Tudja meg a legjobb 7 különbséget az adatbányászat és az adatelemzés között

Az adatbányászat és az elemzés közötti különbség

Az adatmennyiség exponenciális növekedése az információs és tudásforradalomhoz vezetett. Jelenleg a kutatás és a stratégiaépítés kulcsfontosságú eleme, hogy értelmes információkat és betekintést nyerjünk a meglévő adatokból. Mindezen információkat egy adattárházban tárolja, amelyet azután üzleti intelligencia céljára használnak fel.

Számos meghatározás és nézet létezik, de egyetértenek abban, hogy az adatelemzés és az adatbányászat az üzleti intelligencia két részhalmaza.

Adatbányászat - Az adatbányászat egy szisztematikus és egymást követő folyamat rejtett minták és információk azonosítására és felfedezésére egy nagy adatkészletben. Az adatbázisokban ismeretek felfedezése is ismert. Az 1990-es évek óta ez egy szomorú szó

Adatelemzés - Az adatelemzés, másrészt, az Data Mining szuperszet, amely magában foglalja az adatok kinyerését, tisztítását, átalakítását, modellezését és megjelenítését azzal a szándékkal, hogy olyan értelmes és hasznos információkat tárjunk fel, amelyek segítenek a következtetések levonásában és a döntések meghozatalában. Az adatelemzés mint folyamat az 1960-as évek óta zajlik.

Fedezzük fel a legjobb különbséget az adatbányászat és az elemzés között ebben a bejegyzésben.

Összehasonlítás az adatbányászat és az adatok elemzése között

Az alábbiakban a 7 legfontosabb összehasonlítás található az Data Mining és az Data Analysis között

Az adatbányászat és az adatelemzés közötti főbb különbségek

Az Adatbányászat és az Adatelemzés két különálló név és folyamat, mégis vannak nézetek, amikor az emberek felváltva használják őket. Ez attól is függ, hogy a szervezettől vagy a projektcsoporttól elvégezzék-e az ilyen feladatokat, ahol ezt a megkülönböztetést nem külön jelölik meg. Egyedi identitásuk megállapításához kiemezzük az adatkeresés és az elemzés közötti fő különbséget:

Az adatbányászat rejtett mintát azonosít és fedez fel a nagy adatkészletekben. Az adatelemzés betekintést nyújt vagy hipotézist vagy modellt tesztel egy adatkészletből.
Az adatbányászat az adatelemzés egyik tevékenysége. Az adatelemzés olyan tevékenységek összessége, amely gondoskodik az adatok gyűjtéséről, előkészítéséről és modellezéséről az értelmes ismeretek vagy ismeretek kinyerése érdekében. Mindkettő szerepel az üzleti intelligencia részhalmazában.
Az adatbányászati tanulmányok többnyire strukturált adatokra vonatkoznak. Az adatelemzést strukturált, félig strukturált vagy strukturálatlan adatokra is el lehet végezni.
Az Adatbányászat célja, hogy az adatok felhasználhatóbbá váljanak, miközben az Adatanalízis elősegíti a hipotézis bizonyítását vagy üzleti döntések meghozatalát.
Az Adatbányászathoz nincs szükség előre meghatározott hipotézisre az adatok mintázatának vagy trendjének azonosításához. Az Adatelemzés viszont egy adott hipotézist tesztel.
Míg az adatbányászat matematikai és tudományos módszereken alapszik a minták vagy trendek azonosítására, az adat-elemzés üzleti intelligencia és elemzési modelleket használ.
Az adatbányászat általában nem foglal magában vizualizációs eszközt, az Adatanalízist mindig kíséri az eredmények megjelenítése.

Adatbányászat és az adatelemzés összehasonlító táblázata

Az összehasonlítás alapja	Adatbányászat	Adatelemzés
Meghatározás	Ez egy adott minta kinyerésének folyamata a nagy adatkészletekből	Ez a nyers adatok megrendelésének és megszervezésének folyamata a hasznos információk és döntések meghatározása érdekében.
Szakterület	Ez magában foglalja a gépi tanulás, a statisztikák és az adatbázisok keresztezését.	A számítógépes ismeretek, a statisztika, a matematika, a tantárgyak ismerete, az AI / gépi tanulás ismerete szükséges
Szinonimák	Az adatbázisokban ismeretek felfedezése is ismert	Az adatelemzés többféle típusú: feltáró, leíró, szöveges elemzés, prediktív elemzés, adatbányászat stb.
Munka profil	Az Adatbányász szakember általában algoritmusokat készít az adatok értelmes szerkezetének azonosítására. Az adatbányász szakember továbbra is adatelemző, széles körű ismeretekkel rendelkezik az induktív tanulás és a gyakorlati kódolás területén	Az adatelemző általában nem lehet egyetlen személy. A munkaprofil magában foglalja a nyers adatok előkészítését, tisztítását, átalakítását és modellezését, és végül bemutatását diagram / nem diagram alapú megjelenítések formájában.
feladatai	Az adatok értelmező mintáinak és struktúrájának kinyeréséért és felfedezéséért felel	Felelõs modellek, magyarázatok, tesztelés és hipotézisek kidolgozásáért analitikai módszerekkel
Kimenet	Az adatbányászati feladat kimenete adatmintázat	Az adatelemzés eredménye egy ellenőrzött hipotézis vagy betekintés az adatokba
Példák	Az adatbányászat egyik legfontosabb alkalmazása az e-kereskedelem területén, ahol a webhelyek megjelenítik azt a lehetőséget, hogy „azok, akik megvásárolták ezt is megtekintették”	Az adatelemzés példája lehet az „elmúlt 10 év munkanélküliségének idősoros tanulmánya”.

Következtetés - Adatbányászat és az adatok elemzése

Az Adatbányászat és az Adatelemzés kifejezés körülbelül két évtized (vagy annál több) létezik. Néhány felhasználói csoport felváltva használja őket, míg mások egyértelműen megkülönböztetik mindkét tevékenységet. Az adatbányászat általában az adatelemzés része, ahol a cél vagy szándék továbbra is csak az adatkészletből származó mintázat felfedezése vagy azonosítása. Az adatelemzés viszont teljes csomagként szolgál az adatok értelmezéséhez, amelyek tartalmazhatnak vagy nem tartalmaznak adatbányászatot. Mindkettőnek eltérő készségekre és szakértelemre van szüksége, és a következő években mindkét területnek mind az adatok, mind az erőforrások, mind a munkahelyek nagy igényeket támasztanak.

Ajánlott cikkek

Ez egy útmutató az Adatbányászat és az Adatanalízishez, azok jelentésének, a fej közötti összehasonlításhoz, a legfontosabb különbségekhez, az összehasonlító táblázathoz és a következtetésekhez. A következő cikkeket is megnézheti további információkért -