Разлика између података и рудника текста
Ископавање података је пракса аутоматског претраживања великих скупова података ради откривања образаца, издвајање информација из скупова података претвара их у једноставну структуру која може бити разумљива. Ископавање података тиче се важног аспекта везаног за обје технике база података и АИ / механизме машинског учења. Ископавање текста је процес добијања висококвалитетних информација из текста. То је скуп процеса потребних за добивање вриједних структурираних информација из неструктурираних текстуалних докумената или извора. Аутоматски се може класификовати, преусмерити, сажети, визуализовати путем мапирања веза и, што је најважније, то је лакше претраживати.
Претрага података
Дата Мининг пружа одличну прилику за истраживање занимљивог односа између проналажења и закључивања / закључивања, основно питање које се односи на природу ископавања података.
Процес рударјења података пропада на следеће кораке:
- Прикупљајте, екстрахирајте, трансформишите и учитајте податке у складиште података.
- Чувајте и управљајте подацима, вишедимензионалном базом података, тј. На интерним серверима или у облаку.
- Омогућите приступ подацима пословним аналитичарима, менаџерским тимовима и професионалцима из информационих технологија и одредите на који начин их желе организовати користећи апликативни софтвер.
- И на крају, представите податке у једноставним форматима, као што су табела или граф.
Тект Мининг
Искључивање текста захтева и софистициране језичке и статистичке технике способне да анализирају неструктуриране формате текста и технике које комбинују сваки документ с метабилитетима који се могу реализовати, што се може сматрати својеврсним сидром у структури ове врсте података.
Ископавање текста састоји се од широког спектра метода и технологија као што су:
- Технологије засноване на кључним речима : унос се заснива на избору кључних речи у тексту који су филтрирани као низ знаковних низова, а не речи или „концепти“.
- Статистичке технологије: Односи се на системе засноване на машинском учењу. Статистичке технологије користе сет докумената који се користе као модел за управљање и категоризацију текста.
- Лингвистичке технологије: Ова метода може користити системе за обраду језика. Резултат анализе текста омогућава плитко разумевање структуре текста, граматике и логике која се користи. (За боље разумевање како ово функционише, овај пост о рударству текста и НЛП-у је од помоћи.)
Сви ови приступи имају заједничку карактеристику, да се сви баве обрадом текста на приближан начин, док их нису у стању да разумеју.
Упоређивање података између рудања података и претварања текста (Инфограпхицс)
Кључне разлике између дата мининг-а и Тект Мининг-а
Разлика између дата мининг-а и дата мининг-а објашњава се у доњим тачкама:
- Системи за вађење података у основи анализирају бројке које се могу описати као хомогене и универзалне. Издваја, трансформише и учитава податке у складиште података. Пословни аналитичари користе софтверске апликације за рударјење података да представе анализиране податке у лако разумљивим формама, као што су табела или графикони. Валутама, датумима, именима можда се мора управљати, али се лако повезују са подацима и не захтијевају дубоко разумијевање њиховог контекста. Алати за испис текста морају се суочити са великим техничким изазовима као што су хетерогени формати докумената (текстуални документи, електронска пошта, постови на друштвеним медијима, дословни текст итд.), Као и вишејезични текстови и скраћенице и сленг типични за СМС језик.
- Ископ података је фокусиран на активности зависне од података, као што су рачуноводство, куповина, ланац снабдевања, ЦРМ итд. Потребни подаци су лако доступни и хомогени. Једном када су алгоритми дефинисани, решење се може брзо имплементирати. Сложеност обрађених података чини пројекте рударјења текста дуљим за имплементацију. Ископавање текста броји неколико посредничких језичких фаза анализе пре него што може обогатити садржај (језично нагађање, токенизација, сегментација, морфо-синтактичка анализа, неслагање, унакрсне референце итд.). Затим, кораци за вађење и придруживање метаподатака, баве се структуирањем неструктурираног садржаја за неговање апликација специфичних за домену. Штавише, пројекти могу укључивати неке хетерогене језике, формате или домене. Коначно, неколико компанија има своју таксономију. Међутим, ово је обавезно за покретање пројекта рударјења текста и може потрајати неколико месеци.
- Ископавање података се већ деценијама сматра провереном, робусном и индустријском технологијом. Ископавање текста се у историји сматрало сложеним, домена специфичним, језички специфичним, осетљивим, експерименталним, итд. Другим речима, рударство текста није било довољно добро схваћено да би имало подршку у управљању и зато се никада није вредновало као „обавезно имати“ '. Међутим, с појавом дигитализације, порастом друштвених мрежа и повећаном повезаношћу, компаније су сада више забринуте због своје репутације у мрежи и траже начине како повећати лојалност код купаца у свету све већег избора. Као резултат, анализа осећања је нови фокус рударјења текста. Компаније су схватиле да су информације стратешко средство направљено од текста и да вађење текста више није луксуз, већ потреба!
Табела упоређивања података у односу на дата Мининг
Испод је тачка која описује поређења између Мининг дата вс Тект Мининг-а
| ОСНОВА ЗА ПРИМЈЕНУ | Претрага података | Тект Мининг |
| Концепт | Ископавање података је спектар различитих приступа који тражи обрасце и односе података. | Ископавање текста процес је потребан да би се неструктурирани текстуални документ претворио у вриједне структуриране информације. |
| Дохваћање података | Уз стандардне технике ископавања података откривају се пословни обрасци у нумеричким подацима. | Са стандардним методама вађења текста открива лексичко и синтактичку карактеристику у тексту. |
| Врста података | Откривање знања из структурираних података, који су хомогени и лако доступни. | Откривање текста из неструктурираних података који су хетерогени, разноврснији. |
Закључак - Дата Мининг вс Тект Мининг
Руковање текстом и подацима данас се сматрају комплементарним техникама потребним за ефикасно управљање пословањем, алати за вађење текста постају још значајнији. Подскуп извлачења текста, Обрада природног језика је све релевантнија када је клијент 100% укључен и доступан да помогне у дефинисању тачних и потпуних таксономија специфичних за домену. То заузврат помаже у извлачењу информација и повезивању метаподатака да постану лакши и ефикаснији. Природни језик никада неће бити тако лак за обраду као и бројке, али извлачење текста је сада зрелије и његова повезаност са вађењем података има више смисла. Не заборавите да је 80% информација направљено од текста!
Препоручени чланак
Ово је водич за Мининг података у односу на Рударство текста, њихово значење, упоредни поступак, кључне разлике, Табела упоређивања и закључак. Такође можете погледати следеће чланке да бисте сазнали више -
- Бусинесс Интеллигенце ВС Мининг Дата - који је кориснији
- 8 Важне технике вађења података за успешно пословање
- 9 Страшна разлика између Дата Сциенце Вс Дата Мининга
- 7 Важних техника вађења података за најбоље резултате