Andmete kaevandamise ja andmete analüüsi erinevus
Andmete mahu hüppeline kasv on viinud teabe- ja teadmisterevolutsioonini. Olemasolevate andmete sisu ja teabe kogumine on nüüd teadusuuringute ja strateegia kujundamise põhiaspekt. Kogu see teave salvestatakse andmelaos, mida seejärel kasutatakse äriteabe jaoks.
Määratlusi ja vaateid on mitu, kuid kõik nõustuksid, et andmete analüüs ja andmete kaevandamine on äriteabe kaks alamhulka.
Andmete kaevandamine - andmete kaevandamine on süsteemne ja järjestikune protsess suures andmekogumis peidetud mustrite ja teabe tuvastamiseks ja avastamiseks. Seda tuntakse andmebaasides ka kui teadmiste avastust. See on olnud buzz-sõna 1990ndatest alates
Andmeanalüüs - andmeanalüüs on teiselt poolt andmekaevandamise superkomplekt, mis hõlmab andmete eraldamist, puhastamist, muundamist, modelleerimist ja visualiseerimist eesmärgiga leida olulist ja kasulikku teavet, mis võib aidata järelduste tegemisel ja otsuste vastuvõtmisel. Andmeanalüüs kui protsess on olnud juba 1960. aastatest alates.
Selgitame välja selle postituse parimate erinevuste andmete kaevandamise ja andmete analüüsi vahel.
Võrdlus andmete kaevandamise ja andmete analüüsi vahel
Allpool on seitse parimat andmete kaevandamise ja andmete analüüsi võrdlust
Andmekaevandamise ja andmete analüüsi peamised erinevused
Andmete kaevandamine ja andmete analüüs on kaks erinevat nime ja protsessi, kuid on ka vaateid, kus inimesed kasutavad neid vaheldumisi. See sõltub ka sellest, kas organisatsioon või projektimeeskond võtab selliseid ülesandeid, kui seda vahet pole konkreetselt märgitud. Nende unikaalsete identiteetide tuvastamiseks toome välja peamise erinevuse andmekaevandamise ja andmete analüüsi vahel:
- Andmete kaevandamine tuvastab ja avastab varjatud mustri suurtes andmekogumites. Andmete analüüs annab ülevaate või testib hüpoteesi või mudelit andmekogumist.
- Andmete kaevandamine on üks andmeanalüüsi tegevusi. Andmete analüüs on terviklik tegevuste komplekt, mille eesmärk on andmete kogumine, ettevalmistamine ja modelleerimine tähenduslike teadmiste või teadmiste saamiseks. Mõlemad kaasnevad mõnikord äriteabe alamhulgana.
- Data Mining uuringud on enamasti struktureeritud andmete põhjal. Andmete analüüsi saab teha nii struktureeritud, poolstruktureeritud kui ka struktureerimata andmete kohta.
- Data Mining eesmärk on muuta andmed paremini kasutatavaks, samas kui andmete analüüs aitab hüpoteesi tõestada või äriotsuseid vastu võtta.
- Andmete kaevandamine ei vaja andmete mustri või suundumuse tuvastamiseks eelnevat hüpoteesi. Teisest küljest testib andmete analüüs antud hüpoteesi.
- Kui andmete kaevandamine põhineb matemaatilistel ja teaduslikel meetoditel mustrite või suundumuste tuvastamiseks, siis andmeanalüüs kasutab ärianalüüsi ja analüütilisi mudeleid.
- Andmete kaevandamine ei hõlma tavaliselt visualiseerimisvahendit, andmete analüüsiga kaasneb alati tulemuste visualiseerimine.
Andmete kaevandamine vs andmete analüüsi võrdlustabel
| Võrdluse alus | Andmete kaevandamine | Andmete analüüs |
| Definitsioon | See on konkreetse mustri ekstraheerimise protsess suurtest andmekogumitest | See on töötlemata andmete tellimise ja korraldamise protsess, et kindlaks teha kasulikke teadmisi ja otsuseid. |
| Ekspertiisi valdkond | See hõlmab masinõppe, statistika ja andmebaaside ristumist. | See eeldab arvutiteaduse, statistika, matemaatika, ainealaseid teadmisi, AI / masinõpet |
| Sünonüümid | Seda tuntakse andmebaasides ka kui teadmiste avastust | Andmeanalüüsi on mitut tüüpi - uurimuslik, kirjeldav, tekstianalüütiline, ennustav analüüs, andmete kaevandamine jne. |
| Tööprofiil | Andmekaevandamise spetsialist koostab tavaliselt algoritmid andmete tähendusliku struktuuri tuvastamiseks.
Andmete kaevandamise spetsialist on endiselt andmeanalüütik, kellel on ulatuslikud teadmised induktiivsest õppimisest ja käed-küljest kodeerimisest | Andmeanalüütik ei saa tavaliselt olla üksik inimene. Tööprofiil hõlmab töötlemata andmete ettevalmistamist, nende puhastamist, ümberkujundamist ja modelleerimist ning lõpuks esitamist diagrammi / mitte-diagrammil põhinevate visualiseerimiste kujul. |
| Kohustused | Vastutab andmete tähenduslike mustrite ja struktuuri eraldamise ja leidmise eest | Vastutab analüütiliste meetodite abil mudelite, selgituste, testimise ja hüpoteeside väljatöötamise eest |
| Väljund | Andmete kaevandamise ülesande väljund on andmemuster | Andmeanalüüsi väljund on kontrollitud hüpotees või ülevaade andmetest |
| Näited | Üks andmekaevandamise peamisi rakendusi on e-kaubanduse sektoris, kus veebisaitidel kuvatakse valik „need, kes ostsid selle ka, vaatasid” | Andmeanalüüsi näiteks võiks olla „töötuse aegrea uuring viimase 10 aasta jooksul“ |
Järeldus - andmete kaevandamine vs andmete analüüs
Mõiste andmete kaevandamine ja andmete analüüs on olnud umbes kaks aastakümmet (või rohkem). Mõni kasutajarühm on neid vaheldumisi kasutanud, samas kui mõned on mõlemas tegevuses selgelt eristunud. Andmete kaevandamine on tavaliselt osa andmeanalüüsist, kus eesmärk või kavatsus jääb alles tuvastada või tuvastada andmestikust ainult muster. Andmeanalüüs on seevastu terviklik pakett, mille abil saab aru saada andmetest, mis võivad või ei pruugi hõlmata andmete kaevandamist. Mõlemad nõuavad erinevaid oskusi ja teadmisi ning järgmistel aastatel on mõlemas valdkonnas suured nõudmised nii andmete, ressursside kui ka töökohtade järele.
Soovitatavad artiklid
See on olnud juhend andmekaevandamise ja andmete analüüsi kohta, nende tähendus, võrdlus pea vahel, peamised erinevused, võrdlustabel ja järeldus. Lisateabe saamiseks võite vaadata ka järgmisi artikleid -
- Kasulikud andmete kaevandamise tehnikad
- Awesome 4 Data Warehousing VS Data Mining
- Andmeanalüüsi tehnikad brändi tugevuse kohta
- Andmekaevandamise arhitektuuri põhikomponendid