Tietojen louhinta vs. tietojen visualisointi - kumpi on parempi

Johdanto datan louhintaan ja tiedon visualisointiin

Tietojen louhinta ja tietojen visualisointi kuuluvat tietotekniikan alaan, joka on monitieteinen tietotekniikan ala, jolla on tilastot, laskenta, matematiikka ja useita teknisiä prosesseja, mukaan lukien erilaiset metodologiat.

Tietojen louhinta on osa tietotekniikkaa, jossa tapahtuu prosessi, jossa käydään läpi suuria tietojoukkoja ja tunnistetaan datajoukot ja tietotyypit erilaisten tietomallien poimimiseksi olemassa olevista tietojoukoista.

Datan visualisointi on prosessi, jossa tiedot puretaan ja visualisoidaan erittäin selkeällä ja ymmärrettävällä tavalla ilman minkäänlaista lukemista tai kirjoittamista esittämällä tulokset ympyräkaavioiden, pylväskaavioiden, tilastollisen esityksen ja myös graafisten muotojen muodossa.

Tietojen louhinnassa on olemassa erilaisia prosesseja, jotka liittyvät tiedon louhintaprosessin suorittamiseen, kuten tietojen poiminta, tiedon hallinta, tietojen muuntaminen, tietojen esikäsittely jne.

Tietojen visualisoinnissa ensisijaisena tavoitteena on välittää tiedot tehokkaasti ja selkeästi ilman poikkeamia tai monimutkaisuutta tilastollisten kaavioiden, informaatiokaavioiden ja kuvaajien muodossa. Kerro meille sekä tiedon louhinnasta että datan visualisoinnista yksityiskohtaisesti.

Head to head verrattuna tiedon louhinnan ja datan visualisoinnin (infografia) välillä

Alla on seitsemän parhainta vertailua tietojen louhinnan ja tietojen visualisoinnin välillä

Tärkeimmät erot datan louhinnan ja datan visualisoinnin välillä

Tietojen louhinta on prosessi, jolla lajitellaan eräitä suuria tietojoukkoja ja erotetaan niistä joitain tietoja ja poimitaan poimittavista tiedoista malleja, kun taas tiedon visualisointi on prosessi, jolla visualisoidaan tai näytetään poimitut tiedot erilaisten graafisten tai visuaalisten muotojen, kuten esimerkiksi tilastollisina esityksinä, ympyräkaavioina, pylväskaavioina, graafisina kuvina jne.
Tietojen louhintaprosesseihin kuuluvat sekvenssianalyysi, luokitukset, polun analysointi, klusterointi ja ennustaminen, kun taas tiedon visualisointi sisältää tietojen käsittelyä, analysointia, tiedon välittämistä jne.
Data Mining -sovelluksessa tiedot näytetään automaattisesti hakuprosessissa, jonka näyttää itse järjestelmäanalyysi, kun taas tietojen visualisointi antaa selkeän kuvan tiedoista ja on ihmisen aivojen helppo muistaa ja muistaa suuret palat tiedot yhdellä silmäyksellä.
Tietojen louhinnassa on neljä vaihetta, jotka ovat tietolähteet, tiedonkeruu tai datan tutkiminen, datan mallintaminen ja tietomallien käyttöönotto, kun taas tietojen visualisoinnissa on seitsemän vaihetta, jotka ovat prosessin hankkimista, jäsentämistä, suodattamista, louhintaa, edustamista, parantamista ja vuorovaikutusta.
Data Mining on ryhmä erilaisia toimintoja, joiden avulla voidaan erottaa erilaisia kuvioita suurista tietojoukoista, joissa tietojoukot haetaan eri tietolähteistä, kun taas datan visualisointi on prosessi, jolla numeerinen tieto muunnetaan graafisiksi kuviksi, kuten mielekkäiksi 3D-kuviksi, joita käytetään analysoida monimutkaista tietoa helposti.
Data Mining -sovellukset sisältävät asiakassuhteiden hallinnan, joka on ohjelmistosovellus, joka tarjoaa etuja datan louhinnalle, kun taas datan visualisoinnin sovelluksiin kuuluvat luotaamittaukset, satelliittikuvat, tietokonesimulaatiot ja tutkimukset jne.
Tiedonlouhinnassa käytettävissä olevat eri tekniikat ovat luokittelu, klusteri, sekvenssi, yhdistäminen jne. Tietojen visualisointi on peräisin tilastoista ja tieteistä, jotka antavat selkeän visualisoinnin yhdellä silmäyksellä, mikä tarkoittaa, että kuva antaa 100 sanaa silmissä.
Data Mining -luokittelussa luokittelu on prosessi, jolla tunnistetaan tietosäännöt siitä, kuuluuko se tiettyyn tietoluokkaan vai ei, ja sen ”aliprosesseihin sisältyy tietomallin rakentaminen ja luokittelujen ennustaminen, kun taas tietojen visualisoinnissa pääsovellus sisältää maantieteellisen tietojärjestelmät, joissa tärkeät maantieteelliset tiedot voidaan esittää visuaalisina kuvina, jotka edustavat monimutkaista tietoa mahdollisimman yksinkertaisena.
Tietojen louhintatekniikoihin kuuluvat myös hermoverkot, tilastollinen analyysi, päätöksentekopuut, geneettiset algoritmit, sumea logiikka, tekstin louhinta, web-louhinta jne., Kun taas tiedon visualisoinnissa on erilaisia sovelluksia, kuten vähittäiskauppa, hallitus, lääketiede ja terveydenhuolto, kuljetus, tietoliikenne, vakuutukset, pääomamarkkinat ja omaisuudenhoito.
Data Mining -rajoitukset ovat sellaisia, että jopa se on uusi tekniikka, mutta se on edelleen kehittymätön, koska monet yritykset käyttävät vanhoja järjestelmiä ja myös nykyiset järjestelmät eivät ole tietovarastoystävällisiä. Tietojen visualisoinnilla on huomattavia haittoja työkaluissaan, kuten se osoittaa erilaisia visioita selittämisen sijasta, ei ohjeita, eri käyttäjille, joilla on useita oivalluksia, ja se tarjoaa myös huonon turvallisuuden.
Tietojen louhinta on analyyttinen prosessi, joka tunnistaa tietomallien erilaiset kuviot ja jotka voivat auttaa käsittelemään tietovirtoja. Tietojen visualisointi tarjoaa paljon visualisointitekniikoita, joita on kehitetty viime vuosikymmeninä ja jotka tukevat suurten tietojoukkojen etsintää.
Data Mining -edun etuna on, että suhde piiloutuu eri tietojoukkojen ja muuttujien välillä, kun taas Data Visualization määrittelee sen olevan visuaalinen objekti esittämällä dataa kuvaajien ja kaavioiden muodossa.

Tietojen louhinta vs. tietojen visualisoinnin vertailutaulukko

PERUSTA VERTAILU	Tietojen louhinta	Tietojen visualisointi
Määritelmä	Etsii ja tuottaa sopivan tuloksen suurista datapaloista	Antaa yksinkertaisen yleiskuvan monimutkaisista tiedoista
etusija	Tällä on erilaisia sovelluksia, ja se on suositeltavampi Web-hakukoneille	Suositaan tietojen ennustamiseen ja ennustamiseen
alue	Kuuluu tietojenkäsittelytieteen alaan	Kuuluu tietotekniikan alaan
foorumi	Käytetään web-ohjelmistojärjestelmien tai sovellusten kanssa	Tukee ja toimii paremmin monimutkaisissa tietoanalyyseissä ja sovelluksissa
yleisyys	Uusi tekniikka, mutta alikehittynyt	Hyödyllisempi reaaliaikaisen datan ennustamisessa
algoritmi	Tiedon louhinnan käytössä on olemassa monia algoritmeja	Ei tarvitse käyttää mitään algoritmeja
Liittäminen	Suorittaa millä tahansa web-käyttöisellä alustalla tai minkä tahansa sovelluksen kanssa	Riippumatta laitteistosta tai ohjelmistosta, se tarjoaa visuaalista tietoa

Johtopäätös - tiedon louhinta vs. datan visualisointi

Tietojen louhinta on tietotieteen osa-alue, jossa suuret tietojoukot käsitellään perusteellisesti sopivien tulosten aikaansaamiseksi haussa tunnistamalla eri mallit.

Datan visualisointi on prosessi, jossa visuaalinen tieto esitetään olemassa olevasta monimutkaisesta tiedosta tietyn johtopäätöksen tekemiseksi yhdellä silmäyksellä ilman tarvetta tutkia mitään teoreettisia tuloksia. Sovellukset sisältävät satelliittitietoja, tutkimustuloksia, tieteellisesti tutkittua tietoa jne.

Tiedon louhinnan sovelluksia ovat web-hakukoneet, vähittäiskauppa, finanssi- ja pankkiteollisuus, valtion organisaatiot jne. Sekä tiedon louhinta että tiedon visualisointi

on suuria etuja tietoteknisten sovellusten alalla tietotekniikan alalla.

Suositeltava artikkeli

Tämä on ollut opas tiedon louhintaan vs. tietojen visualisointiin, niiden merkitykseen, vertailusta pään ja pään välillä, keskeiset erot, vertailutaulukko ja johtopäätökset. Voit myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja -