Forskel mellem datamining og statistik
Dataanalyse handler om at analysere tidligere og nuværende data for at forudsige problemerne i fremtiden. Organisationer bruger Data Mining og statistik til at tage denne datadrevne beslutning, der er kerneelement i Data Science. Datamining og statistik forveksles ofte som de samme, men det er den forkerte opfattelse, lad os tjekke, er de virkelig ens eller forskellige?
Datamining
Hvad er data mining?
Det er processen med at udtrække tidligere ukendt, forståelig og handlingsrig information fra store datalager og bruger den til at tage en afgørende forretningsafgørelse. Så i datamodellering udvindes data fra kunder for at få forretningsindsigt. Datamodellerings oprindelse er statistikken, maskinindlæring og kunstig intelligens. I nutidens verden indsamler alle organisationer data fra sociale medier, sensordata, webstedslogfiler osv. Næsten alt udsender data, efterhånden som brugen af IoT øges, og datamining er processen med at udtrække nyttige oplysninger fra disse rå data for at forudsige de ukendte mønstre.
Process for datamining:
Data mining process opdeles i under 5 faser:
- Dataudforskning / indsamling: Identificer data fra forskellige datakilder, og indlæs dem til decentrale datalager.
- Gem og administrer data: Gem dataene i distribueret lager (HDFS), interne servere eller i en sky (Amazon S3, Azure).
- Modellering: Virksomhedsteam, Udviklere vil få adgang til dataene og anvende prøveudtagning og transformation i data og fjerne korrupte, irrelevante, unøjagtige, ufuldstændige data.
- Implementering af modeller: Baseret på resultaterne fra modellerede data sorterer dataene baseret på brugernes forventninger eller resultater.
- Visualiser data: Præsenterer dataene i grafer eller tabeller eller diagrammer eller beslutningstræformat, så slutbrugerne kan forstå.
Applikationer til dataudvikling:
Data mining bruges i mange domæner og er følgende meget anvendte domæner -
- Markedsanalyse og styring
- Virksomhedsanalyse og risikostyring
- Svigpåvisning
Statistikker
Statistik er analyse og præsentation af numeriske fakta om data, og det er kernen i al data mining og maskinlæringsalgoritme. Det giver analytisk teknik og værktøjer til anvendelse på datasæt med store volumen. Statistikker inkluderer planlægning, design, indsamling af data, analyse, tegning af meningsfuld fortolkning og rapportering af forskningsresultaterne og på grund af denne statistik er ikke kun begrænset til en matematiker, men forretningsanalytikere bruger den også. For at få den ønskede output eller kvantificere datastatistikker bruger sandsynlighed, designe undersøgelser og eksperimenter.
Sammenligning fra Head to Head mellem Data Mining vs Statistics
Nedenfor er de 11 head-to-head forskelle mellem data mining vs statistik
De vigtigste forskelle mellem datamining mod statistik
- Data mining er begyndelsen på datavidenskab, og det dækker hele processen med dataanalyse, hvorimod statistik er basisen og kernepartitionen af data mining algoritmen.
- Data Mining er en sonderende analyseproces, hvor vi først undersøger og indsamler dataene og bygger en model på dataene for at registrere mønsteret og lave teorier om dem for at forudsige det fremtidige resultat eller for at løse problemerne. Mens statistik er den bekræftende proces, hvor de første teorier laves, og derefter anvendes validering på denne teori for at teste datasættene.
- Idet dag for dag datastørrelse forøges, dataformat ændres også for det meste modtagne data er ustrukturerede data, der kan indeholde numeriske eller ikke-numeriske data, og begge typer data, der bruges til dataindvinding, men kun statistisk data af typen anvendes til sandsynlighed og matematisk beregning og forudsigelse.
- Data mining er en induktiv proces og bruger en algoritme som et beslutningstræ, klyngerealgoritme til at udlede datapartition og generere hypoteser fra data, mens statistik er den deduktive proces, dvs. den involverer ikke nogen forudsigelser, den bruges til at udlede viden og verificere hypoteser.
- Data mining er ikke meget bekymret for indsamling eller indsamling af data, da det er sonderende dataanalyse. Data mining er hovedsageligt software og beregningsproces til at opdage mønstre på store datasæt, mens statistikker handler mere om indsamling af data for at få bekræftelse på de forudsagte data vi er nødt til at indsamle data analysere det for at besvare spørgsmål. Indsamlede data kan være kvantitative, kvalitative, primære eller sekundære data.
- Datarengøring i dataindvindingen er det første trin, da det hjælper med at forstå og rette kvaliteten af dataene for at få nøjagtig slutanalyse. Ved datarengøring har en bruger evnen til at rense unøjagtige eller ufuldstændige data. Uden korrekt datakvalitet lider din endelige analyse i nøjagtighed, eller du kan potentielt komme til den forkerte konklusion. Mens statistikker efter indsamling af data fra forskellige kilder udføres datarensning, og på denne rensede data anvendes statistiske metoder til den bekræftende analyse.
- Data mining er en proces med at grave dybt ned i den tidligere tilgængelige ukendte, men handlingsmæssige information fra store databaser til at bruge dem til at tage nogle afgørende beslutninger. Et sæt metoder bruges til at finde mønstre og forhold inden for de tilgængelige data. Det er en sammenløb af forskellige processer, herunder statistik, maskinlæring, databasestyring, kunstig intelligens (AI) og datamønstergenkendelse osv. Hvorimod statistikker er en vigtig komponent i data mining, der tilbyder effektive analyseteknikker og værktøjer til at håndtere en stor mængde data til fordel for virksomheder. Det er en videnskab om datalæring, der dækker alt fra indsamling til brug af data effektivt.
- Data Mining er i det væsentlige anvendte kommercielle applikationer som økonomisk dataanalyse, detailindustri, telekommunikation, biologi og anden videnskabelig detektion. Der henviser til, at der anvendes statistikker i hver dataprøve til at udarbejde et sæt nye oplysninger. Den beskriver om karakteren af de data, der skal analyseres, og undersøger forholdet mellem dataene. Det bruger forudsigelige analyser til at køre scenarier, der hjælper med at beslutte de fremtidige handlinger. På den anden side giver statistikker vejrtrækning af en livløs data.
- Nogle af de populære udviklingstendenser inden for data mining er applikationsudforskning, visuel data mining, biologisk data mining, web mining, software mining, distribueret data mining, real data mining og meget mere. Og statistikker hjælper med at identificere nye mønstre i de tilgængelige ustrukturerede data.
Data mining og statistik sammenligningstabel
Forskellene mellem Data Mining versus statistik er forklaret i nedenstående punkter:
| Datamining | Statistikker |
| Udforsk og indsamle data først, bygger model til at opdage mønstre og fremstille teorier. | Det giver teorier til test ved hjælp af statistiske. |
| Brugte data er numeriske eller ikke-numeriske. | Brugte data er numeriske. |
| Induktiv proces (Generering af ny teori fra data) | Deduktiv proces (involverer ikke forudsigelser) |
| Dataindsamling er mindre vigtig. | Dataindsamling er vigtigere. |
| Rengøring af data udføres i data mining. | Rene data bruges til at anvende statistisk metode. |
| Har brug for mindre brugerinteraktion for at validere model, derfor let at automatisere. | Har brug for brugerinteraktion for at validere model, derfor vanskelig at automatisere. |
| Velegnet til store datasæt | Velegnet til mindre datasæt |
| Det er en algoritme, der lærer af data uden at bruge nogen programmeringsregel. | Formalisering af forholdet i data i form af matematisk ligning |
| Brug heuristik-tænk (regler, der bruges til at dømme og træffe beslutninger) | Har ikke plads til heuristisk tænkning. |
| Klassificering, Clustering, Neural network, Association, Estimation, Sequence based analysis, Visualization | Beskrivende statistisk, inferentiel statistisk |
| Finansiel dataanalyse, detailbranche, telekommunikationsindustri, biologisk dataanalyse, visse videnskabelige anvendelser osv. | Demografi, aktuarmæssig videnskab, driftsundersøgelser, biostatistik, kvalitetskontrol osv. |
Konklusion - Datamining mod statistik
At konkludere i enhver organisation på grund af fremkomsten af big data med stort volumen og forskellige hastighedsdata spiller en vigtig rolle og forudsigelse af resultater data mining og statistik er en integreret del. Data mining vil altid bruge statistisk tænkning til at trække output, og derfor vil både Data Mining og Statistics vokse uundgåeligt i den nærmeste fremtid. Og det bruger statistikker over store data, som bruger / organisation har brug for at bruge data mining og tanker.
Anbefalet artikel
Dette har været en guide til Data Mining vs Statistik, deres betydning, sammenligning mellem hoved og hoved, nøgleforskelle, sammenligningstabel og konklusion. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere -
- Fantastisk guide til Azure Paas vs Iaas
- 7 Vigtige dataminingsteknikker for de bedste resultater
- Business Intelligence VS Data Mining - Hvilken er mere nyttig
- 9 Fantastisk forskel mellem Data Science Vs Data Mining
- 8 Vigtige dataminingsteknikker til succesfuld forretning