Exploration de données et visualisation de données - laquelle est la meilleure

Introduction à l'exploration de données et à la visualisation de données

L'exploration de données et la visualisation de données relèvent du domaine de la science des données qui est un domaine interdisciplinaire de l'informatique ayant des statistiques, de l'informatique, des mathématiques et plusieurs processus techniques, y compris différentes méthodologies.

L'exploration de données fait partie de la science des données où il y aura un processus consistant à parcourir de grands ensembles de données et à identifier les ensembles de données et les types de données pour extraire différents modèles de données des ensembles de données existants.

La visualisation des données est le processus d'extraction et de visualisation des données d'une manière très claire et compréhensible sans aucune forme de lecture ou d'écriture en affichant les résultats sous la forme de camemberts, de graphiques à barres, de représentations statistiques et de formes graphiques également.

Dans l'exploration de données, il existe différents processus impliqués pour mener à bien le processus d'exploration de données tels que l'extraction de données, la gestion des données, les transformations de données, le prétraitement des données, etc.

Dans la visualisation de données, l'objectif principal est de transmettre les informations de manière efficace et claire sans aucun écart ni complexité sous la forme de graphiques statistiques, de graphiques d'informations et de tracés. Laissez-nous discuter de l'exploration de données et de la visualisation de données en détail.

Face à face pour la comparaison entre l'exploration de données et la visualisation de données (infographie)

Ci-dessous se trouve la comparaison des 7 meilleurs entre l'exploration de données et la visualisation des données

Différences clés entre l'exploration de données et la visualisation de données

L'exploration de données est le processus consistant à trier certains grands ensembles de données et à en extraire certaines données et à extraire des modèles des données extraites, tandis que la visualisation des données est le processus de visualisation ou d'affichage des données extraites sous la forme de différents formats graphiques ou visuels tels que sous forme de représentations statistiques, de camemberts, de graphiques à barres, d'images graphiques, etc.
Les processus d'exploration de données incluent l'analyse de séquences, les classifications, l'analyse de chemin, le regroupement et la prévision, tandis que la visualisation de données contient le traitement, l'analyse, la communication des données, etc.
Dans l'exploration de données, les données seront affichées automatiquement dans le processus de recherche qui sera affiché par l'analyse du système elle-même tandis que la visualisation des données, donne une vue claire des données et sera facile pour le cerveau humain de se souvenir et de mémoriser de gros morceaux de données à un seul coup d'œil.
Dans l'exploration de données, il y a quatre étapes qui sont les sources de données, la collecte ou l'exploration de données, la modélisation des données et le déploiement des modèles de données, tandis que dans la visualisation des données comporte sept étapes qui sont l'acquisition de processus, l'analyse, le filtrage, l'exploration, la représentation, le raffinement et l'interaction.
L'exploration de données est un groupe d'activités différentes pour extraire différents modèles des grands ensembles de données dans lesquels les ensembles de données seront récupérés à partir de différentes sources de données tandis que la visualisation des données est un processus de conversion de données numériques en images graphiques comme des images 3D significatives qui seront utilisées pour analyser facilement des données complexes.
Les applications de l'exploration de données comprennent la gestion de la relation client, qui est un logiciel qui offre des avantages à l'exploration de données, tandis que les applications de la visualisation de données comprennent les mesures de sonar, les photos satellites, les simulations et les sondages informatiques, etc.
Les différentes techniques disponibles dans l'exploration de données sont la classification, le cluster, la séquence, l'association, etc. La visualisation des données est issue des statistiques et des sciences qui donnent une visualisation claire en un coup d'œil, ce qui signifie qu'une image donne 100 mots à sa vue.
Dans l'exploration de données, la classification est le processus d'identification de la règle des données, qu'elles appartiennent à une classe particulière de données ou non, et ses sous-processus incluent la construction d'un modèle de données et la prévision des classifications, tandis que dans la visualisation des données, l'application principale comprend la géographie. des systèmes d'information où les informations géographiques importantes peuvent être représentées sous forme d'images visuelles qui représentent des informations complexes aussi simples que possible.
Les technologies d'exploration de données comprennent également les réseaux de neurones, l'analyse statistique, les arbres de décision, les algorithmes génétiques, la logique floue, l'exploration de texte, l'exploration de sites Web, etc., tandis que la visualisation de données a différentes applications telles que la vente au détail, le gouvernement, la médecine et les soins de santé, les transports, les télécommunications, les assurances, marchés financiers et gestion d'actifs.
Les limitations de l'exploration de données sont telles que même s'il s'agit d'une nouvelle technologie, mais elle est encore sous-développée en raison du fait que de nombreuses entreprises utilisent des systèmes hérités et que les systèmes existants ne sont pas adaptés à l'entrepôt de données La visualisation des données présente des inconvénients importants dans ses outils tels qu'ils le montrent visuels différents plutôt que d'expliquer, pas de directives, différents utilisateurs avec des perspectives multiples et offre également une sécurité médiocre.
L'exploration de données est un processus analytique qui identifie différents modèles à partir des ensembles de données qui peuvent aider à faire face au flot d'informations et la visualisation des données fournit de nombreuses techniques de visualisation qui ont été développées au cours des dernières décennies et qui soutiennent l'exploration de grands ensembles de données.
L'avantage de l'exploration de données est que la relation ne sera pas masquée entre différents ensembles de données et variables, tandis que la visualisation des données définit comme c'est l'objet visuel en représentant les données sous forme de graphiques et de diagrammes.

Exploration de données vs tableau de comparaison de visualisation de données

BASE POUR COMPARAISON	Exploration de données	Visualisation de données
Définition	Recherche et produit un résultat approprié à partir de gros morceaux de données	Donne un aperçu simple des données complexes
Préférence	C'est a différentes applications et préféré pour les moteurs de recherche Web	Préféré pour les prévisions et prévisions de données
Zone	Vient sous la science des données	Relève du domaine de la science des données
Plate-forme	Fonctionné avec des systèmes logiciels ou des applications Web	Prend en charge et fonctionne mieux dans les applications et analyses de données complexes
Généralité	Nouvelle technologie mais sous-développée	Plus utile dans la prévision des données en temps réel
Algorithme	De nombreux algorithmes existent dans l'utilisation de l'exploration de données	Pas besoin d'utiliser d'algorithmes
L'intégration	Fonctionne sur n'importe quelle plate-forme Web ou avec toutes les applications	Indépendamment du matériel ou du logiciel, il fournit des informations visuelles

Conclusion - Exploration de données vs visualisation de données

L'exploration de données est un domaine de la science des données où les grands ensembles de données seront traités en profondeur pour fournir des résultats appropriés dans la recherche en identifiant différents modèles.

La visualisation des données est le processus d'affichage d'informations visuelles à partir des données complexes existantes pour tirer une conclusion particulière en un coup d'œil sans avoir besoin d'étudier des résultats théoriques. Les applications comprennent des informations sur les données satellitaires, des informations sur les résultats de la recherche, des données scientifiquement étudiées, etc.

Les applications de l'exploration de données sont les moteurs de recherche Web, le commerce de détail, les industries financières et bancaires, les organisations gouvernementales, etc. L'exploration et la visualisation des données.

ont de grands avantages dans le domaine des applications de la science des données dans le domaine de l'informatique.

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