Diferența dintre data mining și statistici
Analiza datelor se referă la analiza datelor din trecut și din prezent pentru a prezice problemele viitoare. Organizațiile utilizează date de exploatare și statistici pentru a lua această decizie bazată pe date, care sunt o parte de bază a științei datelor. Minerirea datelor și statisticile sunt adesea confuze la fel, dar este o idee greșită, să ne verificăm dacă sunt cu adevărat similare sau diferite?
Minerirea datelor
Ce este extragerea datelor?
Este procesul de extragere a informațiilor necunoscute, inteligibile și acționabile anterior din depozitele mari de date și le folosește pentru a lua o decizie de afaceri crucială. Deci, în modelarea datelor datele de la clienți sunt minate pentru a obține informații despre afaceri. Originea modelării datelor este statistică, învățare automată și inteligență artificială. În lumea de azi, toate organizațiile colectează date din social media, date ale senzorilor, jurnalelor site-urilor etc., aproape totul emite date pe măsură ce utilizarea IoT crește, iar extragerea datelor este procesul de extragere a informațiilor utile din aceste date brute pentru a prezice tiparele necunoscute.
Procesul de extragere a datelor:
Procesul de extragere a datelor este defalcat în sub 5 etape:
- Explorare / Adunare de date : Identificați datele din diferite surse de date și încărcați-le în depozite de date descentralizate.
- Stocare și gestionare date: stocați datele în stocare distribuită (HDFS), servere interne sau într-un cloud (Amazon S3, Azure).
- Modelare: Echipa de afaceri, Dezvoltatorii vor accesa datele și vor aplica eșantionarea și transformarea datelor și vor elimina datele corupte, irelevante, inexacte, incomplete.
- Implementarea modelelor: Pe baza rezultatelor obținute din datele modelate, sortează datele în funcție de așteptările sau rezultatele utilizatorilor.
- Vizualizare date: prezintă datele din grafice sau tabele sau diagrame sau formatul arborelui decizional, astfel încât utilizatorii finali să înțeleagă.
Aplicații pentru extragerea datelor:
Exploatarea datelor este folosită în multe domenii, urmând câteva domenii foarte utilizate -
- Analiza și managementul pieței
- Analiza corporativă și managementul riscului
- Detectarea fraudei
Statistici
Statistica reprezintă analiza și prezentarea faptelor numerice ale datelor și este nucleul tuturor algoritmului de extragere a datelor și de învățare automată. Oferă tehnică și instrumente analitice de aplicat pe seturi de date de volum mare. Statisticile includ planificarea, proiectarea, colectarea datelor, analizarea, realizarea unei interpretări semnificative și raportarea rezultatelor cercetării și datorită acestei statistici nu se limitează doar la un matematician, analistul de afaceri îl folosește de asemenea. Pentru a obține producția dorită sau cuantificarea statisticilor de date, utilizează probabilitatea, proiectează sondaje și experimente.
Comparație de la cap la cap între data mining și statisticile
Mai jos sunt cele 11 diferențe dintre capul dintre cap între datele miniere și statisticile
Diferențe cheie între data mining și statistici
- Minerirea datelor este începutul științei datelor și acoperă întregul proces de analiză a datelor, în timp ce statisticile sunt baza și partiția principală a algoritmului de extragere a datelor.
- Data Mining este un proces de analiză exploratorie în care explorăm și adunăm datele mai întâi și construim un model pe date pentru a detecta modelul și a face teorii asupra lor pentru a prezice rezultatul viitor sau pentru a rezolva problemele. Întrucât statistica este procesul confirmativ în care sunt făcute primele teorii și apoi se aplică validarea pe această teorie pentru a testa seturile de date.
- Pe măsură ce dimensiunea de zi este în creștere, formatul datelor se schimbă, de asemenea, în mare parte datele primite sunt date nestructurate care pot conține date numerice sau non-numerice și ambele tipuri de date utilizate pentru extragerea datelor, dar statisticile sunt utilizate doar pentru datele probabilistice și calcul matematic și predicție.
- Exploatarea datelor este un proces inductiv și folosește un algoritm ca un arbore de decizie, grupând algoritmul pentru a obține partiția de date și a genera ipoteze din date, în timp ce statistica este procesul deductiv, adică nu implică nicio predicție, ci este folosită pentru a obține cunoștințe și pentru a verifica ipoteze.
- Mineritul de date nu este foarte preocupat de colectarea sau colectarea de date, deoarece este analiza datelor exploratorii, de asemenea, extragerea de date este în mare parte software și proces de calcul pentru descoperirea tiparelor pe seturi de date mari, în timp ce statisticile vizează mai mult colectarea de date, decât pentru a obține confirmarea datelor previzionate. trebuie să adunăm date analizate pentru a răspunde la întrebări. Datele colectate pot fi date cantitative, calitative, primare sau secundare.
- Curățarea datelor în exploatarea datelor este primul pas, deoarece ajută la înțelegerea și corectarea calității datelor pentru a obține o analiză finală exactă. În curățarea datelor, un utilizator are capacitatea de a curăța date inexacte sau incomplete. Fără o calitate adecvată a datelor, analiza finală va avea o acuratețe sau puteți ajunge la o concluzie greșită. Întrucât în statisticile după colectarea datelor din diverse surse se face curățarea datelor și pe aceste date curățate se aplică metode statistice pentru analiza confirmativă.
- Exploatarea datelor este un proces de săpătură adâncă în informațiile necunoscute anterior, dar acționabile din bazele de date mari pentru utilizarea acestora pentru a lua unele decizii cruciale. Un set de metode sunt utilizate pentru a găsi modele și relații în cadrul datelor disponibile. Este o confluență a diferitelor procese, inclusiv statistici, învățare automată, gestionarea bazelor de date, inteligență artificială (AI) și recunoașterea modelelor de date etc., în timp ce statisticile reprezintă o componentă importantă a extracției de date care oferă tehnici și instrumente analitice eficiente pentru a face față unei cantități mari de date pentru întreprinderile benefice. Este o știință a învățării datelor care acoperă totul, de la colectarea până la utilizarea eficientă a datelor.
- Data Mining este aplicat în esență pentru aplicații comerciale, cum ar fi analiza datelor financiare, industria de vânzare cu amănuntul, telecomunicațiile, biologia și alte detecții științifice. Întrucât statisticile sunt utilizate în fiecare eșantion de date pentru a extrage un set de informații noi. Acesta descrie caracterul datelor care urmează să fie analizate și explorează relația acestora. Utilizează analize predictive pentru a rula scenarii care ajută la decizia cu privire la acțiunile viitoare. Pe de altă parte, statisticile oferă respirația în date fără viață.
- Unele dintre tendințele populare în evoluție în exploatarea datelor sunt explorarea aplicațiilor, minarea vizuală a datelor, minarea biologică a datelor, minerirea web, extragerea de software, extragerea datelor distribuite, extragerea de date reale și multe altele. Și statisticile ajută la identificarea de noi tipare în datele nestructurate disponibile.
Tabelul de comparare a datelor și a datelor statistice
Diferențele dintre date mining și statistici sunt explicate în punctele prezentate mai jos:
| Minerirea datelor | Statistici |
| Explorează și adună date mai întâi, creează un model pentru a detecta tiparele și a face teorii. | Oferă teorii pentru a testa utilizând statistici. |
| Datele utilizate sunt numerice sau Non numerice. | Datele utilizate sunt numerice. |
| Procesul inductiv (generarea de noi teorii din date) | Procesul deductiv (nu implică realizarea unor predicții) |
| Colectarea datelor este mai puțin importantă. | Colectarea datelor este mai importantă. |
| Curățarea datelor se face în extragerea datelor. | Datele curate sunt utilizate pentru a aplica metoda statistică. |
| Are nevoie de o interacțiune mai mică de utilizator pentru a valida modelul, deci ușor de automatizat. | Are nevoie de interacțiunea utilizatorilor pentru a valida modelul, deci dificil de automatizat. |
| Potrivit pentru seturi mari de date | Potrivit pentru seturi de date mai mici |
| Este un algoritm care învață din date fără a folosi nicio regulă de programare. | Formalizarea relației în date sub forma ecuației matematice |
| Folosiți gândirea euristică (reguli utilizate pentru a forma judecăți și a lua decizii) | Nu are posibilități de gândire euristică. |
| Clasificare, clustering, rețea neuronală, asociere, estimare, analiză bazată pe secvență, vizualizare | Statistică descriptivă, statistică inferențială |
| Analiza datelor financiare, industria comerțului cu amănuntul, industria telecomunicațiilor, analiza datelor biologice, anumite aplicații științifice etc. | Demografie, știință actuarială, cercetare operațională, biostatistică, controlul calității etc. |
Concluzie - Data Mining vs. Statistici
A încheia în orice organizație datorită apariției de date mari cu volum mare și date de viteză diferite joacă un rol important și prezice rezultatele extragerea datelor și statisticile este o parte integrantă. Mineritul de date va folosi întotdeauna gândirea statistică pentru a atrage rezultatele, atât Minarea datelor, cât și statisticile vor crește inevitabil în viitorul apropiat. Și utilizează statistici cu privire la nevoile mari ale utilizatorului / organizației de date pentru a utiliza gândirea și abordările de extragere a datelor.
Articol recomandat
Acesta a fost un ghid pentru data mining vs statistică, semnificația lor, comparația dintre capete, diferențele cheie, tabelul de comparație și concluzii. De asemenea, puteți consulta următoarele articole pentru a afla mai multe -
- Ghid uimitor pe Paas Azure vs Iaas
- 7 tehnici importante de extragere a datelor pentru cele mai bune rezultate
- Business Intelligence VS Data Mining - Care este mai util
- 9 Diferență minunată între Data Science Vs Data Mining
- 8 Tehnici importante de extragere a datelor pentru afaceri de succes