Data Mining Vs Data Visualization - Hvilken der er bedre

Introduktion til Data Mining og Data Visualization

Data Mining og Data Visualization hører under området Data Science, som er et tværfagligt felt inden for datalogi med statistik, computing, matematik og flere tekniske processer, herunder forskellige metoder.

Data Mining er en del af Data Science, hvor der vil være en proces med at gennemgå store datasæt og identificere datasættene og datatyperne for at udtrække forskellige datamønstre ud af de eksisterende datasæt.

Datavisualisering er processen med at udtrække og visualisere dataene på en meget klar og forståelig måde uden nogen form for læsning eller skrivning ved at vise resultaterne i form af cirkeldiagrammer, søjlediagrammer, statistisk repræsentation og gennem grafiske former også.

I Data Mining er der forskellige processer involverer til at udføre data mining processen såsom dataekstraktion, data management, datatransformationer, data pre-behandling osv.

I datavisualisering er det primære mål at formidle informationen effektivt og klart uden afvigelser eller kompleksiteter i form af statistiske grafer, informationsgrafer og plots.let os diskutere både Data Mining og Data Visualization detaljeret.

Hoved mod hoved til sammenligning mellem datamining mod datavisualisering (infografik)

Nedenfor er Top 7-sammenligningen mellem Data Mining vs Data Visualization

Vigtige forskelle mellem datamining mod datavisualisering

Data Mining er processen med at sortere nogle store datasæt og udtrække nogle data ud af dem og udtrække mønstre ud af de udpakkede data, mens Data Visualization er processen med at visualisere eller vise de data, der er ekstraheret i form af forskellige grafiske eller visuelle formater, som statistiske repræsentationer, cirkeldiagrammer, søjlediagrammer, grafiske billeder osv.
Data Mining-processer inkluderer sekvensanalyse, klassifikationer, sti-analyse, klynger og prognoser, mens In Data Visualization indeholder behandling, analyse, kommunikation af data osv.
I Data Mining vises dataene automatisk i en søgeproces, der vises af selve systemanalysen, hvorimod datavisualisering giver et klart overblik over dataene og vil være let for den menneskelige hjerne at huske og huske store bunker af data på et enkelt blik.
I Data Mining er der fire faser, som er datakilder, dataindsamling eller dataudforskning, datamodellering og implementering af datamodellerne, mens I Data Visualization har syv trin, der erhverver proces, parsing, filtrering, mining, repræsentation, raffinering og interaktion.
Data Mining er en gruppe af forskellige aktiviteter til at udtrække forskellige mønstre ud af de store datasæt, hvor datasæt hentes fra forskellige datakilder, mens Data Visualization er en proces med at konvertere numeriske data til grafiske billeder som meningsfulde 3D-billeder, der vil blive brugt at nemt analysere komplekse data.
Anvendelsen af Data Mining inkluderer Customer Relationship Management, som er en softwareapplikation, der giver fordele ved data mining, mens anvendelserne af Data Visualization inkluderer ekkolodsmålinger, satellitfotos, computersimuleringer og undersøgelser osv.
De forskellige teknikker, der er tilgængelige i Data Mining, er klassificering, klynge, rækkefølge, tilknytning osv. Datavisualisering er stammet fra statistikker og videnskaber, der giver en klar visualisering på et øjeblik, hvilket betyder, at et billede giver 100 ord i sigte.
I Data Mining er klassificering processen med at identificere reglen for dataene, uanset om de hører til en bestemt dataklasse eller ej, og dens 'delprocesser inkluderer opbygning af en datamodel og forudsigelse af klassificeringerne, mens I Data Visualization indeholder hovedprogrammet geografisk informationssystemer, hvor den vigtige geografiske information kan repræsenteres som visuelle billeder, der repræsenterer komplekse oplysninger så enkle som muligt.
Dataminingsteknologier inkluderer også neurale netværk, statistisk analyse, beslutningstræer, genetiske algoritmer, fuzzy logik, tekstminedrift, webmining osv., Hvorimod datavisualiseringen har forskellige applikationer såsom detailhandel, regering, medicin og sundhedsydelser, transport, telekommunikation, forsikring, kapitalmarkeder og kapitalforvaltning.
Begrænsningerne i Data Mining er sådan som endda det er ved at blive ny teknologi, men det er stadig underudviklet en på grund af mange virksomheder, der bruger ældre systemer, og også de eksisterende systemer er ikke datavarehusvenlige Data Visualisering har betydelige ulemper i dets værktøjer er som det viser forskellige visuals snarere end at forklare, ingen retningslinjer, forskellige brugere med flere indsigter og giver også dårlig sikkerhed.
Data Mining er en analytisk proces, der identificerer forskellige mønstre fra datasættene, som kan hjælpe med at håndtere oversvømmelsen af information, og datavisualisering giver en masse visualiseringsteknikker, der er blevet udviklet i de sidste årtier, der understøtter udforskningen af store datasæt.
Fordelen ved Data Mining er, at forholdet vil være uhindret mellem forskellige datasæt og variabler, mens Data Visualization definerer som det er det visuelle objekt ved at repræsentere dataene i form af grafer og diagrammer.

Tabning af dataundervisning vs datavisualisering

GRUNDLÆGGELSE FOR SAMMENLIGNING	Datamining	Datavisualisering
Definition	Søger og producerer et passende resultat fra store databunker	Giver en enkel oversigt over komplekse data
Preference	Dette er med forskellige applikationer og foretrækkes til websøgemaskiner	Foretrækkes ved dataprognose og forudsigelser
Areal	Kommer under datavidenskab	Kommer ind under området data science
Platform	Opereres med websoftwaresystemer eller applikationer	Understøtter og fungerer bedre i komplekse dataanalyser og applikationer
almenhed	Ny teknologi, men underudviklet	Mere nyttig i realtidsprognosen
Algoritme	Der findes mange algoritmer ved brug af data mining	Intet behov for at bruge nogen algoritmer
Integration	Kører på enhver webbaseret platform eller med andre applikationer	Uanset hardware eller software giver det visuelle oplysninger

Konklusion - Data Mining vs Data Visualization

Data mining er et område inden for Data Science, hvor de store datasæt vil blive grundigt behandlet for at give passende resultater i søgningen ved at identificere forskellige mønstre.

Datavisualisering er processen med visning af visuel information ud af de eksisterende komplekse data for at drage en bestemt konklusion på et øjeblik uden behov for at studere nogen teoretiske resultater. Ansøgningerne inkluderer satellitdatainformation, information om forskningsresultater, videnskabeligt studerede data osv.

Anvendelsen af Data mining er websøgemaskiner, detail-, finans- og bankindustrier, regeringsorganisationer osv. Både data mining og datavisualisering

har store fordele inden for datalogi-applikationer inden for datalogi.

Anbefalet artikel

Dette har været en guide til Data mining vs Data Visualization, deres betydning, sammenligning mellem hoved og hoved, nøgleforskelle, sammenligningstabel og konklusion. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere -