Разлика между извличане на данни и статистика
Анализът на данните е свързан с анализиране на минали и настоящи данни за прогнозиране на проблемите в бъдеще. Организациите използват извличане на данни и статистика, за да вземат това решение, управлявано от данни, които са основна част от Data Science. Извличането на данни и статистиката често се бъркат като еднакви, но е грешна представа, нека проверим дали наистина са сходни или различни?
Извличане на данни
Какво представлява извличането на данни?
Това е процесът на извличане на неизвестна досега, разбираема и приложима информация от големи хранилища на данни и я използва за вземане на решаващо бизнес решение. Така че при моделирането на данни данните от клиентите се добиват, за да получат бизнес представа. Произход на моделирането на данни е статистиката, машинното обучение и изкуственият интелект. В днешния свят всички организации събират данни от социални медии, данни от сензори, уебсайтове от уебсайтове и др. Почти всичко излъчва данни, тъй като използването на IoT се увеличава и извличането на данни е процесът на извличане на полезна информация от тези сурови данни за прогнозиране на неизвестните модели.
Процес на обработка на данни:
Процесът на извличане на данни е разделен на под 5 етапа:
- Проучване / събиране на данни : Идентифицирайте данни от различни източници на данни и ги заредете в децентрализирани хранилища за данни.
- Съхраняване и управление на данни: Съхранявайте данните в разпределено съхранение (HDFS), вътрешни сървъри или в облак (Amazon S3, Azure).
- Моделиране: Бизнес екип, разработчиците ще имат достъп до данните и ще прилагат извадка и преобразуване в данните и ще премахват повредени, нерелевантни, неточни, непълни данни.
- Разгръщане на модели: Въз основа на резултатите от моделирани данни сортирайте данните въз основа на очакванията или резултатите на потребителите.
- Визуализиране на данни: Представя данните в графиките или таблиците или диаграмите или формата на дървото на решенията, така че крайните потребители да могат да разберат.
Приложения за извличане на данни:
Извличането на данни се използва в много домейни, следвайки някои силно използвани домейни -
- Анализ и управление на пазара
- Корпоративен анализ и управление на риска
- Откриване на измами
Статистика
Статистиката е анализ и представяне на числови факти от данни и тя е ядрото на всички алгоритми за извличане на данни и машинно обучение. Той предоставя аналитична техника и инструменти за прилагане на масиви от данни с голям обем. Статистиката включва планиране, проектиране, събиране на данни, анализ, изготвяне на смислено тълкуване и отчитане на резултатите от изследванията и поради тази статистика не се ограничава само до математик, бизнес анализаторът също го използва. За получаване на желания изход или количествена статистика на данните се използва вероятност, проектиране на проучвания и експерименти.
Сравнение между главата на данните и статистиката
По-долу са 11-те разлики между главата на статистиката за извличане на данни
Ключови разлики между Data Mining спрямо Статистика
- Извличането на данни е началото на науката за данни и обхваща целия процес на анализ на данните, докато статистиката е основен и основен дял на алгоритъма за извличане на данни.
- Data Mining е процес на проучвателен анализ, при който първо изследваме и събираме данните и изграждаме модел върху данните, за да открием модела и да направим теории върху тях, за да прогнозираме бъдещия резултат или да разрешим проблемите. Докато статистиката е потвърдителният процес, при който първо се правят теории и след това се прилага валидиране на тази теория за тестване на наборите от данни.
- Тъй като размерът на данните от ден на ден се увеличава, форматът на данните също се променя най-вече получените данни са неструктурирани данни, които могат да съдържат числови или нечислени данни и двата типа данни, използвани за извличане на данни, но статистиката се използва само числови тип данни за вероятностно и математическо изчисление и прогнозиране.
- Извличането на данни е индуктивен процес и използва алгоритъм като дърво на решения, клъстер алгоритъм за извличане на дял на данни и генериране на хипотези от данни, докато статистиката е дедуктивен процес, т.е. не включва прогнози, които се използват за получаване на знания и проверка на хипотези.
- Извличането на данни не е много загрижено за събирането или събирането на данни, тъй като е проучвателен анализ на данни, също така извличането на данни е най-вече софтуер и изчислителен процес за откриване на модели на големи набори от данни, докато статистиката е повече за събирането на данни, за да получи потвърждение за прогнозираните данни трябва да съберем данни, да ги анализираме, за да отговорим на въпроси. Събраните данни могат да бъдат количествени, качествени, първични или вторични данни.
- Почистването на данни при извличането на данни е първата стъпка, тъй като помага да се разбере и коригира качеството на данните, за да се получи точен окончателен анализ. При почистване на данни, потребителят има възможност да почиства неточни или непълни данни. Без правилното качество на данните вашият окончателен анализ ще пострада в точност или евентуално бихте могли да стигнете до грешен извод. Като има предвид, че в статистиката след събиране на данни от различни източници се извършва изчистване на данните и по тези изчистени данни се прилагат статистически методи за потвърдителния анализ.
- Извличането на данни е процес на копаене дълбоко в наличната досега неизвестна, но възприемчива информация от големи бази данни, за да се използва за вземане на някои важни решения. Използва се набор от методи за намиране на модели и връзки в рамките на наличните данни. Това е сливане на различни процеси, включително статистика, машинно обучение, управление на бази данни, изкуствен интелект (AI) и разпознаване на образи на данни и др., Като има предвид, че статистиката е важен компонент на извличането на данни, който предлага ефективни техники за анализ и инструменти за справяне с голямо количество данни за полза на бизнеса. Това е наука за научаване на данни, която обхваща всичко - от събиране до ефективно използване на данни.
- Data Mining е основно прилагани търговски приложения като анализ на финансови данни, търговия на дребно, телекомуникации, биология и други научни открития. Като има предвид, че статистиката се използва във всяка извадка от данни, за да се извлече набор от нова информация. Той описва характера на данните, които трябва да бъдат анализирани, и изследва връзката на данните. Той използва аналитична анализа, за да стартира сценарии, които помагат да се вземе решение за бъдещите действия. От друга страна, статистиката дава дишане на безжизнени данни.
- Някои от популярните развиващи се тенденции в Data mining са проучване на приложения, визуално извличане на данни, извличане на биологични данни, уеб майнинг, софтуерно извличане, разпределено извличане на данни, реално извличане на данни и много други. И статистиката помага да се идентифицират нови модели в наличните неструктурирани данни.
Извличане на данни спрямо таблица за сравнение на статистически данни
Разликите между Data Mining vs Статистика се обясняват в точките, представени по-долу:
| Извличане на данни | Статистика |
| Първо проучете и съберете данни, изгражда модел за откриване на модели и правене на теории. | Той предоставя теории за тестване с помощта на статистически. |
| Използваните данни са цифрови или не цифрови. | Използваните данни са числови. |
| Индуктивен процес (генериране на нова теория от данни) | Дедуктивен процес (не включва извършване на прогнози) |
| Събирането на данни е по-малко важно. | Събирането на данни е по-важно. |
| Почистването на данни се извършва при извличане на данни. | Чистите данни се използват за прилагане на статистически метод. |
| Нуждае се от по-малко взаимодействие с потребителя за валидиране на модела, следователно, лесен за автоматизиране. | Необходимо е взаимодействие с потребителя за валидиране на модела, следователно, трудно да се автоматизира. |
| Подходящ за големи масиви от данни | Подходящ за по-малки набори от данни |
| Това е алгоритъм, който се учи от данни, без да използва някакво правило за програмиране. | Формализиране на връзката в данните под формата на математическо уравнение |
| Използвайте евристичната мисъл (правила, използвани за формиране на преценки и вземане на решения) | Няма поле за евристично мислене. |
| Класификация, Клъстериране, Невронна мрежа, Асоциация, Оценка, Анализ, базиран на последователност, Визуализация | Описателна статистика, преференциална статистика |
| Анализ на финансови данни, търговия на дребно, телекомуникационна индустрия, анализ на биологични данни, някои научни приложения и др. | Демография, актюерска наука, експлоатационни изследвания, биостатистика, контрол на качеството и др. |
Заключение - Извличане на данни спрямо статистика
Заключението във всяка организация поради появата на големи данни с голям обем и данни за различни скорости играе важна роля и прогнозирането на резултатите от извличането на данни и статистиката е неразделна част. Извличането на данни винаги ще използва статистическото мислене, за да извлече продукцията, следователно както извличането на данни, така и статистиката неизбежно ще нарастват в близко бъдеще. И то използва статистически данни за големи данни на потребителя / организацията, за да използва мисленето и подходите за извличане на данни.
Препоръчителен член
Това е ръководство за извличане на данни спрямо статистика, тяхното значение, сравнение между главата, ключови разлики, таблица за сравнение и заключение. Можете също да разгледате следните статии, за да научите повече -
- Невероятно ръководство за Azure Paas срещу Iaas
- 7 важни техники за извличане на данни за най-добри резултати
- Извличане на данни от Business Intelligence VS - кой е по-полезен
- 9 Страхотна разлика между Data Science Vs Data Mining
- 8 важни техники за извличане на данни за успешния бизнес