Andmekaevandamise ja statistika erinevus
Andmeanalüüs seisneb mineviku ja praeguste andmete analüüsimises, et tulevikus probleeme prognoosida. Organisatsioonid kasutavad andmekaevandamist ja statistikat selle andmepõhise otsuse tegemiseks, mis on andmeteaduse põhiosa. Andmete kaevandamine ja statistika on sageli segi aetud, kuid see on vale mõte, las me uurime, kas need on tõesti sarnased või erinevad?
Andmete kaevandamine
Mis on andmete kaevandamine?
See on protsess, mille käigus ekstraheeritakse suurtest andmeladudest varem tundmatu, arusaadav ja kasutatav teave ning kasutatakse seda olulise äriotsuse tegemiseks. Nii et andmete modelleerimisel kaevandatakse klientide andmed, et saada äri ülevaade. Andmete modelleerimise lähtekohaks on statistika, masinõpe ja tehisintellekt. Tänapäeva maailmas koguvad kõik organisatsioonid andmeid sotsiaalmeediast, Sensori andmetest, veebisaitide logidest jne. Peaaegu kõik väljastavad andmeid, kuna Interneti kasutamine kasvab ja andmete kaevandamine on protsess, mille käigus saadakse sellest lähteandmetest kasulikku teavet, et ennustada tundmatuid mustreid.
Andmete kaevandamise protsess:
Andmete kaevandamise protsess jaguneb viieks etapiks:
- Andmete uurimine / kogumine: tuvastage erinevatest andmeallikatest pärit andmed ja laadige need detsentraliseeritud andmeladudesse.
- Andmete salvestamine ja haldamine: salvestage andmeid hajutatud salvestusruumi (HDFS), ettevõttesisestes serverites või pilves (Amazon S3, Azure).
- Modelleerimine: ärimeeskond, arendajad pääsevad andmetele juurde ja rakendavad andmetes diskreetimist ja teisendamist ning eemaldavad rikutud, ebaolulised, ebatäpsed ja mittetäielikud andmed.
- Mudelite juurutamine: modelleeritud andmete tulemuste põhjal sortige andmed vastavalt kasutajate ootustele või tulemustele.
- Andmete visualiseerimine: esitab andmed graafikutes, tabelites või diagrammides või otsustuspuu vormingus, et lõppkasutajad saaksid neist aru.
Andmete kaevandamise rakendused:
Andmekaevandamist kasutatakse paljudes domeenides, järgnevalt on mõned laialt kasutatavad domeenid -
- Turuanalüüs ja juhtimine
- Ettevõtte analüüs ja riskijuhtimine
- Pettuste tuvastamine
Statistika
Statistika on andmete arvandmete analüüs ja esitamine ning see on kõigi andmete kaevandamise ja masinõppe algoritmide tuum. See pakub analüütilist tehnikat ja tööriistu suuremahuliste andmekogumite rakendamiseks. Statistika hõlmab uurimistöö kavandamist, kavandamist, andmete kogumist, analüüsimist, tähendusliku tõlgendamise ja uurimistulemuste aruandluse koostamist ning seetõttu ei piirdu statistika ainult matemaatikuga, seda kasutavad ka ärianalüütikud. Soovitud väljundi saamiseks või andmete kvantifitseerimiseks kasutab statistika tõenäosust, uuringute ja eksperimentide kavandamist.
Andmekaevandamise ja statistika võrdlus ühest kohast teise
Allpool on toodud 11 erinevust andmete kaevandamise ja statistika vahel
Peamised erinevused andmete kaevandamise ja statistika vahel
- Andmete kaevandamine on andmeteaduse algus ja see hõlmab kogu andmeanalüüsi protsessi, samas kui statistika on andmekaevandamise algoritmi alus ja tuumpartitsioon.
- Andmete kaevandamine on uuriv analüüsiprotsess, mille käigus uurime ja kogume kõigepealt andmeid ning ehitame andmetele mudeli, et tuvastada muster ja teha nende põhjal teooriaid tulevase tulemuse ennustamiseks või probleemide lahendamiseks. Kui statistika on kinnitav protsess, kus esimesed teooriad koostatakse ja seejärel rakendatakse valideerimist sellele teooriale, et testida andmekogumeid.
- Kuna päevast päeva suureneb andmemaht, muutub ka andmete vorming, enamasti võetakse vastu struktureerimata andmeid, mis võivad sisaldada numbrilisi või mittenumbrilisi andmeid ning mõlemat tüüpi andmeid, mida kasutatakse andmete kaevandamiseks, kuid tõenäosuslikult ja statistika jaoks kasutatakse ainult numbrilisi andmeid. matemaatiline arvutamine ja ennustamine.
- Andmete kaevandamine on induktiivne protsess ja kasutab algoritmi, nagu otsustuspuu, rühmitamise algoritmi, et tuletada andmete partitsioon ja genereerida andmetest hüpoteese, samas kui statistika on deduktiivne protsess, st see ei hõlma ennustusi, mida kasutatakse teadmiste saamiseks ja hüpoteeside kontrollimiseks.
- Andmete kaevandamine ei ole andmete kogumise ega kogumise pärast eriti murettekitav, kuna tegemist on uuritava andmeanalüüsiga, samuti on andmete kaevandamine enamasti tarkvara ja arvutusprotsess suurte andmekogude mustrite avastamiseks, samas kui statistika on pigem andmete kogumine, et saada ennustatavate andmete kohta kinnitust. peame küsimustele vastamiseks andmeid koguma ja seda analüüsima. Kogutud andmed võivad olla kvantitatiivsed, kvalitatiivsed, esmased või sekundaarsed andmed.
- Andmete kaevandamisel andmete puhastamine on esimene samm, kuna see aitab andmete kvaliteeti mõista ja korrigeerida, et saada täpne lõplik analüüs. Andmete puhastamisel on kasutajal võimalus ebatäpsed või puudulikud andmed puhastada. Ilma nõuetekohase andmete kvaliteediga kahjustab teie lõplik analüüs täpsust või võite jõuda valele järeldusele. Kui statistikas pärast andmete kogumist erinevatest allikatest toimub andmete puhastamine, siis puhastatud andmete puhul kasutatakse kinnitavaks analüüsiks statistilisi meetodeid.
- Andmete kaevandamine on protsess, mille käigus kaevatakse suurtest andmebaasidest varem saadaolev tundmatu, kuid toimingutes olev teave sügavale, et seda kasutada mõne olulise otsuse tegemiseks. Olemasolevate andmete piires mustrite ja seoste leidmiseks kasutatakse komplekti meetodeid. See on mitmesuguste protsesside, sealhulgas statistika, masinõppe, andmebaaside haldamise, tehisintellekti (AI) ja andmemustrite äratundmise jms ühendamine, samas kui statistika on andmekaevandamise oluline komponent, mis pakub tõhusaid analüüsimeetodeid ja -vahendeid suure hulga andmed kasulike ettevõtete jaoks. See on andmete õppimise teadus, mis hõlmab kõike alates andmete kogumisest kuni tulemusliku kasutamiseni.
- Andmekaevandamine on peamiselt kaubanduslikud rakendused, nagu finantsandmete analüüs, jaemüük, telekommunikatsioon, bioloogia ja muud teaduslikud tuvastamised. Statistilisi andmeid kasutatakse igas andmevalimis uue teabe kogumi saamiseks. Selles kirjeldatakse analüüsitavate andmete olemust ja uuritakse andmete seoseid. See kasutab ennustavat analüütikat stsenaariumide käitamiseks, mis aitavad edasiste toimingute üle otsustada. Teisest küljest annab statistika hingamise elutute andmete juurde.
- Mõned andmekaevandamise populaarsed arenevad suundumused on rakenduste uurimine, visuaalsete andmete kaevandamine, bioloogiliste andmete kaevandamine, veebi kaevandamine, tarkvara kaevandamine, hajutatud andmete kaevandamine, reaalsete andmete kaevandamine ja palju muud. Ja statistika aitab saadaolevates struktureerimata andmetes tuvastada uusi mustreid.
Andmete kaevandamine vs statistika võrdlustabel
Andmekaevandamise ja statistika erinevusi selgitatakse allpool toodud punktides:
| Andmete kaevandamine | Statistika |
| Kõigepealt uurige ja koguge andmeid, ehitatakse üles mudel, et tuvastada mustreid ja teha teooriaid. | See pakub teooriaid, mida saab statistiliste abil testida. |
| Kasutatavad andmed on numbrilised või mittearvulised. | Kasutatud andmed on numbrilised. |
| Induktiivne protsess (andmetest uue teooria genereerimine) | Deduktiivne protsess (ei hõlma ennustuste tegemist) |
| Andmete kogumine pole vähem oluline. | Andmete kogumine on olulisem. |
| Andmete puhastamine toimub andmete kaevandamisel. | Statistilise meetodi rakendamiseks kasutatakse puhtaid andmeid. |
| Seetõttu on mudeli kinnitamiseks vaja vähem kasutaja sekkumist, seda on lihtne automatiseerida. | Seetõttu on mudeli kinnitamiseks vaja kasutaja sekkumist, seda on keeruline automatiseerida. |
| Sobib suurte andmekogumite jaoks | Sobib väiksemate andmekogumite jaoks |
| See on algoritm, mis õpib andmetest ilma programmeerimisreegleid kasutamata. | Andmete seose vormistamine matemaatilise võrrandi kujul |
| Kasuta heuristikat (mõtle reegleid, mida kasutatakse otsuste tegemisel ja otsuste tegemisel) | Tal pole heuristilist mõtlemist. |
| Klassifikatsioon, klasterdamine, närvivõrk, seostamine, hinnang, jadapõhine analüüs, visualiseerimine | Kirjeldav statistiline, soovituslik statistiline |
| Finantsandmete analüüs, jaekaubandus, telekommunikatsioonitööstus, bioloogiliste andmete analüüs, teatud teaduslikud rakendused jne | Demograafia, kindlustusmatemaatiline teadus, operatsiooniuuringud, biostatistika, kvaliteedikontroll jne |
Järeldus - andmete kaevandamine vs statistika
Mis tahes organisatsioonis järelduste tegemine mängib olulist rolli suurte mahtude ja erineva kiirusega andmete olemasolu tõttu ning andmete kaevandamise ja statistika lahutamatu osa on tulemuste prognoosimine. Andmekaevandamine kasutab väljundite tegemiseks alati statistilist mõtlemist, nii andmete kaevandamine kui ka statistika kasvab lähitulevikus paratamatult. Ja see kasutab statistikat suurte andmekasutajate / organisatsioonide vajaduste kohta, kasutades andmete kaevandamise mõtlemist ja lähenemisviise.
Soovitatav artikkel
See on juhend andmekaeve vs statistika, nende tähenduse, pea võrdluse kohta, peamised erinevused, võrdlustabel ja järeldus. Lisateabe saamiseks võite vaadata ka järgmisi artikleid -
- Hämmastav juhend Azure Paas vs Iaas kohta
- 7 olulist andmete kaevandamise tehnikat parimate tulemuste saamiseks
- Äriteave VS-i andmete kaevandamine - milline neist on kasulikum
- 9 Andmetöötluse ja andmete kaevandamise fantastiline erinevus
- 8 olulist andmekaevandamise tehnikat eduka äri jaoks