Różnica między eksploracją danych a statystykami
Analiza danych polega na analizie danych z przeszłości i teraźniejszości, aby przewidzieć problemy w przyszłości. Organizacje używają eksploracji danych i statystyki do podejmowania decyzji opartych na danych, które są podstawową częścią Data Science. Eksploracja danych i statystyki są często mylone jako takie same, ale czy jest to niewłaściwe pojęcie, sprawdźmy, czy są naprawdę podobne czy różne?
Data Mining
Co to jest eksploracja danych?
Jest to proces wydobywania nieznanych wcześniej, zrozumiałych i przydatnych informacji z dużych hurtowni danych i wykorzystuje je do podjęcia kluczowej decyzji biznesowej. W modelowaniu danych dane od klientów są wydobywane, aby uzyskać wgląd w biznes. Źródłem modelowania danych jest statystyka, uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja. W dzisiejszym świecie wszystkie organizacje zbierają dane z mediów społecznościowych, danych z czujników, dzienników stron internetowych itp. Prawie wszystko emituje dane, ponieważ wykorzystanie Internetu Rzeczy rośnie, a wydobywanie danych to proces pozyskiwania przydatnych informacji z tych surowych danych w celu przewidywania nieznanych wzorców.
Proces eksploracji danych:
Proces eksploracji danych dzieli się na mniej niż 5 etapów:
- Eksploracja / gromadzenie danych : identyfikuj dane z różnych źródeł danych i ładuj je do zdecentralizowanych hurtowni danych.
- Przechowuj dane i zarządzaj nimi: przechowuj dane w magazynie rozproszonym (HDFS), serwerach wewnętrznych lub w chmurze (Amazon S3, Azure).
- Modelowanie: Zespół biznesowy, programiści uzyskają dostęp do danych oraz zastosują próbkowanie i transformację danych oraz usuną uszkodzone, nieistotne, niedokładne, niekompletne dane.
- Wdrażanie modeli: na podstawie wyników z modelowanych danych posortuj dane według oczekiwań użytkowników lub wyników.
- Wizualizuj dane: przedstawia dane w postaci wykresów lub tabel, wykresów lub drzewa decyzyjnego, aby użytkownicy końcowi mogli to zrozumieć.
Aplikacje eksploracji danych:
Eksploracja danych jest wykorzystywana w wielu domenach. Oto niektóre z najczęściej używanych domen -
- Analiza rynku i zarządzanie
- Analiza korporacyjna i zarządzanie ryzykiem
- Wykrywanie oszustw
Statystyka
Statystyka jest analizą i prezentacją liczbowych faktów dotyczących danych i stanowi rdzeń wszystkich algorytmów eksploracji danych i uczenia maszynowego. Zapewnia technikę analityczną i narzędzia do zastosowania w zestawach danych o dużej objętości. Statystyki obejmują planowanie, projektowanie, gromadzenie danych, analizę, rysowanie sensownej interpretacji i raportowanie wyników badań, a dzięki tym statystykom nie ogranicza się tylko do matematyka, analityka biznesowego również z niego korzysta. Aby uzyskać pożądany wynik lub kwantyfikację danych statystycznych, wykorzystuje się prawdopodobieństwo, projektując ankiety i eksperymenty.
Bezpośrednie porównanie między eksploracją danych a statystykami
Poniżej znajduje się 11 różnic między analizą danych a statystykami
Kluczowe różnice między eksploracją danych a statystykami
- Eksploracja danych jest początkiem nauki o danych i obejmuje cały proces analizy danych, podczas gdy statystyki stanowią podstawową i podstawową partycję algorytmu eksploracji danych.
- Data Mining to eksploracyjny proces analizy, w którym najpierw eksplorujemy i zbieramy dane oraz budujemy model na danych w celu wykrycia wzorca i stworzenia na ich podstawie teorii w celu przewidzenia przyszłego wyniku lub rozwiązania problemów. Podczas gdy statystyka jest procesem potwierdzającym, w którym powstają pierwsze teorie, a następnie walidacja jest stosowana do tej teorii w celu przetestowania zestawów danych.
- W miarę jak z dnia na dzień rośnie rozmiar danych, zmienia się również format danych, głównie odbierane dane to dane nieustrukturyzowane, które mogą zawierać dane liczbowe lub nienumeryczne i oba typy danych wykorzystywane do eksploracji danych, ale statystyki są wykorzystywane tylko dla danych probabilistycznych i liczbowych obliczenia matematyczne i prognozy.
- Eksploracja danych jest procesem indukcyjnym i wykorzystuje algorytm podobny do drzewa decyzyjnego, algorytm grupowania w celu uzyskania podziału danych i generowania hipotez z danych, podczas gdy statystyki są procesem dedukcyjnym, tj. Nie obejmują żadnych prognoz, które są wykorzystywane do uzyskiwania wiedzy i weryfikacji hipotez.
- Eksploracja danych nie jest zbytnio zainteresowana gromadzeniem lub gromadzeniem danych, ponieważ jest to eksploracyjna analiza danych, a także eksploracja danych to głównie oprogramowanie i proces obliczeniowy służący do odkrywania wzorców w dużych zestawach danych, podczas gdy statystyki dotyczą bardziej gromadzenia danych w celu uzyskania potwierdzenia przewidywanych danych musimy zebrać dane przeanalizować je, aby odpowiedzieć na pytania. Zebrane dane mogą być danymi ilościowymi, jakościowymi, pierwotnymi lub wtórnymi.
- Czyszczenie danych w eksploracji danych jest pierwszym krokiem, ponieważ pomaga zrozumieć i poprawić jakość danych w celu uzyskania dokładnej analizy końcowej. Podczas czyszczenia danych użytkownik może wyczyścić niedokładne lub niekompletne dane. Bez odpowiedniej jakości danych Twoja ostateczna analiza ucierpi na dokładności lub możesz dojść do błędnego wniosku. Natomiast w statystyce po zebraniu danych z różnych źródeł odbywa się czyszczenie danych i na tych oczyszczonych danych do analizy potwierdzającej stosowane są metody statystyczne.
- Eksploracja danych jest procesem zagłębiania się w niedostępne wcześniej, nieznane, ale przydatne informacje z dużych baz danych w celu wykorzystania ich do podjęcia kluczowych decyzji. Zestaw metod służy do wyszukiwania wzorców i relacji w ramach dostępnych danych. Jest to połączenie różnych procesów, w tym statystyki, uczenia maszynowego, zarządzania bazami danych, sztucznej inteligencji (AI) i rozpoznawania wzorców danych itp., Podczas gdy statystyki są ważnym składnikiem eksploracji danych, który oferuje skuteczne techniki analityczne i narzędzia do radzenia sobie z dużą ilością dane dla korzystnych przedsiębiorstw. Jest to nauka uczenia się danych, która obejmuje wszystko, od gromadzenia danych po efektywne wykorzystywanie danych.
- Data Mining to zasadniczo zastosowania komercyjne, takie jak analiza danych finansowych, przemysł detaliczny, telekomunikacja, biologia i inne wykrywanie naukowe. Natomiast w każdej próbce danych wykorzystuje się statystyki, aby wyciągnąć zestaw nowych informacji. Opisuje charakter danych do analizy i eksploruje ich związek. Wykorzystuje analizy predykcyjne do uruchamiania scenariuszy, które pomagają decydować o przyszłych działaniach. Z drugiej strony statystyki pozwalają wdychać martwe dane.
- Niektóre z popularnych ewolucyjnych trendów w eksploracji danych to eksploracja aplikacji, eksploracja danych wizualnych, eksploracja danych biologicznych, eksploracja sieci, eksploracja oprogramowania, eksploracja danych rozproszonych, eksploracja danych rzeczywistych i wiele innych. Statystyki pomagają identyfikować nowe wzorce w dostępnych nieustrukturyzowanych danych.
Data Mining vs. Statystyka Tabela porównawcza
Różnice między eksploracją danych a statystykami wyjaśniono w poniższych punktach:
| Data Mining | Statystyka |
| Najpierw eksploruj i zbieraj dane, buduje model do wykrywania wzorców i tworzenia teorii. | Dostarcza teorie do testowania przy użyciu statystyki. |
| Wykorzystywane dane są numeryczne lub nieliczbowe. | Wykorzystane dane są numeryczne. |
| Proces indukcyjny (generowanie nowej teorii z danych) | Proces dedukcyjny (nie wymaga dokonywania żadnych prognoz) |
| Zbieranie danych jest mniej ważne. | Zbieranie danych jest ważniejsze. |
| Czyszczenie danych odbywa się podczas eksploracji danych. | Czyste dane służą do zastosowania metody statystycznej. |
| Potrzebuje mniej interakcji użytkownika, aby zweryfikować model, dlatego łatwo go zautomatyzować. | Wymaga interakcji użytkownika, aby zweryfikować model, co jest trudne do zautomatyzowania. |
| Nadaje się do dużych zestawów danych | Nadaje się do mniejszych zestawów danych |
| Jest to algorytm, który uczy się z danych bez korzystania z żadnej reguły programowania. | Formalizacja zależności w danych w postaci równania matematycznego |
| Używaj myślenia heurystycznego (zasady stosowane do formułowania osądów i podejmowania decyzji) | Nie ma pola do myślenia heurystycznego. |
| Klasyfikacja, klastrowanie, sieć neuronowa, asocjacja, szacowanie, analiza oparta na sekwencji, wizualizacja | Statystyka opisowa, wnioskowanie statystyczne |
| Analiza danych finansowych, przemysł detaliczny, przemysł telekomunikacyjny, analiza danych biologicznych, niektóre zastosowania naukowe itp. | Demografia, nauki aktuarialne, badania operacyjne, biostatystyka, kontrola jakości itp. |
Wniosek - eksploracja danych a statystyki
Podsumowanie w każdej organizacji ze względu na pojawienie się dużych zbiorów danych o dużych ilościach i różnych prędkościach odgrywa ważną rolę, a przewidywanie wyników eksploracji i statystyki jest integralną częścią. Eksploracja danych zawsze będzie wykorzystywała myślenie statystyczne, aby uzyskać dane wyjściowe, dlatego zarówno eksploracja danych, jak i statystyki będą rosły nieuchronnie w najbliższej przyszłości. I wykorzystuje statystyki dotyczące dużych użytkowników danych / organizacji potrzebujących myślenia i podejść do eksploracji danych.
Polecany artykuł
Jest to przewodnik po eksploracji danych w porównaniu ze statystykami, ich znaczeniu, porównaniu między głowami, kluczowych różnicach, tabeli porównawczej i wnioskach. Możesz także przejrzeć następujące artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- Niesamowity przewodnik na Azure Paas vs Iaas
- 7 ważnych technik eksploracji danych dla najlepszych rezultatów
- Business Intelligence VS Data Mining - Który jest bardziej przydatny
- 9 Niesamowita różnica między Data Science a Data Mining
- 8 ważnych technik eksploracji danych dla udanego biznesu