Data Analytics vs Data Analysis
Ci-dessous le tableau de comparaison entre l'analyse de données et l'analyse de données
| Base de comparaison | Analyse des données | L'analyse des données |
| Forme
| L'analyse des données est une forme d'analyse «générale» qui est utilisée dans les entreprises pour prendre des décisions à partir de données basées sur les données | L'analyse des données est une forme spécialisée d'analyse de données utilisée dans les entreprises pour analyser les données et en tirer des informations. |
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Structure | L'analyse des données consiste en la collecte et l'inspection de données en général et elle a un ou plusieurs utilisateurs. | L'analyse des données consistait à définir une donnée, à enquêter, à nettoyer, à transformer les données pour donner un résultat significatif. |
| Outils | Il existe de nombreux outils d'analyse sur un marché, mais principalement R, Tableau Public, Python, SAS, Apache Spark, Excel sont utilisés. | Pour analyser55555555555555566 les données OpenRefine, KNIME, RapidMiner, Google Fusion Tables, Tableau Public, NodeXL, WolframAlpha sont utilisées. |
| Séquence | Le cycle de vie de l'analyse des données comprend l'évaluation de l'analyse de rentabilisation, l'identification des données, l'acquisition et le filtrage des données, l'extraction des données, la validation et le nettoyage des données, l'agrégation et la représentation des données, l'analyse des données, la visualisation des données, l'utilisation des résultats de l'analyse. | La séquence suivie dans l'analyse des données est la collecte de données, le nettoyage des données, l'analyse des données et l'interprétation précise des données afin que vous puissiez comprendre ce que vos données veulent dire. |
| Usage | L'analyse de données, en général, peut être utilisée pour trouver des modèles masqués, des corrélations anonymes, les préférences des clients, les tendances du marché et d'autres informations nécessaires qui peuvent aider à prendre plus de décisions de notification à des fins commerciales. | L'analyse des données peut être utilisée de différentes manières, comme on peut effectuer une analyse comme une analyse descriptive, une analyse exploratoire, une analyse inférentielle, une analyse prédictive et tirer des informations utiles des données. |
| Exemple | Supposons que vous disposiez de 1 Go de données liées aux achats des clients au cours de la dernière année, il faut maintenant trouver que ce que nos clients achèteront prochainement, vous utiliserez l'analyse des données pour cela. | Supposons que vous disposiez de 1 Go de données relatives aux achats des clients au cours de la dernière année et que vous essayez de trouver ce qui s'est passé jusqu'à présent, ce qui signifie que dans l'analyse des données, nous examinons le passé. |
Conclusion - Analyse de données vs analyse de données
Aujourd'hui, l'utilisation des données augmente rapidement et une énorme quantité de données est collectée dans toutes les organisations. les données peuvent être liées aux clients, aux objectifs commerciaux, aux utilisateurs des applications, aux visiteurs et aux parties prenantes, etc. Ces données sont barattées et divisées pour trouver, comprendre et analyser les modèles. L'analyse de données fait référence à divers outils et compétences impliquant des méthodes qualitatives et quantitatives, qui utilisent ces données collectées et produisent un résultat qui est utilisé pour améliorer l'efficacité, la productivité, réduire les risques et augmenter les gains commerciaux. Les techniques d'analyse des données diffèrent d'une organisation à l'autre en fonction de leurs demandes.
L'analyse des données est un sous-composant de l'analyse des données est un outil de prise de décision spécialisé qui utilise différentes technologies comme tableau public, Open raffiner, KNIME, Rapid Miner etc. et sont utiles lors de l'exécution d'une analyse exploratoire et de produire des informations à partir de données à l'aide d'un nettoyage, transformer, modéliser et visualiser les données et produire des résultats.
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