Razlika između podataka i rudarstva teksta
Iskopavanje podataka praksa je automatskog pretraživanja velikih skupova podataka radi otkrivanja obrazaca, izdvajanje informacija iz skupova podataka pretvara ih u jednostavnu strukturu koja može biti razumljiva. Izvlačenje podataka bavi se važnim aspektom vezanim za obje tehnike baza podataka i mehanizme AI / strojnog učenja. Iskopavanje teksta proces je dobivanja visokokvalitetnih informacija iz teksta. To je skup procesa potrebnih za dobivanje vrijednih strukturiranih informacija iz nestrukturiranih tekstualnih dokumenata ili resursa. To se automatski može razvrstati, preusmjeriti, sažeti, vizualizirati putem mapiranja veza i, što je najvažnije, to je lakše pretraživati.
Istraživanje podataka
Data Mining pruža izvrsnu priliku za istraživanje zanimljivog odnosa pronalaženja i zaključivanja / zaključivanja, temeljno pitanje koje se odnosi na prirodu iskopavanja podataka.
Proces rudarjenja podataka raščlanjuje se na sljedeće korake:
- Prikupljajte, ekstrahirajte, transformirajte i učitajte podatke u skladište podataka.
- Spremite i upravljajte podacima, višedimenzionalnom bazom podataka, tj. Na internim poslužiteljima ili u oblaku.
- Omogućite pristup podacima poslovnim analitičarima, menadžerskim timovima i profesionalcima informacijske tehnologije i odredite kako to žele organizirati pomoću aplikativnog softvera.
- I na kraju, predstavite podatke u jednostavnim formatima, poput tablice ili grafikona.
Tekst rudarstvo
Isključivanje teksta zahtijeva i sofisticirane jezične i statističke tehnike sposobne analizirati nestrukturirane formate teksta i tehnike koje kombiniraju svaki dokument s metapodacima koji se mogu djelovati, što se može smatrati svojevrsnim sidrom u strukturiranju ove vrste podataka.
Iskopavanje teksta sastoji se od širokog spektra metoda i tehnologija kao što su:
- Tehnologije temeljene na ključnim riječima : unos se temelji na izboru ključnih riječi u tekstu koji su filtrirani kao niz znakovnih nizova, a ne riječi ili "koncepti".
- Statistike tehnologije: Odnosi se na sustave utemeljene na strojnom učenju. Statistike tehnologije koriste set dokumenata koji se koriste kao model za upravljanje i kategoriziranje teksta.
- Lingvističke tehnologije: Ova metoda može utjecati na jezične sustave za obradu. Rezultat analize teksta omogućava plitko razumijevanje strukture teksta, gramatike i logike koja se koristi. (Za bolje razumijevanje kako ovo radi, koristan je ovaj post o rudarstvu teksta i NLP-u.)
Svi ovi pristupi imaju zajedničku karakteristiku da se svi bave obradom teksta na približan način dok ih nisu u stanju razumjeti.
Usporedba podataka za rudarjenje podataka i pretvaranje teksta (Infographics)
Ključne razlike između vađenja podataka i pretvaranja teksta
Razlika između vađenja podataka i iskopavanja teksta objašnjena je u donjim točkama:
- Sustavi za vađenje podataka u osnovi analiziraju brojke koje se mogu opisati kao homogene i univerzalne. Izdvaja, pretvara i učitava podatke u skladište podataka. Poslovni analitičari koriste softverske aplikacije za rudarjenje podataka da bi analizirali podatke u lako razumljivim oblicima, kao što su tablica ili grafikon. Valutama, datumima, imenima možda se mora upravljati, ali se lako povezuju s podacima i ne zahtijevaju duboko razumijevanje njihovog konteksta. Alati za ispis teksta moraju se suočiti s velikim tehničkim izazovima kao što su heterogeni formati dokumenata (tekstualni dokumenti, e-poruke, postovi na društvenim medijima, doslovni tekst itd.), Kao i višejezični tekstovi i kratice i sleng tipični za SMS jezik.
- Izvlačenje podataka usmjereno je na aktivnosti ovisne o podacima, kao što su računovodstvo, kupovina, opskrbni lanac, CRM itd. Potrebni podaci lako su dostupni i homogeni su. Jednom kada su algoritmi definirani, rješenje se može brzo implementirati. Složenost obrađenih podataka čini projekte rudarjenja teksta duljim za implementaciju. Iskopavanje teksta broji nekoliko posredničkih jezičnih faza analize prije nego što može obogatiti sadržaj (jezično nagađanje, tokenizacija, segmentacija, morfo-sintaktička analiza, neslaganje, unakrsne reference itd.). Zatim se odgovarajuće korake za ekstrakciju i pridruživanje metapodataka bave strukturiranjem nestrukturiranog sadržaja za njegovanje aplikacija specifičnih za domenu. Štoviše, projekti mogu uključivati neke heterogene jezike, formate ili domene. Konačno, nekoliko tvrtki ima vlastitu taksonomiju. Međutim, ovo je obvezno za pokretanje projekta rudarjenja teksta i može potrajati nekoliko mjeseci.
- Iskopavanje podataka već se desetljećima smatra dokazanom, robusnom i industrijskom tehnologijom. Iskopavanje teksta u povijesti povijesno se smatralo složenim, domena specifičnim, jezično specifičnim, osjetljivim, eksperimentalnim itd. Drugim riječima, rudarstvo teksta nije bilo dovoljno dobro shvaćeno da bi imalo podršku u upravljanju, pa stoga nikada nije vrednovano kao „mora imati“ ”. No, s dolaskom digitalizacije, porastom društvenih mreža i povećanjem povezanosti, tvrtke su sada više zabrinute za svoju internetsku reputaciju i traže načine kako povećati lojalnost kod kupaca u svijetu sve većeg izbora. Kao rezultat toga, novi fokus fokusiranja teksta je analiza osjećaja. Tvrtke su shvatile da su informacije strateško sredstvo napravljeno od teksta i da vađenje teksta više nije luksuz, već nužnost!
Tablica usporedbe podataka rudarjenja podataka u odnosu na tablicu podataka
Ispod je popis točaka koje opisuju usporedbe podataka Mining Mining vs Text Mining
| BAZA ZA PRIMJENU | Istraživanje podataka | Tekst rudarstvo |
| Koncept | Iskopavanje podataka je spektar različitih pristupa koji traži obrasce i odnose podataka. | Iskopavanje teksta proces je potreban da se nestrukturirani tekstualni dokument pretvori u vrijedne strukturirane informacije. |
| Dohvaćanje podataka | Sa standardnim tehnikama rudarjenja podataka otkriva poslovne obrasce u numeričkim podacima. | Standardnim metodama rudarjenja teksta otkriva se leksičko i sintaktičko obilježje u tekstu. |
| Vrsta podataka | Otkrivanje znanja iz strukturiranih podataka, koji su homogeni i lako dostupni. | Otkrivanje teksta iz nestrukturiranih podataka koji su raznoliki i raznoliki. |
Zaključak - Data Mining vs Text Mining
Izvlačenje teksta i podataka danas se smatraju komplementarnim tehnikama potrebnim za učinkovito upravljanje poslovanjem, alati za rudarstvo teksta postaju još značajniji. Podskup izvlačenja teksta, Obrada prirodnog jezika je sve relevantnija kada je korisnik 100% uključen i dostupan za pomoć u definiranju točnih i cjelovitih taksonomija specifičnih za domenu. To zauzvrat pomaže u izvlačenju podataka i povezivanju metapodataka koji postaju lakši i učinkovitiji. Prirodni jezik nikada neće biti tako lako obraditi kao brojke, ali rudarstvo teksta sada je zrelije i njegova povezanost s vađenjem podataka ima više smisla. Ne zaboravite da je 80% informacija napravljeno od teksta!
Preporučeni članak
Ovo je vodič za Mining Mining vs Text Mining, njihovo značenje, usporedbu podataka, ključ razlika, tablicu usporedbe i zaključak. Možete pogledati i sljedeće članke da biste saznali više -
- Business Intelligence VS istraživanje podataka - koji je korisniji
- 8 Važne tehnike vađenja podataka za uspješno poslovanje
- 9 Strašna razlika između Data Science Vs Data Mininga
- 7 Važnih tehnika vađenja podataka za najbolje rezultate