Знайте най-добрите 7 разлика между Data Mining VS анализ на данни

Разлика между извличане на данни и анализ на данни

Експоненциалното увеличаване на обема на данни доведе до революция в информацията и знанието. Сега е ключов аспект на изграждането на изследвания и стратегии за събиране на значима информация и прозрения от съществуващите данни. Цялата тази информация се съхранява в склад за данни, който след това се използва за целите на Business Intelligence.

Има няколко дефиниции и гледни точки, но всички биха се съгласили, че анализът на данните и извличането на данни са два подмножества на Business Intelligence.

Извличане на данни - Извличането на данни е систематичен и последователен процес на идентифициране и откриване на скрити модели и информация в голям набор от данни. Известно е още като откриване на знания в бази данни. Това е неясна дума от 1990-те

Анализ на данните - Анализът на данни, от друга страна, е набор от Data Mining, който включва извличане, почистване, преобразуване, моделиране и визуализация на данни с намерение за разкриване на смислена и полезна информация, която може да помогне за извличане на заключения и вземане на решения. Анализът на данните като процес съществува около 60-те години на миналия век.

Нека открием най-добрата разлика между извличането на данни и анализа на данните в тази публикация.

Сравнение между главата на анализа на данни срещу анализ на данни

По-долу е представено топ 7 на сравнението между анализ на данни Mining Vs

Ключови разлики между анализ на данни за обработка на данни срещу анализ на данни

Извличането на данни и анализът на данни са две различни имена и процеси, но все пак има някои изгледи, при които хората ги използват взаимозаменяемо. Това зависи и от организацията или проектантския екип, който изпълнява такива задачи, когато това разграничение не е обозначено конкретно. За да установим тяхната уникална идентичност, ние подчертаваме основната разлика между Data Mining и Data Analysis:

Извличането на данни идентифицира и открива скрит модел в големи набори от данни. Анализът на данните дава представа или тестове хипотеза или модел от набор от данни.
Извличането на данни е една от дейностите в Анализ на данни. Анализът на данните е пълен набор от дейности, който се грижи за събирането, подготовката и моделирането на данни за извличане на смислени прозрения или знания. И двете понякога са включени като подмножество на Business Intelligence.
Изследванията за извличане на данни са предимно върху структурирани данни. Анализът на данните може да се извърши както върху структурирани, полуструктурирани или неструктурирани данни.
Целта на Data Mining е да направи данните по-използваеми, докато анализът на данните помага при доказване на хипотеза или вземане на бизнес решения.
Data Mining не се нуждае от предварително създадена хипотеза, за да идентифицира модела или тенденцията в данните. От друга страна, Анализът на данните тества дадена хипотеза.
Докато извличането на данни се основава на математически и научни методи за идентифициране на модели или тенденции, анализът на данните използва модели на бизнес разузнаване и анализи.
Извличането на данни обикновено не включва инструмент за визуализация. Анализът на данните винаги е придружен от визуализация на резултатите.

Data Mining Vs Таблица за сравнение на анализ на данни

Основа за сравнение	Извличане на данни	Анализ на данни
дефиниция	Това е процес на извличане на конкретен модел от големи набори от данни	Това е процесът на поръчка и организиране на необработени данни, за да се определят полезни прозрения и решения.
Област на експертиза	Тя включва пресечната точка на машинното обучение, статистиката и базите данни.	Изисква познанията по компютърни науки, статистика, математика, предметни знания, AI / машинно обучение
Синоними	Известно е още като откриване на знания в базите данни	Анализът на данните е от няколко вида - проучвателен, описателен, текстови аналити, прогнозиращ анализ, извличане на данни и др.
Работен профил	Специалистът по Data Mining обикновено изгражда алгоритми за идентифициране на смислена структура в данните. Специалист по извличане на данни все още е анализатор на данни с широки познания за индуктивното обучение и практическото кодиране	Анализаторът на данни обикновено не може да бъде един човек. Профилът на работата включва подготовка на сурови данни, нейното изчистване, преобразуване и моделиране и накрая представянето му под формата на визуализации, базирани на диаграма / не-диаграма.
Отговорности	Отговаря за извличането и откриването на смислени модели и структура в данните	Отговаря за разработването на модели, обяснения, тестване и предлагане на хипотези с помощта на аналитични методи
продукция	Резултатът от задача за извличане на данни е модел на данни	Резултатът от анализ на данни е проверена хипотеза или представа за данните
Примери	Едно от основните приложения на извличането на данни е в сектора на електронната търговия, където уебсайтовете предлагат опцията „тези, които са закупили това, също са гледали“	Пример за анализ на данни би могло да бъде „изследване на безработицата във времеви серии през последните 10 години“

Заключение - Анализ на данни срещу анализ на данни

Терминът „Извличане на данни и анализ на данни“ съществува от около две десетилетия (или повече). Те са използвани взаимозаменяемо от някои потребителски групи, докато някои правят ясно разграничение и в двете дейности. Извличането на данни обикновено е част от анализа на данните, където целта или намерението остава откриване или идентифициране само на модела от набор от данни. Анализът на данните, от друга страна, се предлага като цялостен пакет за осмисляне на данните, които могат или не могат да включват извличане на данни. И двете изискват различен набор от умения и опит и в следващите години и в двете области ще се наблюдават високи изисквания както към данни, ресурси и работни места.

Препоръчителни статии

Това е ръководство за анализ на данни от Mining Vs, тяхното значение, сравнение между главата, ключови разлики, таблица на сравнението и заключение. Можете също да разгледате следните статии, за да научите повече -