Forskel mellem Data Mining og Text Mining
Datamining er fremgangsmåden ved automatisk søgning i store datasæt for at opdage mønstre, for at udtrække oplysningerne fra datasæt transformere dem til en simpel struktur, som kan være forståelig. Data mining er beskæftiget med et vigtigt aspekt relateret til både databaseteknikker og AI / maskinindlæringsmekanismer. Tekstminedrift er processen med at hente information i høj kvalitet fra teksten. Det er det sæt processer, der kræves for at få værdifuld struktureret information fra ustrukturerede tekstdokumenter eller ressourcer. Det kan automatisk klassificeres, dirigeres, opsummeres, visualiseres gennem linkkortlægning, og vigtigst af alt bliver det lettere at søge.
Datamining
Data Mining er en fremragende mulighed for at udforske det interessante forhold mellem indhentning og inferens / resonnement, et grundlæggende spørgsmål vedrørende arten af data mining.
Dataindvindingsprocessen opdeles i følgende trin:
- Indsamle, udpakke, transformere og indlæse data i et datavarehus.
- Gem og administrer dataene, multidimensionel database, dvs. enten på interne servere eller skyen.
- Giv datatilgang til forretningsanalytikere, managementteams og informationsteknologiske fagfolk, og bestem, hvordan de vil organisere det ved hjælp af applikationssoftware.
- Og til sidst skal du præsentere dataene i et let at dele formater, f.eks. En tabel eller graf.
Tekstminedrift
Tekstudvindingen kræver både sofistikerede sproglige og statistiske teknikker, der er i stand til at analysere ustrukturerede tekstformater og teknikker, der kombinerer hvert dokument med handlingsfulde metadata, som kan betragtes som et slags anker ved strukturering af denne type data.
Tekstminedrift består af en bred vifte af metoder og teknologier såsom:
- Nøgleordsbaserede teknologier: Inputet er baseret på et udvalg af nøgleord i teksten, der filtreres som en række karakterstrenge, ikke ord eller "koncepter".
- Statistikteknologier: Henviser til systemer, der er baseret på maskinlæring. Statistikteknologier udnytter et træningssæt med dokumenter, der bruges som model til at administrere og kategorisere tekst.
- Sprogbaserede teknologier: Denne metode kan udnytte sprogbehandlingssystemer. Outputet fra tekstanalyse muliggør en lav forståelse af strukturen i teksten, den anvendte grammatik og logik. (For en bedre forståelse af, hvordan dette fungerer, er dette indlæg om tekstudvikling og NLP nyttigt.)
Alle disse tilgange har et fælles træk, at de alle beskæftiger sig med at behandle tekst på en omtrentlig måde, mens de ikke er i stand til at forstå dem.
Sammenligning fra head to head mellem Data Mining vs Text Mining (Infographics)
Vigtige forskelle mellem Data mining vs Text Mining
Forskellen mellem Data mining vs Text mining er forklaret i nedenstående punkter:
- Data mining-systemer analyserer i det væsentlige tal, der kan beskrives som homogene og universelle. Det udtrækker, omdanner og indlæser data til et datalager. Forretningsanalytikere bruger data mining software-applikationer til at præsentere analyserede data i let forståelige former, såsom tabel eller grafer. Valutaer, datoer, navne skal muligvis styres, men de er lette at linke til data og kræver ikke nogen dyb forståelse af deres kontekst. Værktøjer til tekstudvikling er nødt til at møde store tekniske udfordringer, såsom heterogene dokumentformater (tekstdokumenter, e-mails, sociale medieindlæg, verbatim tekst osv.), Samt flersprogede tekster og forkortelser og slang typisk for sms-sprog.
- Data mining er fokuseret på datafhængige aktiviteter såsom regnskab, indkøb, forsyningskæde, CRM osv. De krævede data er let tilgængelige og homogene. Når algoritmer er defineret, kan løsningen hurtigt implementeres. Kompleksiteten af de behandlede data gør tekstindvindingsprojekter længere at implementere. Tekstmining tæller flere mellemliggende sproglige analysetrin, inden den kan berige indhold (sprog gætte, tokenisering, segmentering, morfo-syntaktisk analyse, disambiguering, krydshenvisninger osv.). Dernæst tackle relevante udtryksekstraktion og metadata-tilknytningstrin strukturering af det ustrukturerede indhold for at pleje domænespecifikke applikationer. Desuden kan projekter involvere nogle heterogene sprog, formater eller domæner. Endelig har få virksomheder deres egen taksonomi. Dette er dog obligatorisk for at starte et projekt til minedrift af tekst, og det kan tage et par måneder at blive udviklet.
- Data mining er blevet betragtet som en gennemprøvet, robust og industriel teknologi i mange årtier. Tekstminedrift blev historisk betragtet som kompleks, domænespecifik, sprogspecifik, følsom, eksperimentel osv. Med andre ord blev tekstudvinding ikke forstået godt nok til at have ledelsesstøtte og blev derfor aldrig værdsat som et 'must-have' '. Men med fremkomsten af digitalisering, stigningen i sociale netværk og øget tilslutning, er virksomheder nu mere bekymrede over deres online omdømme og leder efter måder at øge loyaliteten med kunder i en verden med stigende valg. Som et resultat er følelsesanalyse det nye fokus inden for tekstudvinding. Virksomheder har indset, at information er et strategisk aktiv, der er lavet af tekst, og at tekstudvinding ikke længere er en luksus, men en nødvendighed!
Data mining vs Tekst Mining Sammenligningstabel
Nedenfor er listen over punkter, der beskriver sammenligningerne mellem Data mining vs Text Mining
| GRUNDLÆGGENDE TIL Sammenligning | Datamining | Tekstminedrift |
| Koncept | Data mining er et spektrum af forskellige tilgange, der søger efter mønstre og dataforhold. | Tekst mining er en proces, der kræves for at gøre ustruktureret tekstdokument til værdifuld struktureret information. |
| Indhentning af data | Med standard data mining-teknikker afslører forretningsmønstre i numeriske data. | Med standardtekstindvindingsmetoder opdager en leksikalsk & syntaktisk funktion i teksten. |
| Type af data | Opdagelse af viden fra strukturerede data, som er homogene og lette at få adgang til. | Opdagelse af tekst fra ustrukturerede data, som er heterogene, mere forskellige. |
Konklusion - Data Mining vs Text Mining
Tekst- og dataudvinding betragtes nu som komplementære teknikker, der kræves til effektiv forretningsstyring, værktøjer til tekstminering bliver endnu mere betydningsfulde. En undergruppe af tekstudvikling, Natural Language Processing er desto mere relevant, når kunden er 100% involveret og tilgængelig for at hjælpe med at definere nøjagtige og komplette domænespecifikke taksonomier. Dette hjælper på sin side med at udvide information og tilknytning af metadata bliver lettere og mere effektiv. Naturligt sprog vil aldrig være lige så let at håndtere som tal, men tekstudvinding er nu mere moden, og dets tilknytning til data mining er mere fornuftigt. Glem ikke, at 80% af informationen er lavet af tekst!
Anbefalet artikel
Dette har været en guide til Data Mining vs Text Mining, deres betydning, sammenligning mellem hoved og hoved, nøgleforskelle, sammenligningstabel og konklusion. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere -
- Business Intelligence VS Data Mining - Hvilken er mere nyttig
- 8 Vigtige dataminingsteknikker til succesfuld forretning
- 9 Fantastisk forskel mellem Data Science Vs Data Mining
- 7 Vigtige dataminingsteknikker for de bedste resultater