Разлика између вађења података и статистике
Анализа података односи се на анализу прошлости и садашњих података ради предвиђања проблема у будућности. Организације користе Дата Мининг и Статистицс за доношење ове одлуке засноване на подацима које су суштински дио Дата Сциенце-а. Рударство података и статистика често се мешају као исти, али погрешан је појам да проверимо да ли су заиста слични или различити?
Претрага података
Шта је вађење података?
То је поступак вађења раније непознатих, разумљивих и делотворних информација из великих складишта података и користи их за доношење кључне пословне одлуке. Тако се у моделирању података подаци купаца минирају како би се добио увид у пословање. Порекло моделирања података је статистика, машинско учење и вештачка интелигенција. У данашњем свету све организације прикупљају податке са друштвених медија, података о сензорима, записима о веб локацијама итд. Скоро све емитује податке како се употреба ИоТ-а повећава, а рударјење података је процес вађења корисних информација из ових сирових података како би се предвидјели непознати обрасци.
Процес рударјења података:
Процес рударјења података је подељен на испод 5 фаза:
- Истраживање / прикупљање података : Идентификујте податке из различитих извора података и ставите их у децентрализована складишта података.
- Чување и управљање подацима: Чувајте податке у дистрибуираној меморији (ХДФС), интерним серверима или у облаку (Амазон С3, Азуре).
- Моделирање: Пословни тим, програмери ће приступити подацима и примењивати узорковање и трансформацију података и уклонити оштећене, небитне, нетачне, непотпуне податке.
- Примена модела: На основу резултата моделираних података сортирајте податке на основу очекивања или резултата корисника.
- Визуализујте податке: представља податке у графиконима или табелама или графиконима или формату стабла одлука тако да крајњи корисници могу да разумеју.
Апликације за рударјење података:
Ископавање података користи се у многим доменима. Следе неки високо коришћени домени -
- Анализа и управљање тржиштем
- Корпоративна анализа и управљање ризиком
- Откривање преваре
Статистика
Статистика је анализа и приказ бројчаних чињеница података и она је језгра свих алгоритама за вађење података и машинско учење. Омогућује аналитичку технику и алате за примену на великим количинама података. Статистика укључује планирање, дизајнирање, прикупљање података, анализу, цртање смисленог тумачења и извештавања о резултатима истраживања и због тога што се статистика не ограничава само на математичара, већ га користи и пословни аналитичар. Да бисте добили жељени излаз или квантифицирали податке, статистика користи вероватноћу, дизајнирање анкета и експеримената.
Упоређивање података између података и статистике
Испод се налазе разлике између 11 података у односу на статистику
Кључне разлике између Мининг података и статистике
- Ископавање података је почетак науке о подацима и покрива целокупни процес анализе података док је статистика основна и основна подела алгоритма ископавања података.
- Дата Мининг је процес истраживачке анализе у коме прво истражујемо и прикупљамо податке и градимо модел на подацима да бисмо открили образац и направили теорије на њима да би предвиђали будући исход или решили проблеме. Док је статистика поступак потврђивања у коме се прво постављају теорије, а затим се на тој теорији проводи валидација за тестирање скупова података.
- Како се величина података из дана у дан повећава, формат података такође се мења, углавном примљени подаци су неструктурирани подаци који могу садржавати нумеричке или не нумеричке податке и обе врсте података који се користе за вађење података, али статистика се користи само нумерички тип података за вероватноће и математички прорачун и предвиђање
- Ископавање података је индуктивни процес и користи алгоритам попут стабла одлука, алгоритам кластерирања за добивање партиције података и генерирање хипотеза из података, док је статистика дедуктивни процес, тј. Не укључује предвиђања која се користе за добивање знања и провјеру хипотеза.
- Ископавање података није много забринуто због прикупљања или прикупљања података, јер је истраживачка анализа података, такође рударјење података углавном је софтверски и рачунски процес за откривање образаца на великим скуповима података, док се статистика више односи на прикупљање података како би се добила потврда о предвиђеним подацима морамо прикупити податке и анализирати их да бисмо одговорили на питања. Прикупљени подаци могу бити квантитативни, квалитативни, примарни или секундарни подаци.
- Чишћење података приликом вађења података је први корак јер помаже у разумевању и исправљању квалитета података да би се добила тачна коначна анализа. Приликом чишћења података корисник има могућност чишћења нетачних или непотпуних података. Без одговарајућег квалитета података, ваша коначна анализа ће пасти у тачност или бисте потенцијално могли да дођете до погрешног закључка. Док се у статистици након прикупљања података из различитих извора врши чишћење података и на овим очишћеним подацима статистичке методе се примењују за потврдну анализу.
- Ископавање података је процес копања дубоко у раније доступним непознатим, али дјелотворним информацијама из великих база података за њихово кориштење за доношење неких пресудних одлука. Скуп метода се користи за проналажење образаца и односа унутар доступних података. То је спајање различитих процеса, укључујући статистику, машинско учење, управљање базама података, вештачку интелигенцију (АИ) и препознавање образаца података итд. Док је статистика важна компонента вађења података која нуди ефикасне аналитичке технике и алате за бављење великом количином подаци за добробит предузећа. То је наука о учењу података која покрива све, од прикупљања до ефикасног коришћења података.
- Дата Мининг се углавном примењују у комерцијалним апликацијама попут анализе финансијских података, малопродајне индустрије, телекомуникација, биологије и других научних детекција. Док се статистика користи у сваком узорку података за извлачење скупа нових информација. Описује карактер података који се анализирају и истражује однос података. Користи предиктивну аналитику за покретање сценарија који помажу у одлучивању о будућим акцијама. С друге стране, статистика даје дисање у беживотне податке.
- Неки од популарних трендова који се развијају у Дата Минингу су истраживање апликација, рударство визуелних података, рударство биолошких података, рударство на мрежи, софтверски рударство, дистрибуирано вађење података, копање стварних података и још много тога. А статистика помаже у препознавању нових образаца у доступним неструктурираним подацима.
Табела података и статистика упоређивања података
Разлике између Дата Мининг-а и статистике објашњене су у доњим тачкама:
| Претрага података | Статистика |
| Прво истражите и прикупите податке, направите модел за откривање образаца и израду теорија. | Омогућава тестирање теорија користећи статистичке податке. |
| Подаци који се користе су нумерички или нумерички. | Подаци који се користе су нумерички. |
| Индуктивни процес (Стварање нове теорије из података) | Дедуктивни процес (не укључује предвиђања) |
| Прикупљање података је мање важно. | Прикупљање података је важније. |
| Чишћење података врши се приликом вађења података. | Чисти подаци се користе за примјену статистичких метода. |
| Потребна је мања интеракција корисника за валидацију модела, стога је лако аутоматизовати. | Потребна интеракција корисника за потврђивање модела стога је тешко аутоматизовати. |
| Погодно за велике скупове података | Погодно за мање скупове података |
| То је алгоритам који учи из података без употребе било којег правила програмирања. | Формализација односа података у облику математичке једначине |
| Користите хеуристичко размишљање (правила која се користе за обликовање просудби и доношење одлука) | Нема простора за хеуристичко размишљање. |
| Класификација, Кластерирање, Неуронска мрежа, Асоцијација, Процена, Анализа заснована на секвенци, Визуализација | Дескриптивна статистика, референтна статистика |
| Анализа финансијских података, малопродајна индустрија, телекомуникациона индустрија, анализа биолошких података, одређене научне примене итд. | Демографија, актуарска наука, оперативно истраживање, биостатистика, контрола квалитета итд. |
Закључак - Мининг података у односу на статистику
Да закључимо у било којој организацији због појаве великих података са великом количином података и различитим подацима о брзини игра важну улогу, а предвиђање исхода вађење података и статистика је саставни део. Ископавање података увек ће користити статистичко размишљање како би извукли излазне податке, па ће тако и Мининг Мининг и Статистика неизбежно расти у блиској будућности. И то помоћу статистике о великом броју корисника / организација треба да користе мишљење и приступе за рударјење података.
Препоручени чланак
Ово је водич за Мининг података у односу на статистику, њихово значење, упоредни поступак, кључне разлике, табелу упоређивања и закључак. Такође можете погледати следеће чланке да бисте сазнали више -
- Невероватни водич на Азуре Паас-у вс Иаас
- 7 Важних техника вађења података за најбоље резултате
- Бусинесс Интеллигенце ВС Мининг Дата - који је кориснији
- 9 Страшна разлика између Дата Сциенце Вс Дата Мининга
- 8 Важне технике вађења података за успешно пословање