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:
- Исследование / сбор данных : идентифицируйте данные из разных источников данных и загружайте их в децентрализованные хранилища данных.
- Хранение и управление данными. Храните данные в распределенном хранилище (HDFS), на собственных серверах или в облаке (Amazon S3, Azure).
- Моделирование: бизнес-команда. Разработчики получат доступ к данным, применят выборку и преобразование данных и удаляют поврежденные, нерелевантные, неточные, неполные данные.
- Развертывание моделей: на основе результатов смоделированных данных сортируйте данные на основе ожиданий или результатов пользователей.
- 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,
- Анализ рынка и управление
- Корпоративный анализ и управление рисками
- 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
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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 -
- Удивительный путеводитель по Лазурному Паасу против Яаса
- 7 важных методов добычи данных для достижения наилучших результатов
- Business Intelligence VS Data Mining - какой из них более полезен
- 9 Огромная разница между Data Science и Data Mining
- 8 важных методов добычи данных для успешного бизнеса