Forskel mellem datamining og dataanalyse
Den eksponentielle stigning i datamængden har ført til en informations- og videnrevolution. Det er nu et centralt aspekt af forskning og strategiopbygning at indsamle meningsfuld information og indsigt fra eksisterende data. Alle disse oplysninger gemmes i et datalager, der derefter bruges til Business Intelligence-formål.
Der er flere definitioner og synspunkter, men alle er enige om, at dataanalyse og datamining er to undergrupper af Business Intelligence.
Data Mining - Data mining er en systematisk og sekventiel proces til at identificere og opdage skjulte mønstre og information i et stort datasæt. Det er også kendt som Knowledge Discovery i databaser. Det har været et buzz-ord siden 1990'erne
Dataanalyse - Dataanalyse er på den anden side et supersæt af Data Mining, der involverer udtrækning, rengøring, transformation, modellering og visualisering af data med det formål at afsløre meningsfuld og nyttig information, der kan hjælpe med at udlede konklusion og tage beslutninger. Dataanalyse har været en proces siden 1960'erne.
Lad os finde ud af den bedste forskel mellem datamining og dataanalyse i dette indlæg.
Sammenligning fra head to head mellem datamining og dataanalyse
Nedenfor er Top 7-sammenligningen mellem Data Mining Vs Data Analyse
Vigtige forskelle mellem datamining og dataanalyse
Datamining og dataanalyse er to forskellige navne og processer, men der er dog nogle synspunkter, hvor folk bruger dem om hverandre. Dette afhænger også af, at organisationen eller projektgruppen udfører sådanne opgaver, hvor denne sondring ikke markeres specifikt. For at fastlægge deres unikke identiteter fremhæver vi den største forskel mellem Data Mining og Data Analyse:
- Data mining identificerer og opdager et skjult mønster i store datasæt. Dataanalyse giver indsigt eller testhypotese eller model fra et datasæt.
- Data mining er en af aktiviteterne i Data Analyse. Dataanalyse er et komplet sæt aktiviteter, der tager sig af indsamling, forberedelse og modellering af data til udtrækning af meningsfuld indsigt eller viden. Begge er undertiden inkluderet som en undergruppe af Business Intelligence.
- Data Mining studier er mest på strukturerede data. Dataanalyse kan udføres på både strukturerede, semistrukturerede eller ustrukturerede data.
- Målet med Data Mining er at gøre data mere anvendelige, mens Data Analyse hjælper med at bevise en hypotese eller tage forretningsbeslutninger.
- Data Mining har ikke brug for nogen forudfattet hypotese for at identificere mønsteret eller tendensen i dataene. På den anden side tester Data Analyse en given hypotese.
- Mens data mining er baseret på matematiske og videnskabelige metoder til at identificere mønstre eller tendenser, bruger Data Analyse forretningsinformation og analysemodeller.
- Data mining behøver generelt ikke visualiseringsværktøj. Dataanalyse er altid ledsaget af visualisering af resultater.
Data Mining Vs Dataanalyse Sammenligningstabel
| Grundlag for sammenligning | Datamining | Dataanalyse |
| Definition | Det er processen med at udtrække et specifikt mønster fra store datasæt | Det er processen med at bestille og organisere rådata for at bestemme nyttig indsigt og beslutninger. |
| Ekspertområde | Det involverer skæringspunktet mellem maskinlæring, statistik og databaser. | Det kræver viden om datalogi, statistik, matematik, fagviden, AI / maskinuddannelse |
| Synonymer | Det er også kendt som vidensopdagelse i databaser | Dataanalyse er af flere typer - efterforskende, beskrivende, tekstanalyse, forudsigelig analyse, data mining osv. |
| Arbejdsprofil | Data Mining specialist bygger normalt algoritmer til at identificere en meningsfuld struktur i dataene.
En data mining specialist er stadig en Data Analyst med omfattende viden om induktiv læring og hands-on kodning | En dataanalytiker kan normalt ikke være en enkelt person. Jobprofilen involverer udarbejdelse af rådata, dets rensning, transformation og modellering og endelig deres præsentation i form af diagram / ikke-kortbaserede visualiseringer. |
| ansvar | Er ansvarlig for at udtrække og opdage meningsfulde mønstre og struktur i dataene | Er ansvarlig for at udvikle modeller, forklaringer, test og foreslå hypoteser ved hjælp af analysemetoder |
| Produktion | Outputet fra en data mining-opgave er et datamønster | Outputet fra dataanalyse er en verificeret hypotese eller indsigt i dataene |
| eksempler | En af de vigtigste anvendelser af Data mining er inden for e-handelssektoren, hvor websteder viser muligheden for "dem, der har købt dette også set" | Et eksempel på dataanalyse kan være "tidsserieundersøgelse af arbejdsløshed i de sidste 10 år" |
Konklusion - Data Mining Vs Data Analyse
Udtrykket Data Mining og Data Analyse har eksisteret i omkring to årtier (eller mere). De er blevet anvendt ombyteligt af nogle brugergrupper, mens nogle har gjort en klar sondring i begge aktiviteter. Data mining er normalt en del af dataanalyse, hvor målet eller intentionen fortsat er at opdage eller identificere mønsteret fra et datasæt. Dataanalyse kommer på den anden side som en komplet pakke til at give mening ud fra de data, der måske eller måske ikke involverer dataudvinding. Begge kræver forskellig dygtighed og ekspertise, og i de følgende år vil begge områder se store krav til både data, ressourcer og job.
Anbefalede artikler
Dette har været en guide til Data Mining Vs Data Analyse, deres betydning, sammenligning mellem hoved og hoved, nøgleforskelle, sammenligningstabel og konklusion. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere -
- Nyttige dataminingsteknikker
- Awesome 4 Data Warehousing VS Data Mining
- Dataanalyseteknikker til brandstyrke
- Primære komponenter i Data Mining Architecture