Cunoașteți cea mai bună diferență între analiza de date Vs Data Mining

Diferența dintre exploatarea datelor și analiza datelor

Creșterea exponențială a volumului de date a dus la o revoluție a informațiilor și a cunoașterii. Acum este un aspect cheie al cercetării și al dezvoltării strategiilor pentru a aduna informații și informații semnificative din datele existente. Toate aceste informații sunt stocate într-un depozit de date, care este apoi utilizat în scop de Business Intelligence.

Există mai multe definiții și puncte de vedere, dar toți ar fi de acord că Analiza datelor și extragerea datelor sunt două subseturi ale Business Intelligence.

Data Mining - Data mining este un proces sistematic și secvențial de identificare și descoperire a modelelor și informațiilor ascunse într-un set de date mare. Este, de asemenea, cunoscut sub numele de Knowledge Discovery în baze de date. A fost un cuvânt zgomotos încă din anii 1990

Analiza datelor - Analiza datelor, pe de altă parte, este o supersetă de Data Mining care implică extragerea, curățarea, transformarea, modelarea și vizualizarea datelor cu intenția de a descoperi informații semnificative și utile care pot ajuta la derivarea concluziilor și luarea deciziilor. Analiza datelor ca proces a avut loc încă din anii 1960.

Să aflăm cea mai bună diferență între minerirea datelor și analiza datelor din acest post.

Comparație de la cap la cap între analiza datelor Vs Mining Mining

Mai jos este Top 7 Comparație între Data Mining Vs Analiza datelor

Diferențe cheie între analiza datelor Vs Mining Mining

Exploatarea datelor și analiza datelor sunt două denumiri și procese distincte, însă există câteva puncte de vedere în care oamenii le folosesc în mod interschimbabil. Acest lucru depinde, de asemenea, de organizația sau echipa de proiect care efectuează astfel de sarcini în care această distincție nu este marcată în mod specific. Pentru a stabili identitățile lor unice, evidențiem diferența majoră dintre analiza datelor și analiza datelor:

Exploatarea datelor identifică și descoperă un model ascuns în seturi de date mari. Analiza datelor oferă informații sau teste ipoteză sau model dintr-un set de date.
Minerirea datelor este una dintre activitățile din Analiza datelor. Analiza datelor este un set complet de activități care se ocupă de colectarea, pregătirea și modelarea datelor pentru extragerea unor informații sau cunoștințe semnificative. Ambele sunt uneori incluse ca subset de Business Intelligence.
Studiile privind data mining se bazează în principal pe date structurate. Analiza datelor se poate face atât pe date structurate, semistructurate sau nestructurate.
Scopul Data Mining este de a face datele mai utilizate în timp ce Analiza datelor ajută la dovedirea unei ipoteze sau la luarea deciziilor de afaceri.
Data Mining nu are nevoie de ipoteze preconcepute pentru a identifica modelul sau tendința datelor. Pe de altă parte, Analiza datelor testează o ipoteză dată.
În timp ce extragerea datelor se bazează pe metode matematice și științifice pentru a identifica tiparele sau tendințele, Analiza datelor folosește informații de afaceri și modele de analiză.
Minerirea datelor nu implică în general instrument de vizualizare, Analiza datelor este întotdeauna însoțită de vizualizarea rezultatelor.

Data Mining Vs Tabelul comparativ al analizei datelor

Baza pentru comparație	Minerirea datelor	Analiza datelor
Definiție	Este procesul de extragere a unui model specific din seturi de date mari	Este procesul de ordonare și organizare a datelor brute pentru a determina informații și decizii utile.
Zona de expertiză	Ea implică intersecția învățării automate, a statisticilor și a bazelor de date.	Necesită cunoștințe de informatică, statistici, matematică, cunoștințe de subiect, AI / Machine Learning
Sinonime	Este, de asemenea, cunoscut sub numele de descoperire de cunoștințe în baze de date	Analiza datelor este de mai multe tipuri - explorator, descriptiv, analitic text, analiză predictivă, extragere de date etc.
Profilul de lucru	Specialistul în domeniul mineritului de date construiește de obicei algoritmi pentru a identifica structura semnificativă în date. Un specialist în domeniul mineritului de date este în continuare un analist de date cu cunoștințe vaste despre învățare inductivă și codificare hands-on	De obicei, un analist de date nu poate fi o singură persoană. Profilul postului presupune pregătirea datelor brute, curățarea, transformarea și modelarea acestora și, în final, prezentarea sub formă de vizualizări bazate pe grafic / non-chart.
responsabilităţi	Este responsabil pentru extragerea și descoperirea tiparelor și structurii semnificative din date	Este responsabil pentru dezvoltarea de modele, explicații, testare și propunerea de ipoteze folosind metode analitice
producție	Rezultatul unei sarcini de extragere a datelor este un model de date	Rezultatul analizei datelor este o ipoteză verificată asupra datelor
Exemple	Una dintre principalele aplicații de extragere a datelor este în sectorul comerțului electronic unde site-urile web afișează opțiunea „celor care au achiziționat acest lucru, de asemenea, vizualizate”	Un exemplu de analiză a datelor ar putea fi „studiul seriei de timp a șomajului din ultimii 10 ani”

Concluzie - Data Mining Vs Analysis Data

Termenul Data Mining and Analysis Data este de aproximativ două decenii (sau mai multe). Acestea au fost utilizate în mod interschimbabil de unele grupuri de utilizatori, în timp ce unii au făcut o distincție clară în ambele activități. Exploatarea datelor este de obicei o parte a analizei datelor în care scopul sau intenția rămâne să descopere sau să identifice doar modelul dintr-un set de date. Analiza datelor, pe de altă parte, vine ca un pachet complet pentru a înțelege din datele care pot sau nu implica extragerea datelor. Ambele necesită abilități și expertiză diferite, iar în anii următori, ambele domenii vor cere cerințe mari atât de date, resurse, cât și locuri de muncă.

Articole recomandate

Acesta a fost un ghid pentru analiza datelor Data Data Vs, semnificația lor, comparația dintre capete, diferențele cheie, tabelul de comparare și concluzii. De asemenea, puteți consulta următoarele articole pentru a afla mai multe -