Razlika između vađenja podataka i statistike
Analiza podataka odnosi se na analizu prošlosti i sadašnjih podataka radi predviđanja problema u budućnosti. Organizacije koriste Data Mining i Statistiku za donošenje ove odluke utemeljene na podacima koje su temeljni dio Data Science-a. Radovi podataka i statistika često se brkaju kao isti, ali pogrešan je pojam, provjerimo jesu li zaista slični ili različiti?
Istraživanje podataka
Što je vađenje podataka?
To je postupak vađenja ranije nepoznatih, razumljivih i djelotvornih informacija iz velikih skladišta podataka i koristi ih za donošenje ključne poslovne odluke. Tako se u modeliranju podataka podaci kupaca miniraju kako bi se dobio uvid u poslovanje. Podrijetlo modeliranja podataka je statistika, strojno učenje i umjetna inteligencija. U današnjem svijetu sve organizacije prikupljaju podatke s društvenih medija, podataka o senzorima, zapisima web stranica itd. Gotovo sve odašilje podatke jer se upotreba IoT-a povećava, a rudarjenje podataka je proces vađenja korisnih informacija iz tih sirovih podataka kako bi se predvidjeli nepoznati obrasci.
Proces vađenja podataka:
Proces rudarjenja podataka raščlanjen je na ispod 5 faza:
- Istraživanje / prikupljanje podataka : prepoznajte podatke iz različitih izvora podataka i stavite ih u decentralizirana skladišta podataka.
- Pohrana i upravljanje podacima: pohranite podatke u distribuirani prostor za pohranu (HDFS), unutarnje poslužitelje ili u oblak (Amazon S3, Azure).
- Modeliranje: Poslovni tim, programeri će pristupiti podacima i primijeniti uzorkovanje i transformaciju u podacima te ukloniti korumpirane, nebitne, netočne, nepotpune podatke.
- Upotreba modela: Na temelju rezultata modeliranih podataka sortirajte podatke na temelju očekivanja ili rezultata korisnika.
- Vizualizirajte podatke: prikazuje podatke u grafikonima ili tablicama ili grafikonima ili u obliku stabla odluka kako bi krajnji korisnici mogli razumjeti.
Aplikacije za vađenje podataka:
Iskopavanje podataka koristi se u mnogim domenama. Slijede neke visoko korištene domene -
- Analiza i upravljanje tržištem
- Korporativna analiza i upravljanje rizikom
- Otkrivanje prijevara
statistika
Statistika je analiza i prikaz brojčanih činjenica podataka i jezgra je svih algoritama za iskopavanje podataka i strojnog učenja. Pruža analitičku tehniku i alate za primjenu na velikim količinama podataka. Statistički podaci uključuju planiranje, dizajniranje, prikupljanje podataka, analizu, crtanje smislenog tumačenja i izvještavanja o rezultatima istraživanja i zbog toga se statistika ne ograničava samo na matematičara, već ga koristi i poslovni analitičar. Da biste dobili željeni izlaz ili kvantificirali podatke, statistika koristi vjerojatnost, dizajniranje anketa i eksperimenata.
Usporedba između podataka podataka i statistike
Ispod je 11 razlika između statistika i statistike
Ključne razlike između podatkovnog vađenja i statistike
- Iskopavanje podataka početak je znanosti o podacima i obuhvaća cjelokupni postupak analize podataka dok je statistika osnovna i temeljna podjela algoritma iskopavanja podataka.
- Data Mining je proces istraživačke analize u kojem prvo istražujemo i prikupljamo podatke i izrađujemo model na podacima kako bismo otkrili uzorak i izrađivali teorije na njima kako bi predviđali budući ishod ili rješavali probleme. Dok je statistika postupak potvrđivanja u kojem se izvode najprije teorije, a zatim se na toj teoriji provodi validacija za testiranje skupa podataka.
- Kako se veličina podataka iz dana u dan povećava, format podataka također se mijenja, uglavnom su primljeni podaci nestrukturirani podaci koji mogu sadržavati numeričke ili ne numeričke podatke i obje vrste podataka koji se koriste za vađenje podataka, ali statistika se koristi samo brojčana vrsta podataka za vjerojatnost i matematički proračun i predviđanje.
- Iskopavanje podataka je induktivni proces i koristi algoritam poput stabla odluka, algoritam klasteriranja za dobivanje particije podataka i generiranje hipoteza iz podataka, dok je statistika deduktivni proces, tj. Ne uključuje predviđanja koja se koriste za dobivanje znanja i provjeru hipoteza.
- Iskopavanje podataka nije mnogo zabrinuto zbog prikupljanja ili prikupljanja podataka, jer je istraživačka analiza podataka, također je vađenje podataka uglavnom softverski i računski proces za otkrivanje obrazaca na velikim skupima podataka, dok se statistika više odnosi na prikupljanje podataka kako bi se dobila potvrda o predviđenim podacima moramo prikupiti podatke i analizirati ih da bismo odgovorili na pitanja. Prikupljeni podaci mogu biti kvantitativni, kvalitativni, primarni ili sekundarni podaci.
- Čišćenje podataka prilikom vađenja podataka prvi je korak jer pomaže razumjeti i ispraviti kvalitetu podataka kako bi dobili točnu konačnu analizu. Pri čišćenju podataka korisnik može očistiti netočne ili nepotpune podatke. Bez odgovarajuće kvalitete podataka, vaša će konačna analiza pasti u točnost ili ste potencijalno mogli doći do pogrešnog zaključka. Dok se u statistici nakon prikupljanja podataka iz različitih izvora vrši čišćenje podataka i na ovim očišćenim podacima primjenjuju se statističke metode za potvrdnu analizu.
- Iskopavanje podataka proces je kopanja duboko u prethodno dostupnim nepoznatim, ali djelotvornim informacijama iz velikih baza podataka kako bi ih se koristilo za donošenje nekih presudnih odluka. Skup metoda koristi se za pronalaženje obrazaca i odnosa unutar dostupnih podataka. To je spajanje različitih procesa, uključujući statistiku, strojno učenje, upravljanje bazama podataka, umjetnu inteligenciju (AI) i prepoznavanje uzorka podataka itd. Dok je statistika važna komponenta vađenja podataka koja nudi učinkovite analitičke tehnike i alate za bavljenje velikim brojem podaci za dobrobit poduzeća. To je znanost o učenju podataka koja pokriva sve, od prikupljanja do učinkovitog korištenja podataka.
- Data Mining se uglavnom primjenjuju u komercijalnim aplikacijama poput analize financijskih podataka, maloprodajne industrije, telekomunikacija, biologije i drugih znanstvenih otkrića. Dok se statistika koristi u svakom uzorku podataka za izvlačenje skupa novih informacija. Opisuje karakter podataka koji se analiziraju i istražuje odnos podataka. Koristi prediktivnu analitiku za pokretanje scenarija koji pomažu u odlučivanju o budućim radnjama. S druge strane, statistika daje disanje u beživotne podatke.
- Neki od popularnih trendova koji se razvijaju u Data miningu su istraživanje aplikacija, rudarstvo vizualnih podataka, rudarstvo bioloških podataka, rudarstvo na webu, softversko rudarjenje, distribucija podataka, realno vađenje podataka i puno više. A statistika pomaže u prepoznavanju novih obrazaca u dostupnim nestrukturiranim podacima.
Tabela podataka za usporedbu sa statistikom
Razlike između Data Mining-a i statistike objašnjene su u donjim točkama:
| Istraživanje podataka | statistika |
| Prvo istražite i prikupite podatke, izrađuje model za otkrivanje uzoraka i izradu teorija. | Pruža teorije za testiranje koristeći statističke. |
| Podaci koji se koriste su numerički ili numerički. | Podaci koji se koriste su numerički. |
| Induktivni proces (Stvaranje nove teorije iz podataka) | Postupak dedukcije (ne uključuje predviđanja) |
| Prikupljanje podataka je manje važno. | Prikupljanje podataka je važnije. |
| Čišćenje podataka vrši se u procesu vađenja podataka. | Čisti podaci koriste se za primjenu statističke metode. |
| Potrebna je manja interakcija korisnika za potvrdu modela, stoga je lako automatizirati. | Potrebna je interakcija korisnika za potvrdu modela, stoga je teško automatizirati. |
| Pogodno za velike skupove podataka | Pogodno za manje skupove podataka |
| To je algoritam koji uči iz podataka bez upotrebe bilo kojeg pravila programiranja. | Formalizacija odnosa u podacima u obliku matematičke jednadžbe |
| Koristite heurističku misao (pravila koja se koriste za oblikovanje prosudbi i donošenje odluka) | Nema prostora za heurističko razmišljanje. |
| Klasifikacija, Klasteriranje, Neuronska mreža, Asocijacija, Procjena, Analiza zasnovana na slijedu, Vizualizacija | Opisni statistički, referentni statistički |
| Analiza financijskih podataka, maloprodajna industrija, telekomunikacijska industrija, analiza bioloških podataka, određene znanstvene primjene itd. | Demografija, aktuarska znanost, operativno istraživanje, biostatistika, kontrola kvalitete itd. |
Zaključak - Mining podataka u odnosu na statistiku
Zaključiti u bilo kojoj organizaciji zbog pojave velikih podataka s velikim količinama i različitim podacima o brzini igra važnu ulogu i predviđanje ishoda vađenja podataka i statistike je sastavni dio. Iskopavanje podataka uvijek će koristiti statističko razmišljanje za izvlačenje rezultata, pa će i Mining Mining i Statistika neminovno rasti u skoroj budućnosti. A koristi se statistika o velikim podacima koje korisnik / organizacija mora koristiti.
Preporučeni članak
Ovo je vodič za Mining Data vs statistike, njihovo značenje, usporedbu između glave, ključne razlike, tablicu usporedbe i zaključak. Možete pogledati i sljedeće članke da biste saznali više -
- Nevjerojatan vodič o Azure Paasu protiv Iaasa
- 7 Važnih tehnika vađenja podataka za najbolje rezultate
- Business Intelligence VS istraživanje podataka - koji je korisniji
- 9 Strašna razlika između Data Science Vs Data Mininga
- 8 Važne tehnike vađenja podataka za uspješno poslovanje