Exploration de données et analyse prédictive: connaissez la différence

L’exploration de données par rapport à l’analyse prédictive: découvrez la différence et les avantages

Le Big Data devenant l’élément vital des organisations et des entreprises, l’exploration de données et l’analyse prédictive ont acquis une plus grande reconnaissance. Les deux méthodes permettent d'extraire des informations utiles des énormes stocks de données collectées quotidiennement. Souvent considérés comme synonymes, l'exploration de données et l'analyse prédictive sont deux méthodologies d'analyse distinctes présentant des avantages uniques.

Ce blog examine les différences entre l'exploration de données et l'analyse prédictive.

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

L'exploration de données et l'analyse prédictive diffèrent les unes des autres sur plusieurs aspects, comme indiqué ci-après:

Définition

L'exploration de données est un processus technique permettant d'identifier des modèles cohérents, explorés, triés et organisés. Cela peut être comparé à l'organisation d'un grand magasin de manière à ce qu'un responsable des ventes puisse facilement trouver un produit en un rien de temps. Divers rapports indiquent que d'ici 2020, le monde est sur le point d'assister à une explosion des données. Par conséquent, l'exploration de données est une pratique stratégique nécessaire aux entreprises performantes. Il aide les spécialistes du marketing à créer de nouvelles opportunités offrant un potentiel de dividendes élevés pour leurs entreprises.

L'analyse prédictive est le processus par lequel des informations sont extraites d'ensembles de données existants afin de déterminer des tendances et de prédire les tendances ou résultats à venir. Il utilise des données, des algorithmes statistiques et des techniques d'apprentissage automatique pour identifier la probabilité de résultats futurs sur la base de données historiques. En d’autres termes, l’analyse prédictive a pour objectif de prédire ce que se produira en fonction de ce que est arrivé à .

Techniques et outils

Bien qu'il existe de nombreuses techniques en vogue, l'exploration de données utilise quatre techniques principales pour extraire des données. Il s’agit de la régression, de la découverte de règles d’association, de la classification et du clustering. Ces techniques nécessitent l'utilisation d'outils appropriés dotés de fonctionnalités telles que le nettoyage, la mise en cluster et le filtrage des données. Python et R sont les deux langages de programmation couramment utilisés dans l'exploration de données.

Contrairement à l'analyse de données, qui utilise des statistiques, l'analyse prédictive utilise les connaissances de l'entreprise pour prédire les résultats futurs ou les tendances du marché. L'analyse prédictive utilise diverses technologies logicielles telles que l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique pour analyser les données disponibles et prévoir les résultats.

Fonction

L'exploration de données offre deux avantages principaux: donner aux entreprises le pouvoir prédictif d'estimer l'inconnu. ou des valeurs futures et pour donner aux entreprises le pouvoir descriptif en trouvant des modèles intéressants dans les données.

Des analyses prédictives sont utilisées pour collecter et prédire les résultats et les tendances futurs. Bien que cela ne prévienne pas les entreprises de ce qui se passera dans le futur, cela les aide à mieux connaître leurs consommateurs et à comprendre les tendances qu’ils suivent. Cela aide les spécialistes du marketing à prendre les mesures nécessaires au bon moment, ce qui influe sur l'avenir.

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] Fonctionnalité

L'exploration de données peut être décomposée en trois étapes. Exploration, dans laquelle les données sont préparées en collectant et en nettoyant les données. Création de modèle ou identification de modèle selon laquelle le même jeu de données est appliqué à différents modèles, permettant ainsi aux entreprises de faire le meilleur choix. Enfin, le déploiement est une étape dans laquelle le modèle de données sélectionné est appliqué pour prévoir les résultats.

L'analyse prédictive est axée sur le comportement en ligne d'un client. Il utilise différents modèles pour la formation. En utilisant des exemples de données, le modèle pourrait être entraîné à analyser le dernier jeu de données et à en évaluer le comportement. Cette connaissance pourrait être davantage utilisée pour prédire le comportement du client.

Talent

L'exploration de données est généralement effectuée par des ingénieurs expérimentés en mathématiques, des statisticiens et des experts en apprentissage automatique.

Les analyses prédictives sont largement utilisées par les analystes métier et autres experts du domaine, capables d'analyser et d'interpréter les modèles découverts par les machines.

Résultat

L'exploration de données permet aux spécialistes du marketing de comprendre les données. Ils sont ainsi en mesure de comprendre les segments de clientèle, les habitudes d’achat, l’analyse du comportement, etc.

L’analyse prédictive aide une entreprise à déterminer et à prévoir le prochain déménagement de ses clients. Cela aide également à prévoir le taux de désabonnement des clients et le stock requis pour un produit donné. De plus, l'analyse prédictive permet aux spécialistes du marketing de proposer des offres hyper personnalisées en estimant le nombre de nouveaux abonnements qu'ils obtiendraient à la suite d'un certain rabais ou le type de produits que leurs clients recherchent en complément du produit principal acheté au vendeur. .

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Effet de l'exploration de données et de l'analyse prédictive sur l'avenir

Le marché mondial de l'analyse prédictive atteindrait 10,95 milliards d'ici 2022 [19659021]. Nous sommes maintenant dans une période de croissance constante, où les entreprises ont déjà commencé à utiliser l'exploration de données et l'analyse prédictive en passant au crible les données disponibles afin de rechercher des modèles, d'établir des prévisions et de prendre des décisions qui auront une incidence sur leurs activités.

Les deux approches permettent aux spécialistes du marketing de créer prendre des décisions éclairées en augmentant la productivité, en réduisant les coûts, en économisant des ressources, en détectant les fraudes et en obtenant des résultats plus rapides. Pour tirer le meilleur parti de l'exploration de données et de l'analyse prédictive, vous avez besoin des conseils appropriés et de la meilleure expertise. Discutez avec nos experts et découvrez comment Fingent peut aider votre entreprise à se développer grâce à la puissance des données. Avec Fingent, vous vous dirigez vers un avenir d'abord numérique.