Différence entre la visualisation des données et l'analyse des données
La visualisation de données n'est rien d'autre que représenter des données sous une forme visuelle. Cette forme visuelle peut être un tableau, des graphiques, des listes ou une carte, etc. Cette représentation aide les gens à comprendre l'ampleur des données.
L'analyse de données est la méthode d'examen des ensembles de données (structurés ou non structurés) afin d'obtenir des informations utiles pour tirer des conclusions sur les ensembles de données. Les techniques et technologies d'analyse des données sont largement utilisées dans de nombreuses organisations.
Comparaisons directes entre la visualisation des données et l'analyse des données (infographie)
Vous trouverez ci-dessous la principale différence entre la visualisation des données et l'analyse des données
Différences clés entre la visualisation des données et l'analyse des données
Voici les listes de points, décrivez les principales différences entre la visualisation de données et l'analyse de données:
- La visualisation des données est la présentation des données dans un format graphique ou graphique. L'analyse de données est également un processus qui permet de reconnaître plus facilement les modèles et de tirer du sens des ensembles de données complexes.
- La visualisation des données permet aux décideurs de voir les analyses présentées visuellement, afin de saisir des concepts difficiles ou d'identifier de nouveaux modèles.
- Une analyse approfondie de la visualisation d'un attribut conduira à l'analyse de cet attribut.
- Le processus d'analyse, y compris le déploiement et l'utilisation d'outils d'analyse des mégadonnées, peut aider les entreprises à améliorer l'efficacité opérationnelle, à générer des revenus et à obtenir des avantages concurrentiels par rapport à leurs concurrents.
- L'analyse descriptive se concentre sur la description de quelque chose qui s'est déjà produit, ainsi que sur la suggestion de ses causes profondes.
- L'analyse normative aide les entreprises à anticiper les opportunités commerciales et à prendre des décisions qui affectent les bénéfices dans des domaines tels que les campagnes de marketing ciblées, etc.
- L'analyse prédictive permet d'explorer des ensembles de données historiques pour des modèles indiquant des situations et des comportements futurs
- Dans les visualisations, nous avons des visualisations statiques et interactives.
- Les visualisations statiques se concentrent sur un magasin de données spécifique, l'utilisateur ne peut pas aller au-delà d'une seule vue pour explorer des histoires supplémentaires au-delà de ce qui se trouve devant lui. L'histoire est spécifiquement capturée dans une présentation attrayante d'une seule page.
- Les visualisations interactives aident les utilisateurs à sélectionner des points de données spécifiques pour créer une histoire visualisée de leur choix.
- La compréhension de l'analyse des données fait passer la découverte au niveau supérieur en permettant non seulement aux praticiens d'explorer leurs données, mais aussi de comprendre les facteurs et les impacts sous-jacents au-delà de la simple demande POURQUOI.
- À l'aide de tableaux, de graphiques et d'éléments de conception, la visualisation des données peut aider les entreprises à expliquer les tendances et les statistiques beaucoup plus facilement. La visualisation des données expose également des modèles, des tendances et des corrélations qui pourraient autrement ne pas être détectés.
- Les analystes de données traduisent les chiffres en texte brut (anglais), qu'il s'agisse des chiffres de vente, des études de marché, de la logistique ou des coûts de transport.
- Les ordinateurs ont permis de traiter de grandes quantités de données à une vitesse fulgurante. Aujourd'hui, la visualisation des données est devenue un mélange évolutif de science et d'art qui ne manquera pas de changer le paysage de l'entreprise au cours des prochaines années.
- L'analyse de données est une pratique tendance que de nombreuses entreprises adoptent. Avant de se lancer et d'acheter des outils d'analyse de données, les organisations doivent d'abord se familiariser avec le paysage.
- Prenons un exemple pour comprendre, Visualisation de données très clairement.
Par exemple, prenons le jour de Thanksgiving comme un cas d'utilisation dans notre scénario, car nous savons tous que les ventes, le jour de Thanksgiving, seront très élevées et que les achats seront à leur apogée.
Pour aider le propriétaire de l'entreprise à comprendre l'historique d'achat correspondant aux articles, un graphique à secteurs ou un graphique l'aidera à mieux comprendre que de regarder les chiffres dans l'historique d'achat. Pour que le propriétaire d'entreprise puisse planifier son entreprise en fonction de la tendance. - Prenons un exemple d'analyse de données pour comprendre la puissance de l'analyse.
Nous faisons tous des achats en ligne et nous devons avoir vu ce message dans notre boîte aux lettres - Message «Vous nous avez manqué» de notre site Web de commerce électronique préféré si nous ne faisons pas d'achats pendant un certain temps. La scène derrière ce message comprend un «examen détaillé» de nos commandes et de l'historique des commandes. Les outils d'analyse donnant l'intelligence à l'entreprise pour attirer les clients et augmenter les revenus.
Tableau de comparaison de la visualisation des données et de l'analyse des données
| Visualisation de données | Analyse des données | |
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Utilisé pour | Le but de la visualisation des données est de communiquer des informations clairement et efficacement aux utilisateurs en les présentant visuellement. | Chaque entreprise collecte des données; l'analyse des données aidera l'entreprise à prendre des décisions commerciales plus éclairées en analysant les données. |
| Relation | La visualisation des données aide, l'analyse des données pour obtenir de meilleures informations | Ensemble, la visualisation et l'analyse des données permettront de tirer des conclusions sur les ensembles de données. Dans quelques scénarios, il peut servir de source de visualisation. |
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Outils, techniques et méthodes |
La visualisation des données peut être statique ou interactive. La visualisation interactive des données est un peu plus récente.Elle permet aux utilisateurs de parcourir les moindres détails des tableaux et graphiques à l'aide des ordinateurs et des appareils mobiles, puis de modifier de manière interactive les données qu'ils voient et la façon dont ils ont été traités. Outils: Plotly DataHero Tableau Dygraphes QlikView ZingCHhart, etc. |
Les analyses de données peuvent être des analyses prescriptives, des analyses prédictives, des analyses diagnostiques et des analyses descriptives Outils: Hive, Polybase, Presto Trifecta Excel / feuille de calcul Clear Analytics SAP Business Intelligence, etc. |
| les industries | Les technologies et techniques de visualisation des données sont largement utilisées en finance, banque, santé, commerce de détail, etc. | Les technologies et techniques d'analyse de données sont largement utilisées dans le commerce, les finances, les soins de santé, la détection du crime, les agences de voyage, etc. |
| Qui joue | Ingénieurs de données | Analystes de données |
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Plateformes | Big data, tableaux de bord de gestion des services, analyse et conception. | Big data processing, Data mining,
Analyse et conception. |
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Avantages | Identifier les domaines qui nécessitent une attention ou une amélioration
Clarté des facteurs qui influencent le comportement du client Aide à comprendre quels produits à des endroits où Prédire les volumes de ventes | Identifier les modèles et modèles sous-jacents
Agit comme une source d'entrée pour la visualisation des données, Aide à améliorer l'entreprise en prédisant les besoins |
Conclusion - Visualisation des données vs analyse des données
En ce qui concerne les besoins des entreprises, la différence entre la visualisation des données et l'analyse des données est d'une clarté frappante. Il est également clair que les visualisations, bien qu'importantes, ne peuvent pas être le seul composant de la solution pour le traitement des données, la visualisation des données et l'analyse des données ensemble tireront de bonnes conclusions pour l'entreprise.
Le choix des outils de visualisation et des outils d'analyse varie d'une organisation à l'autre, selon le type de données qu'il gère et la taille de l'organisation.
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