Tietää parhaiten 7 eroa tiedonlouhinnan ja data-analyysin välillä

Ero datan louhinnan ja tietojen analysoinnin välillä

Tietojen määrän eksponentiaalinen lisääntyminen on johtanut tieto- ja osaamisvallankumoukseen. Nyt on tärkeä osa tutkimusta ja strategian rakentamista kerätä tarkoituksenmukaista tietoa ja oivalluksia olemassa olevasta tiedosta. Kaikki nämä tiedot tallennetaan tietovarastoon, jota käytetään sitten Business Intelligence -tarkoitukseen.

Määritelmiä ja näkemyksiä on useita, mutta kaikki ovat yhtä mieltä siitä, että tietojen analysointi ja tiedon louhinta ovat liiketiedotuksen kaksi osajoukkoa.

Tiedon louhinta - Tiedon louhinta on järjestelmällinen ja peräkkäinen prosessi piilotettujen kuvioiden ja tietojen tunnistamiseksi ja löytämiseksi suuressa tietojoukossa. Sitä kutsutaan myös tieto löytöksi tietokannoissa. Se on ollut buzz-sana 1990-luvulta lähtien

Tietoanalyysi - Tietoanalyysi on toisaalta Data Mining -joukko, johon sisältyy datan purkaminen, puhdistaminen, muuntaminen, mallintaminen ja visualisointi tarkoituksena paljastaa merkityksellistä ja hyödyllistä tietoa, joka voi auttaa päätelmien tekemisessä ja päätöksenteossa. Tietoanalyysi prosessina on ollut olemassa jo 1960-luvulta lähtien.

Otetaan selville paras ero tiedon louhinnan ja tietoanalyysin välillä tässä viestissä.

Head to Head -vertailu tietojen louhinnan ja data-analyysin välillä

Alla on 7 parhaan vertailun välillä Data Mining Vs Data Analysis

Tärkeimmät erot tiedonlouhinnan ja data-analyysin välillä

Tietojen louhinta ja tietojen analysointi ovat kaksi erillistä nimeä ja prosessia, mutta on joitain näkemyksiä, joissa ihmiset käyttävät niitä keskenään. Tämä riippuu myös organisaatiosta tai projektiryhmästä, joka suorittaa tällaisia tehtäviä, kun tätä erotusta ei ole erikseen merkitty. Niiden ainutlaatuisten identiteettien selvittämiseksi korostamme suurta eroa tiedon louhinnan ja datan analysoinnin välillä:

Tietojen louhinta tunnistaa ja löytää piilotetun mallin suurissa tietojoukkoissa. Tietoanalyysi antaa oivalluksia tai testaa hypoteesin tai mallin aineistosta.
Tiedon louhinta on yksi tietojen analysoinnin toimista. Tietoanalyysi on täydellinen toimintojen joukko, joka huolehtii tietojen keräämisestä, valmistelusta ja mallinnuksesta merkityksellisten oivalluksien tai tietojen hankkimiseksi. Molemmat sisällytetään joskus Business Intelligence -osajoukkoon.
Data Mining -tutkimukset koskevat enimmäkseen jäsenneltyä tietoa. Data-analyysi voidaan tehdä sekä jäsennellylle, puoliksi jäsennellylle että jäsentämättömälle tiedolle.
Data Miningin tavoitteena on tehdä tiedoista käyttökelpoisempia, kun taas Data Analysis auttaa todistamaan hypoteesia tai tekemään liiketoimintapäätöksiä.
Tietojen louhinta ei tarvitse mitään ennakkoarvioitua hypoteesia datan mallin tai suuntauksen tunnistamiseksi. Toisaalta data-analyysi testaa tietyn hypoteesin.
Tietojen louhinta perustuu matemaattisiin ja tieteellisiin menetelmiin mallien tai suuntausten tunnistamiseksi, mutta tietoanalyysi käyttää yritystietoa ja analytiikkamalleja.
Tietojen louhinta ei yleensä sisällä visualisointityökalua. Data-analyysiin liittyy aina tulosten visualisointi.

Data Mining Vs -analyysien vertailutaulukko

Vertailun perusteet	Tietojen louhinta	Tietojen analysointi
Määritelmä	Se on tietyn mallin erottamisprosessi suurista tietojoukoista	Se on raakadatan tilaamisen ja järjestämisen prosessi hyödyllisten oivalluksien ja päätösten määrittämiseksi.
Osaamisalue	Siihen sisältyy koneoppimisen, tilastojen ja tietokantojen leikkaus.	Se vaatii tietotekniikan, tilastotieteiden, matematiikan, aineiden tuntemuksen, AI / koneoppimisen
synonyymit	Sitä kutsutaan myös tieto löytöksi tietokannoissa	Tietoanalyysi on monentyyppistä - tutkittava, kuvaava, tekstianalyysit, ennustava analyysi, tiedon louhinta jne.
Työprofiili	Data Mining -asiantuntija rakentaa yleensä algoritmeja tietojen tarkoituksenmukaisen rakenteen tunnistamiseksi. Tiedon louhinnan asiantuntija on edelleen data-analyytikko, jolla on laajat tiedot induktiivisesta oppimisesta ja käytännön koodauksesta	Dataanalyytikko ei yleensä voi olla yksi henkilö. Työprofiiliin sisältyy raakadatan valmistelu, sen puhdistaminen, muuntaminen ja mallintaminen ja lopulta sen esittäminen kaavion / ei-pohjaisen visualisoinnin muodossa.
vastuut	Vastaa tietojen merkityksellisten kuvioiden ja rakenteen purkamisesta ja löytämisestä	Vastaa mallien, selitysten, testien ja hypoteesien ehdottamisesta analyyttisiä menetelmiä käyttäen
ulostulo	Tiedon louhintatehtävän lähtö on datakuvio	Tietoanalyysin tulos on vahvistettu hypoteesi tai käsitys tiedoista
esimerkit	Yksi tärkeimmistä tietojen louhinnan sovelluksista on sähköisen kaupan alalla, jossa verkkosivustoilla on vaihtoehto ”ne, jotka ostivat tämän myös katselivat”	Esimerkki data-analyysistä voisi olla ”aikasarja -tutkimus viimeisen 10 vuoden aikana”

Johtopäätös - Data Mining Vs Data Analysis

Termi Data Mining ja Data Analysis on ollut olemassa jo noin kaksi vuosikymmentä (tai enemmän). Jotkut käyttäjäryhmät ovat käyttäneet niitä keskenään, kun taas toiset ovat erottaneet selvästi molemmat toiminnot. Tietojen louhinta on yleensä osa data-analyysiä, jossa tavoitteena on edelleen löytää tai tunnistaa vain tietojoukon malli. Data-analyysi puolestaan tulee täydellisenä pakettina, joka on järkevä datasta, joka voi sisältää tiedon louhinnan tai ei. Molemmat vaativat erilaisia taitoja ja asiantuntemusta, ja seuraavina vuosina molemmille alueille asetetaan korkeat vaatimukset sekä tiedolle, resursseille että työpaikoille.

Suositellut artikkelit

Tämä on ollut opas Data Mining Vs -tietoanalyysiin, niiden merkitykseen, Head to Head -vertailuun, avainerot, vertailutaulukko ja johtopäätökset. Voit myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja -