Uvod v pridobivanje in vizualizacijo podatkov
Podatkovno rudarjenje in vizualizacija podatkov spadata pod področje Data Science, ki je interdisciplinarno področje računalništva s statistiko, računalništvom, matematiko in več tehničnimi postopki, vključno z različnimi metodologijami.
Podatkovno rudarjenje je del Data Science, kjer bo potekal proces velikih podatkovnih nizov in identificiral nabore podatkov in vrste podatkov, da bi iz obstoječih podatkovnih nizov izvlekel različne vzorce podatkov.
Vizualizacija podatkov je postopek pridobivanja in vizualizacije podatkov na zelo jasen in razumljiv način brez kakršnega koli branja ali pisanja s prikazom rezultatov v obliki tortnih grafikonov, črtnih grafov, statističnega prikaza in tudi prek grafičnih obrazcev.
V Data Mining-u obstajajo različni procesi, ki vključujejo pridobivanje podatkov, kot so pridobivanje podatkov, upravljanje podatkov, preoblikovanje podatkov, predobdelava podatkov itd.
Pri vizualizaciji podatkov je glavni cilj učinkovito in jasno posredovati informacije brez odstopanj ali zapletenosti v obliki statističnih grafov, informacijskih grafov in plots.let podrobno razpravljamo o podatkovnem rudarjenju in vizualizaciji podatkov.
Navodila za primerjavo med podatkovnim rudarjenjem in vizualizacijo podatkov (Infographics)
Spodaj je zgornjih 7 primerjav med podatkovnim rudarjenjem in vizualizacijo podatkov
Ključne razlike med podatkovnim rudarjenjem in vizualizacijo podatkov
- Data Mining je postopek razvrščanja nekaterih velikih naborov podatkov in iz njih izvleče nekaj podatkov in vzorcev izvlečenih vzorcev, medtem ko je vizualizacija podatkov proces vizualizacije ali prikaza podatkov, izvlečenih v obliki različnih grafičnih ali vizualnih formatov, kot so kot statistični predstavitve, pita grafikoni, črtni grafi, grafične slike itd.
- Procesi rudarjenja podatkov vključujejo analizo zaporedja, klasifikacije, analizo poti, združevanje in napovedovanje, medtem ko Vizualizacija podatkov vsebuje obdelavo, analizo, sporočanje podatkov itd.
- V podatkovnem rudarstvu se podatki samodejno prikažejo v iskalnem procesu, ki ga bo prikazala sama sistemska analiza, medtem ko vizualizacija podatkov daje jasen pogled na podatke in bo človeškim možganom enostavno zapomniti in si zapomniti velike kose podatkov na en sam pogled.
- V podatkovnem rudarstvu obstajajo štiri faze, ki so viri podatkov, zbiranje podatkov ali raziskovanje podatkov, modeliranje in uporaba podatkovnih modelov, medtem ko ima v vizualizaciji podatkov sedem stopenj, ki pridobivajo proces, razčlenjevanje, filtriranje, rudarjenje, predstavljanje, rafiniranje in medsebojno delovanje.
- Data Mining je skupina različnih dejavnosti za pridobivanje različnih vzorcev iz velikih nizov podatkov, v katerih bodo nabori podatkov pridobljeni iz različnih virov podatkov, medtem ko je vizualizacija podatkov proces pretvorbe številskih podatkov v grafične slike, kot so smiselne 3D slike, ki bodo uporabljene enostavno analizirati zapletene podatke
- Aplikacije Data Mining vključujejo upravljanje odnosov s strankami, ki je programska aplikacija, ki nudi prednosti pri rudarjenju podatkov, medtem ko aplikacije vizualizacije podatkov vključujejo sonarne meritve, satelitske fotografije, računalniške simulacije in ankete itd.
- Različne tehnike, ki so na voljo v podatkovnem rudarstvu, so klasifikacija, grozd, zaporedje, združevanje itd. Vizualizacija podatkov izvira iz statistike in znanosti, ki omogočajo jasno vizualizacijo že na prvi pogled, kar pomeni, da slika daje na pogled 100 besed.
- Pri podatkovnem rudarjenju je klasifikacija postopek določitve pravila podatkov, ali pripadajo določenemu razredu podatkov ali ne, njegovi podprocesi pa vključujejo gradnjo podatkovnega modela in napovedovanje klasifikacij, medtem ko pri vizualizaciji podatkov glavna aplikacija vključuje geografsko informacijske sisteme, kjer so pomembne geografske informacije lahko predstavljene kot vizualne podobe, ki predstavljajo čim bolj preproste informacije.
- Tehnologije rudarjenja podatkov vključujejo tudi nevronske mreže, statistične analize, odločitvena drevesa, genetske algoritme, mehko logiko, rudarjenje besedil, spletno rudarjenje itd., Medtem ko ima podatkovna vizualizacija različne aplikacije, kot so trgovina na drobno, vlada, medicina in zdravstveno varstvo, prevoz, telekomunikacije, zavarovanje, kapitalski trgi in upravljanje premoženja.
- Omejitve v podatkovnem rudarstvu so takšne, kot da gre celo za novo tehnologijo, vendar je še vedno premalo razvita zaradi številnih podjetij, ki uporabljajo starejše sisteme in tudi obstoječi sistemi niso prijazni skladišču podatkov Vizualizacija podatkov ima v svojih orodjih velike pomanjkljivosti, kot kaže različnih vizualnih vsebin, ne pa razlage, brez smernic, različnih uporabnikov z več vpogledi in zagotavlja tudi slabo varnost.
- Data Mining je analitični postopek, ki identificira različne vzorce iz naborov podatkov, ki lahko pomagajo pri obvladovanju poplav informacij, vizualizacija podatkov pa ponuja veliko tehnik vizualizacije, ki so bile razvite v zadnjih desetletjih in podpirajo raziskovanje velikih nizov podatkov.
- Prednost Data Mining je v tem, da se razmerje ne bo skrivalo med različnimi nabori podatkov in spremenljivkami, medtem ko Data Visualization kot vizualni objekt opredeli tako, da podatke predstavlja v obliki grafov in grafikonov.
Data Mining vs Primerjalna tabela vizualizacije podatkov
| PODLAGA ZA
PRIMERJAVA | Data Mining | Vizualizacija podatkov |
| Opredelitev | Išče in ustvari primeren rezultat iz velikih zbirk podatkov | Omogoča preprost pregled zapletenih podatkov |
| Prednost | To je različnih aplikacij in raje za spletne iskalnike | Raje za napovedovanje podatkov in napovedi |
| Območje | Izhaja iz podatkovne znanosti | Obsega področje znanosti o podatkih |
| Platforma | Deluje s spletnimi programskimi sistemi ali aplikacijami | Podpira in deluje bolje pri zapletenih analizah podatkov in aplikacijah |
| Splošnost | Nova tehnologija, vendar nerazvita | Bolj uporabno pri napovedovanju podatkov v realnem času |
| Algoritem | Obstaja veliko algoritmov pri uporabi podatkovnega rudarjenja | Ni potrebe po uporabi algoritmov |
| Integracija | Deluje na kateri koli spletni platformi ali s katero koli aplikacijo | Ne glede na strojno ali programsko opremo zagotavlja vizualne informacije |
Zaključek - Data Mining vs Visualization Data
Podatkovno rudarjenje je področje Data Science, kjer bodo velike zbirke podatkov temeljito obdelane, da bodo z iskanjem različnih vzorcev zagotovili ustrezne rezultate.
Vizualizacija podatkov je postopek prikazovanja vizualnih informacij iz obstoječih zapletenih podatkov, da lahko na prvi pogled pridobimo določen zaključek, ne da bi potrebovali preučevanje kakršnih koli teoretičnih rezultatov. Vloge vključujejo informacije o satelitih, informacije o rezultatih raziskav, znanstveno preučene podatke itd.
Uporaba podatkovnega rudarjenja so spletni iskalniki, trgovina na drobno, finančna in bančna industrija, vladne organizacije itd. Tako rudarjenje podatkov kot tudi vizualizacija podatkov
imajo velike prednosti na področju uporabe podatkovnih znanosti na področju računalništva.
Priporočeni članek
To je vodnik za pridobivanje podatkov v primerjavi z vizualizacijo podatkov, njihov pomen, primerjava med seboj, ključne razlike, tabela primerjave in sklep. Če želite izvedeti več, si oglejte tudi naslednje članke -
- Big Data vs Data Mining - odkrijte najboljših 8 razlik
- Izvajanje podatkov v primerjavi z strojnim učenjem - 10 najboljših stvari, ki jih morate vedeti
- Vizualizacija podatkov v primerjavi s poslovno inteligenco - katera je boljša
- Najboljših 10 preprostih orodij za vizualizacijo podatkov (bistveno)