Интеллектуальный анализ данных против визуализации данных - какой из них лучше

Введение в интеллектуальный анализ данных и визуализацию данных

Data Mining и Data Visualization относятся к области Data Science, которая является междисциплинарной областью информатики, имеющей статистику, вычисления, математику и несколько технических процессов, включая различные методологии.

Data Mining является частью Data Science, где будет проходить процесс обработки больших наборов данных и определения наборов данных и типов данных для извлечения различных шаблонов данных из существующих наборов данных.

Визуализация данных - это процесс извлечения и визуализации данных в очень ясном и понятном виде без какой-либо формы чтения или записи путем отображения результатов в виде круговых диаграмм, гистограмм, статистического представления, а также посредством графических форм.

В Data Mining для извлечения данных используются различные процессы, такие как извлечение данных, управление данными, преобразования данных, предварительная обработка данных и т. Д.

В визуализации данных основной целью является эффективная и четкая передача информации без каких-либо отклонений или сложностей в виде статистических графиков, информационных графиков и графиков. Давайте подробно обсудим как интеллектуальный анализ данных, так и визуализацию данных.

Сравнение между Data Mining и Data Visualization (Инфографика)

Ниже приведено 7 лучших сравнений Data Mining и Data Visualization.

Ключевые отличия Data Mining от Data Visualization

Data Mining - это процесс сортировки некоторых больших наборов данных и извлечения некоторых данных из них и извлечения шаблонов из извлеченных данных, тогда как Data Visualization - это процесс визуализации или отображения данных, извлеченных в форме различных графических или визуальных форматов, таких как в виде статистических представлений, круговых диаграмм, гистограмм, графических изображений и т. д.
Процессы Data Mining включают в себя анализ последовательностей, классификацию, анализ путей, кластеризацию и прогнозирование, тогда как в визуализации данных содержится обработка, анализ, передача данных и т. Д.
В Data Mining данные будут автоматически отображаться в процессе поиска, который будет отображаться самим системным анализом, тогда как Data Visualization дает четкое представление о данных и человеческому мозгу будет легко запомнить и запомнить большие порции данных в один взгляд.
В интеллектуальном анализе данных есть четыре этапа: источники данных, сбор данных или исследование данных, моделирование данных и развертывание моделей данных, тогда как в визуализации данных есть семь этапов: сбор данных, анализ, фильтрация, анализ, представление, уточнение и взаимодействие.
Data Mining - это группа различных действий для извлечения различных шаблонов из больших наборов данных, в которых наборы данных будут извлекаться из разных источников данных, тогда как Data Visualization - это процесс преобразования числовых данных в графические изображения, такие как значимые трехмерные изображения, которые будут использоваться. легко анализировать сложные данные.
Приложения Data Mining включают управление взаимоотношениями с клиентами, которое является программным приложением, обеспечивающим преимущества для интеллектуального анализа данных, тогда как приложения Data Visualization включают в себя измерения гидролокатора, спутниковые фотографии, компьютерное моделирование и съемки и т. Д.
Различные методы, доступные в Data Mining, - это Классификация, Кластер, Последовательность, Ассоциация и т. Д. Визуализация данных произошла из статистики и наук, которые дают четкую визуализацию, что означает, что картинка дает 100 слов на виду.
В Data Mining классификация - это процесс определения правила данных, принадлежит ли он к определенному классу данных или нет, и его подпроцессы включают построение модели данных и прогнозирование классификаций, тогда как в визуализации данных основное приложение включает географические информационные системы, в которых важная географическая информация может быть представлена в виде визуальных изображений, которые представляют сложную информацию как можно более простой.
Технологии интеллектуального анализа данных также включают нейронные сети, статистический анализ, деревья решений, генетические алгоритмы, нечеткую логику, интеллектуальный анализ текста, веб-анализ и т. Д., В то время как визуализация данных имеет различные приложения, такие как розничная торговля, правительство, медицина и здравоохранение, транспорт, телекоммуникации, страхование., рынки капитала и управление активами.
Ограничения в Data Mining таковы, что даже это новая технология, но она все еще недостаточно развита из-за того, что многие компании используют устаревшие системы, а также существующие системы не подходят для хранилища данных. Визуализация данных имеет существенные недостатки в своих инструментах, таких как она показывает различные визуальные эффекты, а не объяснения, нет руководств, разные пользователи с несколькими взглядами, а также обеспечивает плохую безопасность.
Data Mining - это аналитический процесс, который идентифицирует различные шаблоны из наборов данных, которые могут помочь в борьбе с потоком информации, а Data Visualization предоставляет множество методов визуализации, которые были разработаны в течение последних десятилетий и которые поддерживают исследование больших наборов данных.
Преимущество Data Mining заключается в том, что взаимосвязь не будет скрыта между различными наборами данных и переменными, тогда как Data Visualization определяет как визуальный объект, представляя данные в виде графиков и диаграмм.

Сравнение Data Mining и Data Visualization Сравнительная таблица

ОСНОВА ДЛЯ СРАВНЕНИЕ	Сбор данных	Визуализация данных
Определение	Поиск и получение подходящего результата от больших кусков данных	Дает простой обзор сложных данных
предпочтение	Это имеет различные приложения и предпочтительнее для поисковых систем	Предпочитается для прогнозирования данных и прогнозов
Площадь	Подпадает под науку данных	Подходит в области науки о данных
Платформа	Работает с веб-системами или приложениями	Поддерживает и работает лучше в сложных анализах данных и приложениях
всеобщность	Новые технологии, но недостаточно развиты	Более полезно в прогнозировании данных в реальном времени
Алгоритм	Существует множество алгоритмов использования интеллектуального анализа данных.	Нет необходимости использовать какие-либо алгоритмы
интеграция	Работает на любой веб-платформе или с любыми приложениями	Независимо от аппаратного или программного обеспечения, он предоставляет визуальную информацию

Вывод - интеллектуальный анализ данных против визуализации данных

Интеллектуальный анализ данных является областью науки о данных, где большие наборы данных будут тщательно обрабатываться для обеспечения подходящих результатов в поиске путем выявления различных шаблонов.

Визуализация данных - это процесс отображения визуальной информации из существующих сложных данных, чтобы сделать однозначный вывод без необходимости изучения каких-либо теоретических результатов. Приложения включают информацию о спутниковых данных, информацию о результатах исследований, научно изученные данные и т. Д.

Приложения Data Mining - веб-поисковые системы, розничная торговля, финансовая и банковская отрасли, правительственные организации и т. Д. Как для интеллектуального анализа данных, так и для визуализации данных.

имеют большие преимущества в области приложений данных науки в области компьютерных наук.