Znajte najbolje 7 razlike između Data Mining VS analize podataka

Razlika između vađenja podataka i analize podataka

Eksponencijalno povećanje obujma podataka dovelo je do revolucije informacija i znanja. Sada je ključni aspekt istraživanja i izgradnje strategije prikupljanje značajnih informacija i uvida iz postojećih podataka. Sve ove informacije pohranjuju se u skladište podataka, koje se potom koristi u svrhu poslovne inteligencije.

Postoji nekoliko definicija i pogleda, ali svi bi se složili da su Analiza podataka i rudarstvo podataka dvije podvrste Business Intelligencea.

Data Mining - Data mining je sustavni i uzastopni postupak prepoznavanja i otkrivanja skrivenih uzoraka i informacija u velikom skupu podataka. Poznato je i kao Otkrivanje znanja u bazama podataka. Bila je to zbunjujuća riječ od 1990-ih

Analiza podataka - Analiza podataka, s druge strane, superponi je Data Mining koji uključuje izdvajanje, čišćenje, transformiranje, modeliranje i vizualizaciju podataka s namjerom otkrivanja značajnih i korisnih informacija koje mogu pomoći u donošenju zaključaka i donošenju odluka. Analiza podataka kao proces traje oko 1960-ih godina.

Doznajte koja je najbolja razlika između podataka i analize podataka u ovom postu.

Usporedba između analize podataka Mining Vs protiv analize podataka

Ispod je top 7 usporedba podataka Data Mining Vs analiza podataka

Ključne razlike između Data Mining Vs analiza podataka

Rudarstvo podataka i analiza podataka dva su različita imena i procesa, ali postoje neki stavovi u kojima ih ljudi međusobno zamjenjuju. To također ovisi o organizaciji ili projektnom timu koji obavljaju takve zadatke kad ta razlika nije posebno označena. Da bismo utvrdili njihov jedinstveni identitet, ističemo glavnu razliku između Data Mining-a i Analize podataka:

Iskopavanje podataka identificira i otkriva skriveni uzorak u velikim skupovima podataka. Analiza podataka daje uvide ili testove hipotezu ili model iz skupa podataka.
Iskopavanje podataka jedna je od aktivnosti u analizi podataka. Analiza podataka je kompletan skup aktivnosti koje vode računa o prikupljanju, pripremi i modeliranju podataka za vađenje značajnih uvida ili znanja. Oboje su ponekad uključeni kao podskup Business Intelligencea.
Studije Rudarstvo podataka uglavnom su na strukturiranim podacima. Analiza podataka može se obaviti i na strukturiranim, polustrukturiranim i nestrukturiranim podacima.
Cilj Data Mining-a je povećati upotrebu podataka dok analiza podataka pomaže u dokazivanju hipoteza ili poslovnim odlukama.
Za utvrđivanje uzorka ili trenda u podacima nije potrebna nikakva unaprijed stvorena hipoteza. S druge strane, Analiza podataka testira datu hipotezu.
Iako se Data mining temelji na matematičkim i znanstvenim metodama za identifikaciju obrazaca ili trendova, analiza podataka koristi modele poslovne inteligencije i analitike.
Iskopavanje podataka uglavnom ne uključuje alat za vizualizaciju, a Analiza podataka uvijek je popraćena vizualizacijom rezultata.

Tabela usporedbe podataka o analizi podataka protiv podataka

Osnove za usporedbu	Istraživanje podataka	Analiza podataka
definicija	To je postupak izdvajanja određenog uzorka iz velikih skupova podataka	To je postupak naručivanja i organiziranja neobrađenih podataka kako bi se odredili korisni uvidi i odluke.
Područje stručnosti	To uključuje sjecište strojnog učenja, statistike i baze podataka.	To zahtijeva znanje informatike, statistike, matematike, predmeta, AI / Strojno učenje
sinonimi	Poznato je i kao Otkrivanje znanja u bazama podataka	Analiza podataka je nekoliko vrsta - istraživačka, opisna, tekstualna analitika, prediktivna analiza, vađenje podataka itd.
Profil rada	Stručnjak za data dataing obično gradi algoritme za prepoznavanje smislene strukture u podacima. Stručnjak za rudarstvo podataka i dalje je analitičar podataka s širokim znanjem o induktivnom učenju i praktičnom kodiranju	Analitičar podataka obično ne može biti jedna osoba. Profil poslova uključuje pripremu sirovih podataka, njegovo čišćenje, transformaciju i modeliranje i konačno njegovo predstavljanje u obliku vizualizacija temeljenih na grafikonu / bez grafikona.
odgovornosti	Odgovorna je za vađenje i otkrivanje smislenih obrazaca i strukture u podacima	Odgovorna je za razvoj modela, objašnjenja, testiranje i predlaganje hipoteza korištenjem analitičkih metoda
Izlaz	Izlaz zadatka za ispis podataka je obrazac podataka	Rezultat Analize podataka je provjerena hipoteza ili uvid u podatke
Primjeri	Jedna od glavnih primjena Data mininga je u sektoru e-trgovine gdje web stranice prikazuju mogućnost „oni koji su to kupili također pregledaju“	Primjer analize podataka može biti "vremenska serija istraživanja nezaposlenosti tijekom posljednjih 10 godina"

Zaključak - Analiza podataka Mining Vs

Izraz "Rudarstvo podataka i analiza podataka" postoji oko dva desetljeća (ili više). Neke su ih skupine korisnika naizmjenično koristile, dok su neke jasno razlikovale obje aktivnosti. Iskopavanje podataka obično je dio analize podataka gdje ostaje cilj ili namjera otkrivanja ili identificiranja samo uzorka iz skupa podataka. S druge strane, analiza podataka dolazi kao cjelovit paket koji ima smisla za podatke koji mogu uključivati ili ne moraju uključivati vađenje podataka. Oboje zahtijevaju različit skup vještina i stručnost, a slijedeće godine oba će područja imati velike zahtjeve i za podacima, i resursima, i za radna mjesta.

Preporučeni članci

Ovo je vodič za analizu podataka podataka, njihovo značenje, usporedbu, ključ razlika, tablicu usporedbe i zaključak. Možete pogledati i sljedeće članke da biste saznali više -