Les gens ont souvent l'idée fausse que les deux sont identiques. Où es-tu dans cet argument? Pensez-vous qu'ils sont identiques ou similaires?
La solution est non! Ils ne sont pas les mêmes. Ils ont des différences considérables entre eux comme les deux chutneys: Chutney d'oignons et chutney de noix de coco. Les deux sont utilisés comme garniture pour le plat bien connu du sud de l'Inde, Idli. Puisqu'ils sont tous les deux des chutneys en général, cela ne veut pas dire qu'ils sont égaux en profondeur. Sin Idli, il n'y a pas de valeur pour les deux. De la même manière, il n'y a pas beaucoup de pertinence pour les termes analyse de données et analyse de données sans les données.
Qu'est-ce que l'analyse de données et l'analyse de données?
Littéralement, “Une analyse” est l'examen détaillé d'éléments ou de la structure de quelque chose. D'autre part, “Analytique” est l'analyse informatique systématique de données ou de statistiques. En détail, l'analyse des données est un vaste domaine qui implique la gestion des données avec de nombreux outils indispensables pour produire des décisions utiles avec des prédictions utiles pour une meilleure sortie, considérant que l'analyse des données est en fait un sous-ensemble de l'analyse des données qui nous aide à comprendre les données en questionnant et à recueillir des informations utiles à partir des informations déjà disponibles.
En termes simples, l'analyse des données est la procédure d'exploration des données du passé pour prendre des décisions appropriées à l'avenir grâce à l'utilisation d'informations précieuses. Considérant que l'analyse des données aide à comprendre les données et fournit les informations nécessaires du passé pour comprendre ce qui s'est passé jusqu'à présent.
Pourquoi les données sont si populaires
Maintenant, ayons une petite discussion rapide entre ces discussions pour savoir pourquoi ce sont les sujets technologiques les plus brûlants de ces derniers jours.. Les deux concepts tournent autour des données appelées Données. Tout le monde sait que les données sont une collection d'informations, mais aujourd'hui l'information est la richesse la plus riche par rapport à toutes les autres richesses, y compris l'or, le diamant, le carburant, etc.
C'est parce que, avec date, on ne peut gouverner le monde que s'il sait s'en servir. Même des géants de la technologie de renommée mondiale comme Google, Microsoft, Amazon et d'autres sociétés collectent des données et les analysent à des fins multiples, principalement pour stimuler l'alimentation des clients grâce à l'analyse des préférences et des mentalités des clients, la raison en est que les clients sont ceux qui apportent de la richesse à toute entreprise. industrie.
Les discussions sur les technologies chaudes du 21e siècle
C'est pourquoi la folie de conduire, comprendre et analyser efficacement les données augmente comme une température estivale de nos jours. D'où la folie derrière les deux termes de notre discussion Analyse de données et Analyse de données et ils sont devenus l'un des sujets brûlants notables dans le monde de la technologie en ce 21e siècle..
En comprenant les informations cachées derrière les ensembles de données, les modèles d'analyse et d'analyse jouent un rôle important dans l'acquisition et l'affichage de beaucoup plus sur les données, accomplir plusieurs transformations et passer par plusieurs étapes pour produire des résultats précieux.
Outils et procédure impliqués
Le parcours d'analyse des données comprend plusieurs étapes, dont l'identification du problème, recherche de données, filtrage des données, la validation des données, nettoyage des données, visualisation de données, l'analyse des données, l'inférence, le pronostic, etc. Les outils les plus couramment utilisés dans l'analyse des données sont R, Python, SAS, ÉTINCELLE, Google Analytics, Exceller, etc.
De la même manière, le parcours d'analyse des données englobe la collecte de données, la validation des données, interprétation, analyse, les résultats, etc., essayez brièvement de trouver ce que les données essaient d'exprimer. Les outils les plus couramment utilisés dans l'analyse de données sont Tableau, Exceller, ÉTINCELLE, tableaux de fusion google, Nœud XL, etc.
L'analyse est couramment utilisée de différentes manières pour trouver des modèles étranges comme la recherche de préférences, calculer des corrélations multiples, prévisions de tendance, etc. Les résultats réels les plus courants trouvés grâce à l'analyse sont les prévisions des tendances du marché, préférences des clients et décisions commerciales efficaces.
Avec l'aide de l'analyse, il est assez simple et facile d'explorer des informations plus précieuses à partir des données disponibles grâce à l'exécution de divers types d'analyse de données, telles que l'analyse exploratoire des données, analyse prédictive et analyse inférentielle, etc. fournir plus d'informations sur la compréhension des données.
Ce qui est bénéfique?
En général, Les résultats de l'analyse des données sont l'équipement abordable pour qu'un utilisateur comprenne la réalité réelle derrière les données et il est également facile de produire de meilleures représentations picturales et graphiques dans la présentation afin que même une personne illettrée comprenne les informations qui se cachent derrière le ensemble de données. mieux et plus vite.
Mais il est assez difficile pour une personne ordinaire de comprendre l'analyse et la procédure effectuée par la personne analytique pour produire des prédictions et des inférences.. Parce que la procédure ultérieure, comment créer quelque chose de nouveau à partir de l'ensemble de données pour produire un résultat meilleur et attendu, peut être difficile à comprendre pour une tierce personne sans expérience similaire.
Des exemples pour mieux comprendre
Essayons de comprendre les concepts avec les exemples réels suivants,
La plupart d'entre nous ont au moins une connaissance minimale du marché boursier. Pensez juste si vous êtes un débutant et que vous voulez commencer votre commerce avec un certain profit là-bas. Maintenant, dites ce que vous ferez initialement.
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Très probablement, avant de commencer à trader, essayez simplement d'examiner les dossiers des tendances passées des actions en bourse pour comprendre ce qui s'est passé jusqu'à présent et ainsi encadrer vos stratégies pour plus de profit, vérité? Ce type de procédure est un exemple d'analyse de données.
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Après avoir compris la tendance des actions, Vous pouvez maintenant utiliser différentes techniques pour prédire la tendance future du cours de l'action et, basé sur cela, acheter des actions, vérité? Ceci est un exemple de procédure d'analyse de données.
J'espère que vous obtiendrez plus de connaissances supplémentaires sur la différence entre l'analyse de données et l'analyse de données. Je pense vous avoir donné quelques idées utiles pour enrichir votre envie technologique.
Je vous demande de partager vos précieuses réflexions sur ce post.. Il me sera plus utile lors de mes futurs jobs.
