Разница между добычей данных и анализом данных
Экспоненциальное увеличение объема данных привело к революции в области информации и знаний. Теперь это ключевой аспект исследований и разработки стратегии для сбора значимой информации и понимания существующих данных. Вся эта информация хранится в хранилище данных, которое затем используется для целей бизнес-аналитики.
Существует несколько определений и представлений, но все согласны с тем, что анализ данных и интеллектуальный анализ данных являются двумя подмножествами бизнес-аналитики.
Data Mining - Data Mining - это систематический и последовательный процесс выявления и обнаружения скрытых шаблонов и информации в большом наборе данных. Он также известен как Обнаружение знаний в базах данных. Это было модное слово с 1990-х годов
Анализ данных - анализ данных, с другой стороны, представляет собой расширенный набор интеллектуального анализа данных, который включает в себя извлечение, очистку, преобразование, моделирование и визуализацию данных с целью раскрытия значимой и полезной информации, которая может помочь в выводе выводов и принятии решений. Анализ данных как процесс существует с 1960-х годов.
Позвольте нам выяснить лучшую разницу между интеллектуальным анализом данных и анализом данных в этом посте.
Сравнение данных между анализом данных и анализом данных
Ниже приведено 7 лучших сравнений Data Mining и Data Analysis.
Ключевые различия между Data Mining и Data Analysis
Data Mining и Data Analysis - это два разных имени и процесса, но есть некоторые представления, где люди используют их взаимозаменяемо. Это также зависит от организации или проектной команды, выполняющих такие задачи, где это различие не отмечено специально. Чтобы установить их уникальные идентичности, мы выделяем основное различие между Data Mining и Data Analysis:
- Интеллектуальный анализ данных идентифицирует и обнаруживает скрытый шаблон в больших наборах данных. Анализ данных дает понимание или проверяет гипотезу или модель из набора данных.
- Интеллектуальный анализ данных является одним из видов деятельности в области анализа данных. Анализ данных - это полный набор действий, которые занимаются сбором, подготовкой и моделированием данных для извлечения значимой информации или знаний. Оба иногда включаются в подмножество бизнес-аналитики.
- Исследования Data Mining в основном основаны на структурированных данных. Анализ данных может быть сделан как на структурированных, полуструктурированных или неструктурированных данных.
- Цель Data Mining - сделать данные более удобными в использовании, а анализ данных помогает подтвердить гипотезу или принять бизнес-решения.
- Data Mining не нуждается в какой-либо заранее определенной гипотезе для определения закономерности или тенденции в данных. С другой стороны, анализ данных проверяет данную гипотезу.
- В то время как интеллектуальный анализ данных основан на математических и научных методах для определения закономерностей или тенденций, в анализе данных используются модели бизнес-аналитики и аналитики.
- Анализ данных, как правило, не включает в себя инструмент визуализации, анализ данных всегда сопровождается визуализацией результатов.
Data Mining и Сравнительная таблица анализа данных
| Основа для сравнения | Сбор данных | Анализ данных |
| Определение | Это процесс извлечения определенного шаблона из больших наборов данных | Это процесс упорядочения и организации необработанных данных для определения полезных идей и решений. |
| Область знаний | Он включает в себя пересечение машинного обучения, статистики и баз данных. | Требуются знания информатики, статистики, математики, предметных знаний, AI / Machine Learning |
| Синонимы | Он также известен как обнаружение знаний в базах данных. | Анализ данных бывает нескольких типов - исследовательский, описательный, анализ текста, прогнозный анализ, анализ данных и т. Д. |
| Рабочий профиль | Специалист по Data Mining обычно разрабатывает алгоритмы для определения содержательной структуры данных.
Специалист по интеллектуальному анализу данных все еще является аналитиком данных с обширными знаниями в области индуктивного обучения и практического кодирования. | Аналитик данных обычно не может быть одним человеком. Профиль работы включает подготовку необработанных данных, их очистку, преобразование и моделирование и, наконец, их представление в форме визуализации на основе диаграмм / без диаграмм. |
| обязанности | Отвечает за извлечение и обнаружение значимых закономерностей и структуры данных. | Отвечает за разработку моделей, объяснений, тестирование и выдвижение гипотез с использованием аналитических методов. |
| Выход | Результатом задачи интеллектуального анализа данных является шаблон данных | Результатом анализа данных является проверенная гипотеза или понимание данных |
| Примеры | Одно из основных приложений интеллектуального анализа данных находится в секторе электронной коммерции, где на веб-сайтах отображается опция «те, кто купил эту страницу, также просматривали» | Примером анализа данных может служить «исследование временных рядов безработицы за последние 10 лет» |
Вывод - добыча данных против анализа данных
Термины Data Mining и Data Analysis существуют уже около двух десятилетий (или более). Они используются взаимозаменяемо некоторыми группами пользователей, в то время как некоторые четко разграничивают оба вида деятельности. Интеллектуальный анализ данных обычно является частью анализа данных, когда целью или намерением остается обнаружение или идентификация только шаблона из набора данных. Анализ данных, с другой стороны, представляет собой полный пакет для осмысления данных, которые могут включать или не включать интеллектуальный анализ данных. Оба требуют различного набора навыков и опыта, и в последующие годы в обеих областях возникнут высокие требования как к данным, ресурсам и рабочим местам.
Рекомендуемые статьи
Это было руководство по интеллектуальному анализу данных и анализу данных, их значению, сравнению «голова к голове», ключевым различиям, сравнительной таблице и выводу. Вы также можете посмотреть следующие статьи, чтобы узнать больше -
- Полезные методы добычи данных
- Удивительно 4 хранилища данных VS Data Mining
- Методы анализа данных для укрепления бренда
- Основные компоненты архитектуры интеллектуального анализа данных