Introducere în extragerea datelor și vizualizarea datelor
Minerirea datelor și vizualizarea datelor se încadrează în domeniul științei datelor, care este un domeniu interdisciplinar al informaticii care are statistici, calcul, matematică și mai multe procese tehnice, inclusiv diferite metodologii.
Data Mining este o parte a Data Science, unde va exista un proces de parcurgere a seturilor de date mari și identificarea seturilor de date și a tipurilor de date pentru a extrage diferite tipare de date din seturile de date existente.
Vizualizarea datelor este procesul de extragere și vizualizare a datelor într-un mod foarte clar și de înțeles fără nicio formă de citire sau scriere, afișând rezultatele sub formă de grafice, grafice cu bare, reprezentare statistică și prin forme grafice.
În Data Mining, există diferite procese care implică realizarea procesului de extragere a datelor, cum ar fi extragerea datelor, gestionarea datelor, transformări de date, pre-procesare a datelor etc.
În vizualizarea datelor, obiectivul principal este să transmită informația în mod eficient și clar, fără nicio abatere sau complexitate sub formă de grafice statistice, grafice informaționale și plots.let, discutăm în detaliu atât despre Data Mining, cât și despre vizualizarea datelor.
Față în față pentru comparația dintre data mining și vizualizarea datelor (infografie)
Mai jos este Top 7 Comparație între Data Mining și vizualizarea datelor
Diferențele cheie între Data Mining și vizualizarea datelor
- Data Mining este procesul de sortare a unor seturi de date mari și de extragere a unor date din ele și de extragere a modelelor din datele extrase, în timp ce Visualizarea datelor este procesul de vizualizare sau afișare a datelor extrase sub diferite formate grafice sau vizuale, cum ar fi sub formă de reprezentări statistice, grafice grafice, grafice de bare, imagini grafice etc.
- Procesele de extragere a datelor includ analize de secvențe, clasificări, analize de cale, aglomerare și prognoză, în timp ce în vizualizarea datelor conține prelucrare, analizare, comunicare a datelor etc.
- În Data Mining, datele vor fi afișate automat în procesul de căutare, care va fi afișat chiar de analiza sistemului, în timp ce Data Visualization, oferă o vedere clară a datelor și va fi ușor pentru creierul uman să-și amintească și să memoreze bucăți mari de date la o singură privire.
- În Data Mining, există patru etape, care sunt Surse de date, culegerea de date sau explorarea datelor, modelarea datelor și implementarea modelelor de date, în timp ce în vizualizarea datelor are șapte etape care procesează, analizează, filtrează, extrage, reprezintă, rafinează și interacționează.
- Data Mining este un grup de activități diferite pentru extragerea unor tipare diferite din seturile de date mari în care seturile de date vor fi preluate din surse de date diferite, în timp ce vizualizarea datelor este un proces de transformare a datelor numerice în imagini grafice precum imagini 3D semnificative care vor fi utilizate pentru a analiza cu ușurință datele complexe.
- Aplicațiile din Data Mining includ Managementul relațiilor cu clienții, care este o aplicație software care oferă avantaje mineritului de date, în timp ce aplicațiile de vizualizare a datelor includ măsurări sonare, fotografii prin satelit, simulări de computer și sondaje etc.
- Diferitele tehnici disponibile în Data Mining sunt Clasificarea, Clusterul, Secvența, Asociația etc. Vizualizarea datelor a provenit din statistici și științe care oferă o vizualizare clară dintr-o privire, ceea ce înseamnă că o imagine dă 100 de cuvinte la vedere.
- În Data Mining, clasificarea este procesul de identificare a datelor, indiferent dacă aparțin unei clase particulare de date sau nu, iar „sub-procesele sale includ construirea unui model de date și prezicerea clasificărilor, în timp ce în vizualizarea datelor, aplicația principală include geografice sisteme de informații unde informațiile geografice importante pot fi reprezentate ca imagini vizuale care reprezintă informații complexe cât mai simple.
- Tehnologiile de extragere a datelor includ, de asemenea, rețele neuronale, analize statistice, arbori de decizie, algoritmi genetici, logică fuzzy, mining text, mining web etc., în timp ce vizualizarea datelor are aplicații diferite precum retail, guvern, medicină și asistență medicală, transport, telecomunicații, asigurări, piețele de capital și gestionarea activelor.
- Limitările din Data Mining sunt astfel încât chiar este o tehnologie nouă, dar este încă una subdezvoltată, din cauza multor companii care folosesc sisteme moștenite și, de asemenea, sistemele existente nu sunt prietenoase cu depozitul de date Vizualizarea datelor are dezavantaje semnificative în instrumentele sale, cum arată diferite imagini în loc să explice, fără linii directoare, utilizatori diferiți cu perspective multiple și, de asemenea, oferă o securitate slabă.
- Data Mining este un proces analitic care identifică diferite tipare față de seturile de date, care pot ajuta la abordarea inundațiilor de informații, iar vizualizarea datelor oferă o mulțime de tehnici de vizualizare care au fost dezvoltate în ultimele decenii, care susțin explorarea seturilor de date mari.
- Beneficiul datei miniere este că relația va fi deblocată între diferite seturi de date și variabile, în timp ce vizualizarea datelor definește așa cum este obiectul vizual prin reprezentarea datelor sub formă de grafice și diagrame.
Minerirea datelor și tabelul de comparație a vizualizării datelor
| BAZA PENTRU
COMPARAŢIE | Minerirea datelor | Vizualizare date |
| Definiție | Căută și produce un rezultat adecvat din bucăți mari de date | Oferă o imagine de ansamblu simplă a datelor complexe |
| Preferinţă | Aceasta are diferite aplicații și este preferată pentru motoarele de căutare web | Preferat pentru prognoza de date și predicții |
| Zonă | Vine sub știința datelor | Se încadrează în domeniul științei datelor |
| Platformă | Funcționează cu sisteme sau aplicații software web | Suportă și funcționează mai bine în analize și aplicații complexe de date |
| Generalitate | Noua tehnologie, dar subdezvoltată | Mai util în prognozarea datelor în timp real |
| Algoritmul | Mulți algoritmi există în utilizarea datelor de extracție | Nu este nevoie să folosiți niciun algoritm |
| Integrare | Se execută pe orice platformă web activată sau cu orice aplicații | Indiferent de hardware sau software, oferă informații vizuale |
Concluzie - Data Mining vs vizualizarea datelor
Minerirea datelor este un domeniu al Științei Datelor în care seturile mari de date vor fi procesate minuțios pentru a oferi rezultate adecvate în căutare, identificând diferite tipare.
Vizualizarea datelor este procesul de afișare a informațiilor vizuale din datele complexe existente pentru a trage o concluzie particulară dintr-o privire, fără a fi necesară studierea unor rezultate teoretice. Aplicațiile includ informații despre date din satelit, informații despre rezultatele cercetării, date studiate științific etc.
Aplicațiile mineritului de date sunt motoare de căutare web, comerț cu amănuntul, industrie financiară și bancară, organizații guvernamentale etc. Atât extragerea datelor, cât și vizualizarea datelor
prezintă avantaje mari în domeniul aplicațiilor de știință a datelor din domeniul științei informatice.
Articol recomandat
Acesta a fost un ghid pentru extragerea datelor și vizualizarea datelor, semnificația lor, comparația dintre capete, diferențele cheie, tabelul de comparare și concluzii. De asemenea, puteți consulta următoarele articole pentru a afla mai multe -
- Big Data vs Data Mining - Aflați cele mai bune 8 diferențe
- Minerirea datelor vs învățarea mașinii - 10 cele mai bune lucruri pe care trebuie să le știi
- Vizualizare date vs Business Intelligence - Care este mai bun
- Top 10 Instrumente simple de vizualizare a datelor (esențiale)