Az adatbányászat és a szövegbányászat közötti különbség
Az adatbányászat az a gyakorlat, amikor a nagy adathalmazokat automatikusan keresik, hogy felfedezzék a mintákat, és az információk kinyerése az adatkészletekből egy egyszerű, érthető struktúrává alakítsa. Az adatbányászat egy fontos szempontot érint mind az adatbázis-technikákkal, mind az AI / gépi tanulási mechanizmusokkal kapcsolatban. A szövegbányászat az a folyamat, amellyel a szövegből kiváló minőségű információkat nyernek. Ez a folyamatkészlet, amely ahhoz szükséges, hogy értékes strukturált információkat nyerjünk a nem strukturált szöveges dokumentumokból vagy forrásokból. A kapcsolat feltérképezése révén automatikusan besorolható, irányítható, összefoglalható, megjeleníthető, és ami a legfontosabb: könnyebbé válik a keresés.
Adatbányászat
Az Adatbányászat kiváló lehetőséget kínál a lekérdezés és a következtetés / érvelés közötti érdekes kapcsolat feltárására, amely az adatbányászat természetével kapcsolatos alapvető kérdés.
Az adatbányászási folyamat a következő lépésekre bontható:
- Gyűjtse össze, bontsa ki, transzformálja és töltse be az adatokat egy adattárházba.
- Tárolja és kezelje az adatokat, többdimenziós adatbázist, azaz akár házon belüli szerveren, akár a felhőn.
- Biztosítson adathozzáférést az üzleti elemzőknek, vezetői csoportoknak és információs technológiai szakembereknek, és határozza meg, hogyan kívánják megszervezni az alkalmazás szoftverekkel.
- És végül, az adatokat könnyen megosztható formátumban, például táblázatok vagy grafikonok formájában nyújtsa be.
Szöveg bányászat
A szövegbányászathoz kifinomult nyelvi és statisztikai technikákra is szükség van, amelyek képesek elemezni a nem strukturált szöveges formátumokat, valamint olyan technikákat, amelyek egyesítik az egyes dokumentumokat a végrehajtható metaadatokkal.
A szövegbányászat nagyon sokféle módszerből és technológiából áll, mint például:
- Kulcsszó alapú technológiák: A bevitel a szövegben szereplő kulcsszavak kiválasztására épül, amelyeket karakterláncok sorozataként szűrnek, nem szavakat és „fogalmakat”.
- Statisztikai technológiák: A gépi tanuláson alapuló rendszerekre vonatkozik. A statisztikai technológiák felhasználják a szöveget kezelő és kategorizáló modellként használt oktatási dokumentumkészletet.
- Nyelvi alapú technológiák: Ez a módszer felhasználhatja a nyelvfeldolgozó rendszereket. A szöveganalízis kimenete lehetővé teszi a szöveg szerkezetének, az alkalmazott nyelvtannak és logikának a sekély megértését. (Hogy jobban megértsük, hogyan működik ez, ez a szöveg a szöveges bányászatról és az NLP-ről hasznos.)
Mindezen megközelítéseknek közös vonása, hogy mindegyikük a szöveg hozzávetőleges feldolgozással foglalkozik, bár nem képesek megérteni őket.
Összehasonlítás az adatbányászat és a szövegbányászat között (Infographics)
Az adatbányászat és a szövegbányászat közötti legfontosabb különbségek
Az adatbányászat és a szövegbányászat közötti különbséget az alábbiakban ismertetjük:
- Az adatbányászati rendszerek alapvetően elemezik azokat a számadatokat, amelyeket homogénnek és univerzálisnak is lehet nevezni. Kicsomagolja, átalakítja és betölti az adatokat egy adattárházba. Az üzleti elemzők adatbányászati szoftveralkalmazások segítségével elemzett adatokat mutatnak könnyen érthető formában, például táblázatok vagy grafikonok formájában. Lehet, hogy a pénznemeket, a dátumokat és a neveket kell kezelni, de könnyen kapcsolódnak az adatokhoz, és nem igényelnek mélyebb megértést a környezetükről. A szövegbányászási eszközöknek jelentős technikai kihívásokkal kell szembenézniük, például heterogén dokumentumformátumokkal (szöveges dokumentumok, e-mailek, közösségi média hozzászólásai, szó szerinti szöveg stb.), Valamint a többnyelvű szövegekkel és az SMS-nyelvre jellemző rövidítésekkel és szlenggel.
- Az adatbányászat olyan adattól függő tevékenységekre összpontosít, mint például a számvitel, a beszerzés, az ellátási lánc, a CRM stb. A szükséges adatok könnyen hozzáférhetők és homogének. Az algoritmusok meghatározása után a megoldás gyorsan telepíthető. A feldolgozott adatok összetettsége meghosszabbítja a szövegbányászási projektek telepítését. A szövegbányászat az elemzés több közbenső nyelvi szakaszát számolja, mielőtt a tartalmat gazdagíthatja (nyelvi találgatások, tokenizálás, szegmentálás, morfo-szintaktikai elemzés, egyértelműsítés, kereszthivatkozások stb.). Ezután a releváns kifejezések kibontása és a metaadat-asszociációs lépések a strukturálatlan tartalom strukturálására irányulnak, hogy támogassák a domain-specifikus alkalmazásokat. Ezenkívül a projektek tartalmazhatnak heterogén nyelveket, formátumokat vagy tartományokat is. Végül kevés társaság rendelkezik saját taxonómiával. Ez azonban kötelező a szövegbányászati projekt elindításához, és néhány hónapot igénybe vehet a fejlesztés.
- Az adatbányászatot évtizedek óta bevált, robusztus és ipari technológiának tekintik. A szövegbányászat történelmileg összetett, domain-specifikus, nyelvspecifikus, érzékeny, kísérleti stb. Volt, más szóval a szövegbányászatot nem értették elég jól ahhoz, hogy kezelési támogatást kapjanak, és ezért soha nem értékelték kötelezőnek. ”. A digitalizáció megjelenésével, a társadalmi hálózatok növekedésével és a megnövekedett összeköttetésekkel azonban a vállalatok most már inkább aggódnak online hírneve miatt, és módszereket keresnek az ügyfelekkel szembeni lojalitás fokozására a növekvő választás világában. Ennek eredményeként az érzelmi elemzés a szövegbányászat új fókuszpontja. A cégek rájöttek, hogy az információ stratégiai eszköz, amelyet szövegek alkotnak, és a szövegbányászat már nem luxus, hanem szükségszerűség!
Adatbányászat és a szövegbányászat összehasonlító táblázata
Az alábbiakban a pontok listája írja le az Adatbányászat és a Szövegbányászat összehasonlításait
| AZ ÖSSZEHASONLÍTÁSI ALAP | Adatbányászat | Szöveg bányászat |
| Koncepció | Az adatbányászat a különböző megközelítések spektruma, amely az adatok mintáit és összefüggéseit keresi. | A szövegbányászat egy olyan folyamat, amely a strukturálatlan szöveges dokumentum értékes strukturált információkká történő alakításához szükséges. |
| Adatok visszakeresése | A szokásos adatbányászati technikákkal feltárják az üzleti mintákat a numerikus adatokban. | A szokásos szövegbányász-módszerekkel felfedezi a szöveg lexikai és szintaktikai tulajdonságait. |
| Az adatok típusa | Tudás felfedezése strukturált adatokból, amelyek homogének és könnyen hozzáférhetők. | Szöveg felfedezése strukturálatlan adatokból, amelyek heterogének, sokrétűek. |
Következtetés - Adatbányászat és a szövegbányászat
A szöveg- és adatbányászatot jelenleg a hatékony üzleti menedzsmenthez szükséges kiegészítő technikáknak tekintik, a szövegbányászási eszközök még jelentősebbé válnak. A szövegbányászat egy részhalmaza, a természetes nyelvfeldolgozás annál relevánsabb, ha az ügyfél 100% -ban részt vesz és rendelkezésre áll a pontos és teljes domain-specifikus taxonómia meghatározásához. Ez viszont elősegíti az információ kinyerését és a metaadatok asszociálását. A természetes nyelvet soha nem lesz olyan könnyű kezelni, mint az ábrákat, de a szövegbányászat érettebb, és az adatbányászattal való társítása értelmesebb. Ne felejtsük el, hogy az információ 80% -a szöveget tartalmaz!
Ajánlott cikk
Ez egy útmutató az Adatbányászat és a Szövegbányászat, azok jelentése, a fej-fej összehasonlítás, a legfontosabb különbségek, az összehasonlító táblázat és a következtetés összefoglalójához. A következő cikkeket is megnézheti további információkért -
- Üzleti intelligencia VS adatbányászat - melyik hasznosabb
- 8 fontos adatbányászati módszer a sikeres üzleti élethez
- 9 Félelmetes különbség az adattudomány és az adatbányászat között
- 7 fontos adatbányászati technika a legjobb eredmények elérése érdekében