Découverte de données et extraction de données

L’exploration et l’extraction de données prêtent à confusion pour de nombreuses personnes, car il s’agit de deux mots à la mode dans le contexte de la science des données. Bien qu’il s’agisse de deux mots différents dans le domaine des données, ils peuvent être utilisés ensemble de nombreuses manières différentes et sont utilisés dans une variété de domaines. Sources : 12,4]

L’exploration de données, également connue sous le nom de découverte d’informations ou de découverte de données, est le processus d’analyse des informations d’un point de vue complètement différent et de leur synthèse en données utiles. En bref, l’exploration de données est un processus utilisé pour transformer des données brutes en informations utiles, un peu comme la science des données, un autre domaine multidisciplinaire où des idées précieuses sont extraites des données, et qui peut être utilisé comme un terme populaire. L’exploration de données est également appelée extraction et analyse de données, ainsi que visualisation et analyse de données. [Sources : 7,8,5,7]

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Il y a un certain chevauchement, car l’exploration de données peut être considérée comme un sous-ensemble de la science des données, mais il n’y a pas de chevauchement entre les deux, car la première est un domaine multidisciplinaire composé d’un certain nombre de disciplines telles que l’informatique et le génie informatique, tandis que les secondes sont des sous-ensembles. L’exploration de données concerne davantage les processus d’entreprise, alors que, contrairement à l’apprentissage automatique, elle ne se limite pas aux algorithmes, mais peut même être considérée comme une activité d’analyse des données, qui traite de la collecte, du traitement, de la transformation et de la modélisation des données afin d’obtenir des informations utiles. Elle comprend également la visualisation et l’analyse des données, l’analyse statistique et la modélisation des données. Elle est similaire aux sciences des données, un autre domaine multidisciplinaire d’études scientifiques ; où l’ingénierie des données est un domaine des mathématiques, où elle comprend les mathématiques et l’informatique, les mathématiques et les statistiques, les statistiques et l’économie, l’économie et la finance, la finance et les affaires, les technologies de l’information et les sciences de l’information. Sources : 13,6,13,5]

L’exploration de données n’est qu’une partie d’un processus KDD plus large, tandis que la science des données couvre un large éventail de techniques et de processus, qui peuvent inclure l’exploration de données. L’exploration de données est applicable à une variété de domaines pour trouver des résultats, mais c’est une technique étroitement ciblée, et seule une partie de la science des données, comme l’analyse des données, la visualisation des données, le flux de données et la modélisation des données, est applicable. [Sources : 7,2,7]

Le résultat d’une tâche d’exploration de données est la sortie de tendances ou de modèles de données, tandis que le résultat de l’analyse de données est une hypothèse vérifiée ou un aperçu des données. De manière générale, il existe deux types de tâches d’exploration de données : les tâches d’exploration de données descriptives qui décrivent les caractéristiques générales des données existantes, et les tâches d’exploration de données prédictives qui tentent de faire des prédictions basées sur les données disponibles (par exemple, l’analyse prédictive). Sources : 1,9]

L’analyse des données, d’autre part, est le processus qui a lieu après que les données aient été correctement catégorisées pour l’exploration de données. Notez que l’analyse des données est un processus beaucoup plus complexe qu’il n’y paraît, et il en va de même pour la comparaison entre l’exploration et l’analyse des données. Pour que l’analyse soit menée à bien, le processus d’extraction doit d’abord avoir lieu. Sources : 12,10,10]

L’exploration de données est le processus d’application d’un algorithme d’analyse de découverte de données qui génère une certaine énumération ou un certain modèle de modèles avec des efficacités et des limites de calcul acceptables à partir des données. Alors que l’analyse de données est utilisée pour tester des modèles et des hypothèses sur un ensemble de données, l’exploration de données est utilisée pour trouver des modèles cachés ou non dans de grands ensembles de données. [Sources : 3,0,5]

Le but de l’exploration de données est de trouver des faits qui étaient auparavant inconnus ou ignorés en extrayant des données qui traitent des informations existantes. Ce processus ressemble à une grande collecte de données qui mène à l’exploration de données, laquelle mène ensuite à une analyse de données plus importante et à une analyse. Le processus d’exploration des données se compose de deux parties, que l’on appelle la découverte des données ou le traitement des données, et l’exploration des données. Ce sont des processus successifs, mais ils consistent en différents aspects d’un même processus. [Sources : 12,2,10,10]

Si vous voulez comprendre le data mining, l’analyse et la comparaison des données, vous devez comprendre ces deux domaines. Si vous voulez faire du data mining et de l’analyse de données ou du data mining, de l’analyse de données et de la comparaison, vous pouvez les comprendre. Pour comprendre la différence entre l’extraction de données et l’analyse et la comparaison de données, ce que vous faites, vous devez d’abord comprendre ces deux domaines. [Sources : 4,9]

L’exploration de données repose sur des concepts mathématiques et scientifiques, tandis que l’analyse de données repose sur des principes d’intelligence économique. Cette proximité avec le terrain peut être une excellente occasion de découvrir la différence entre l’exploration et l’analyse des données. Sources : 9,5]

La différence cruciale est le type de données : l’exploration de données concerne principalement les données structurées, tandis que l’analyse de données concerne principalement tous les types d’exploration de données. Il s’agit essentiellement d’extraire des données d’une série de sources et de les rendre plus utilisables, tandis que la science des données consiste à créer des données, c’est-à-dire à créer des produits centrés et à prendre des décisions commerciales sur la base de ces données. L’exploration de données, quant à elle, consiste à découvrir des informations précieuses dans d’énormes quantités de données et à les transformer en connaissances organisées. Le but ultime du datamining est la prédiction, et le data mining prédictif est celui qui a l’application commerciale la plus directe. Sources : 11,13,13,7] (en anglais)

Sources :

  • [0] : https://www.smartdatacollective.com/difference-between-knowledge-discovery-and-data-mining/
  • [1] : https://webdocs.cs.ualberta.ca/~zaiane/courses/cmput690/notes/Chapter1/index.html
  • [2] : https://www.altexsoft.com/blog/data-science-artificial-intelligence-machine-learning-deep-learning-data-mining/
  • [4] : https://www.upgrad.com/blog/data-mining-vs-data-analytics/
  • [5] : https://blog.imarticus.org/what-are-the-differences-between-data-analytics-and-data-mining/
  • 6] : https://medium.com/swlh/difference-between-data-science-and-data-mining-37104b1c6a61
  • [7] : http://www.differencebetween.net/technology/difference-between-data-mining-and-data-science/
  • [8] : https://www.guru99.com/data-mining-tutorial.html
  • [9] : https://www.jigsawacademy.com/blogs/data-science/data-mining-vs-data-analysis/
  • [10] : https://coara.co/blog/data-analytics-vs-data-mining
  • [11] : https://statisticasoftware.wordpress.com/2012/06/22/data-mining-techniques/
  • [12] : https://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/data-mining-vs-data-extraction-what-s-the-difference-3