Différence entre l'exploration de données et l'analyse prédictive

le différence principale entre l'exploration de données et l'analyse prédictive est que le l'exploration de données est le processus d'identification des modèles de données cachés à l'aide d'algorithmes et d'outils d'exploration, tandis que l'analyse prédictive consiste à appliquer des connaissances commerciales aux modèles découverts afin de faire des prédictions..

Le Data Mining est le processus de découverte des modèles dans un grand ensemble de données. Il extrait de nouveaux modèles et relations entre les entités de données. La sortie de l'exploration de données est un modèle qui forme une distribution variant dans le scénario. Par ailleurs, l’analyse prédictive consiste à appliquer les connaissances métiers aux modèles découverts dans un ensemble de données afin de prédire les tendances et les comportements. Ces modèles sont découverts par exploration de données ou en utilisant une autre technique. Les analystes métier et les experts de domaine les analysent et les interprètent pour fournir des informations pertinentes. 

Zones clés couvertes

1. Qu'est-ce que l'exploration de données?
     - Définition, utilisation
2. Qu'est-ce que l'analyse prédictive?
     - Définition, utilisation
3. Différence entre l'exploration de données et l'analyse prédictive
      - Comparaison des différences clés

Mots clés

Exploration de données, analyse prédictive

Qu'est-ce que l'exploration de données?

L'exploration de données fait référence au processus de découverte de modèles dans un grand ensemble de données. Cela implique d'extraire des informations d'un ensemble de données et de les convertir en une structure compréhensible pour une utilisation ultérieure. Il est utilisé dans de nombreux domaines tels que les mathématiques, la cybernétique, le marketing, etc..

Figure 1: ensemble de données

L'exploration de données est associée à plusieurs tâches telles que l'intégration de données, la transformation de données, l'évaluation de modèles et la visualisation. Les données proviennent de sources multiples. Toutes les données sont intégrées et stockées dans un emplacement unique appelé entrepôt de données. Deuxièmement, les données sont prétraitées pour les rendre appropriées à l’exploration de données. Ensuite, les modèles sont reconnus à l'aide d'algorithmes tels que la classification, la régression, etc. Enfin, ces modèles sont évalués et visualisés à l'aide de graphiques..

En outre, il existe un type d'exploration de données appelé Web mining. Il s’agit du processus de collecte d’informations au moyen de méthodes et de techniques d’exploration de données traditionnelles sur le Web. Il est utile de comprendre des facteurs tels que l’efficacité d’un site Web et le comportement des clients. Dans l’ensemble, l’exploration de données offre la possibilité de découvrir des modèles cachés dans les données afin de pouvoir les utiliser pour faire des prévisions et prendre des décisions commerciales..

Qu'est-ce que l'analyse prédictive?

L'analyse prédictive analyse les faits actuels et historiques pour prédire des événements futurs ou inconnus. Il utilise diverses techniques statistiques telles que l'exploration de données, la modélisation prédictive et l'apprentissage automatique..

Figure 2: Processus d'analyse prédictive

Le processus d'analyse prédictive implique les activités suivantes.

1. Définition du projet - Définir les résultats du projet, la portée, les objectifs commerciaux et identifier le jeu de données à utiliser.
2. Collecte de données - Recueillir des données provenant de sources multiples.
3. Analyse des données - Processus d'inspection, de modélisation des données pour découvrir des informations utiles.
4. Analyse statistique - Validez les hypothèses et testez-les à l'aide de modèles statistiques.
5. Modélisation - Créer des modèles prédictifs précis pour la prise de décision.
6. Déploiement - Déployez les résultats analytiques dans le processus de prise de décision quotidien pour obtenir des résultats, des rapports et des résultats..
7. Surveillance de modèle - Gestion et surveillance de la performance du modèle pour s'assurer que le modèle fournit les résultats attendus.

L'analyse prédictive est utilisée dans de nombreux domaines. Il aide les entreprises à analyser les modèles trouvés dans les données historiques et transactionnelles afin d'identifier les risques et les opportunités. Par exemple, supposons une cote de crédit. Les antécédents de crédit du client, sa demande de prêt et ses données sont analysés et traités pour déterminer si le client doit payer à temps. De plus, l'analyse prédictive est utilisée dans des domaines tels que le marketing, la finance, les assurances, la vente au détail, les télécommunications, la santé, les réseaux sociaux, etc..

Différence entre l'exploration de données et l'analyse prédictive

Définition

L'exploration de données consiste à découvrir des modèles dans de grands ensembles de données à l'aide de méthodes d'apprentissage automatique, de statistiques et de systèmes de base de données. L'analyse prédictive est le domaine de la statistique qui consiste à extraire des informations à partir de données et à les utiliser pour prévoir des tendances et des modèles de comportement. Ceci explique la différence fondamentale entre l'exploration de données et l'analyse prédictive. 

La fonctionnalité

L'exploration de données applique des algorithmes tels que la régression et la classification sur les données collectées pour découvrir des modèles cachés. L'analyse prédictive, cependant, applique les connaissances métier aux modèles découverts pour obtenir des prédictions valides..

Usage

Il existe une autre différence entre l'exploration de données et l'analyse prédictive basée sur leur utilisation. Bien que l'exploration de données aide à mieux comprendre les données collectées, l'analyse prédictive permet de prédire des événements futurs ou inconnus..

Professions impliquées

Bien que l'exploration de données soit effectuée par des statisticiens et des ingénieurs, l'analyse prédictive est réalisée par des analystes métier et d'autres experts du domaine..

Conclusion

La différence entre l'exploration de données et l'analyse prédictive réside dans le fait que l'exploration de données consiste à identifier les modèles de données cachés à l'aide d'algorithmes et d'outils d'exploration, tandis que l'analyse prédictive est le processus qui applique des connaissances commerciales aux modèles découverts pour effectuer des prédictions..

Référence:

1. «Qu'est-ce que l'exploration de données? - Définition de WhatIs.com. ”SearchSQLServer, disponible ici.
2. «Analyse prédictive». Wikipédia, Wikimedia Foundation, 26 août 2018, disponible ici..