Différence entre l'exploration de données et les statistiques
L'analyse des données consiste à analyser les données passées et présentes pour prédire les problèmes futurs. Les organisations utilisent l'exploration de données et les statistiques pour prendre cette décision basée sur les données qui font partie intégrante de la science des données. L'exploration de données et les statistiques sont souvent confondues, mais ce n'est pas la bonne idée. Voyons si elles sont vraiment similaires ou différentes?
Exploration de données
Qu'est-ce que l'exploration de données?
Il s'agit du processus d'extraction d'informations auparavant inconnues, compréhensibles et exploitables à partir de grands entrepôts de données et les utilise pour prendre une décision commerciale cruciale. Ainsi, dans la modélisation des données, les données des clients sont extraites pour obtenir des informations commerciales. L'origine de la modélisation des données est la statistique, l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle. Dans le monde d'aujourd'hui, toutes les organisations collectent des données à partir des médias sociaux, des données de capteurs, des journaux de sites Web, etc. presque tout émet des données à mesure que l'utilisation de l'IoT augmente et que l'exploration de données est le processus d'extraction d'informations utiles à partir de ces données brutes pour prédire les modèles inconnus.
Processus d'exploration de données:
Le processus d'exploration de données est divisé en moins de 5 étapes:
- Exploration / collecte de données : identifiez les données provenant de différentes sources de données et chargez-les dans des entrepôts de données décentralisés.
- Stocker et gérer les données: stockez les données dans un stockage distribué (HDFS), des serveurs internes ou dans un cloud (Amazon S3, Azure).
- Modélisation: l'équipe commerciale, les développeurs accéderont aux données et appliqueront l'échantillonnage et la transformation aux données et supprimeront les données corrompues, non pertinentes, inexactes et incomplètes.
- Déploiement de modèles: en fonction des résultats des données modélisées, triez les données en fonction des attentes ou des résultats des utilisateurs.
- Visualiser les données: présente les données dans les graphiques ou les tableaux ou les graphiques ou au format d'arbre de décision afin que les utilisateurs finaux puissent comprendre.
Applications d'exploration de données:
L'exploration de données est utilisée dans de nombreux domaines. Voici quelques domaines très utilisés -
- Analyse et gestion du marché
- Analyse d'entreprise et gestion des risques
- Détection de fraude
Statistiques
La statistique est l'analyse et la présentation des faits numériques des données et elle est au cœur de tous les algorithmes d'exploration de données et d'apprentissage automatique. Il fournit une technique analytique et des outils à appliquer sur des ensembles de données volumineux. Les statistiques comprennent la planification, la conception, la collecte de données, l'analyse, l'élaboration d'interprétations significatives et la communication des résultats de la recherche.En raison de ces statistiques ne se limitant pas à un mathématicien, les analystes commerciaux l'utilisent également. Pour obtenir la sortie souhaitée ou quantifier les statistiques de données, utilisez la probabilité, la conception d'enquêtes et d'expériences.
Comparaison directe entre l'exploration de données et les statistiques
Voici les 11 différences directes entre l'exploration de données et les statistiques
Différences clés entre l'exploration de données et les statistiques
- L'exploration de données est le début de la science des données et couvre l'ensemble du processus d'analyse des données, tandis que les statistiques sont la base et la partition centrale de l'algorithme d'exploration de données.
- L'exploration de données est un processus d'analyse exploratoire dans lequel nous explorons et rassemblons d'abord les données et construisons un modèle sur les données pour détecter le modèle et faire des théories sur celles-ci pour prédire le résultat futur ou pour résoudre les problèmes. Alors que la statistique est le processus de confirmation dans lequel les premières théories sont faites, puis la validation est appliquée à cette théorie pour tester les ensembles de données.
- Comme la taille des données augmente de jour en jour, le format des données change également.La plupart des données reçues sont des données non structurées qui peuvent contenir des données numériques ou non numériques et les deux types de données utilisées pour l'exploration de données, mais les statistiques ne sont utilisées que pour les données probabilistes et les deux types de données numériques. calcul mathématique et prédiction.
- L'exploration de données est un processus inductif et utilise un algorithme comme un arbre de décision, un algorithme de clustering pour dériver la partition de données et générer des hypothèses à partir des données tandis que les statistiques sont le processus déductif c'est-à-dire qu'il n'implique aucune prédiction, il est utilisé pour dériver des connaissances et vérifier des hypothèses.
- L'exploration de données ne se soucie pas beaucoup de la collecte ou de la collecte de données, car il s'agit d'une analyse de données exploratoire.L'exploration de données est principalement un logiciel et un processus de calcul pour découvrir des modèles sur de grands ensembles de données, tandis que les statistiques concernent davantage la collecte de données que pour obtenir la confirmation des données prédites. nous devons recueillir des données, les analyser pour répondre aux questions. Les données collectées peuvent être des données quantitatives, qualitatives, primaires ou secondaires.
- Le nettoyage des données dans l'exploration de données est la première étape car il permet de comprendre et de corriger la qualité des données pour obtenir une analyse finale précise. Lors du nettoyage des données, un utilisateur a la possibilité de nettoyer des données inexactes ou incomplètes. Sans une bonne qualité des données, votre analyse finale souffrira d'exactitude ou vous pourriez potentiellement arriver à une mauvaise conclusion. Alors que dans Statistics, après la collecte de données provenant de diverses sources, le nettoyage des données est effectué et sur ces données nettoyées, des méthodes statistiques sont appliquées pour l'analyse confirmative.
- L'exploration de données est un processus consistant à creuser profondément dans les informations inconnues mais exploitables précédemment disponibles à partir de grandes bases de données pour les utiliser pour prendre des décisions cruciales. Un ensemble de méthodes est utilisé pour trouver des modèles et des relations dans les données disponibles. C'est une confluence de divers processus, y compris les statistiques, l'apprentissage automatique, la gestion de bases de données, l'intelligence artificielle (IA) et la reconnaissance des modèles de données, etc., tandis que les statistiques sont un élément important de l'exploration de données qui offre des techniques et des outils d'analyse efficaces pour traiter une grande quantité de données au profit des entreprises. C'est une science de l'apprentissage des données qui couvre tout, de la collecte à l'utilisation efficace des données.
- Le Data Mining est essentiellement des applications commerciales appliquées telles que l'analyse de données financières, l'industrie du commerce de détail, les télécommunications, la biologie et d'autres détections scientifiques. Tandis que Statistics est utilisé dans chaque échantillon de données pour tirer un ensemble de nouvelles informations. Il décrit le caractère des données à analyser et explore la relation des données. Il utilise des analyses prédictives pour exécuter des scénarios qui aident à décider des actions futures. D'un autre côté, les statistiques donnent du souffle à des données sans vie.
- Certaines des tendances en évolution populaires dans l'exploration de données sont l'exploration d'applications, l'exploration de données visuelles, l'exploration de données biologiques, l'exploration de sites Web, l'exploration de logiciels, l'exploration de données distribuée, l'exploration de données réelles et bien plus encore. Et les statistiques aident à identifier de nouveaux modèles dans les données non structurées disponibles.
Exploration de données vs tableau de comparaison des statistiques
Les différences entre l'exploration de données et les statistiques sont expliquées dans les points présentés ci-dessous:
| Exploration de données | Statistiques |
| Explorez et collectez d'abord des données, construisez un modèle pour détecter les modèles et formuler des théories. | Il fournit des théories à tester à l'aide de statistiques. |
| Les données utilisées sont numériques ou non numériques. | Les données utilisées sont numériques. |
| Processus inductif (génération d'une nouvelle théorie à partir de données) | Processus déductif (n'implique aucune prédiction) |
| La collecte de données est moins importante. | La collecte de données est plus importante. |
| Le nettoyage des données se fait dans l'exploration de données. | Des données propres sont utilisées pour appliquer la méthode statistique. |
| Nécessite moins d'interaction avec l'utilisateur pour valider le modèle, donc facile à automatiser. | Nécessite une interaction utilisateur pour valider le modèle, donc difficile à automatiser. |
| Convient aux grands ensembles de données | Convient aux petits ensembles de données |
| C'est un algorithme qui apprend des données sans utiliser de règle de programmation. | Formalisation de la relation dans les données sous forme d'équation mathématique |
| Utiliser la pensée heuristique (règles utilisées pour formuler des jugements et prendre des décisions) | N'a pas de place pour la réflexion heuristique. |
| Classification, Clustering, Réseau de neurones, Association, Estimation, Analyse basée sur la séquence, Visualisation | Statistique descriptive, statistique inférentielle |
| Analyse des données financières, commerce de détail, industrie des télécommunications, analyse des données biologiques, certaines applications scientifiques, etc. | Démographie, actuariat, recherche opérationnelle, biostatistique, contrôle qualité, etc. |
Conclusion - Exploration de données vs statistiques
Conclure dans toute organisation en raison de l'émergence de mégadonnées avec un grand volume et des données de vitesse différentes joue un rôle important et prédire l'extraction de données et les statistiques de résultats en fait partie intégrante. L'exploration de données utilisera toujours la pensée statistique pour tirer des résultats. Par conséquent, l'exploration de données et les statistiques augmenteront inévitablement dans un avenir proche. Et il utilise des statistiques sur les besoins des utilisateurs / organisations de grandes données pour utiliser la réflexion et les approches d'exploration de données.
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