Razlika med podatkovnim rudarjenjem in besedilnim rudarjenjem

Izvajanje podatkov je praksa samodejnega iskanja velikih nizov podatkov za odkrivanje vzorcev, pridobivanje informacij iz naborov podatkov pa jih pretvori v preprosto strukturo, ki je lahko razumljiva. Izvajanje podatkov se nanaša na pomemben vidik, povezan s tehnikami baz podatkov in mehanizmi AI / strojnega učenja. Izvajanje besedila je postopek pridobivanja kakovostnih informacij iz besedila. To je nabor procesov, potrebnih za pridobivanje dragocenih strukturiranih informacij iz nestrukturiranih besedilnih dokumentov ali virov. Samodejno ga je mogoče razvrstiti, usmeriti, povzeti, prikazati s preslikavo povezav in, kar je najpomembneje, lažje je iskanje.

Data Mining

Data Mining ponuja odlično priložnost za raziskovanje zanimivega razmerja med iskanjem in sklepanjem / sklepanjem, temeljnim vprašanjem glede narave podatkovnega rudarjenja.

Postopek rudarjenja podatkov se razdeli na spodnje korake:

  • Zbiranje, ekstrahiranje, preoblikovanje in nalaganje podatkov v podatkovno skladišče.
  • Shranjujte in upravljajte podatke, večdimenzionalno bazo podatkov, torej bodisi na lastnih strežnikih bodisi v oblaku.
  • Poskrbite za dostop do podatkov poslovnim analitikom, vodstvenim skupinam in strokovnjakom za informacijsko tehnologijo ter s pomočjo aplikacijske programske opreme določite, kako jih želijo organizirati.
  • In končno, podatke predstavite v enostavnih oblikah za skupno rabo, na primer tabeli ali grafu.

Besedilo rudarjenje

Izvajanje besedila zahteva tako sofisticirane jezikovne kot statistične tehnike, ki so sposobne analizirati nestrukturirane oblike besedila in tehnike, ki kombinirajo vsak dokument z dejanskimi metapodatki, kar lahko velja za nekakšno sidro pri strukturiranju te vrste podatkov.

Rudarjenje besedila je sestavljeno iz najrazličnejših metod in tehnologij, kot so:

  • Tehnologije, ki temeljijo na ključnih besedah: vhod temelji na izboru ključnih besed v besedilu, ki so filtrirane v nizu znakovnih nizov, ne besed in "pojmov".
  • Statistične tehnologije: Nanaša se na sisteme, ki temeljijo na strojnem učenju. Statistične tehnologije uporabljajo nabor dokumentov, ki se uporabljajo kot model za upravljanje in kategorizacijo besedila.
  • Lingvistične tehnologije: Ta metoda lahko uporablja sisteme za obdelavo jezikov. Rezultat analize besedila omogoča podrobno razumevanje strukture besedila, uporabljene slovnice in logike. (Za boljše razumevanje, kako to deluje, je koristna ta objava o rudarjenju besedil in NLP-ju.)

Vsi ti pristopi imajo skupno značilnost, da se vsi ukvarjajo z obdelavo besedila na približen način, medtem ko jih niso sposobni razumeti.

Primerjava med podatki med rudanjem podatkov in rudanjem besedil (Infographics)

Ključne razlike med rudarjenjem podatkov v primerjavi z rudanjem besedil

Razlika med podatkovnim rudarjenjem in rudarjenjem besedila je razložena v spodnjih točkah:

  • Sistemi za pridobivanje podatkov v bistvu analizirajo podatke, ki jih je mogoče opisati kot homogene in univerzalne. Izvleče, preoblikuje in naloži podatke v podatkovno skladišče. Poslovni analitiki uporabljajo programske aplikacije za rudarjenje podatkov, da analizirajo podatke predstavijo v lahko razumljivih oblikah, kot so tabela ali grafi. Valute, datume, imena je morda treba upravljati, vendar jih je enostavno povezati s podatki in ne zahtevajo globljega razumevanja njihovega konteksta. Orodja za rudarjenje besedila se morajo spoprijeti z velikimi tehničnimi izzivi, kot so raznoliki formati dokumentov (besedilni dokumenti, e-poštna sporočila, objave v družbenih medijih, dobesedno besedilo itd.), Pa tudi večjezična besedila in okrajšave in sleng, značilna za jezik SMS.
  • Izvajanje podatkov je osredotočeno na dejavnosti, ki so odvisne od podatkov, kot so računovodstvo, nabava, dobavna veriga, CRM itd. Potrebni podatki so enostavno dostopni in homogeni. Ko so algoritmi definirani, je rešitev mogoče hitro uporabiti. Zaradi zapletenosti obdelanih podatkov se projekti rudarjenja besedil daljše uvajajo. Izvajanje besedila šteje več posredniških jezikovnih stopenj analize, preden lahko obogati vsebino (jezikovno ugibanje, tokenizacija, segmentacija, morfo-skladenjska analiza, neskladje, navzkrižne reference itd.). Nato se koraki za pridobivanje ustreznih izrazov in povezave metapodatkov lotevajo strukturiranja nestrukturirane vsebine za nego aplikacij, specifičnih za domeno. Poleg tega lahko projekti vključujejo nekaj heterogenih jezikov, formatov ali domen. Končno ima malo podjetij svojo taksonomijo. Vendar je to obvezno za začetek projekta rudarjenja besedil in lahko traja nekaj mesecev.
  • Rudarjenje podatkov že več desetletij velja za preverjeno, zanesljivo in industrijsko tehnologijo. V preteklosti je besedilo veljalo za kompleksno, za domeno specifično, jezikovno specifično, občutljivo, eksperimentalno itd. Z drugimi besedami, rudarjenje besedil ni bilo dovolj dobro razumljeno, da bi lahko imelo podporo pri upravljanju, zato ga nikoli niso cenili kot „obvezno '. Vendar pa s prihodom digitalizacije, porastom družbenih omrežij in povečano povezanostjo podjetja zdaj bolj skrbijo svoj spletni ugled in iščejo načine za povečanje zvestobe s strankami v svetu vse večje izbire. Posledično je analiza sentimenta nov poudarek rudarjenja besedil. Podjetja so spoznala, da so informacije strateška prednost besedila in da rudarjenje besedil ni več razkošje, ampak nuja!

Primerjalna tabela za rudarjenje podatkov v primerjavi z rudnikom besedil

Spodaj je seznam točk, ki opisujejo primerjave med podatkovnim rudarjenjem in Text Miningom

PODLAGA ZA PRIMERJAVOData MiningBesedilo rudarjenje
KonceptIzvajanje podatkov je spekter različnih pristopov, ki išče vzorce in razmerja podatkov.Izvajanje besedila je postopek, potreben za pretvorbo nestrukturiranega besedilnega dokumenta v dragocene strukturirane informacije.
Pridobivanje podatkovS standardnimi tehnikami rudarjenja podatkov razkrivajo poslovne vzorce številčnih podatkov.S standardnimi metodami rudarjenja besedila odkrijete leksikalno in skladenjsko funkcijo v besedilu.
Vrsta podatkovOdkrivanje znanja iz strukturiranih podatkov, ki so homogeni in enostavni za dostop.Odkrivanje besedila iz nestrukturiranih podatkov, ki so raznoliki, bolj raznoliki.

Zaključek - Data Mining vs Text Mining

Pridobivanje besedila in podatkov se zdaj šteje za dopolnilne tehnike, potrebne za učinkovito upravljanje poslovanja, orodja za rudarjenje besedil postajajo še pomembnejša. Podnabor rudarjenja besedil, Naravna obdelava naravnega jezika je še toliko pomembnejši, če je stranka 100-odstotno vključena in na voljo za določitev natančnih in popolnih taksonomij, ki so značilne za domeno. To pa pomaga pri pridobivanju informacij in povezovanju metapodatkov, da postanejo lažje in učinkovitejše. Naravni jezik nikoli ne bo tako preprost za obdelavo kot številke, toda rudarjenje besedil je zdaj bolj zrelo in njegova povezava z rudarjenjem podatkov ima več smisla. Ne pozabite, da je 80% informacij sestavljenih iz besedila!

Priporočeni članek

To je vodnik za Data Mining vs Text Mining, njihov pomen, primerjava med seboj, ključne razlike, tabela primerjave in sklep. Če želite izvedeti več, si oglejte tudi naslednje članke -

  1. Business Intelligence VS Data Mining - kateri je bolj uporaben
  2. 8 Pomembne tehnike pridobivanja podatkov za uspešno poslovanje
  3. 9 Osupljiva razlika med Data Science Vs Data Mining
  4. 7 pomembnih tehnik pridobivanja podatkov za najboljše rezultate

Kategorija: