Razlika med podatkovnim rudarjenjem in statistiko
Analiza podatkov temelji na analizi preteklih in sedanjih podatkov za napovedovanje težav v prihodnosti. Organizacije uporabljajo podatkovno rudarjenje in statistiko za to odločitev, ki temelji na podatkih, ki so temeljni del Data Science. Izvajanje podatkov in statistika se pogosto zamenjujeta kot enaka, vendar je napačen pojem, preverimo, ali sta res podobna ali različna?
Data Mining
Kaj je rudarjenje podatkov?
To je postopek pridobivanja predhodno neznanih, razumljivih in uporabnih informacij iz velikih skladišč podatkov in jih uporablja za sprejemanje ključne poslovne odločitve. Tako pri modeliranju podatkov podatke kupcev pridobivajo, da dobijo vpogled v poslovanje. Izvor modeliranja podatkov je statistika, strojno učenje in umetna inteligenca. V današnjem svetu vse organizacije zbirajo podatke iz družbenih medijev, senzorskih podatkov, dnevnikov spletnih mest itd. Skoraj vse oddajajo podatke, saj se uporaba IoT povečuje in pridobivanje podatkov je postopek pridobivanja koristnih informacij iz teh surovih podatkov za napovedovanje neznanih vzorcev.
Proces podatkovnega rudarjenja:
Postopek rudarjenja podatkov je razdeljen na manj kot 5 stopenj:
- Raziskovanje / zbiranje podatkov : prepoznajte podatke iz različnih virov podatkov in jih naložite v decentralizirane podatkovne zbirke .
- Shranjevanje in upravljanje podatkov: podatke shranite v porazdeljeni pomnilnik (HDFS), v lastne strežnike ali v oblak (Amazon S3, Azure).
- Modeliranje: Poslovna skupina, razvijalci bodo dostopali do podatkov in uporabili vzorčenje in preoblikovanje podatkov ter odstranili poškodovane, nepomembne, netočne, nepopolne podatke.
- Razmestitev modelov: Na podlagi rezultatov iz modeliranih podatkov razvrstite podatke na podlagi pričakovanj ali rezultatov uporabnikov.
- Vizualiziraj podatke: podatke predstavi v grafih ali tabelah ali grafikonih ali obliki drevesa odločitve, tako da jih lahko končni uporabniki razumejo.
Aplikacije za rudarjenje podatkov:
Podatkovno rudarjenje se uporablja na mnogih področjih. Sledijo nekatere zelo uporabljane domene -
- Analiza in upravljanje trga
- Korporativna analiza in upravljanje tveganj
- Zaznavanje prevare
Statistika
Statistika je analiza in predstavitev številčnih dejstev podatkov in je jedro vseh algoritmov za rudarjenje podatkov in strojnega učenja. Ponuja analitično tehniko in orodja za uporabo na velikih zbirkah podatkov. Statistični podatki vključujejo načrtovanje, načrtovanje, zbiranje podatkov, analizo, risanje smiselne razlage in poročanje o ugotovitvah raziskav in zaradi te statistike ni omejen le na matematika, uporablja ga tudi poslovni analitik. Za pridobitev želenih izhodnih ali količinsko opredeljenih podatkov statistika uporablja verjetnost, oblikovanje anket in eksperimentov.
Primerjava med podatki in statistiko podatkovnega rudarjenja
Spodaj je 11 razlik med glavo in statistiko
Ključne razlike med podatkovnim rudarjenjem in statistiko
- Izvajanje podatkov je začetek znanosti o podatkih in zajema celoten postopek analize podatkov, medtem ko je statistika osnova in jedro particije algoritma za rudarjenje podatkov.
- Data Mining je postopek raziskovalne analize, v katerem najprej preučimo in zberemo podatke in na njih sestavimo model, s katerim lahko zaznamo vzorec in na njih postavimo teorije, da napovedujejo prihodnji rezultat ali da odpravijo težave. Medtem ko je statistika potrditveni postopek, v katerem so najprej izdelane teorije in nato na tej teoriji uporabljene validacije za testiranje podatkovnih nizov.
- Ker se velikost podatkov iz dneva v dan povečuje, se spreminja tudi format podatkov, večinoma se spreminjajo tudi prejeti podatki, nestrukturirani podatki, ki lahko vsebujejo numerične ali neštevilčne podatke in obe vrsti podatkov, ki se uporabljata za rudarjenje podatkov, vendar se statistični podatki uporabljajo samo za numerično vrsto podatkov za verjetnostno in matematični izračun in napovedovanje.
- Pridobivanje podatkov je induktivni postopek in uporablja algoritem, kot je drevo odločanja, algoritem združevanja, da izpelje particijo podatkov in ustvari hipoteze iz podatkov, medtem ko je statistika deduktivni postopek, torej ne vključuje nobenih napovedi, ki se uporablja za pridobivanje znanja in preverjanje hipotez.
- Podatkovno rudarjenje ne skrbi veliko za zbiranje ali zbiranje podatkov, saj gre za raziskovalno analizo podatkov, tudi rudarjenje podatkov je večinoma programski in računski postopek za odkrivanje vzorcev na velikih zbirkah podatkov, medtem ko statistika bolj temelji na zbiranju podatkov, da bi dobili potrditev za napovedane podatke zbrati moramo podatke, jih analizirati, da lahko odgovorimo na vprašanja. Zbrani podatki so lahko kvantitativni, kvalitativni, primarni ali sekundarni podatki.
- Čiščenje podatkov pri rudarjenju podatkov je prvi korak, saj pomaga razumeti in popraviti kakovost podatkov, da dobimo natančno končno analizo. Pri čiščenju podatkov ima uporabnik možnost čiščenja netočnih ali nepopolnih podatkov. Brez ustrezne kakovosti podatkov bo vaša končna analiza trpela natančno ali pa boste morda prišli do napačnega sklepa. Ker se v statistiki po zbiranju podatkov iz različnih virov izvede čiščenje podatkov in na teh očiščenih podatkih se za potrdilno analizo uporabijo statistične metode.
- Izkopavanje podatkov je postopek kopanja globoko v prej na voljo neznanih, vendar uporabnih informacij iz velikih zbirk podatkov, da bi jih lahko uporabili za sprejemanje nekaterih odločilnih odločitev. Za iskanje vzorcev in razmerij znotraj razpoložljivih podatkov se uporablja nabor metod. Gre za sotočje različnih procesov, vključno s statistiko, strojnim učenjem, upravljanjem baz podatkov, umetno inteligenco (AI) in prepoznavanjem podatkov itd., Medtem ko je statistika pomemben sestavni del podatkovnega rudarjenja, ki ponuja učinkovite analitične tehnike in orodja za obravnavo velike količine podatki za korist podjetjem. To je znanost o učenju podatkov, ki zajema vse, od zbiranja do učinkovite uporabe podatkov.
- Podatkovno rudarjenje se v glavnem uporablja komercialne aplikacije, kot so analiza finančnih podatkov, maloprodajna industrija, telekomunikacije, biologija in druga znanstvena odkrivanja. Ker se statistika uporablja v vsakem vzorcu podatkov, da se pripravi niz novih informacij. Opisuje značaj podatkov, ki jih je treba analizirati, in preučuje razmerje med njimi. Uporablja prediktivno analitiko za izvajanje scenarijev, ki pomagajo pri odločanju o prihodnjih ukrepih. Po drugi strani pa statistika vdihne podatke brez življenja.
- Nekateri priljubljeni trendi razvoja podatkovnega rudarjenja so raziskovanje aplikacij, rudarjenje vizualnih podatkov, rudarjenje bioloških podatkov, rudarjenje s spletom, rudarjenje programske opreme, razdeljeno podatkovno rudarjenje, resnično kopanje podatkov in še veliko več. Statistični podatki pomagajo prepoznati nove vzorce razpoložljivih nestrukturiranih podatkov.
Podatkovno rudarjenje v primerjavi s tabelo primerjave statistik
Razlike med podatkovnim rudarjenjem in statistiko so razložene v spodnjih točkah:
| Data Mining | Statistika |
| Najprej raziščite in zberite podatke, oblikujte model za odkrivanje vzorcev in oblikovanje teorij. | Ponuja teorije za preizkušanje s pomočjo statističnih. |
| Uporabljeni podatki so numerični ali neštevilčni. | Uporabljeni podatki so numerični. |
| Induktivni postopek (pridobivanje nove teorije iz podatkov) | Odbitni postopek (ne vključuje nobenih napovedi) |
| Zbiranje podatkov je manj pomembno. | Zbiranje podatkov je pomembnejše. |
| Čiščenje podatkov se izvaja pri iskanju podatkov. | Za uporabo statističnih metod se uporabljajo čisti podatki. |
| Za preverjanje veljavnosti modela potrebuje manj interakcije uporabnikov, zato ga je enostavno avtomatizirati. | Potrebna je interakcija uporabnika za potrditev modela, zato je težko avtomatizirati. |
| Primerno za velike nabore podatkov | Primerno za manjše nabore podatkov |
| Gre za algoritem, ki se iz podatkov uči brez uporabe nobenega pravila programiranja. | Formalizacija razmerja v podatkih v obliki matematične enačbe |
| Uporabite hevristično razmišljanje (pravila, ki se uporabljajo za oblikovanje sodb in odločanje) | Nima prostora za hevristično razmišljanje. |
| Razvrstitev, Grozd, Nevronska mreža, Združenje, Ocenjevanje, Analiza na podlagi zaporedja, Vizualizacija | Opisna statistika, referenčna statistika |
| Analiza finančnih podatkov, trgovina na drobno, telekomunikacijska industrija, analiza bioloških podatkov, nekatere znanstvene aplikacije itd. | Demografija, aktuarska znanost, operativne raziskave, biostatistika, kontrola kakovosti itd. |
Zaključek - podatkovni rudarjenje v primerjavi s statistiko
Za sklepanje v kateri koli organizaciji zaradi pojava velikih podatkov z veliko količino in različnimi podatki o hitrosti igra pomembno vlogo, napovedovanje rezultatov pa je rudarjenje podatkov in statistika sestavni del. Izkopavanje podatkov bo vedno uporabljalo statistično razmišljanje, da bi črpali izhodne podatke, zato bosta v prihodnosti neizogibno zrasla tako rudarjenje podatkov kot statistika. In s statistiko o velikih podatkih uporabnikov / organizacij je treba uporabiti razmišljanje in pristope za rudarjenje podatkov.
Priporočeni članek
To je vodnik za podatkovno rudarjenje v primerjavi s statistiko, njihov pomen, primerjava med glavo, ključne razlike, primerjalno tabelo in sklep. Če želite izvedeti več, si oglejte tudi naslednje članke -
- Neverjeten vodnik o Azure Paas proti Iaasu
- 7 pomembnih tehnik pridobivanja podatkov za najboljše rezultate
- Business Intelligence VS Data Mining - kateri je bolj uporaben
- 9 Osupljiva razlika med Data Science Vs Data Mining
- 8 Pomembne tehnike pridobivanja podatkov za uspešno poslovanje