Różnica między wyszukiwaniem danych a wyszukiwaniem tekstu
Eksploracja danych to praktyka automatycznego wyszukiwania dużych zestawów danych w celu wykrycia wzorców, wydobycia informacji z zestawów danych i przekształcenia ich w prostą strukturę, która może być zrozumiała. Eksploracja danych dotyczy ważnego aspektu związanego zarówno z technikami baz danych, jak i mechanizmami sztucznej inteligencji / uczenia maszynowego. Eksploracja tekstu to proces uzyskiwania wysokiej jakości informacji z tekstu. Jest to zestaw procesów wymaganych do uzyskania cennych uporządkowanych informacji z nieustrukturyzowanych dokumentów tekstowych lub zasobów. Można go automatycznie klasyfikować, trasować, podsumowywać, wizualizować za pomocą mapowania linków, a co najważniejsze, łatwiej jest wyszukiwać.
Data Mining
Data Mining zapewnia doskonałą okazję do zbadania interesującego związku między wyszukiwaniem a wnioskowaniem / wnioskowaniem, co stanowi fundamentalną kwestię dotyczącą charakteru eksploracji danych.
Proces eksploracji danych dzieli się na następujące kroki:
- Zbieraj, wyodrębniaj, przekształcaj i ładuj dane do hurtowni danych.
- Przechowuj i zarządzaj danymi, wielowymiarową bazą danych, tj. Na serwerach wewnętrznych lub w chmurze.
- Zapewnij dostęp do danych analitykom biznesowym, zespołom zarządzającym i specjalistom ds. Technologii informatycznych oraz określ, w jaki sposób chcą je organizować za pomocą oprogramowania.
- Na koniec prezentuj dane w łatwych do udostępniania formatach, takich jak tabela lub wykres.
Text Mining
Eksploracja tekstu wymaga zarówno wyrafinowanych technik językowych, jak i statystycznych, które są w stanie analizować nieustrukturyzowane formaty tekstu i techniki, które łączą każdy dokument z wykonalnymi metadanymi, co można uznać za swoistą kotwicę w strukturyzacji tego typu danych.
Eksploracja tekstu składa się z szerokiej gamy metod i technologii, takich jak:
- Technologie oparte na słowach kluczowych : dane wejściowe są oparte na wybranych słowach kluczowych w tekście, które są filtrowane jako ciąg ciągów znaków, a nie słów ani „pojęć”.
- Technologie statystyczne: Dotyczy systemów opartych na uczeniu maszynowym. Technologie statystyczne wykorzystują zestaw dokumentów szkoleniowych używanych jako model do zarządzania i kategoryzacji tekstu.
- Technologie językowe: ta metoda może wykorzystywać systemy przetwarzania języka. Wynik analizy tekstu pozwala na płytkie zrozumienie struktury tekstu, gramatyki i zastosowanej logiki. (Aby lepiej zrozumieć, jak to działa, pomocny jest ten post dotyczący eksploracji tekstu i NLP).
Wszystkie te podejścia mają wspólną cechę: wszystkie dotyczą przetwarzania tekstu w przybliżeniu, podczas gdy nie są w stanie ich zrozumieć.
Porównanie między wyszukiwaniem danych a wyszukiwaniem tekstu (infografiki)
Kluczowe różnice między eksploracją danych a eksploracją tekstu
Różnica między eksploracją danych a eksploracją tekstu wyjaśniono w punktach przedstawionych poniżej:
- Systemy eksploracji danych zasadniczo analizują liczby, które można opisać jako jednorodne i uniwersalne. Wyodrębnia, przekształca i ładuje dane do hurtowni danych. Analitycy biznesowi używają aplikacji do eksploracji danych do prezentowania analizowanych danych w łatwo zrozumiałych formach, takich jak tabela lub wykresy. Walutami, datami, nazwami, może być konieczne zarządzanie, ale można je łatwo połączyć z danymi i nie wymagają głębokiego zrozumienia ich kontekstu. Narzędzia do eksploracji tekstu muszą stawić czoła poważnym wyzwaniom technicznym, takim jak heterogeniczne formaty dokumentów (dokumenty tekstowe, e-maile, posty w mediach społecznościowych, dosłowny tekst itp.), A także wielojęzyczne teksty i skróty oraz slang typowe dla języka SMS.
- Eksploracja danych koncentruje się na działaniach zależnych od danych, takich jak księgowość, zakupy, łańcuch dostaw, CRM itp. Wymagane dane są łatwo dostępne i jednorodne. Po zdefiniowaniu algorytmów rozwiązanie można szybko wdrożyć. Złożoność przetwarzanych danych sprawia, że wdrażanie projektów eksploracji tekstu jest dłuższe. Eksploracja tekstu liczy kilka pośrednich językowych etapów analizy, zanim będzie mogła wzbogacić treść (zgadywanie języka, tokenizacja, segmentacja, analiza morfo-syntaktyczna, ujednoznacznienie, odsyłacze itp.). Następnie odpowiednie kroki ekstrakcji terminów i asocjacji metadanych dotyczą strukturyzacji nieustrukturyzowanej treści w celu wspierania aplikacji specyficznych dla domeny. Ponadto projekty mogą obejmować niektóre heterogeniczne języki, formaty lub domeny. Wreszcie niewiele firm ma własną taksonomię. Jest to jednak konieczne do rozpoczęcia projektu eksploracji tekstu i jego opracowanie może potrwać kilka miesięcy.
- Eksploracja danych jest uważana za sprawdzoną, solidną i przemysłową technologię od wielu dziesięcioleci. Eksploracja tekstu była historycznie uważana za złożoną, specyficzną dla domeny, specyficzną dla języka, wrażliwą, eksperymentalną itp. Innymi słowy, eksploracja tekstu nie była wystarczająco dobrze rozumiana, aby mieć wsparcie w zarządzaniu i dlatego nigdy nie była ceniona jako „must have” „. Jednak wraz z nadejściem cyfryzacji, rozwojem sieci społecznościowych i zwiększoną łącznością, firmy są teraz bardziej zaniepokojone swoją reputacją online i szukają sposobów na zwiększenie lojalności wobec klientów w coraz większym świecie. W rezultacie analiza sentymentu jest nowym przedmiotem eksploracji tekstu. Firmy zdały sobie sprawę, że informacja jest strategicznym zasobem złożonym z tekstu i że eksploracja tekstu nie jest już luksusem, ale koniecznością!
Eksploracja danych a tabela porównawcza eksploracji tekstu
Poniżej znajduje się lista punktów opisujących porównania między eksploracją danych a eksploracją tekstu
| PODSTAWA DO PORÓWNANIA | Data Mining | Text Mining |
| Pojęcie | Eksploracja danych to spektrum różnych podejść, które wyszukują wzorce i relacje danych. | Eksploracja tekstu to proces wymagany do przekształcenia nieustrukturyzowanego dokumentu tekstowego w cenną uporządkowaną informację. |
| Odzyskiwanie danych | Dzięki standardowym technikom eksploracji danych ujawnia się wzorce biznesowe w danych liczbowych. | Standardowe metody eksploracji tekstu pozwalają odkryć w tekście funkcję leksykalną i składniową. |
| Rodzaj danych | Odkrycie wiedzy z ustrukturyzowanych danych, które są jednorodne i łatwo dostępne. | Odkrycie tekstu z nieuporządkowanych danych, które są niejednorodne, bardziej zróżnicowane. |
Wniosek - eksploracja danych a eksploracja tekstu
Eksploracja tekstu i danych jest obecnie uważana za uzupełniające się techniki potrzebne do skutecznego zarządzania przedsiębiorstwem, narzędzia eksploracji tekstu stają się jeszcze bardziej znaczące. Podzbiór eksploracji tekstu, Natural Language Processing jest tym bardziej istotny, gdy klient jest w 100% zaangażowany i dostępny, aby pomóc w zdefiniowaniu dokładnych i kompletnych systematyk specyficznych dla domeny. To z kolei pomaga w wydobyciu informacji i powiązaniu metadanych w łatwiejszy i bardziej wydajny. Język naturalny nigdy nie będzie tak łatwy w obsłudze jak liczby, ale eksploracja tekstu jest teraz bardziej dojrzała, a jej powiązanie z eksploracją danych ma większy sens. Nie zapominaj, że 80% informacji składa się z tekstu!
Polecany artykuł
Jest to przewodnik po eksploracji danych a eksploracji tekstu, ich znaczeniu, porównaniu między głowami, kluczowych różnicach, tabeli porównawczej i wnioskach. Możesz także przejrzeć następujące artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- Business Intelligence VS Data Mining - Który jest bardziej przydatny
- 8 ważnych technik eksploracji danych dla udanego biznesu
- 9 Niesamowita różnica między Data Science a Data Mining
- 7 ważnych technik eksploracji danych dla najlepszych rezultatów