Quels sont les différents types d'analyse d'exploration de données?

L'analyse de l'exploration de données peut être un processus utile qui fournit des résultats différents en fonction de l'algorithme spécifique utilisé pour l'évaluation des données.Les types courants d'analyse de l'exploration de données comprennent: Analyse des données exploratoires (EDA), modélisation descriptive, modélisation prédictive et modèles et règles.L'utilisation de chacun de ces outils d'exploration de données offre une perspective différente sur les informations collectées.Les professionnels qui utilisent ces techniques peuvent acquérir des informations supplémentaires sur un problème ou un problème de préoccupation basé sur l'outil d'analyse spécifique utilisé.

En raison des différents résultats que les outils d'analyse de l'exploration de données fournissent lorsqu'ils sont utilisés, il est pertinent de considérer un examen de base de chacun.L'analyse des données exploratoires, ou EDA, implique l'examen d'un ensemble de données sans aucun objectif de résultat clair d'examen.Les variables qui définissent les données sont utilisées comme base pour fournir des représentations visuelles au chercheur.À mesure que le nombre de variables augmente, cet outil d'analyse d'exploration de données peut devenir moins efficace pour visualiser les données.

La modélisation descriptive est un outil d'analyse d'exploration de données utilisé pour décrire collectivement toutes les données dans un ensemble de données donné.Plus précisément, cette approche synthétise toutes les données pour fournir des informations concernant les tendances, les segments et les clusters qui sont présents dans les informations recherchées.L'analyse descriptive de l'exploration de données est couramment utilisée dans la publicité.Un exemple de cela est la segmentation du marché dans laquelle les spécialistes du marketing prennent des groupes de clients plus importants et les segmentaient par des caractéristiques homogènes.

Les outils d'analyse de l'exploration de données incluent également la modélisation prédictive.La modélisation prédictive implique le développement d'un modèle basé sur les données existantes.Le modèle est ensuite utilisé comme base pour la prédiction d'une autre variable pertinente pour les données examinées.Le terme prédictif indique que cet outil d'exploration de données peut permettre à l'utilisateur de prédire une valeur en fonction de ce qui est connu dans l'ensemble de données.Une analyse prédictive peut être utilisée par les spécialistes du marketing pour déterminer quels produits les clients recherchent.Sur la base des tendances actuelles de l'achat, les spécialistes du marketing peuvent être en mesure de faire des prédictions sur les nouveaux produits qui peuvent être populaires à l'avenir.

La découverte des modèles et des règles diffère des outils descriptifs et prédictifs.Alors que les outils descriptifs et prédictifs utilisent la construction de modèles comme base d'analyse, la découverte des modèles et des règles se concentre sur l'identification des modèles dans les données.Les spécialistes du marketing travaillant pour les épiceries, par exemple, utilisent souvent cet outil d'analyse d'exploration de données comme moyen de déterminer les modèles d'achat.En déterminant quels produits les clients achètent systématiquement dans la même commande, des promotions ciblées pour les articles peuvent être développées.