Разница между Data Mining и Text Mining
Интеллектуальный анализ данных - это практика автоматического поиска больших наборов данных для обнаружения шаблонов, извлечения информации из наборов данных и преобразования ее в простую структуру, которая может быть понятной. Интеллектуальный анализ данных связан с важным аспектом, связанным как с методами работы с базами данных, так и с механизмами искусственного интеллекта и машинного обучения. Анализ текста - это процесс получения качественной информации из текста. Это набор процессов, необходимых для получения ценной структурированной информации из неструктурированных текстовых документов или ресурсов. Он может автоматически классифицироваться, маршрутизироваться, суммироваться, визуализироваться посредством сопоставления ссылок и, что наиболее важно, становится проще для поиска.
Сбор данных
Data Mining предоставляет отличную возможность для изучения интересной взаимосвязи между поиском и выводом / рассуждением, фундаментальной проблемой, касающейся природы интеллектуального анализа данных.
Процесс интеллектуального анализа данных разбивается на следующие этапы:
- Сбор, извлечение, преобразование и загрузка данных в хранилище данных.
- Храните и управляйте данными, многомерной базой данных, т. Е. На внутренних серверах или в облаке.
- Предоставьте доступ к данным бизнес-аналитикам, командам менеджеров и специалистам в области информационных технологий и определите, как они хотят организовать их с помощью прикладного программного обеспечения.
- И, наконец, представьте данные в удобном для обмена формате, например в виде таблицы или графика.
Text Mining
Для интеллектуального анализа текста требуются как сложные лингвистические, так и статистические методы, способные анализировать неструктурированные текстовые форматы и методы, которые объединяют каждый документ с действенными метаданными, которые можно считать своего рода якорем в структурировании данных этого типа.
Текстовый майнинг состоит из широкого спектра методов и технологий, таких как:
- Основанные на ключевых словах технологии . Входные данные основаны на выборе ключевых слов в тексте, которые фильтруются в виде последовательности символьных строк, а не слов или «концепций».
- Статистические технологии: Относится к системам, основанным на машинном обучении. Статистические технологии используют обучающий набор документов, используемый в качестве модели для управления и категоризации текста.
- Лингвистические технологии: этот метод может использовать системы языковой обработки. Вывод анализа текста позволяет поверхностное понимание структуры текста, грамматики и используемой логики. (Для лучшего понимания того, как это работает, полезен этот пост по анализу текста и НЛП.)
Все эти подходы имеют общую особенность: все они связаны с обработкой текста приблизительным образом, тогда как они не способны их понять.
Сравнение данных между майнингом данных и текстовым майнингом (инфографика)
Ключевые различия между Data Mining и Text Mining
Разница между Data Mining и Text Mining объясняется в пунктах, представленных ниже:
- Системы интеллектуального анализа данных по существу анализируют цифры, которые могут быть описаны как однородные и универсальные. Он извлекает, преобразовывает и загружает данные в хранилище данных. Бизнес-аналитики используют программные приложения для анализа данных, чтобы представить анализируемые данные в легко понятных формах, таких как таблицы или графики. Валютами, датами, именами, возможно, придется управлять, но они легко связаны с данными и не требуют глубокого понимания их контекста. Инструменты интеллектуального анализа текста сталкиваются с серьезными техническими проблемами, такими как неоднородные форматы документов (текстовые документы, электронные письма, сообщения в социальных сетях, дословный текст и т. Д.), А также многоязычные тексты, сокращения и сленг, типичные для языка SMS.
- Интеллектуальный анализ данных ориентирован на зависящие от данных виды деятельности, такие как бухгалтерский учет, закупки, цепочки поставок, CRM и т. Д. Необходимые данные легко доступны и однородны. Как только алгоритмы определены, решение может быть быстро развернуто. Сложность обработанных данных делает проекты разработки текстов более длительными для развертывания. Анализ текста включает несколько промежуточных лингвистических этапов анализа, прежде чем он сможет обогащать контент (угадывание языка, токенизация, сегментация, морфосинтаксический анализ, устранение неоднозначности, перекрестные ссылки и т. Д.). Далее, соответствующие этапы извлечения терминов и ассоциации метаданных занимаются структурированием неструктурированного контента для создания приложений, специфичных для предметной области. Кроме того, проекты могут включать в себя несколько разнородных языков, форматов или доменов. Наконец, немногие компании имеют свою собственную таксономию. Тем не менее, это обязательно для запуска проекта интеллектуального анализа текста, и на его разработку может уйти несколько месяцев.
- В течение многих десятилетий интеллектуальный анализ данных считался проверенной, надежной и промышленной технологией. Исторически интеллектуальный анализ текста рассматривался как сложный, предметно-ориентированный, специфичный для языка, чувствительный, экспериментальный и т. Д. Другими словами, интеллектуальный анализ текста не понимался достаточно хорошо, чтобы иметь поддержку управления, и поэтому никогда не оценивался как обязательный элемент. ». Тем не менее, с появлением цифровизации, ростом социальных сетей и расширением возможностей подключения, компании теперь больше заботятся о своей репутации в Интернете и ищут способы повысить лояльность к клиентам в мире растущего выбора. В результате анализ настроений становится новым направлением анализа текста. Компании осознали, что информация является стратегическим активом, состоящим из текста, и что добыча текста уже не роскошь, а необходимость!
Сравнение Data Mining и Text Mining Сравнительная таблица
Ниже приведен список точек, описывающих сравнение между Data Mining и Text Mining.
| БАЗА ДЛЯ СРАВНЕНИЯ | Сбор данных | Text Mining |
| концепция | Интеллектуальный анализ данных представляет собой спектр различных подходов, который ищет шаблоны и взаимосвязи данных. | Анализ текста - это процесс, необходимый для превращения неструктурированного текстового документа в ценную структурированную информацию. |
| Извлечение данных | С помощью стандартных методов интеллектуального анализа данных выявляются бизнес-модели в числовых данных. | С помощью стандартных методов интеллектуального анализа текста обнаруживается лексическая и синтаксическая особенность в тексте. |
| Тип данных | Обнаружение знаний из структурированных данных, которые являются однородными и легкодоступными. | Обнаружение текста из неструктурированных данных, которые неоднородны, более разнообразны. |
Вывод - Data Mining против Text Mining
В настоящее время интеллектуальный анализ текста и данных считается дополнительными методами, необходимыми для эффективного управления бизнесом, а инструменты интеллектуального анализа текста становятся еще более важными. Подборка текстового майнинга, Natural Language Processing, тем более актуальна, когда клиент на 100% вовлечен и доступен, чтобы помочь определить точные и полные специфичные для домена таксономии. В свою очередь, это помогает легче извлекать информацию и связывать метаданные, а также повышать ее эффективность. С естественным языком никогда не будет так легко обращаться, как с цифрами, но интеллектуальный анализ текста стал более зрелым, и его связь с интеллектуальным анализом данных имеет больше смысла. Не забывайте, что 80% информации состоит из текста!
Рекомендуемая статья
Это руководство по интеллектуальному анализу данных и текстовому анализу, их значению, сравнению «голова к голове», основным отличиям, сравнительной таблице и выводам. Вы также можете посмотреть следующие статьи, чтобы узнать больше -
- Business Intelligence VS Data Mining - какой из них более полезен
- 8 важных методов добычи данных для успешного бизнеса
- 9 Огромная разница между Data Science и Data Mining
- 7 важных методов добычи данных для достижения наилучших результатов