Pozanimajte se o najboljših 7 razlikah med Data Data Mining VS analizo podatkov

Razlika med pridobivanjem podatkov in analizo podatkov

Eksponentno povečanje obsega podatkov je privedlo do revolucije informacij in znanja. Zdaj je ključni vidik raziskovanja in oblikovanja strategij za zbiranje pomembnih informacij in vpogledov iz obstoječih podatkov. Vse te informacije so shranjene v podatkovnem skladišču, ki se nato uporablja za namene poslovne inteligence.

Obstaja več definicij in stališč, vendar bi se vsi strinjali, da sta analiza podatkov in rudarjenje podatkov dve podskupini Business Intelligence.

Data Mining - Data mining je sistematičen in zaporeden postopek prepoznavanja in odkrivanja skritih vzorcev in informacij v velikem naboru podatkov. Znan je tudi kot odkritje znanja v bazah podatkov. Že od devetdesetih let prejšnjega stoletja je hudomušna beseda

Analiza podatkov - Analiza podatkov je na drugi strani presežek podatkovnega rudarjenja, ki vključuje pridobivanje, čiščenje, preoblikovanje, modeliranje in vizualizacijo podatkov z namenom odkriti pomembne in koristne informacije, ki lahko pomagajo pri sklepanju in sprejemanju odločitev. Analiza podatkov kot procesa obstaja že od šestdesetih let prejšnjega stoletja.

Naj v tej objavi ugotovimo, kakšna je najboljša razlika med podatkovnim rudarjenjem in analizo podatkov.

Primerjava med analizami podatkov Mining Vs proti analizi podatkov

Spodaj je zgornjih 7 primerjav med podatki Data Mining Vs Analiza podatkov

Ključne razlike med analizami podatkovnih podatkov iz podatkovnega rudarjenja

Podatkovno rudarjenje in analiza podatkov sta dve različni imeni in procesi, vendar obstajajo nekateri pogledi, kjer jih ljudje uporabljajo zamenljivo. To je odvisno tudi od organizacije ali projektne skupine, ki opravlja take naloge, kadar to razlikovanje ni posebej označeno. Da bi ugotovili njihovo edinstveno identiteto, izpostavljamo glavno razliko med podatkovnim rudarjenjem in analizo podatkov:

Izvajanje podatkov prepozna in odkrije skriti vzorec v velikih naborih podatkov. Analiza podatkov daje vpoglede ali preizkuse hipotezo ali model iz nabora podatkov.
Rudarjenje podatkov je ena izmed dejavnosti v analizi podatkov. Analiza podatkov je celoten sklop dejavnosti, ki skrbi za zbiranje, pripravo in modeliranje podatkov za pridobivanje pomembnih spoznanj ali znanj. Obe sta včasih vključeni kot podmnožica Business Intelligence.
Študije rudarjenja podatkov večinoma temeljijo na strukturiranih podatkih. Analiza podatkov se lahko izvede na strukturiranih, polstrukturiranih ali nestrukturiranih podatkih.
Cilj podatkovnega rudarjenja je izboljšati uporabnost podatkov, medtem ko analiza podatkov pomaga pri dokazovanju hipotez ali poslovnih odločitvah.
Podatkovno rudarjenje ne potrebuje vnaprej zasnovane hipoteze za prepoznavanje vzorca ali trenda v podatkih. Po drugi strani Analiza podatkov preizkuša dano hipotezo.
Medtem ko podatkovno rudarjenje temelji na matematičnih in znanstvenih metodah za prepoznavanje vzorcev ali trendov, analiza podatkov uporablja modele poslovne inteligence in analitike.
Izvajanje podatkov na splošno ne vključuje orodja za vizualizacijo, analizo podatkov vedno spremlja vizualizacija rezultatov.

Data Mining Vs Primerjalna tabela za analizo podatkov

Osnove za primerjavo	Data Mining	Analiza podatkov
Opredelitev	To je postopek pridobivanja določenega vzorca iz velikih nizov podatkov	To je postopek naročanja in organiziranja neobdelanih podatkov, da se določijo koristni vpogledi in odločitve.
Strokovno področje	Vključuje stičišče strojnega učenja, statistike in podatkovnih baz.	Zahteva znanje računalništva, statistike, matematike, predmeta, AI / strojno učenje
Sinonimi	Znano je tudi kot odkritje znanja v bazah podatkov	Analiza podatkov je več vrst - raziskovalna, opisna, besedilna analitika, napovedna analiza, rudarjenje podatkov itd.
Delovni profil	Specialist Data Mining običajno gradi algoritme za prepoznavanje smiselne strukture v podatkih. Specialist za rudarjenje podatkov je še vedno analitik podatkov z obsežnim znanjem o induktivnem učenju in praktičnem kodiranju	Analitik podatkov običajno ne more biti ena oseba. Profil delovnega mesta vključuje pripravo surovih podatkov, njegovo čiščenje, preoblikovanje in modeliranje in nazadnje njegovo predstavitev v obliki vizualizacij, ki temeljijo na grafikonih / brez grafikonov.
Odgovornosti	Je odgovoren za pridobivanje in odkrivanje smiselnih vzorcev in strukture v podatkih	Je odgovoren za razvoj modelov, razlag, testiranje in predlaganje hipotez z analitičnimi metodami
Izhod	Rezultat naloge rudarjenja podatkov je vzorec podatkov	Rezultat analize podatkov je preverjena hipoteza ali vpogled v podatke
Primeri	Ena izmed pomembnejših aplikacij Data mining je v sektorju e-trgovine, kjer spletna mesta prikazujejo možnost "tisti, ki so to kupili, si ogledali tudi"	Primer analize podatkov je lahko "časovna serija brezposelnosti v zadnjih 10 letih"

Zaključek - Analiza podatkov iz podatkovnega rudarjenja

Izraz pridobivanje podatkov in analiza podatkov obstajata že približno dve desetletji (ali več). Nekatere skupine uporabnikov jih je zamenljivo uporabljala, medtem ko so nekatere jasno razlikovale v obeh dejavnostih. Pridobivanje podatkov je običajno del analize podatkov, pri katerem cilj ali namen ostane odkriti ali identificirati le vzorec iz nabora podatkov. Po drugi strani je analiza podatkov popoln sveženj podatkov, ki lahko vključujejo rudarjenje podatkov. Obe zahtevata različen nabor spretnosti in strokovno znanje, v naslednjih letih pa bosta obe področji zahtevali velike količine podatkov, virov in delovnih mest.

Priporočeni članki

To je vodnik za analizo podatkov iz podatkovnega rudarjenja podatkov, njihov pomen, primerjava med seboj, ključne razlike, tabela primerjave in sklep. Če želite izvedeti več, si oglejte tudi naslednje članke -