Les 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 cachés de données à l'aide d'algorithmes et d'outils d'exploration de données, tandis que l'analyse prédictive est le processus d'application des connaissances commerciales aux modèles découverts pour faire des prédictions.

L'exploration de données 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. Le résultat de l'exploration de données est un modèle qui forme une distribution variable dans le temps. D'autre part, l'analyse prédictive est le processus d'application des connaissances commerciales aux modèles découverts dans un ensemble de données afin de prédire les tendances et les comportements. Ces modèles sont découverts par l'exploration de données ou en utilisant une autre technique. Les analystes commerciaux et les experts du domaine les analysent et les interprètent pour obtenir des informations commerciales significatives.

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 plusieurs sources. Toutes les données sont intégrées et stockées dans un emplacement unique appelé entrepôt de données. Deuxièmement, les données sont prétraitées pour les rendre adaptées à l'exploration de données. Ensuite, les modèles sont reconnus à l'aide d'algorithmes tels que le clustering, la régression, etc. Enfin, ces modèles sont évalués et visualisés à l'aide de graphiques.

De plus, il existe un type de data mining appelé web mining. Il s'agit du processus de collecte d'informations via les méthodes et techniques traditionnelles d'exploration de données via le Web. Cela aide à 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 qu'elles puissent être utilisées pour faire des prédictions et prendre des décisions commerciales.

Qu'est-ce que l'analyse prédictive

L'analyse prédictive analyse les faits actuels et historiques pour faire des prédictions sur 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 l'ensemble de données à utiliser.
2. Collecte de données – Rassemblez des données à partir de plusieurs sources.
3. Analyse des données - Processus d'inspection, de modélisation des données pour découvrir des informations utiles.
4. Analyse statistique - Validez les hypothèses, les hypothèses et testez-les à l'aide de modèles statistiques.
5. Modélisation – Créez des modèles prédictifs précis pour la prise de décision.
6. Déploiement - Déployez les résultats analytiques pour le processus de prise de décision quotidien afin d'obtenir des résultats, des rapports et des sorties.
7. Surveillance du modèle - Gérer et surveiller les performances 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 pour identifier les risques et les opportunités. Par exemple, supposons une notation de crédit. L'historique de crédit du client, la demande de prêt et les données client sont analysés et traités pour décider si ce client paiera le paiement du crédit 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 est le processus de découverte de modèles dans un grand ensemble 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 des statistiques qui traite de l'extraction d'informations à partir des données et de leur utilisation pour prédire les tendances et les modèles de comportement. Cela explique la différence fondamentale entre l'exploration de données et l'analyse prédictive.

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 commerciales valides.

Usage

Il existe une autre différence entre l'exploration de données et l'analyse prédictive en fonction de leur utilisation. Alors que l'exploration de données aide à mieux comprendre les données collectées, l'analyse prédictive aide à faire des prédictions sur des événements futurs ou inconnus.

Métiers impliqués

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

Conclusion

La différence entre l'exploration de données et l'analyse prédictive est que l'exploration de données est le processus d'identification des modèles cachés de données à l'aide d'algorithmes et d'outils d'exploration, tandis que l'analyse prédictive est le processus qui applique les connaissances métier aux modèles découverts pour faire des prédictions.

Référence:

1. « Qu'est-ce que l'exploration de données ? – Définition de WhatIs.com. SearchSQLServer, disponible ici.2. "Analyses prédictives." Wikipédia, Wikimedia Foundation, 26 août 2018, disponible ici.