Data Mining Vs Vizualizacija podataka - koji je bolji

Uvod u istraživanje podataka i vizualizaciju podataka

Rudarstvo podataka i vizualizacija podataka potpadaju pod polje nauke o podacima, što je interdisciplinarno polje informatike s statistikom, računarstvom, matematikom i nekoliko tehničkih procesa, uključujući različite metodologije.

Rudarstvo podataka dio je Data Science-a u kojem će se prolaziti kroz velike skupove podataka i identificirati skupove podataka i tipove podataka radi izdvajanja različitih obrazaca podataka iz postojećih podataka.

Vizualizacija podataka je proces vađenja i vizualizacije podataka na vrlo jasan i razumljiv način bez ikakvog oblika čitanja ili pisanja prikazivanjem rezultata u obliku pitanih grafikona, bar grafova, statističkog prikaza i putem grafičkih oblika.

U Data Mining-u postoje različiti procesi koji uključuju provođenje podataka kao što su vađenje podataka, upravljanje podacima, transformacija podataka, predobrada podataka itd.

Kod vizualizacije podataka, primarni je cilj prenijeti informacije učinkovito i jasno bez odstupanja ili složenosti u obliku statističkih grafikona, grafikona informacija i plotova.le ćemo detaljno raspravljati i o podacima podataka i o vizualizaciji podataka.

Head to Head to Usporedba između Data Mining vs Visualization Data (Infographics)

Ispod je top 7 usporedba podataka Mining vs Visualization podataka

Ključne razlike između podatkovnog rudarstva i vizualizacije podataka

Data Mining je proces sortiranja nekih velikih skupova podataka i izdvajanja nekih podataka iz njih te izdvajanja obrazaca iz izvađenih podataka, dok je vizualizacija podataka proces vizualizacije ili prikazivanja podataka izvađenih u obliku različitih grafičkih ili vizualnih formata kao što su kao statistički prikazi, pita dijagrami, bar grafikoni, grafičke slike itd.
Procesi rudarjenja podataka uključuju analizu sekvenci, klasifikacije, analizu staza, klasteriranje i prognoziranje dok u Vizualizaciji podataka sadrži obradu, analizu, komuniciranje podataka itd.
U Data Miningu podaci će se automatski prikazati u procesu pretraživanja koji će biti prikazani samom analizom sustava dok vizualizacija podataka daje jasan prikaz podataka i ljudski mozak će lako pamtiti i upamtiti velike komade podataka na jedan jedini pogled.
U Data Dataing-u postoje četiri faze: izvori podataka, prikupljanje podataka ili istraživanje podataka, modeliranje i raspoređivanje modela podataka, dok u vizualizaciji podataka postoji sedam faza u kojima se dobiva proces, raščlanjivanje, filtriranje, rudarstvo, predstavljanje, pročišćavanje i interakcija.
Data Mining je skupina različitih aktivnosti za izdvajanje različitih obrazaca iz velikih skupova podataka u kojima će se skupovi podataka dohvatiti iz različitih izvora podataka dok je vizualizacija podataka proces pretvaranja numeričkih podataka u grafičke slike poput smislenih 3D slika koje će se koristiti lako analizirati složene podatke.
Aplikacije Data Mining uključuju upravljanje odnosima s klijentima, što je softverski program koji pruža prednosti pri iskopavanju podataka dok aplikacije vizualizacije podataka uključuju sonarna mjerenja, satelitske fotografije, računalne simulacije i ankete itd.
Različite tehnike dostupne u Rudarstvu podataka su klasifikacija, klaster, slijed, pridruživanje itd. Vizualizacija podataka nastala je iz statistike i znanosti koje na prvi pogled daju jasnu vizualizaciju, što znači da slika daje 100 riječi na vidiku.
U Data Mining-u klasifikacija je postupak identificiranja pravila podataka pripada li određenoj klasi podataka ili ne i njeni podprocesi uključuju izgradnju podatkovnog modela i predviđanje klasifikacija, dok u vizualizaciji podataka glavna primjena uključuje geografsku informacijski sustavi u kojima se važne zemljopisne informacije mogu predstaviti kao vizualne slike koje predstavljaju složene informacije što je jednostavnije.
Tehnologije rudarstva podataka uključuju i neuronske mreže, statističku analizu, stabla odluka, genetske algoritme, nerazumljivu logiku, rudarstvo teksta, web rudarstvo itd., Dok vizualizacija podataka ima različite aplikacije kao što su maloprodaja, vlada, medicina i zdravstvena zaštita, transport, telekomunikacije, osiguranje, tržišta kapitala i upravljanje imovinom.
Ograničenja u Data Mining-u su takva kao što je čak i nova tehnologija, ali ona je još uvijek nerazvijena zbog mnogih tvrtki koje koriste naslijeđene sustave, a također i postojeći sustavi nisu prilagođeni skladištu podataka. Vizualizacija podataka ima značajne nedostatke u svojim alatima, kao što pokazuje različite vizuale umjesto objašnjavanja, bez smjernica, različiti korisnici s višestrukim uvidima i također pružaju slabu sigurnost.
Data Mining je analitički postupak koji identificira različite obrasce iz skupova podataka koji mogu pomoći u rješavanju poplave informacija, a Vizualizacija podataka pruža mnoštvo tehnika vizualizacije koje su razvijene posljednjih desetljeća, a koje podržavaju istraživanje velikih skupova podataka.
Prednost Data Mining-a je u tome što će odnos biti neskriven između različitih skupova podataka i varijabli dok je Visualization Data definirana kao vizualni objekt predstavljajući podatke u obliku grafikona i grafikona.

Tabela usporedbe tablice podataka s podacima o vizualizaciji podataka

OSNOVA ZA USPOREDBA	Istraživanje podataka	Vizualizacija podataka
definicija	Pretražuje i daje pogodne rezultate od velikih komada podataka	Daje jednostavan pregled složenih podataka
Prednost	To je različitih aplikacija i preferira se za web tražilice	Preferira se radi predviđanja podataka i predviđanja
područje	Podlazi pod znanost o podacima	Područje znanosti o podacima
Platforma	Radi s web softverskim sustavima ili aplikacijama	Podržava i bolje funkcionira u složenim analizama podataka i aplikacijama
Općenitost	Nova tehnologija, ali nerazvijena	Korisnije u prognozi podataka u stvarnom vremenu
Algoritam	Mnogi algoritmi postoje pri korištenju iskopavanja podataka	Nema potrebe za korištenjem algoritama
Integracija	Radi na bilo kojoj web platformi ili bilo kojoj aplikaciji	Bez obzira na hardver ili softver, pruža vizualne podatke

Zaključak - Mining podataka vs Vizualizacija podataka

Iskopavanje podataka područje je Data Science-a gdje će se veliki skupovi podataka temeljito obraditi radi dobivanja odgovarajućih rezultata pretraživanja identificiranjem različitih obrazaca.

Vizualizacija podataka postupak je prikazivanja vizualnih informacija iz postojećih složenih podataka radi donošenja određenog zaključka bez potrebe za proučavanjem bilo kakvih teorijskih rezultata. Aplikacije uključuju podatke o satelitskim podacima, podatke o rezultatima istraživanja, znanstveno proučene podatke itd.

Primjene data mininga su web tražilice, maloprodaja, financijska i bankarska industrija, vladine organizacije itd. I rudarjenje podataka i vizualizacija podataka

imaju velike prednosti u području primjene podataka o znanosti u području informatike.

Preporučeni članak

Ovo je vodič za rudarjenje podataka u odnosu na vizualizaciju podataka, njihovo značenje, usporedba podataka, ključ razlika, tablica usporedbe i zaključak. Možete pogledati i sljedeće članke da biste saznali više -