Az adatbányászat és a statisztika közötti különbség
Az adatok elemzése a múlt és a jelen adatok elemzésére szól, hogy előre jelezze a jövőbeli kérdéseket. A szervezetek az Adatbányászatot és a Statisztikát használják az adatközpontú döntés meghozatala érdekében, amely az Adattudomány alapvető része. Az adatgyűjtés és a statisztika gyakran összekeverik ugyanazokat, de ez a helytelen felfogás, nézzük meg, valóban hasonlóak vagy eltérőek?
Adatbányászat
Mi az adatbányászat?
Ez a korábban ismeretlen, érthető és megvalósítható információk kinyerése a nagy adattárházakból, és felhasználja azt döntő üzleti döntéshozatalra. Tehát az adatmodellezés során az ügyfelek adatait bányozzák fel, hogy üzleti betekintést kapjanak. Az adatmodellezés eredete a statisztika, a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia. A mai világban minden szervezet adatot gyűjt a szociális médiaből, érzékelői adatokból, webhelyek naplóiból stb. Szinte minden adatot bocsát ki, mivel az IoT egyre növekszik, és az adatbányászat során hasznos információkat nyernek ki ebből a nyers adatból az ismeretlen minták előrejelzésére.
Az adatbányászat folyamata:
Az adatbányászati folyamat 5 szakasz alatt bontható fel:
- Adatkutatás / -gyűjtés: Azonosítsa a különböző adatforrásokból származó adatokat, és töltse be őket decentralizált adattárházakba.
- Adatok tárolása és kezelése: Tárolja az adatokat elosztott tárolóban (HDFS), házon belüli szerveren vagy felhőben (Amazon S3, Azure).
- Modellezés: Üzleti csapat, a fejlesztők hozzáférnek az adatokhoz, mintavételezést és átalakítást alkalmaznak az adatokban, és eltávolítják a sérült, irreleváns, pontatlan, hiányos adatokat.
- Modellek telepítése: A modellezett adatok alapján rendezze az adatokat a felhasználói elvárások vagy eredmények alapján.
- Adatok megjelenítése: Az adatokat grafikonokon, táblázatokban, diagramokon vagy döntési fa formátumban jeleníti meg, hogy a végfelhasználók megértsék.
Adatbányászati alkalmazások:
Az adatbányászatot sok területen használják, az alábbiakban néhány nagyon használt domain -
- Piacelemzés és menedzsment
- Vállalati elemzés és kockázatkezelés
- Csalások felderítése
Statisztika
A statisztika az adatok numerikus tényezőinek elemzése és bemutatása, és az összes adatbányászási és gépi tanulási algoritmus alapja. Analitikai technikát és eszközöket biztosít nagy mennyiségű adatkészletekhez. A statisztikák magukban foglalják a kutatási eredmények megtervezését, megtervezését, adatgyűjtését, elemzését, értelmezésének értelmezését és jelentéstételét, valamint ennek jelentését, ezért a statisztikák nemcsak a matematikusokra korlátozódnak, hanem az üzleti elemzők is használják. A kívánt eredmény eléréséhez vagy az adatok számszerűsítéséhez valószínűséget használ felmérések és kísérletek tervezésével.
Összehasonlítás az adatbányászat és a statisztika között
Az alábbiakban bemutatjuk a 11 fej közötti különbséget az adatbányászat és a statisztika között
Az adatbányászat és a statisztika közötti legfontosabb különbségek
- Az adatbányászat az adattudomány kezdete, és lefedi az adatanalízis teljes folyamatát, míg a statisztika az adatbányászati algoritmus alapja és alapvető partíciója.
- Az Adatbányászat egy feltáró elemzési folyamat, amelyben először feltárjuk és összegyűjtjük az adatokat, és modellre építünk az adatok alapján, hogy felismerjük a mintát, és elméleteket készítsünk rájuk a jövőbeli eredmények előrejelzésére vagy a problémák megoldására. Míg a statisztika az a megerősítő folyamat, amelyben először elméleteket készítenek, majd érvényesítést alkalmaznak ezen az elméletnél az adatkészletek tesztelésére.
- Mivel nap mint nap növekszik az adatméret, az adatformátum is változik, a kapott adatok többnyire nem strukturált adatok, amelyek tartalmazhatnak numerikus vagy nem numerikus adatokat, és mindkét típusú adatot az adatbányászathoz használják, de a statisztikákhoz valószínűségi szempontból csak numerikus típusú adatokat használnak. matematikai számítás és előrejelzés.
- Az adatbányászat induktív folyamat, és olyan algoritmust használ, mint egy döntési fa, klaszterezési algoritmust az adatok partíciójának levezetésére és az adatokból való hipotézisek előállítására, míg a statisztika a deduktív folyamat, azaz nem tartalmaz semmilyen előrejelzést, és tudás származtatására és a hipotézisek ellenőrzésére szolgál.
- Az adatbányászat nem nagyon foglalkozik az adatgyűjtéssel vagy -gyűjtéssel, mivel feltáró adatanalízis; az adatbányászat többnyire szoftver és számítási eljárás a nagy adatkészletek mintáinak felfedezésére, míg a statisztikák inkább az adatgyűjtésre vonatkoznak, hogy megerősítést nyújtsanak az előrejelzett adatokról. adatokat kell gyűjtenünk, hogy elemezzük a kérdéseket. Az összegyűjtött adatok mennyiségi, minőségi, elsődleges vagy másodlagos adatok lehetnek.
- Az adattisztítás az adatbányászatban az első lépés, mivel elősegíti az adatok minőségének megértését és helyesbítését a pontos végső elemzéshez. Az adattisztítás során a felhasználónak lehetősége van pontatlan vagy hiányos adatok tisztítására. Megfelelő adatminőség hiányában a végső elemzés pontosságát sújtja, vagy esetleg rossz eredményre juthat. Míg a Statisztikában a különféle forrásokból származó adatok összegyűjtése után az adatok megtisztulnak, és ezen megtisztított adatokra statisztikai módszereket alkalmaznak a megerősítő elemzéshez.
- Az adatbányászat egy folyamat, amellyel a nagy adatbázisokból korábban rendelkezésre álló ismeretlen, ám igénybe vehető információkat mélyen feltárja, és így felhasználhatja azokat néhány döntő döntés meghozatalához. Módszerek egy sorát használják a minták és kapcsolatok megtalálására a rendelkezésre álló adatokban. Ez a különféle folyamatok összefolyása, beleértve a statisztikákat, a gépi tanulást, az adatbáziskezelést, a mesterséges intelligenciát (AI) és az adatminták felismerését stb., Míg a statisztika az adatbányászat fontos eleme, amely hatékony elemzési technikákat és eszközöket kínál nagy mennyiségű adatkezelés kezelésére. adatok a kedvezményezett vállalkozások számára. Az adatok tanulásának tudománya, amely mindent lefed az adatgyűjtéstől az adatok hatékony felhasználásáig.
- Az Adatbányászat alapvetően olyan kereskedelmi alkalmazások, mint például a pénzügyi adatok elemzése, kiskereskedelem, telekommunikáció, biológia és egyéb tudományos felderítés. Míg a statisztikákat minden adatmintában felhasználják új információk készítésére. Leírja az elemzendő adatok jellegét, és feltárja az adatok kapcsolatát. Prediktív elemzést használ a forgatókönyvek futtatásához, amelyek segítenek eldönteni a jövőbeni tevékenységeket. Másrészt a statisztika élettelen adatokba vezet.
- Az adatbányászatban népszerű fejlődő tendenciák közé tartozik az alkalmazáskutatás, a vizuális adatbányászat, a biológiai adatbányászat, a webbányászat, a szoftverbányászat, az elosztott adatbányászat, a valódi adatbányászat és még sok más. A statisztikák segítenek az új minták azonosításában a rendelkezésre álló strukturálatlan adatokban.
Adatbányászat vs. statisztikai összehasonlító táblázat
Az Adatbányászat és a Statisztika közötti különbségeket az alábbiakban ismertetjük:
| Adatbányászat | Statisztika |
| Először fedezze fel és gyűjtse az adatokat, modellt épít fel a minták felismerésére és elméletek készítésére. | Biztosítja az elméleteket a statisztikai teszteléshez. |
| A felhasznált adatok numerikus vagy nem numerikus adatok. | A felhasznált adatok numerikusak. |
| Induktív folyamat (új elmélet generálása az adatokból) | Deduvatív folyamat (nem jár semmiféle előrejelzés készítésével) |
| Az adatgyűjtés kevésbé fontos. | Az adatgyűjtés sokkal fontosabb. |
| Az adatok tisztítása az adatbányászatban történik. | A statisztikai módszer alkalmazásához tiszta adatokat használunk. |
| Kevesebb felhasználói beavatkozásra van szükség a modell érvényesítéséhez, így könnyen automatizálható. | Következő felhasználói interakcióra van szükség a modell érvényesítéséhez, ezért nehéz automatizálni. |
| Nagy adatkészletekhez használható | Alkalmas kisebb adatkészletekhez |
| Ez egy algoritmus, amely az adatokból tanul programozási szabályok nélkül. | Az adatok kapcsolatának formalizálása matematikai egyenlet formájában |
| Használjon heurisztikus gondolkodást (az ítéletek kialakításához és a döntések meghozatalához használt szabályok) | Nincs helye a heurisztikus gondolkodásmódnak. |
| Osztályozás, klaszterezés, neurális hálózat, asszociáció, becslés, szekvenciaalapú elemzés, megjelenítés | Leíró statisztikai, inferenciális statisztikai adatok |
| Pénzügyi adatok elemzése, kiskereskedelem, telekommunikáció, biológiai adatok elemzése, egyes tudományos alkalmazások stb. | Demográfia, aktuáriusi tudomány, működési kutatás, biostatisztika, minőség-ellenőrzés stb. |
Következtetés - Adatbányászat vs. statisztika
Az a következtetés, hogy bármely szervezetben nagy adatok jelennek meg, nagy mennyiségű és eltérő sebességű adatokkal, fontos szerepet játszik, és az eredmények kiszámítása az adatok bányászata és a statisztika szerves része. Az adatbányászat mindig statisztikai gondolkodást fog alkalmazni a kimeneti eredmények felhívására, így a közeljövőben mind az adatbányászat, mind a statisztika növekedni fog. És statisztikákat használ a nagy adatfelhasználók / szervezetek számára az adatbányászás gondolkodásának és megközelítéseinek.
Ajánlott cikk
Ez egy útmutató az Adatbányászat és a Statisztika, azok jelentésének, a fej-fej összehasonlításnak, a legfontosabb különbségeknek, az összehasonlító táblázatnak és a következtetésnek. A következő cikkeket is megnézheti további információkért -
- Csodálatos útmutató az Azure Paas vs Iaas oldalról
- 7 fontos adatbányászati technika a legjobb eredmények elérése érdekében
- Üzleti intelligencia VS adatbányászat - melyik hasznosabb
- 9 Félelmetes különbség az adattudomány és az adatbányászat között
- 8 fontos adatbányászati módszer a sikeres üzleti élethez