Data Mining и статистика - какая из них лучше

Разница между добычей данных и статистикой

Анализ данных - это все, что касается анализа прошлых и настоящих данных для прогнозирования проблем в будущем. Организации используют Data Mining и Statistics для принятия решения, основанного на данных, которое является основной частью Data Science. Data Mining и Статистика часто путают как одно и то же, но это неверное понятие, давайте посмотрим, действительно ли они похожи или различны?

Сбор данных

Что такое интеллектуальный анализ данных?

Это процесс извлечения ранее неизвестной, понятной и действенной информации из больших хранилищ данных и использования ее для принятия важнейшего бизнес-решения. Таким образом, в моделировании данных данные от клиентов добываются, чтобы получить представление о бизнесе. Источником моделирования данных является статистика, машинное обучение и искусственный интеллект. В современном мире все организации собирают данные из социальных сетей, данных датчиков, журналов веб-сайтов и т. Д., Почти все испускают данные, поскольку использование IoT расширяется, а интеллектуальный анализ данных - это процесс извлечения полезной информации из этих необработанных данных для прогнозирования неизвестных шаблонов.

Процесс сбора данных:

Процесс интеллектуального анализа данных разбит на следующие 5 этапов:

1. Исследование / сбор данных : идентифицируйте данные из разных источников данных и загружайте их в децентрализованные хранилища данных.
2. Хранение и управление данными. Храните данные в распределенном хранилище (HDFS), на собственных серверах или в облаке (Amazon S3, Azure).
3. Моделирование: бизнес-команда. Разработчики получат доступ к данным, применят выборку и преобразование данных и удаляют поврежденные, нерелевантные, неточные, неполные данные.
4. Развертывание моделей: на основе результатов смоделированных данных сортируйте данные на основе ожиданий или результатов пользователей.
5. Визуализация данных: представляет данные в виде графиков, таблиц, диаграмм или в формате дерева решений, чтобы их могли понять конечные пользователи.

Data Mining Приложения:

Интеллектуальный анализ данных используется во многих доменах. Ниже приведены некоторые из них,

1. Анализ рынка и управление
2. Корпоративный анализ и управление рисками
3. Обнаружение мошенничества

Статистика

Статистика - это анализ и представление числовых фактов данных, а также ядро ​​всех алгоритмов интеллектуального анализа данных и машинного обучения. Он предоставляет аналитическую технику и инструменты для применения к наборам данных большого объема. Статистика включает в себя планирование, проектирование, сбор данных, анализ, осмысленное толкование и отчетность о результатах исследований, и благодаря этой статистике ее используют не только математики, но и бизнес-аналитики. Для получения желаемого результата или количественной оценки данных статистика использует вероятности, разрабатывая опросы и эксперименты.

Сравнение данных между майнингом данных и статистикой

Ниже приведены 11 различий между статистическим анализом данных и статистикой.

Ключевые отличия Data Mining от статистики

1. Интеллектуальный анализ данных является началом науки о данных и охватывает весь процесс анализа данных, тогда как статистика является базовым и основным разделом алгоритма анализа данных.
2. Data Mining - это исследовательский процесс анализа, в ходе которого мы сначала исследуем и собираем данные и строим модель на основе данных, чтобы обнаружить шаблон и выработать теорию на них, чтобы предсказать будущий результат или решить проблемы. Принимая во внимание, что статистика - это подтверждающий процесс, в котором сначала создаются теории, а затем к этой теории применяется проверка для проверки наборов данных.
3. Поскольку день ото дня размер данных увеличивается, формат данных также меняется, в основном полученные данные представляют собой неструктурированные данные, которые могут содержать числовые или нечисловые данные, и оба типа данных используются для извлечения данных, но статистические данные только для числового типа данных используются для вероятностного и математический расчет и прогноз.
4. Интеллектуальный анализ данных является индуктивным процессом и использует алгоритм, такой как дерево решений, алгоритм кластеризации, для получения разделения данных и генерирования гипотез из данных, в то время как статистика является дедуктивным процессом, т.е. она не включает в себя какие-либо прогнозы, которые используются для получения знаний и проверки гипотез.
5. Интеллектуальный анализ данных не очень заботится о сборе или сборе данных, так как это исследовательский анализ данных, а анализ данных - это в основном программный и вычислительный процесс для обнаружения шаблонов в больших наборах данных, в то время как статистика - это больше сбор данных, чтобы получить подтверждение прогнозируемых данных. нам нужно собрать данные, проанализировать их, чтобы ответить на вопросы. Собранные данные могут быть количественными, качественными, первичными или вторичными данными.
6. Очистка данных в интеллектуальном анализе данных является первым шагом, поскольку помогает понять и исправить качество данных для получения точного окончательного анализа. При очистке данных пользователь имеет возможность очищать неточные или неполные данные. Без надлежащего качества данных ваш окончательный анализ пострадает в точности, или вы потенциально можете прийти к неверному выводу. Принимая во внимание, что в статистике после сбора данных из различных источников производится очистка данных, и по этим очищенным данным применяются статистические методы для подтверждающего анализа.
7. Интеллектуальный анализ данных - это процесс углубления в ранее доступную неизвестную, но полезную информацию из больших баз данных для использования ее для принятия важных решений. Набор методов используется для поиска шаблонов и связей в доступных данных. Это слияние различных процессов, в том числе статистики, машинного обучения, управления базами данных, искусственного интеллекта (ИИ), распознавания образов данных и т. Д., В то время как статистика является важным компонентом интеллектуального анализа данных, который предлагает эффективные методы анализа и инструменты для работы с большим количеством данные для пользы бизнеса. Это наука об изучении данных, которая охватывает все: от сбора до эффективного использования данных.
8. Data Mining в основном применяется в коммерческих приложениях, таких как анализ финансовых данных, розничная торговля, телекоммуникации, биология и другие научные исследования. Принимая во внимание, что статистика используется в каждом образце данных для получения набора новой информации. Он описывает характер данных, подлежащих анализу, и исследует отношение данных. Он использует прогнозирующую аналитику для запуска сценариев, которые помогают принять решение о будущих действиях. С другой стороны, статистика дает вдохновение в безжизненные данные.
9. Одними из популярных развивающихся тенденций в области интеллектуального анализа данных являются исследование приложений, визуальный анализ данных, анализ биологических данных, веб-анализ, анализ программного обеспечения, распределенный анализ данных, анализ реальных данных и многое другое. А статистика помогает выявить новые закономерности в доступных неструктурированных данных.

Сбор данных и Сравнительная таблица статистики

Различия между Data Mining и Статистика объясняются в пунктах, представленных ниже:

Сбор данных	Статистика
Сначала изучите и соберите данные, создайте модель для выявления закономерностей и создания теорий.	Это обеспечивает теории для проверки с использованием статистических.
Используемые данные являются числовыми или не числовыми.	Используемые данные являются числовыми.
Индуктивный процесс (Генерация новой теории из данных)	Дедуктивный процесс (не предполагает никаких прогнозов)
Сбор данных менее важен.	Сбор данных важнее.
Очистка данных производится в интеллектуальном анализе данных.	Чистые данные используются для применения статистического метода.
Для проверки модели требуется меньше взаимодействия с пользователем, поэтому ее легко автоматизировать.	Для проверки модели необходимо взаимодействие с пользователем, что затрудняет ее автоматизацию.
Подходит для больших наборов данных	Подходит для небольших наборов данных
Это алгоритм, который учится на данных без использования каких-либо правил программирования.	Формализация отношений в данных в виде математического уравнения
Используйте эвристическое мышление (правила, используемые для формирования суждений и принятия решений)	Не имеет места для эвристического мышления.
Классификация, Кластеризация, Нейронная сеть, Ассоциация, Оценка, Анализ на основе последовательностей, Визуализация	Описательная статистика, Инференциальная статистика
Анализ финансовых данных, розничная торговля, телекоммуникационная отрасль, анализ биологических данных, некоторые научные приложения и т. Д.	Демография, актуарная наука, исследование операций, биостатистика, контроль качества и т. Д.

Вывод - Data Mining vs Статистика

Чтобы сделать вывод в любой организации из-за появления больших данных с большим объемом и разной скоростью данных играет важную роль и прогнозировать результаты интеллектуального анализа данных и является неотъемлемой частью. Data Mining всегда будет использовать статистическое мышление для вывода результатов, поэтому и Data Mining, и Statistics в ближайшем будущем неизбежно будут расти. И именно при использовании статистики больших данных пользователю / организации необходимо использовать интеллектуальный подход к анализу данных.

Рекомендуемая статья

Это руководство по интеллектуальному анализу данных и статистике, их значению, сравнению «голова к голове», ключевым различиям, сравнительной таблице и выводам. Вы также можете посмотреть следующие статьи, чтобы узнать больше -

1. Удивительный путеводитель по Лазурному Паасу против Яаса
2. 7 важных методов добычи данных для достижения наилучших результатов
3. Business Intelligence VS Data Mining - какой из них более полезен
4. 9 Огромная разница между Data Science и Data Mining
5. 8 важных методов добычи данных для успешного бизнеса