Science des données et analyse des données : principales différences

Science des données et analyse des données

Les organisations utilisent de plus en plus les données pour acquérir un avantage concurrentiel. Deux disciplines clés ont émergé à l’avant-garde de cette approche : la science des données et l’analyse des données.

Alors que les deux domaines vous aident à extraire des informations à partir des données, l'analyse des données se concentre davantage sur l'analyse des données historiques pour guider les décisions dans le présent. En revanche, la science des données vous permet de créer des algorithmes basés sur les données pour prévoir les résultats futurs.

Ces disciplines diffèrent considérablement dans leurs méthodologies, leurs outils et leurs résultats. Comprendre ces différences est vital non seulement pour les professionnels des données, mais aussi pour toute personne travaillant avec des données.

Qu'est-ce que la science des données ?

La science des données est l'étude des données qui combine l'analyse, les mathématiques et les statistiques pour extraire des informations utiles et guider les décisions commerciales. Étant un domaine interdisciplinaire, il implique une collaboration entre plusieurs parties prenantes :

• Experts du domaine
• Ingénieurs de données pour gérer l’infrastructure de données
• Des spécialistes de l’apprentissage automatique (ML) pour développer des modèles prédictifs

L’objectif est de fournir des informations qui sont non seulement de nature descriptive (expliquant ce qui s’est passé), mais également prédictive (prévoyant ce qui pourrait arriver) et prescriptive (recommandant des actions à prendre).

La science des données couvre le cycle de vie complet des données : de la collecte et du nettoyage à l'analyse et à la visualisation. Les data scientists utilisent divers outils et méthodes, tels que l'apprentissage automatique, la modélisation prédictive et l'apprentissage profond, pour révéler des modèles cachés et faire des prédictions basées sur des données. Voici les composants essentiels de la science des données :

• Collecte des Données: Accumuler des données provenant de sources diverses comme des bases de données, Apiset le web scraping.
• Nettoyage et prétraitement des données: Assurer qualité des données en gérant les valeurs manquantes, en éliminant les doublons, en normalisant les données et en les préparant pour l'analyse.
• Analyse exploratoire des données (EDA): Tirer parti des techniques statistiques et des outils de visualisation pour comprendre les distributions et les relations des données.
• Développement de modèles: Création et formation de modèles d'apprentissage automatique pour prédire les résultats et classer les données.
• Évaluation et optimisation: Évaluation des performances du modèle à l'aide de mesures d'exactitude, de précision et de rappel et affinement des modèles pour une précision améliorée.
• Déploiement: Implémentation de modèles dans des environnements de production pour faire des prédictions en temps réel et automatiser la prise de décision.

Qu'est-ce que l'analyse des données?

Tandis que Analyse des données fait partie de la science des données, il examine les données historiques pour découvrir des tendances, des modèles et des informations. Il vous aide à exploiter systématiquement les techniques statistiques et quantitatives pour données de processus et prendre des décisions éclairées.

L'objectif principal de l'analyse des données est d'analyser les données historiques pour répondre à des questions commerciales spécifiques, identifier des modèles, des tendances et des informations, et aider les entreprises à prendre des décisions éclairées.

Par exemple, un objectif d'analyse pourrait être de comprendre les facteurs affectant le taux de désabonnement des clients ou d'optimiser les campagnes marketing pour des taux de conversion plus élevés.

Les analystes utilisent l'analyse des données pour créer des rapports et des tableaux de bord détaillés qui aident les entreprises à surveiller les indicateurs de performance clés (KPI) et à prendre des décisions basées sur les données. L’analyse des données est généralement plus simple et moins complexe que la science des données, car elle n’implique pas d’algorithmes avancés d’apprentissage automatique ni de création de modèles.

Science des données et analyse des données : principales différences

La science des données et l’analyse impliquent de travailler avec des données et peuvent être utilisées pour prédire les résultats futurs. Toutefois, la différence cruciale réside dans la portée et la profondeur de leurs approches.

Analyse de Donnée est généralement plus ciblé et tend à répondre à des questions spécifiques basées sur des données passées. Il s'agit d'analyser des ensembles de données pour fournir des informations exploitables afin d'aider les entreprises à prendre des décisions éclairées. Même si cela peut impliquer des analyses prédictives pour prévoir les tendances futures, son objectif principal est de comprendre ce qui s’est passé et pourquoi.

D'autre part, Sciences des données est un domaine plus large qui inclut l'analyse de données et d'autres techniques telles que l'apprentissage automatique, l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage profond. Les data scientists travaillent souvent sur des problèmes plus complexes et utilisent des algorithmes et des modèles avancés pour prédire les événements futurs et automatiser la prise de décision, ce qui conduit à de nouveaux produits et fonctionnalités basés sur les données.

En d’autres termes, alors que l’analyse des données peut fournir des informations et éclairer les décisions, la science des données utilise les données. fabriquer des systèmes capables de comprendre les données et prendre des décisions ou des prédictions. C'est comme la différence entre comprendre les données et créer de nouvelles façons d'interagir avec elles. Les deux sont précieux mais servent des objectifs différents et nécessitent des compétences différentes.

Science des données et analyse des données : différences dans le processus

Les processus impliqués dans la science des données et l’analyse diffèrent également, reflétant leurs objectifs et méthodologies distincts.

Processus de science des données

1. Objectif commercial : C'est ici que vous commencez. It ça aiderait si vous saisi ce que le client veut réaliser solution . Vous définissez les objectifs commerciaux, évaluez la situation, déterminez les objectifs de la science des données et planifiez le projet. Il s’agit de poser des bases solides pour votre projet.
2. Collecte et intégration de données : Au cours de cette étape, vous devez rassembler de grands ensembles de données provenant de divers domaines, tels que des sources non structurées, des bases de données, des API et du web scraping. Une fois les données collectées, elles subissent une intégration. Intégration des données combine des données provenant de nombreuses sources dans un vue unifiée. Ça implique transformation de données, nettoyage et chargement pour convertir les données brutes dans un état approprié. Les données intégrées est ensuite stocké dans un Entreposage De Données ou Lac de données. Ces systèmes de stockage sont important en analyse de données et données science, fournissant l’infrastructure nécessaire au stockage et au traitement de grandes quantités de données.
3. Nettoyage et préparation des données : Nettoyage des données et la préparation implique prétraiter les données pour le rendre apte à l'analyse. Cela inclut la gestion des valeurs manquantes, qui pourraient être rempli en utilisant diverses méthodes d'imputation et en traitant des valeurs aberrantes, ce qui pourrait fausser les résultats. Les données est également transformé dans un format approprié pour l'analyse, comme la normalisation de données numériques ou le codage de données catégorielles.
4. Analyse exploratoire des données (EDA) : L’objectif de l’EDA est de découvrir les premières informations. Cela implique de visualiser les données à l'aide de tracés et de graphiques pour identifier les modèles, les tendances et les relations entre les variables. Statistiques récapitulatives sont également calculés fournir une description quantitative des données.
5. Construction de modèles: Cette étape utilise des algorithmes d'apprentissage automatique pour créer des modèles prédictifs. Le choix de l'algorithme dépend de la nature des données et du problème posé. Les équipes de données divisent ces données en deux ensembles : les ensembles de formation et de test. Ils entraînent le modèle sur l’ensemble de formation.
6. Évaluation du modèle : Après avoir construit le modèle, les équipes évaluent ses performances à l’aide de mesures telles que l’exactitude, la précision et le rappel. Ces mesures donnent un aperçu de l'efficacité du modèle fonctionne en prédisant correctement les résultats.
7. Déploiement: Enfin, vous êtes prêt à partager vos découvertes. Une fois le modèle évalué et affiné, il est implémenté dans un environnement réel pour une prise de décision automatisée. Vous devez planifier le déploiement, surveiller et maintenir le modèle, produire le rapport final et revoir le projet.
8. Surveillance et entretien: Les équipes suivent en permanence les performances du modèle après le déploiement pour s'assurer qu'il reste efficace au fil du temps. Si les performances du modèle diminuent, ils devront peut-être l'ajuster ou le recycler avec de nouvelles données. Cette étape est essentiel pour assurer le modèle reste pertinent à mesure que de nouvelles données arrivent.

Processus d'analyse des données

1. Établissement d'objectifs: La première étape de tout projet d'analyse consiste à établir des objectifs clairs et mesurables avec les parties prenantes. Ces objectifs doivent s'aligner sur les objectifs commerciaux globaux et devrait être spécifique, mesurable, réalisable, pertinent et limité dans le temps. Les parties prenantes peuvent être n'importe qui, des dirigeants et gestionnaires aux utilisateurs finaux. qui a un intérêt direct dans le résultat du projet d’analyse.
2. Collecte et intégration des données: Au cours de cette étape, vous devez collecter des données provenant de diverses sources telles que des bases de données, des entrepôts de données, des lacs de données, des services en ligne et des formulaires utilisateur. Les entrepôts de données et les lacs de données jouent un rôle clé rôle ici. Ils stockent respectivement de grandes quantités de données structurées et non structurées et fournissent un référentiel central pour les données nettoyées, intégrées et prêtes à être analysées.
3. Nettoyage de données: Le nettoyage des données permet de garantir la qualité des données en corrigeant les erreurs, en traitant les valeurs manquantes et en standardisant les formats. Des outils comme SQL pour les données structurées et Hadoop ou Spark pour le big data peut être utilisé dans ce processus. Il s'agit de garantir que les données sont fiables et prêtes à être analysées.
4. Historique: Il est maintenant temps d'explorer les données et de découvrir des modèles et des tendances. À l’aide de techniques statistiques et d’algorithmes d’apprentissage automatique, nous visons à comprendre les données et à prédire les résultats futurs. Cette étape nécessite souvent des outils comme R et Python et des bibliothèques comme Pandas, NumPy et Scikit-learn.
5. Visualisation de données: C'est ici que vous créez des représentations visuelles des données pour aider à comprendre les modèles et les tendances. Des outils comme Tableau, PowerBI ou des bibliothèques comme Matplotlib et Seaborn en Python, vous aider en créant efficaces visualisations.
6. Rapports de données: Enfin, vous devez résumer vos résultats dans des rapports et des tableaux de bord, en vous assurant qu'ils sont faciles à comprendre et en répondant aux questions commerciales qui ont lancé le processus. Les outils de reporting comme Tableau et PowerBI vous permettent de créer des tableaux de bord interactifs que les décideurs peuvent utiliser pour obtenir les informations nécessaires.

Compétences requises pour la science des données par rapport à l'analyse des données

Les compétences requises pour la science des données et l'analyse reflètent leurs différents objectifs et méthodologies.

Compétences requises pour la science des données

• Programmation: Vous aurez besoin de maîtriser Python, R et Java. Cette compétence est essentielle pour écrire des scripts permettant de traiter, d'analyser et de visualiser des données.
• Machine Learning: Comprendre les algorithmes et les frameworks comme scikit-apprendre, TensorFlow et PyTorch sont cruciaux. Ceux-ci vous permettent de créer des modèles prédictifs et d'extraire des modèles à partir d'ensembles de données complexes.
• Statistiques et mathématiques: Une base solide en méthodes statistiques, en probabilités et en algèbre linéaire est clé. Ce sont les éléments constitutifs des algorithmes d’apprentissage automatique et de l’analyse statistique.
• Manipulation de données: Une expérience avec des outils de traitement de données comme Pandas et NumPy est important. Ces outils vous permettent de nettoyer, transformer et préparer les données pour l'analyse.
• Technologies Big Data: Connaissance de Hadoop, Spark, et d'autres frameworks Big Data sont bénéfiques. Il vous permet de gérer et d'analyser de grands ensembles de données commun dans les environnements riches en données d'aujourd'hui.
• Domaine d'expertise: Il est essentiel de comprendre et d'appliquer concepts de science des données à des problèmes spécifiques à l'industrie. Cette vous aide à fournir des informations et des solutions significatives Voilà pertinent pour l’entreprise.

Compétences requises pour l'analyse des données

• SQL: Maîtrise de l'interrogation et de la gestion bases de données relationnelles est un incontournable. Il vous permet de récupérer et manipuler des données efficacement.
• Visualisation de données: L'expertise dans des outils comme Tableau, Power BI et D3.js est important. Il vous aide à présenter les données d'une manière visuellement attrayante et compréhensible.
• Analyses statistiques: Comprendre les statistiques descriptives et inférentielles est crucial. Il vous permet de résumer les données et de faire des déductions sur les populations sur la base d'échantillons de données.
• Excel: Des compétences avancées en manipulation et en analyse de feuilles de calcul sont bénéfiques. Excel est un outil largement utilisé pour l’analyse et la visualisation de données.
• Communication: La capacité de présenter clairement les résultats aux parties prenantes non techniques est clé. Cela garantit que vos idées peuvent être comprises et mises en œuvre par les décideurs.
• Le sens des affaires: Comprendre le contexte commercial et convertir les informations en recommandations stratégiques est essentiel. Il garantit que votre analyse correspond aux objectifs commerciaux et ajoute de la valeur.

Science des données vs analyse de données : outils

Les outils utilisés en science des données et en analyse de données sont adaptés à leurs tâches et exigences spécifiques.

Outils de science des données :

• Langages de programmation: Python, R, Java.
• Bibliothèques d'apprentissage automatique : TensorFlow, PyTorch, scikit-learn.
• Traitement de l'information: Pandas, NumPy.
• Plateformes de mégadonnées : Hadoop, Spark.
• Visualisation: Matplotlib, Seaborn.
• Environnements de développement intégrés (IDE) : Jupyter, RStudio.

Outils d'analyse de données :

• Bases de données SQL : MySQL, PostgreSQL, SQL Server.
• Visualisation de données: Tableau, Power BI, QlikView.
• Logiciel statistique : Excel, SAS, SPSS.
• Outils BI : Regardez, Domo.
• Langages de script : Python pour les scripts et l'automatisation.
• Reporting: Microsoft Excel, Google Data Studio.

Science des données vs analyse des données : les cas d'utilisation

La science des données et l’analyse ont toutes deux de vastes applications, mais leurs cas d’utilisation varient en portée et en complexité.

Cas d'utilisation de la science des données :

1. Maintenance Prédictive: Les pannes de machines peuvent entraîner des temps d'arrêt importants et des pertes financières dans des secteurs comme l'industrie manufacturière ou l'aviation. Grâce à la science des données, les entreprises peuvent utiliser les machines apprendre à traiter les données des capteurs et prédire quand une machine pourrait tomber en panne. Ce processus consiste à analyser les pannes passées et à prédire les pannes futures sur la base de modèles complexes de données de capteurs en temps réel.
2. Détection de fraude: Fraude financière est souvent complexe et évolue rapidement, ce qui rend difficile sa détection avec des systèmes basés sur des règles. Cependant, grâce au machine learning, les data scientists peuvent identifier des modèles inhabituels pouvant indiquer une fraude. Cette détection va au-delà de l'analyse de données traditionnelle, qui peut uniquement signaler les transactions en fonction de règles ou de seuils prédéfinis.
3. Systèmes de recommandation: Des sociétés comme Netflix et Amazon recommandent des produits ou des films en fonction des préférences des utilisateurs, même si des articles similaires n'ont jamais été achetés ou regardés. Des techniques, telles que le filtrage ou l'apprentissage profond, prédisent les préférences en fonction des modèles présents dans les données. En revanche, l’analyse des données peut segmenter uniquement les utilisateurs en fonction de leur comportement passé, ce qui est moins efficace pour la personnalisation.
4. Traitement du langage naturel (PNL): Les applications comme les assistants vocaux ou les chatbots doivent comprendre et répondre au langage humain naturellement. Les data scientists utilisent le ML et l'apprentissage profond pour comprendre la sémantique et le contexte du langage, ce que l'analyse de données traditionnelle ne peut pas réaliser.
5. Reconnaissance d'image: Dans des domaines comme la santé et les véhicules autonomes, la reconnaissance d'images, comme l'identification de maladies en imagerie médicale ou la reconnaissance d'objets sur la route, est essentielle. Les méthodes avancées de science des données, telles que les réseaux de neurones convolutifs, peuvent identifier des modèles au sein des données d'image. Cette capacité est quelque chose pour laquelle l’analyse des données, qui traite généralement des données numériques ou catégorielles structurées, n’est pas équipée.
6. Analyse des sentiments: Comprendre le sentiment des clients implique d'analyser des données non structurées telles que les avis clients ou les commentaires sous les publications sur les réseaux sociaux. Les data scientists utilisent la PNL et l'apprentissage automatique pour discerner le sentiment derrière les données textuelles, ce qui dépasse les capacités de l'analyse de données traditionnelle.

Cas d'utilisation de l'analyse de données :

• Analyse des tendances des ventes : L'analyse des données permet aux entreprises de vente au détail d'analyser les données de ventes historiques, révélant ainsi des modèles et des tendances. Ces informations leur permettent d'identifier les produits populaires, les saisons de pointe et les domaines potentiels de croissance des ventes, façonnant ainsi leurs décisions en matière d'inventaire.
• Segmentation de la clientèle: Les entreprises peuvent approfondir données client grâce à l'analyse de données, identifiant des caractéristiques communes telles que le comportement d'achat ou les données démographiques. Analyse des données est utilisé procéder données clients, en appliquant des algorithmes de clustering pour regrouper les clients en fonction de caractéristiques partagées. Cette segmentation éclaire les stratégies marketing ciblées. Cela vous aide à créer plus campagnes marketing personnalisées, améliorez la fidélisation des clients et augmentez les ventes.
• Optimisation de la chaîne d'approvisionnement : L'analyse des données peut vous aider à examiner les niveaux de stocks, les performances des fournisseurs et les délais de livraison. L'analyse statistique peut aider à identifier les goulots d'étranglement et fournir une feuille de route pour l'amélioration des processus.
• Gestion des risques: L'analyse des données examine les tendances historiques du marché et les données sur les performances des investissements dans le secteur financier. Cette analyse facilite l’évaluation des risques et éclaire les décisions concernant l’allocation des ressources et les stratégies d’investissement futures.
• Analyse des soins de santé : Dans le domaine de la santé, l'analyse des données suit les résultats pour les patients et identifie les facteurs de risque pour différentes conditions. Cette analyse aide les prestataires de soins de santé à prendre des décisions fondées sur des données concernant les plans de traitement.
• Analyse du site Web: L'analyse des données est cruciale pour comprendre les interactions des utilisateurs avec les sites Web. Il traite les données sur les interactions des utilisateurs avec les sites Web, ce qui implique une analyse statistique et éventuellement des tests A/B. Les résultats peuvent inclure une expérience utilisateur améliorée, des taux de conversion accrus et une conception de site Web plus efficace. Les entreprises peuvent améliorer leur site Web en analysant les pages vues, les rebonds taux, et les taux d’engagement.

Mot de la fin

La science des données et l’analyse des données sont toutes deux essentielles pour extraire des informations à partir des données. Chaque domaine a des objectifs, des processus, des compétences, des outils et des cas d'utilisation uniques. Alors que nous naviguons dans les complexités de la science des données par rapport à l'analyse des données, il devient clair qu'une solution de gestion des données robuste constitue la base de la création de pipelines de données qui permettent un flux de données transparent pour les tâches de science des données et d'analyse des données.

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