Diferența dintre Data Mining și Text Mining
Exploatarea datelor este practica de a căuta automat seturi de date mari pentru a descoperi tipare, pentru a extrage informațiile din seturi de date transforma-le într-o structură simplă care poate fi înțeleasă. Minerirea datelor este preocupată de un aspect important legat atât de tehnicile bazei de date, cât și de mecanisme de învățare AI / mașini. Exploatarea textului este procesul de a obține informații de înaltă calitate din text. Este setul de procese necesare pentru a obține informații structurate valoroase din documente sau resurse text nestructurate. Poate fi clasificat automat, dirijat, rezumat, vizualizat prin maparea linkurilor și, cel mai important, devine mai ușor de căutat.
Minerirea datelor
Data Mining oferă o oportunitate excelentă pentru a explora relația interesantă dintre regăsire și inferență / raționament, o problemă fundamentală referitoare la natura mineritului de date.
Procesul de extragere a datelor se descompune în etapele de mai jos:
- Colectați, extrageți, transformați și încărcați datele într-un depozit de date.
- Stocați și gestionați datele, baza de date multidimensională, adică fie pe servere interne sau în cloud.
- Oferiți acces la date analiștilor de afaceri, echipelor de management și profesioniștilor în tehnologia informației și determinați modul în care doresc să îl organizeze folosind software-ul aplicației.
- Și în final, prezentați datele într-un format ușor de distribuit, cum ar fi un tabel sau un grafic.
Minerit text
Exploatarea textului necesită tehnici lingvistice și statistice sofisticate capabile să analizeze formate de text nestructurate și tehnici care combină fiecare document cu metadate acționabile, ceea ce poate fi considerat un fel de ancoră în structurarea acestui tip de date.
Exploatarea textului constă dintr-o mare varietate de metode și tehnologii precum:
- Tehnologii bazate pe cuvinte cheie: Introducerea se bazează pe o selecție de cuvinte cheie din text care sunt filtrate ca o serie de șiruri de caractere, nu cuvinte sau „concepte”.
- Tehnologii statistice: se referă la sisteme bazate pe învățarea automată. Tehnologiile statistice folosesc un set de instruire de documente utilizate ca model pentru gestionarea și clasificarea textului.
- Tehnologii bazate pe lingvistică: această metodă poate folosi sistemele de procesare a limbajului. Rezultatul analizei textului permite o înțelegere superficială a structurii textului, a gramaticii și logicii utilizate. (Pentru o mai bună înțelegere a modului în care funcționează, această postare despre extragerea textului și NLP este utilă.)
Toate aceste abordări au o caracteristică comună, aceea că sunt preocupați de prelucrarea textului într-un mod aproximativ, în timp ce nu sunt capabili să le înțeleagă.
Comparație dintre cap și cap între minerit de date și minerit de texte (infografie)
Diferențe cheie între extragerea datelor și minerirea textului
Diferența dintre extragerea de date și extragerea de texte sunt explicate în punctele prezentate mai jos:
- Sistemele de extragere a datelor analizează în esență cifre care pot fi descrise drept omogene și universale. Extrage, transformă și încarcă datele într-un depozit de date. Analiștii de afaceri utilizează aplicații software de extragere a datelor pentru a prezenta datele analizate în forme ușor de înțeles, cum ar fi tabel sau grafice. Este posibil să fie nevoie să fie administrate valute, date, nume, dar sunt ușor de conectat la date și nu necesită o înțelegere profundă a contextului lor. Instrumentele de extragere a textului trebuie să se confrunte cu provocări tehnice majore, cum ar fi formate de documente eterogene (documente text, e-mailuri, postări de socializare, text verbal, etc.), precum și texte și abrevieri multilingve și argou tipic limbajului SMS.
- Exploatarea datelor se concentrează pe activități dependente de date, precum contabilitate, achiziții, lanț de aprovizionare, CRM, etc. Datele necesare sunt ușor de accesat și omogene. Odată ce algoritmii sunt definiți, soluția poate fi implementată rapid. Complexitatea datelor prelucrate face ca proiectele de extragere a textului să fie mai lungi de implementat. Exploatarea textului numără mai multe etape lingvistice intermediare înainte de a putea îmbogăți conținutul (ghicirea limbii, tokenizarea, segmentarea, analiza morfo-sintactică, dezambiguizarea, referințele încrucișate etc.). În continuare, etapele relevante de extracție și asociere de metadate abordează structurarea conținutului nestructurat pentru a alimenta aplicații specifice domeniului. Mai mult, proiectele pot implica unele limbi, formate sau domenii eterogene. În cele din urmă, puține companii au propria lor taxonomie. Cu toate acestea, acest lucru este obligatoriu pentru demararea unui proiect de extragere a textului și poate dura câteva luni pentru a fi dezvoltat.
- Mineritul de date a fost considerat o tehnologie dovedită, robustă și industrială de mai multe decenii. Minerirea textului a fost gândită istoric ca complexă, specifică domeniului, specifică limbajului, sensibilă, experimentală etc. “. Cu toate acestea, odată cu apariția digitalizării, creșterea rețelelor sociale și conectivitatea sporită, companiile sunt acum mai preocupate de reputația lor online și caută modalități de creștere a loialității cu clienții într-o lume din ce în ce mai mare. Drept urmare, analiza sentimentelor este noul obiectiv al extracției de texte. Companiile și-au dat seama că informațiile reprezintă un atu strategic format din text și că extragerea textului nu mai este un lux, ci o necesitate!
Exploatarea datelor și tabelul de comparație a mineritului de texte
Mai jos este o listă de puncte care descriu comparațiile dintre Data mining și Text Mining
| BAZĂ DE COMPARARE | Minerirea datelor | Minerit text |
| Concept | Exploatarea datelor este un spectru de abordări diferite, care caută modele și relații de date. | Exploatarea textului este un proces necesar pentru a transforma un document text nestructurat în informații structurate valoroase. |
| Recuperarea datelor | Tehnicile de extragere a datelor standard dezvăluie modele de afaceri în datele numerice. | Metodele standard de extragere a textului descoperă o caracteristică lexicală și sintactică în text. |
| Tipul de date | Descoperirea cunoștințelor din date structurate, care sunt omogene și ușor de accesat. | Descoperirea textului din date nestructurate care sunt eterogene, mai diverse. |
Concluzie - Data Mining vs Text Mining
Textul și mineritul de date sunt considerate acum tehnici complementare necesare pentru gestionarea eficientă a afacerilor, instrumentele de extragere a textului devin și mai semnificative. Un subset de text mining, Natural Language Processing este cu atât mai relevant când clientul este implicat 100% și este disponibil pentru a ajuta la definirea taxonomiilor precise și complete ale domeniului. La rândul său, aceasta ajută extragerea informațiilor și asocierea metadatelor să devină mai ușoare și mai eficiente. Limbajul natural nu va fi niciodată atât de ușor de manipulat ca cifrele, dar minarea textului este acum mai matură, iar asocierea sa cu minarea de date are mai mult sens. Nu uitați că 80% din informații sunt realizate cu text!
Articol recomandat
Acesta a fost un ghid pentru Data Mining vs Text Mining, semnificația lor, comparația dintre capete, diferențele cheie, tabelul de comparare și concluzii. De asemenea, puteți consulta următoarele articole pentru a afla mai multe -
- Business Intelligence VS Data Mining - Care este mai util
- 8 Tehnici importante de extragere a datelor pentru afaceri de succes
- 9 Diferență minunată între Data Science Vs Data Mining
- 7 tehnici importante de extragere a datelor pentru cele mai bune rezultate