Sissejuhatus andmete kaevandamisse ja andmete visualiseerimisse
Andmete kaevandamine ja andmete visualiseerimine kuuluvad andmeteaduse valdkonda, mis on interdistsiplinaarne infotehnoloogia valdkond, millel on statistika, andmetöötlus, matemaatika ja mitmed tehnilised protsessid, sealhulgas erinevad metoodikad.
Andmekaevandamine on osa andmeteadusest, kus toimub suurte andmekogumite läbimine ning andmekogumite ja andmetüüpide tuvastamine, et olemasolevatest andmekogumitest erinevad andmemustrid välja tõmmata.
Andmete visualiseerimine on andmete eraldamise ja visualiseerimise protsess väga selgel ja arusaadaval viisil ilma igasuguse lugemise või kirjutamiseta, kuvades tulemusi diagrammide, tulpdiagrammide, statistilise esituse ja ka graafiliste vormide kujul.
Andmekaevandamises on andmehaldusprotsessi läbiviimiseks erinevaid protsesse, näiteks andmete eraldamine, andmete haldamine, andmete teisendamine, andmete eeltöötlus jne.
Andmete visualiseerimise põhieesmärk on teabe efektiivne ja selge edastamine ilma kõrvalekallete ja keerukuseta statistiliste graafikute, teabegraafikute ja diagrammide kujul. Arutage üksikasjalikult nii andmete kaevandamist kui ka andmete visualiseerimist.
Pea meeles, et võrrelda andmete kaevandamist vs andmete visualiseerimist (infograafika)
Allpool on seitse parimat andmete võrdlemise ja andmete visualiseerimise võrdlust
Peamised erinevused andmete kaevandamise ja andmete visualiseerimise vahel
- Andmekaevandamine on protsess, mille käigus sorteeritakse mõned suured andmekogumid, neist ekstraheeritakse ja ekstraheeritakse andmetest mustrid, samas kui andmete visualiseerimine on protsess, mille käigus visualiseeritakse või kuvatakse kaevandatud andmeid erinevate graafiliste või visuaalsete vormingute kujul, näiteks statistiliste esindustena, diagrammidena, tulpdiagrammidena, graafiliste piltidena jne.
- Andmekaevandamise protsessid hõlmavad jadade analüüsi, klassifitseerimist, teede analüüsi, rühmitamist ja prognoosimist, samas kui andmete visualiseerimine hõlmab andmete töötlemist, analüüsimist, edastamist jne.
- Rakenduses Data Mining kuvatakse andmed automaatselt otsinguprotsessis, mida kuvatakse süsteemianalüüsi enda poolt, samal ajal kui andmete visualiseerimine annab andmetest selge ülevaate ja inimese aju on hõlpsasti suurte andmepakkumiste meeldejätmist ja meeldejätmist ühe pilguga.
- Andmekaevandamises on neli etappi, milleks on andmeallikad, andmete kogumine või andmete uurimine, andmete modelleerimine ja andmemudelite juurutamine, samas kui andmevisualiseerimisel on seitse etappi, milleks on protsessi hankimine, parsimine, filtreerimine, kaevandamine, esindamine, täpsustamine ja koostoimimine.
- Andmekaevandamine on rühm erinevaid tegevusi, et eraldada suurtest andmekogumitest erinevad mustrid, mille käigus andmekogumid hangitakse erinevatest andmeallikatest, samas kui andmete visualiseerimine on arvandmete teisendamine graafilisteks piltideks, nagu näiteks tähenduslikud 3D-pildid, mida kasutatakse keeruliste andmete hõlpsaks analüüsimiseks.
- Andmekaevandamise rakendused hõlmavad kliendisuhete haldust, mis on tarkvararakendus, mis pakub eeliseid andmete kaevandamisel, samas kui andmete visuaalseks muutmise rakendused hõlmavad sonari mõõtmisi, satelliitfotosid, arvutisimulatsioone ja uuringuid jne.
- Andmekaevandamises kasutatavad erinevad tehnikad on klassifikatsioon, klaster, järjestus, seostamine jne. Andmete visualiseerimine on pärit statistikast ja teadustest, mis annavad ühe silmapilguga selge visualiseerimise, mis tähendab, et pilt annab tema silmis 100 sõna.
- Andmekaevandamise puhul on klassifitseerimine protsess, mille käigus tuvastatakse andmete reegel, kas need kuuluvad teatud andmeklassi või mitte, ning selle alamprotsessid hõlmavad andmemudeli ehitamist ja klassifikatsioonide ennustamist, samas kui andmete visualiseerimise peamine rakendus hõlmab geograafilisi andmeid infosüsteemid, kus olulist geograafilist teavet saab esitada visuaalsete piltidena, mis esindavad võimalikult lihtsat keerulist teavet.
- Andmekaevandamise tehnoloogiad hõlmavad ka närvivõrke, statistilist analüüsi, otsustuspuid, geneetilisi algoritme, hägust loogikat, teksti kaevandamist, veebikaevandamist jne. Seevastu andmete visualiseerimisel on erinevaid rakendusi, nagu jaemüük, valitsus, meditsiin ja tervishoid, transport, telekommunikatsioon, kindlustus, kapitaliturud ja varahaldus.
- Andmekaevandamise piirangud on sellised, et isegi see on uus tehnoloogia, kuid see on endiselt vähe arenenud, kuna paljud ettevõtted kasutavad pärandsüsteeme ja ka olemasolevad süsteemid ei ole andmelao sõbralikud. Andmete visualiseerimisel on selle tööriistades olulisi puudusi, nagu see näitab erinevad visuaalid, mitte selgitamine, puuduvad juhised, erinevad kasutajad, kellel on mitu teadmist ja pakuvad ka halba turvalisust.
- Andmete kaevandamine on analüütiline protsess, mis tuvastab andmekogumitest erinevad mustrid ja mis aitab teabe üleujutusega toime tulla. Andmete visualiseerimine pakub palju visualiseerimistehnikaid, mis on välja töötatud viimastel aastakümnetel ja toetavad suurte andmekogumite uurimist.
- Andmekaevandamise eeliseks on see, et erinevate andmekogumite ja muutujate vahel pole suhet varjatud, samas kui andmete visualiseerimine määratleb visuaalse objektina andmete esitamise graafikute ja diagrammide kujul.
Andmete kaevandamine vs andmete visualiseerimise võrdlustabel
| ALUS
VÕRDLUS | Andmete kaevandamine | Andmete visualiseerimine |
| Definitsioon | Otsib ja annab suurt tulemust suurtest andmepakettidest | Annab lihtsa ülevaate keerukatest andmetest |
| Eelistus | Sellel rakendusel on erinevad rakendused ja see on veebiotsijate jaoks eelistatav | Eelistatud on andmete prognoosimine ja ennustamine |
| Pindala | Kuulub andmeteaduse alla | Kuulub infoteaduse valdkonda |
| Platvorm | Kasutatakse veebitarkvara süsteemide või rakendustega | Toetab ja töötab paremini keerukates andmeanalüüsides ja rakendustes |
| Üldisus | Uus tehnoloogia, kuid vähe arenenud | Kasulikum reaalajas andmete prognoosimisel |
| Algoritm | Andmekaevandamise kasutamisel on olemas palju algoritme | Algoritme pole vaja kasutada |
| Integreerimine | Töötab mis tahes veebipõhisel platvormil või mis tahes rakendusega | Sõltumata riistvarast või tarkvarast pakub see visuaalset teavet |
Järeldus - andmete kaevandamine vs andmete visualiseerimine
Andmete kaevandamine on andmeteaduse valdkond, kus suuri andmekogumeid töödeldakse põhjalikult, et pakkuda otsingu jaoks sobivaid tulemusi, tuvastades erinevad mustrid.
Andmete visualiseerimine on visuaalse teabe kuvamine olemasolevatest keerukatest andmetest, et teha konkreetne järeldus ühe pilguga ilma vajaduseta uurida teoreetilisi tulemusi. Rakendused hõlmavad satelliitandmete teavet, teavet uuringutulemuste kohta, teaduslikult uuritud andmeid jne.
Andmekaevandamise rakendused on veebiotsingud, jae-, finants- ja pangandussektor, valitsusasutused jne. Nii andmete kaevandamine kui ka andmete visualiseerimine
omavad suuri eeliseid infotehnoloogia infoteaduste rakenduste valdkonnas.
Soovitatav artikkel
See on olnud juhend andmete kaevandamine vs andmete visualiseerimine, nende tähendus, võrdlus pea vahel, peamised erinevused, võrdlustabel ja järeldus. Lisateabe saamiseks võite vaadata ka järgmisi artikleid -
- Suurandmed vs andmete kaevandamine - saate teada 8 parimat erinevust
- Andmete kaevandamine vs masinõpe - 10 parimat asja, mida peate teadma
- Andmete visualiseerimine vs äriteave - kumb on parem
- 10 parimat lihtsat andmete visualiseerimise tööriista (hädavajalik)