Analyse des données

Aujourd'hui, Data Analytics est au coeur des préoccupations commerciales. Il s'agit d'une pratique essentielle pour augmenter considérablement son chiffre d'affaires, mais aussi pour rester compétitif dans la plupart des industries. Cependant, avant de lancer la tête vers ce nouveau phénomène, il est nécessaire de bien comprendre de quoi il s'agit. Voici une définition précise et complète de Data Analytics.

The Data Analytics, abrégé en DA, est une science consistant à examiner les données brutes, afin de tirer des conclusions de cette information. Data Analytics est utilisé dans de nombreuses industries pour permettre aux entreprises et aux organisations de prendre de meilleures décisions. Dans le domaine scientifique, il sert à vérifier les théories ou à réfuter les modèles existants.

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

L'analyse des données se distingue de Data Mining par le prisme, la focalisation et la focalisation des analyses. Les mineurs de données trient les grands ensembles de données à l'aide de logiciels sophistiqués pour identifier les modèles non découverts et établir des relations cachées. Data Analytics se concentre sur l'inférence et le processus d'élaboration d'une conclusion basée uniquement sur ce qui est déjà connu du chercheur.
EDA, CDA et QDA

Cette science est généralement divisée en deux catégories. L'analyse des données exploratoires, abrégée en EDA, permet de découvrir de nouveaux éléments dans les données. L'analyse de données de confirmation, abrégée en CDA, sert à prouver si les hypothèses existantes sont vraies ou fausses. En outre, l'analyse qualitative des données, abrégée QDA, est utilisée en sciences sociales pour tirer des conclusions de données non numériques telles que des mots, des photographies ou des vidéos.

Analyse des données en informatique

Dans la technologie informatique, le terme a une signification particulière. Il est utilisé dans le cadre d'audits informatiques, lorsque les systèmes informatiques, les opérations et les processus d'une organisation sont examinés. L'analyse des données est ensuite utilisée pour déterminer si les systèmes en place protègent efficacement les données, fonctionnent efficacement et réussissent à atteindre les objectifs de l'entreprise.

Exemples d'utilisation

Les banques et les sociétés de cartes de crédit, par exemple, analysent les transactions et les dépenses pour prévenir la fraude et le vol d'identité. Les entreprises de commerce électronique analysent le trafic du site ou les cycles de navigation pour déterminer quels consommateurs sont plus ou moins susceptibles d'acheter un produit ou un service en fonction de leurs achats précédents ou des pages qu'ils ont vues.

Analyse en temps réel

Modern Data Analytics utilise souvent des tableaux de bord d'informations pris en charge par des flux de données en temps réel. L'analyse en temps réel, d'autre part, se réfère à l'analyse et aux rapports dynamiques basés sur les données entrées dans un système moins d'une minute avant l'heure d'utilisation.