Data Analytics vs Data Analysis : principales différences avec les utilisations

Publié: 2022-08-30

Les données deviennent le nouveau carburant des entreprises, car elles les aident à obtenir des informations clés et à se développer. Cependant, il existe une grande différence entre l'analyse et l'analyse, et il est important de savoir de quoi il s'agit. Mais, même si ces mots sont souvent utilisés de manière interchangeable, ils signifient différentes choses et ont des valeurs différentes. Discutons de l'analyse des données par rapport à l'analyse des données.

Les gens confondent souvent analyse de données et analyse de données. Pour clarifier cette idée fausse, nous examinerons les deux termes, en quoi ils diffèrent et comment ils sont utilisés.

Qu'est-ce que l'analyse de données ?

Le terme « analyse de données » fait référence à un large éventail d'activités et de concepts liés aux données. Il s'agit d'un processus permettant de traduire des faits et des chiffres de base en actions spécifiques en examinant les évaluations et les perceptions des données brutes dans le contexte de la résolution de problèmes organisationnels et de la prise de décision. L'objectif est d'aider les entreprises à prendre de meilleures décisions et à mieux réussir.

L'analyse de données est un excellent moyen pour les entreprises et les particuliers d'utiliser les données pour identifier des solutions concrètes pour leurs concepts. Une approche efficace peut fournir une stratégie plus complète pour déterminer où votre entreprise peut aller. Voici quelques-unes des façons dont l'analyse des données peut vous aider :

Pour identifier les tendances et les modèles.
Pour rechercher de nouvelles opportunités.
Pour déterminer les risques et les avantages possibles.
Faire une stratégie d'action.

Qu'est-ce que l'analyse des données ?

Le processus de nettoyage, de manipulation, de modélisation et d'interrogation des données pour découvrir des informations pertinentes est connu sous le nom d'analyse de données. L'analyse des données est une partie essentielle de l'analyse des données. Il nous aide à identifier des solutions en fournissant des informations.

Il existe plusieurs approches que nous pouvons adopter en matière d'analyse de données. Voici quelques-unes des approches que vous pouvez utiliser en fonction de ce que vous voulez accomplir.

Test A/B : Une comparaison d'un groupe de test à un autre.
Fusion de données, intégration : il développe la précision en analysant et en combinant des données provenant de diverses sources.
Exploration de données : cela identifie des modèles dans des ensembles de données volumineux et les extrait pour analyse.
Apprentissage automatique : Ici, des algorithmes informatiques sont utilisés pour automatiser le processus de développement de modèles analytiques.
Le traitement du langage naturel (TAL) utilise des algorithmes informatiques pour étudier les langues humaines.

Principales différences entre l'analyse de données et l'analyse de données

L'analyse de données et l'analyse de données sont souvent utilisées comme synonymes. L'analyse de données est un terme général pour un domaine qui comprend l'ensemble de la gestion des données et les méthodes et instruments utilisés. D'autre part, l'analyse des données est le processus de dissection d'un ensemble de données donné en ses composants et d'analyse de chacun séparément, ainsi que de la manière dont les parties sont liées les unes aux autres. Voyons maintenant leurs différences et leurs similitudes.

Analyse des données	L'analyse des données
L'analyse de données est un type d'analyse traditionnel ou générique utilisé dans les entreprises pour prendre des décisions basées sur les données.	L'analyse de données est un type d'analyse spécialisé utilisé dans les entreprises pour évaluer les données et obtenir des informations.
Il a un ou plusieurs utilisateurs et consiste généralement en une collecte et une inspection des données.	Cela impliquait de définir les données, de les examiner, de les nettoyer et de les modifier pour obtenir un résultat utile.
Il se compose de nombreuses étapes, telles que la collecte de données et l'inspection des données d'entreprise.	Ici, pour traiter les données, les données brutes doivent d'abord être définies de manière significative avant que les informations pertinentes puissent en être récupérées grâce au nettoyage et à la conversion des données.
Il traite les données à l'aide de diverses technologies telles que Tableau, Python, Excel, Google Analytics et autres.	Il analyse les données à l'aide de nombreux outils tels que SPARK, les tableaux Google Fusion, Node XL, Excel, etc.
Cela ne se prête pas à une analyse descriptive.	Cela peut faire l'objet d'une analyse descriptive.
Avec l'utilisation de cela, on pourrait découvrir des relations anonymes.	Cela ne peut pas être utilisé pour trouver des relations inconnues.
L'analyse inférentielle n'est pas incluse ici.	L'analyse inférentielle est prise en charge ici.

Exemple d'analyse de données vs analyse de données

Regardons un exemple concret pour aider à clarifier les principes. L'exemple fourni vous aidera à comprendre les idées.

La plupart d'entre nous connaissent au moins quelque peu le marché boursier. Imaginez que vous êtes un débutant et que vous souhaitez commencer votre commerce avec un profit. Maintenant, décrivez votre plan d'action initial.

En tant que nouveau trader, vous avez probablement recherché des enregistrements de marché et de tendance pour avoir une idée de ce qui se passe sur le marché. Cette technique comprend l'analyse des données.
Grâce à votre nouvelle compréhension de la structure des actions, vous pouvez maintenant estimer le prix du marché futur de l'action et acheter des actions. Cela sert d'exemple de processus d'analyse de données.

Quelle est la meilleure option?

La recherche et les processus utilisés par le spécialiste de l'analyse pour faire des prédictions et des inférences sont difficiles à comprendre pour un profane. Quelqu'un sans l'expertise nécessaire pourrait trouver difficile de comprendre le post-traitement, comme en créer de nouveaux à partir de l'ensemble de données pour produire une meilleure conclusion souhaitée.

D'autre part, des représentations graphiques et visuelles améliorées de l'analyse des données sont possibles, permettant même aux personnes analphabètes de saisir le contenu de l'ensemble de données plus rapidement et plus facilement.

Conclusion sur l'analyse des données par rapport à l'analyse des données

Les données deviennent le nouveau carburant des entreprises. En l'utilisant correctement, vous pouvez rapidement augmenter les ventes globales et le revenu net. Vous devez comprendre la distinction entre l'analyse de données et l'analyse de données pour accélérer la croissance, en particulier dans l'environnement féroce d'aujourd'hui. L'analyse est l'étude des données précédentes pour prendre de meilleures décisions. L'interprétation des données est facilitée par l'analyse des données. Il fournit des informations historiques cruciales qui nous permettent de comprendre ce qui s'est passé jusqu'à présent.

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