Ero tiedon louhinnan ja tilastojen välillä
Tietojen analysoinnissa on kyse menneisyyden ja nykyisten tietojen analysoinnista tulevaisuuden ongelmien ennustamiseksi. Organisaatiot käyttävät Data Mining and Statistics -sovellusta tehdäkseen tämän datapohjaisen päätöksen, joka on keskeinen osa Data Science: ta. Tietojen louhinta ja tilastot sekoitetaan usein samoiksi, mutta se on väärä käsitys, tarkistamme ovatko ne todella samanlaisia vai erilaisia?
Tietojen louhinta
Mikä on tiedon louhinta?
Se on aikaisemmin tuntemattoman, ymmärrettävän ja toimitettavan tiedon poimiminen suurista tietovarastoista ja käyttää sitä ratkaisevan tärkeän liiketoimintapäätöksen tekemiseen. Joten datamallinnuksessa asiakkaiden tiedot louhitaan yritystoiminnan ymmärtämiseksi. Tietojen mallinnuksen lähtökohtana on tilastotiede, koneoppiminen ja tekoäly. Nykymaailmassa kaikki organisaatiot keräävät tietoja sosiaalisesta mediasta, anturitiedoista, verkkosivustojen lokista jne. Melkein kaikki lähettää tietoja, koska internetin käyttö lisääntyy ja tiedon louhinta on prosessi, jossa uutta hyödyllistä tietoa tästä raa'asta tiedosta ennustetaan tuntemattomia malleja.
Tiedon louhinnan prosessi:
Tietojen louhintaprosessi on jaoteltu alle viiteen vaiheeseen:
- Tiedon etsintä / kerääminen: Tunnista tiedot eri tietolähteistä ja lataa se hajautettuihin tietovarastoihin.
- Tallenna ja hallitse tietoja: Tallenna tiedot hajautettuun tallennustilaan (HDFS), sisäisiin palvelimiin tai pilveen (Amazon S3, Azure).
- Mallinnus: Liiketoimintaryhmä, kehittäjät käyttävät tietoja ja soveltavat näytteenottoa ja muuntamista tiedoissa ja poistavat vioittuneita, merkityksettömiä, epätarkkoja ja epätäydellisiä tietoja.
- Mallien käyttöönotto: Mallinetuista tiedoista saatujen tulosten perusteella lajitellaan tiedot käyttäjien odotusten tai tulosten perusteella.
- Tietojen visualisointi: Esittää tiedot kaavioissa, taulukoissa tai kaavioissa tai päätöspuumuodossa, jotta loppukäyttäjät ymmärtävät.
Data Mining -sovellukset:
Tiedonlouhinta käytetään monissa verkkotunnuksissa. Seuraavat ovat joitain erittäin käytettyjä verkkotunnuksia -
- Markkina-analyysi ja hallinta
- Yritysanalyysi ja riskienhallinta
- Petosten havaitseminen
tilasto
Tilastot ovat tietojen numeeristen tosiasioiden analysointia ja esittämistä, ja se on kaiken tiedon louhinnan ja koneoppimisalgoritmin ydin. Se tarjoaa analyyttisen tekniikan ja työkalut, joita voidaan soveltaa suurten määrien tietojoukkoihin. Tilastot sisältävät tutkimustulosten suunnittelun, suunnittelun, tiedonkeruun, analysoinnin, tarkoituksenmukaisen tulkinnan piirtämisen ja tutkimustulosten raportoinnin, ja tämän vuoksi tilastot eivät rajoitu pelkästään matemaatikkoihin, myös yritystoiminnan analyytikot käyttävät sitä. Halutun tuloksen saamiseksi tai datatilastojen kvantitatiiviseksi määrittämiseksi käytetään todennäköisyyttä, tutkimusten ja kokeiden suunnittelua.
Tietojen kaivostoiminnan ja tilastojen vertailu "Head to Head"
Alla on 11 päähän eroa tiedonlouhinnan ja tilastojen välillä
Tärkeimmät erot tiedonlouhinnan ja tilastotietojen välillä
- Tietojen louhinta on tietotieteen alku ja se kattaa koko datanalyysin prosessin, kun taas tilastotiedot ovat tiedon louhinnan algoritmin perusta ja ydinosasto.
- Tietojen louhinta on tutkittava analysointiprosessi, jossa tutkimme ja keräämme ensin tietoja ja rakennamme dataan mallin mallin havaitsemiseksi ja teojen tekemiseksi niistä tulevan tuloksen ennustamiseksi tai ongelmien ratkaisemiseksi. Tilasto on varmentava prosessi, jossa ensimmäiset teoriat tehdään ja sitten validointia sovelletaan siihen teoriaan tietojoukkojen testaamiseksi.
- Koska päivä päivältä datan koko kasvaa, tietomuoto muuttuu myös. Useimmiten vastaanotettu tieto on jäsentämätöntä tietoa, joka voi sisältää numeerista tai ei-numeerista tietoa ja molempia tietotyyppejä, joita käytetään tiedon louhintaan, mutta tilastotietoja varten käytetään vain numeerisia tietoja todennäköisyyteen ja matemaattinen laskenta ja ennustaminen.
- Tietojen louhinta on induktiivinen prosessi, ja siinä käytetään algoritmia, kuten päätöksentekopuu, klusterointialgoritmia tietojen osion johtamiseen ja hypoteesien luomiseen datasta, kun taas tilastot ovat deduktiivinen prosessi, ts. Siihen ei liity mitään ennusteita, joita käytetään tiedon johtamiseen ja hypoteesien todentamiseen.
- Tietojen louhinta ei ole paljon huolissaan tietojen keräämisestä tai keräämisestä, koska se on tutkittavaa tietojen analysointia. Myös tiedon louhinta on enimmäkseen ohjelmistoa ja laskennallista prosessia suurten tietojoukkojen mallien löytämiseksi, kun taas tilastot ovat enemmän tietojen keräämistä, jotta saadaan vahvistus ennustetulle tiedolle meidän on kerättävä tietoja analysoitava se vastaamaan kysymyksiin. Kerätty tieto voi olla kvantitatiivista, laadullista, ensisijaista tai toissijaista tietoa.
- Tietojen puhdistaminen tiedon louhinnassa on ensimmäinen askel, koska se auttaa ymmärtämään ja oikaista tiedon laatua tarkan lopullisen analyysin saamiseksi. Tietojen puhdistuksessa käyttäjällä on mahdollisuus puhdistaa epätarkkoja tai puutteellisia tietoja. Ilman asianmukaista tietojen laatua lopullinen analyysi kärsii tarkkuudesta tai voit saada mahdollisen väärän johtopäätöksen. Kun taas Tilastoissa on kerätty tietoja eri lähteistä, tiedot puhdistetaan ja näihin puhdistettuihin tietoihin käytetään tilastollisia menetelmiä varmentavaan analyysiin.
- Tietojen louhinta on prosessi, jossa kaivataan syvälle aiemmin saatavilla olevaa tuntematonta, mutta toimintokelpoista tietoa suurista tietokannoista sen käyttämiseksi tärkeiden päätösten tekemiseksi. Sarjaa menetelmiä käytetään kuvioiden ja suhteiden löytämiseen käytettävissä olevasta tiedosta. Se on useiden prosessien yhdistelmä, mukaan lukien tilastot, koneoppiminen, tietokannan hallinta, tekoäly (AI) ja tietomallien tunnistus jne. Taas, kun tilastotiedot ovat tärkeä osa tiedon louhintaa, joka tarjoaa tehokkaita analysointitekniikoita ja työkaluja käsittelemään suurta määrää yrityksiä hyödyttävät tiedot. Se on tietojen oppimisen tiede, joka kattaa kaiken tiedon keräämisestä tiedon tehokkaaseen käyttöön.
- Data Mining on pääosin sovellettu kaupallinen sovellus, kuten taloudellisen datan analyysi, vähittäiskauppa, tietoliikenne, biologia ja muu tieteellinen havaitseminen. Tilastoja käytetään jokaisessa tietonäytteessä joukon uusia tietoja varten. Siinä kuvataan analysoitavan datan luonnetta ja tutkitaan datan suhdetta. Se käyttää ennakoivaa analysointia skenaarioiden suorittamiseen, jotka auttavat päättämään tulevista toimista. Toisaalta tilastotiedot antavat hengityksen elottomalle tiedolle.
- Jotkut datan louhinnan suosituimmista muuttuvista suuntauksista ovat sovellustutkimus, visuaalisen tiedon louhinta, biologisen tiedon louhinta, web-louhinta, ohjelmistojen louhinta, hajautettu tiedon louhinta, todellisen tiedon louhinta ja paljon muuta. Ja tilastot auttavat tunnistamaan uusia malleja saatavissa olevasta rakenteettomasta tiedosta.
Tietojen louhinta vs. tilastojen vertailutaulukko
Tietojen louhinnan ja tilastojen väliset erot selitetään seuraavissa kohdissa:
| Tietojen louhinta | tilasto |
| Tutki ja kerää tietoja ensin, rakentaa mallin kuvioiden havaitsemiseksi ja teorioiden tekemiseksi. | Se tarjoaa teorioita testattavaksi tilastollisilla. |
| Käytetty tieto on numeerista tai ei-numeerista. | Käytetyt tiedot ovat numeerisia. |
| Induktiivinen prosessi (uuden teorian luominen tiedoista) | Deduktiivinen prosessi (ei sisällä ennusteiden tekemistä) |
| Tietojen keruu ei ole niin tärkeää. | Tiedonkeruu on tärkeämpää. |
| Tietojen puhdistus tapahtuu tiedon louhinnassa. | Tilastollisen menetelmän soveltamiseksi käytetään puhdasta tietoa. |
| Tarvitsee siten vähemmän käyttäjän vuorovaikutusta mallin validoimiseksi, helppo automatisoida. | Tarvitsee käyttäjän vuorovaikutuksen mallin validoimiseksi, vaikea automatisoida. |
| Sopii suurille datajoukkoille | Sopii pienempiin tietojoukkoihin |
| Se on algoritmi, joka oppii tiedoista käyttämättä mitään ohjelmointisääntöä. | Data-suhteen formalisointi matemaattisen yhtälön muodossa |
| Käytä heuristiikka-ajattelua (tuomioiden muodostamiseen ja päätöksentekoon käytetyt säännöt) | Ei ole tilaa heuristiselle ajattelulle. |
| Luokittelu, klusterointi, hermoverkko, assosiaatio, estimointi, sekvenssipohjainen analyysi, visualisointi | Kuvaileva tilastollinen, aloitustilastollinen |
| Taloudellisten tietojen analyysi, vähittäiskauppa, televiestintä, biologisen datan analyysi, tietyt tieteelliset sovellukset jne. | Demografia, vakuutusmatemaattiset tieteet, operaatiotutkimus, biostatistiikka, laadunvalvonta jne. |
Johtopäätös - tiedon louhinta vs. tilastot
Johtopäätöksen tekeminen missä tahansa organisaatiossa johtuu siitä, että syntyy suuria tietoja, joilla on suuri määrä ja eri nopeuksilla olevia tietoja, on tärkeä rooli ja tulosten ennustaminen tiedon louhinnan ja tilastotietojen on oleellinen osa. Tiedon louhinta käyttää aina tilastollista ajattelua tulosten piirtämiseen, joten sekä tiedon louhinta että tilastot kasvavat väistämättä lähitulevaisuudessa. Ja se käyttää tilastotietoja suurten tietojen käyttäjien / organisaatioiden tarpeesta käyttää tiedon louhinnan ajattelua ja lähestymistapoja.
Suositeltava artikkeli
Tämä on opas Tietojen louhinta vs. tilastotietoihin, niiden merkitykseen, Head to Head -vertailuun, avainerot, vertailutaulukko ja johtopäätökset. Voit myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja -
- Upea opas Azure Paas vs Iaas -pelissä
- 7 tärkeätä tiedon louhintatekniikkaa parhaan tuloksen saavuttamiseksi
- Liiketoimintatieto VS-tietojen louhinta - mikä niistä on hyödyllisempi
- 9 Mahtava ero datatieteen ja datan louhinnan välillä
- 8 tärkeätä tietojen kaivostekniikkaa menestyvälle liiketoiminnalle