Wprowadzenie do eksploracji danych i wizualizacji danych
Data Mining i Data Visualization należą do dziedziny Data Science, która jest interdyscyplinarną dziedziną informatyki posiadającą statystyki, informatykę, matematykę i kilka procesów technicznych, w tym różne metodologie.
Data Mining jest częścią Data Science, w której nastąpi proces przechodzenia przez duże zbiory danych i identyfikowania zbiorów danych i typów danych w celu wydobycia różnych wzorców danych z istniejących zbiorów danych.
Wizualizacja danych to proces wyodrębniania i wizualizacji danych w bardzo jasny i zrozumiały sposób, bez jakiejkolwiek formy czytania lub pisania, poprzez wyświetlanie wyników w postaci wykresów kołowych, wykresów słupkowych, reprezentacji statystycznej, a także poprzez formy graficzne.
W Data Mining istnieją różne procesy związane z przeprowadzaniem procesu eksploracji danych, takie jak ekstrakcja danych, zarządzanie danymi, transformacje danych, ich wstępne przetwarzanie itp.
W wizualizacji danych głównym celem jest przekazywanie informacji w sposób wydajny i przejrzysty, bez odchyleń i złożoności w postaci wykresów statystycznych, wykresów informacyjnych i wykresów. Omówmy szczegółowo zarówno eksplorację danych, jak i wizualizację danych.
Bezpośrednie porównanie między eksploracją danych a wizualizacją danych (infografiki)
Poniżej znajduje się porównanie 7 najlepszych między eksploracją danych a wizualizacją danych
Kluczowe różnice między eksploracją danych a wizualizacją danych
- Data Mining to proces sortowania niektórych dużych zestawów danych i wydobywania z nich niektórych danych oraz wydobywania wzorców z wyodrębnionych danych, podczas gdy Wizualizacja danych to proces wizualizacji lub wyświetlania danych wyodrębnionych w postaci różnych formatów graficznych lub wizualnych, takich jak jako reprezentacje statystyczne, wykresy kołowe, wykresy słupkowe, obrazy graficzne itp.
- Procesy Data Mining obejmują analizę sekwencji, klasyfikacje, analizę ścieżek, tworzenie klastrów i prognozowanie, podczas gdy w wizualizacji danych obejmuje przetwarzanie, analizowanie, przekazywanie danych itp.
- W Data Mining dane będą wyświetlane automatycznie w procesie wyszukiwania, który zostanie wyświetlony przez samą analizę systemu, podczas gdy Wizualizacja danych daje wyraźny widok danych i ludzki mózg łatwo zapamiętuje i zapamiętuje duże fragmenty danych w jedno spojrzenie.
- W Data Mining istnieją cztery etapy: źródła danych, gromadzenie danych lub eksploracja danych, modelowanie i wdrażanie modeli danych, podczas gdy w wizualizacji danych jest siedem etapów, które obejmują proces, parsowanie, filtrowanie, eksplorację, reprezentowanie, udoskonalanie i interakcję.
- Data Mining to grupa różnych działań mających na celu wydobycie różnych wzorców z dużych zestawów danych, w których zestawy danych będą pobierane z różnych źródeł danych, podczas gdy wizualizacja danych to proces przekształcania danych liczbowych w obrazy graficzne, takie jak znaczące obrazy 3D, które zostaną wykorzystane łatwo analizować złożone dane.
- Aplikacje Data Mining obejmują zarządzanie relacjami z klientami, która jest aplikacją zapewniającą korzyści dla eksploracji danych, podczas gdy aplikacje do wizualizacji danych obejmują pomiary sonarowe, zdjęcia satelitarne, symulacje komputerowe i ankiety itp.
- Różne techniki dostępne w Data Mining to: klasyfikacja, klaster, sekwencja, stowarzyszenie itp. Wizualizacja danych pochodzi ze statystyk i nauk, które dają przejrzystą wizualizację na pierwszy rzut oka, co oznacza, że obraz daje 100 słów na jego widok.
- W eksploracji danych klasyfikacja jest procesem identyfikowania reguły danych, niezależnie od tego, czy należy ona do określonej klasy danych, czy nie, a jej podprocesy obejmują budowanie modelu danych i przewidywanie klasyfikacji, podczas gdy w wizualizacji danych główną aplikacją są dane geograficzne systemy informacyjne, w których ważne informacje geograficzne mogą być reprezentowane jako obrazy wizualne, które reprezentują złożone informacje tak proste, jak to możliwe.
- Technologie eksploracji danych obejmują również sieci neuronowe, analizy statystyczne, drzewa decyzyjne, algorytmy genetyczne, logikę rozmytą, eksplorację tekstu, eksplorację sieci itp., Natomiast wizualizacja danych ma różne zastosowania, takie jak handel detaliczny, administracja rządowa, medycyna i opieka zdrowotna, transport, telekomunikacja, ubezpieczenia, rynki kapitałowe i zarządzanie aktywami.
- Ograniczenia w Data Mining są takie, że nawet jest to nowa technologia, ale wciąż jest ona słabo rozwinięta, ponieważ wiele firm używa starszych systemów, a także istniejące systemy nie są przyjazne dla hurtowni danych. Wizualizacja danych ma znaczne wady w swoich narzędziach, takich jak pokazuje różne elementy wizualne zamiast objaśniania, brak wytycznych, różni użytkownicy z wieloma spostrzeżeniami, a także zapewniające słabe bezpieczeństwo.
- Data Mining to proces analityczny, który identyfikuje różne wzorce z zestawów danych, które mogą pomóc w radzeniu sobie z zalewem informacji, a Wizualizacja danych zapewnia wiele technik wizualizacji, które zostały opracowane w ciągu ostatnich dziesięcioleci, które wspierają eksplorację dużych zbiorów danych.
- Zaletą Data Mining jest to, że relacja będzie ukryta między różnymi zestawami danych i zmiennymi, podczas gdy Wizualizacja danych definiuje to, że jest to obiekt wizualny, reprezentujący dane w postaci wykresów i wykresów.
Data Mining a tabela wizualizacji danych
| PODSTAWA DO
PORÓWNANIE | Data Mining | Wizualizacja danych |
| Definicja | Wyszukuje i wytwarza odpowiedni wynik z dużych porcji danych | Daje prosty przegląd złożonych danych |
| Pierwszeństwo | Ma to różne zastosowania i jest preferowane w wyszukiwarkach internetowych | Preferowane do prognozowania i prognozowania danych |
| Powierzchnia | Podlega analizie danych | Obejmuje obszar nauki o danych |
| Platforma | Obsługiwane z systemami lub aplikacjami sieciowymi | Obsługuje i działa lepiej w złożonych analizach danych i aplikacjach |
| Ogólność | Nowa technologia, ale słabo rozwinięta | Bardziej przydatne w prognozowaniu danych w czasie rzeczywistym |
| Algorytm | Istnieje wiele algorytmów przy użyciu eksploracji danych | Nie ma potrzeby używania żadnych algorytmów |
| Integracja | Działa na dowolnej platformie internetowej lub z dowolnymi aplikacjami | Niezależnie od sprzętu lub oprogramowania zapewnia informacje wizualne |
Wniosek - eksploracja danych a wizualizacja danych
Eksploracja danych jest dziedziną Data Science, w której duże zestawy danych zostaną dokładnie przetworzone, aby zapewnić odpowiednie wyniki wyszukiwania poprzez identyfikację różnych wzorców.
Wizualizacja danych to proces wyświetlania informacji wizualnych z istniejących złożonych danych w celu wyciągnięcia konkretnego wniosku na pierwszy rzut oka, bez potrzeby badania jakichkolwiek wyników teoretycznych. Aplikacje obejmują informacje o danych satelitarnych, informacje o wynikach badań, dane badane naukowo itp.
Aplikacje data mining to wyszukiwarki internetowe, handel detaliczny, sektor finansowy i bankowy, organizacje rządowe itp. Zarówno eksploracja danych, jak i wizualizacja danych
mają ogromne zalety w dziedzinie aplikacji do analizy danych w dziedzinie informatyki.
Polecany artykuł
Jest to przewodnik po eksploracji danych a wizualizacji danych, ich znaczeniu, porównaniu bezpośrednim, kluczowych różnicach, tabeli porównawczej i wnioskach. Możesz także przejrzeć następujące artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- Big Data vs. Data Mining - Odkryj 8 najlepszych różnic
- Eksploracja danych a uczenie maszynowe - 10 najlepszych rzeczy, które musisz wiedzieć
- Wizualizacja danych a analiza biznesowa - Który jest lepszy
- Top 10 prostych narzędzi do wizualizacji danych (niezbędne)