Въведение в извличането на данни и визуализацията на данни
Извличането на данни и визуализацията на данни попадат в областта на науката за данни, която е интердисциплинарна област на компютърните науки, имаща статистика, изчислителна техника, математика и няколко технически процеса, включително различни методологии.
Data Mining е част от Data Science, където ще има процес на преминаване през големи масиви от данни и идентифициране на набори от данни и типове данни за извличане на различни модели от данни от съществуващите набори от данни.
Визуализацията на данните е процесът на извличане и визуализиране на данните по много ясен и разбираем начин без каквато и да е форма на четене или писане чрез показване на резултатите под формата на пай диаграми, лентови графики, статистическо представяне и чрез графични форми.
В Data Mining има различни процеси, които извършват процеса на извличане на данни като извличане на данни, управление на данни, трансформации на данни, предварителна обработка на данни и т.н.
При визуализацията на данни основната цел е да се предаде информацията ефективно и ясно, без отклонения или сложности под формата на статистически графики, информационни графики и plots.let да обсъдим подробно както Mining Data, така и Visualization of Data.
Насочете се към сравнение между извличането на данни и визуализацията на данни (Инфографика)
По-долу е топ 7 на сравнение между Data Mining и Visualization of Data
Ключови разлики между Data Mining и Visualization of Data
- Data Mining е процесът на сортиране на някои големи масиви от данни и извличане на някои данни от тях и извличане на модели от извлечените данни, докато визуализацията на данните е процесът на визуализиране или показване на данните, извлечени под формата на различни графични или визуални формати, такива като статистически представителства, пай диаграми, графики, графични изображения и т.н.
- Процесите за обработка на данни включват анализ на последователности, класификации, анализ на пътя, групиране и прогнозиране, докато при визуализацията на данни се съдържа обработка, анализ, предаване на данни и т.н.
- В Data Mining данните ще се показват автоматично в процеса на търсене, който ще бъде показан от самия системен анализ, докато визуализацията на данните дава ясен поглед върху данните и ще бъде лесно за човешкия мозък да запомни и запаметява големи парчета данни при един-единствен поглед.
- В Data Mining има четири етапа, които са източници на данни, събиране на данни или проучване на данни, моделиране на данни и разгръщане на моделите данни, докато при визуализацията на данни има седем етапа, които придобиват процес, анализиране, филтриране, добив, представяне, прецизиране и взаимодействие.
- Data Mining е група от различни дейности за извличане на различни модели от големите масиви от данни, в които наборите от данни ще бъдат извлечени от различни източници на данни, докато визуализацията на данни е процес на преобразуване на цифрови данни в графични изображения като значими 3D картини, които ще бъдат използвани да анализирате сложни данни лесно.
- Приложенията на Data Mining включват управление на взаимоотношенията с клиенти, което е софтуерно приложение, което предоставя предимства за извличане на данни, докато приложенията за визуализация на данни включват сонарни измервания, сателитни снимки, компютърни симулации и проучвания и др.
- Различните техники, достъпни в Data Mining, са класификация, клъстер, последователност, асоцииране и т.н. Визуализацията на данните е възникнала от статистиката и науките, които дават ясна визуализация от пръв поглед, което означава, че картината дава 100 думи пред погледа.
- В Data Mining класификацията е процесът на идентифициране на правилото на данните, дали те принадлежат към определен клас данни или не и неговите „подпроцеси включват изграждане на модел на данни и прогнозиране на класификациите, докато при визуализацията на данните основното приложение включва географски данни информационни системи, при които важната географска информация може да бъде представена като визуални изображения, които представят сложна информация възможно най-просто.
- Технологиите за извличане на данни включват също невронни мрежи, статистически анализ, дървета на решения, генетични алгоритми, неясна логика, извличане на текст, уеб майнинг и др., Докато визуализацията на данни има различни приложения като търговия на дребно, правителство, медицина и здравеопазване, транспорт, телекомуникации, застраховане, капиталови пазари и управление на активи.
- Ограниченията в Data Mining са такива, че дори това е нова технология, но тя все още е неразвита поради много компании, използващи наследени системи, а също и съществуващите системи не са подходящи за съхранение на данни Визуализацията на данни има значителни недостатъци в инструментите си са такива, както показва различни визуализации, вместо да обясняваме, няма насоки, различни потребители с множество прозрения и също така осигурява лоша сигурност.
- Data Mining е аналитичен процес, който идентифицира различни модели от наборите от данни, които могат да помогнат в справянето с потопа от информация, а визуализацията на данни предоставя много техники за визуализация, разработени през последните десетилетия, които подпомагат изследването на големи масиви от данни.
- Предимството на Data Mining е, че връзката ще бъде скрита между различни набори от данни и променливи, докато визуализацията на данните дефинира като визуален обект, представяйки данните под формата на графики и диаграми.
Таблица за сравнение на данни и сравняване на визуализация на данни
| ОСНОВА ЗА
СРАВНЕНИЕ | Извличане на данни | Визуализация на данни |
| дефиниция | Търси и произвежда подходящ резултат от големи парчета данни | Дава прост преглед на сложни данни |
| Предпочитание | Това е с различни приложения и предпочитано за уеб търсачките | Предпочита за прогнозиране на данни и прогнози |
| ■ площ | Попада под науката за данни | Попада в областта на науката за данни |
| платформа | Работи с уеб софтуерни системи или приложения | Поддържа и работи по-добре в сложни анализи на данни и приложения |
| всеобщност | Нова технология, но неразвита | По-полезно за прогнозиране на данни в реално време |
| алгоритъм | Много алгоритми съществуват при използване на извличане на данни | Няма нужда от използване на никакви алгоритми |
| интеграция | Работи на всяка платформа с активирана уеб или с всякакви приложения | Независимо от хардуера или софтуера, той предоставя визуална информация |
Заключение - Извличане на данни срещу Визуализация на данни
Извличането на данни е област на Science Science, където големите масиви от данни ще бъдат старателно обработени, за да осигурят подходящи резултати в търсенето чрез идентифициране на различни модели.
Визуализацията на данните е процесът на показване на визуална информация от съществуващите сложни данни, за да се направи конкретен извод с един поглед, без да е необходимо да се изучават някакви теоретични резултати. Приложенията включват информация за сателитни данни, информация за резултатите от изследванията, научно проучени данни и др.
Приложенията на Data mining са уеб търсачки, търговията на дребно, финансовата и банковата индустрия, правителствените организации и т.н. Както извличането на данни, така и визуализацията на данни
имат големи предимства в областта на приложенията за наука за данни в областта на компютърните науки.
Препоръчителен член
Това е ръководство за извличане на данни срещу визуализация на данни, тяхното значение, сравнение между главата, ключови разлики, таблица на сравнението и заключение. Можете също да разгледате следните статии, за да научите повече -
- Big Data vs Data Mining - Разберете най-добрите 8 разлики
- Извличане на данни срещу машинно обучение - 10 най-доброто нещо, което трябва да знаете
- Визуализация на данни срещу Business Intelligence - кой е по-добър
- Топ 10 прости инструмента за визуализация на данни (съществено)