Poznaj 7 najlepszych różnic między Data Mining a Data Analysis

Różnica między eksploracją danych a analizą danych

Gwałtowny wzrost ilości danych doprowadził do rewolucji informacyjnej i wiedzy. Jest to obecnie kluczowy aspekt badań i budowania strategii w celu zebrania istotnych informacji i wniosków z istniejących danych. Wszystkie te informacje są przechowywane w hurtowni danych, która jest następnie wykorzystywana do celów analizy biznesowej.

Istnieje kilka definicji i widoków, ale wszystkie zgadzają się, że Analiza danych i Eksploracja danych to dwa podzbiory Business Intelligence.

Data Mining - Data Mining to systematyczny i sekwencyjny proces identyfikowania i odkrywania ukrytych wzorców i informacji w dużym zbiorze danych. Jest również znany jako Odkrycie wiedzy w bazach danych. To było popularne słowo od lat 90

Analiza danych - Analiza danych, z drugiej strony, jest nadzbiorem Data Mining, który obejmuje wydobywanie, czyszczenie, przekształcanie, modelowanie i wizualizację danych z zamiarem odkrywania znaczących i przydatnych informacji, które mogą pomóc w wyciągnięciu wniosków i podejmowaniu decyzji. Analiza danych jako proces istnieje od 1960 roku.

Pozwól nam znaleźć najlepszą różnicę między wyszukiwaniem danych a analizą danych w tym poście.

Bezpośrednie porównanie między Data Mining a analizą danych

Poniżej znajduje się porównanie 7 najlepszych analiz danych Data Mining vs.

Kluczowe różnice między eksploracją danych a analizą danych

Data Mining i Data Analysis to dwie odrębne nazwy i procesy, ale istnieją pewne widoki, w których ludzie używają ich zamiennie. Zależy to również od podjęcia przez organizację lub zespół projektowy takich zadań, jeżeli to rozróżnienie nie jest wyraźnie oznaczone. Aby ustalić ich unikalne tożsamości, podkreślamy główną różnicę między Data Mining a Data Analysis:

Eksploracja danych identyfikuje i odkrywa ukryty wzorzec w dużych zestawach danych. Analiza danych daje wgląd lub testuje hipotezę lub model z zestawu danych.
Eksploracja danych jest jednym z działań w analizie danych. Analiza danych to kompletny zestaw działań, które zajmują się zbieraniem, przygotowywaniem i modelowaniem danych w celu uzyskania istotnych informacji lub wiedzy. Oba są czasami uwzględniane jako podzbiór Business Intelligence.
Badania Data Mining dotyczą głównie danych strukturalnych. Analiza danych może być przeprowadzana zarówno na danych ustrukturyzowanych, półstrukturalnych, jak i nieustrukturyzowanych.
Celem Data Mining jest uczynienie danych bardziej użytecznymi, podczas gdy Analiza danych pomaga w udowodnieniu hipotezy lub podejmowaniu decyzji biznesowych.
Data Mining nie potrzebuje żadnej z góry założonej hipotezy, aby zidentyfikować wzorzec lub trend w danych. Z drugiej strony Analiza danych sprawdza daną hipotezę.
Podczas gdy eksploracja danych opiera się na matematycznych i naukowych metodach identyfikacji wzorców lub trendów, analiza danych wykorzystuje modele analizy biznesowej i analizy.
Eksploracja danych zasadniczo nie wymaga narzędzia wizualizacji, analizie danych zawsze towarzyszy wizualizacja wyników.

Data Mining vs Tabela porównawcza analizy danych

Podstawa do porównania	Data Mining	Analiza danych
Definicja	Jest to proces wyodrębniania określonego wzorca z dużych zestawów danych	Jest to proces zamawiania i porządkowania surowych danych w celu ustalenia przydatnych spostrzeżeń i decyzji.
Obszar zainteresowań	Obejmuje przecięcie uczenia maszynowego, statystyk i baz danych.	Wymaga znajomości informatyki, statystyki, matematyki, wiedzy przedmiotowej, sztucznej inteligencji / uczenia maszynowego
Synonimy	Jest również znany jako Odkrycie wiedzy w bazach danych	Analiza danych jest kilku rodzajów - eksploracyjna, opisowa, analityka tekstowa, analiza predykcyjna, eksploracja danych itp.
Profil pracy	Specjalista Data Mining zwykle buduje algorytmy w celu identyfikacji znaczącej struktury danych. Specjalista ds. Eksploracji danych nadal jest analitykiem danych, posiadającym rozległą wiedzę na temat uczenia indukcyjnego i praktycznego kodowania	Analityk danych zwykle nie może być jedną osobą. Profil stanowiska obejmuje przygotowywanie surowych danych, ich czyszczenie, transformację i modelowanie, a na koniec ich prezentację w postaci wizualizacji wykresów / nieopartych na wykresach.
Obowiązki	Odpowiada za wyodrębnianie i odkrywanie znaczących wzorców i struktury danych	Odpowiada za opracowywanie modeli, wyjaśnień, testowanie i proponowanie hipotez przy użyciu metod analitycznych
Wynik	Wynikiem zadania eksploracji danych jest wzorzec danych	Dane wyjściowe analizy danych to zweryfikowana hipoteza lub wgląd w dane
Przykłady	Jednym z głównych zastosowań eksploracji danych jest sektor e-commerce, w którym strony internetowe wyświetlają opcję „osoby, które to kupiły, oglądały również”	Przykładem analizy danych może być „szeregowe badanie bezrobocia w ciągu ostatnich 10 lat”

Wniosek - Data Mining vs. Analiza danych

Termin eksploracja danych i analiza danych istnieje od około dwóch dekad (lub więcej). Niektóre grupy użytkowników stosowały je zamiennie, a niektóre wyraźnie rozróżniły obie czynności. Eksploracja danych jest zwykle częścią analizy danych, w której celem lub intencją pozostaje odkrywanie lub identyfikowanie tylko wzorca z zestawu danych. Z drugiej strony Analiza danych stanowi kompletny pakiet, który ma sens z danych, które mogą, ale nie muszą obejmować eksploracji danych. Oba wymagają innego zestawu umiejętności i wiedzy, aw kolejnych latach oba obszary będą miały wysokie wymagania zarówno w zakresie danych, zasobów, jak i miejsc pracy.

Polecane artykuły

Jest to przewodnik po analizie danych Data Mining vs. ich analizie, ich znaczeniu, bezpośrednim porównaniu, kluczowych różnicach, tabeli porównawczej i wnioskach. Możesz także przejrzeć następujące artykuły, aby dowiedzieć się więcej -