Упознајте најбоље 7 разлике између Дата Мининг Вс анализе података

Разлика између вађења података и анализе података

Експоненцијално повећање обима података довело је до револуције информација и знања. Сада је кључни аспект истраживања и изградње стратегије прикупљање значајних информација и увида из постојећих података. Све ове информације се чувају у складишту података, које се потом користи у сврху пословне интелигенције.

Постоји неколико дефиниција и погледа, али сви би се сложили да су Анализа података и рударство података два подскупа Бусинесс Интеллигенце.

Дата Мининг - Рударство података је систематски и секвенцијални процес препознавања и откривања скривених образаца и информација у великом скупу података. Такође је познато и као Откривање знања у базама података. Била је то језива реч од 1990-их

Анализа података - Анализа података, с друге стране, представља суперсет података Дата Мининг који укључује вађење, чишћење, трансформисање, моделирање и визуализацију података са намером да се открију смислене и корисне информације које могу помоћи у доношењу закључака и доношењу одлука. Анализа података као процес траје још од 1960-их.

Дознајмо у чему је најбоља разлика између података и анализе података у овом посту.

Упоређивање између анализе података података против анализе података

Испод је топ 7 упоређивања између података података Мининг Вс

Кључне разлике између Дата Мининг Вс Анализе података

Рударство података и анализа података су два различита имена и процеса, али постоје погледи у којима их људи користе на различите начине. То такође зависи од организације или пројектног тима који предузимају такве задатке када та разлика није посебно обележена. Да бисмо утврдили њихов јединствени идентитет, истичемо главну разлику између Дата Мининг-а и Анализе података:

Ископавање података идентификује и открива скривени образац у великим сетовима података. Анализа података даје увид или тестира хипотезу или модел из скупа података.
Ископавање података једна је од активности у анализи података. Анализа података је комплетан скуп активности које воде рачуна о прикупљању, припреми и моделирању података за вађење значајних увида или знања. Обоје су понекад укључени као подскуп Бусинесс Интеллигенце-а.
Студије рударства података углавном су на структурираним подацима. Анализа података може се обавити и на структурираним, полуструктурираним или неструктурираним подацима.
Циљ Дата Мининг-а је повећати употребљивост података, док анализа података помаже у доказивању хипотеза или доношењу пословних одлука.
За дата Мининг није потребна никаква унапред створена хипотеза да би се идентификовао образац или тренд података. С друге стране, Анализа података тестира дату хипотезу.
Иако се Дата мининг темељи на математичким и научним методама за идентификацију образаца или трендова, анализа података користи пословне моделе и аналитику.
Ископавање података углавном не укључује алат за визуализацију, а анализу података увек прати визуализација резултата.

Табела упоређивања података за анализу података против података

Основе за упоређивање	Претрага података	Анализа података
Дефиниција	То је процес издвајања одређеног узорка из великих скупова података	То је процес наручивања и организовања сирових података у циљу одређивања корисних увида и одлука.
Стручну област	То укључује пресек машинског учења, статистике и базе података.	Потребно је знање из рачунарске науке, статистике, математике, предметних знања, АИ / машинског учења
Синоними	Такође је познато и као откриће знања у базама података	Анализа података је неколико врста - истраживачка, описна, текстуална аналитика, предиктивна анализа, вађење података итд.
Профил рада	Стручњак за дата Мининг обично гради алгоритме за препознавање смислене структуре у подацима. Специјалиста за рударство података и даље је аналитичар података са широким знањем о индуктивном учењу и практичном кодирању	Аналитичар података обично не може бити једна особа. Профил посла укључује припрему сирових података, његово чишћење, трансформацију и моделирање и коначно његово представљање у облику визуализација заснованих на графикону / без графикона.
Одговорности	Одговорна је за вађење и откривање смислених образаца и структуре у подацима	Одговорна је за развој модела, објашњења, тестирање и предлагање хипотеза користећи аналитичке методе
Излаз	Резултат задатка за ископавање података је образац података	Резултат Анализе података је верификована хипотеза или увид у податке
Примери	Једна од главних примена Дата мининг-а је у сектору е-трговине где веб странице приказују опцију „они који су то купили такође прегледају“	Пример анализе података могао би бити „временска серија истраживања незапослености током последњих 10 година“

Закључак - Анализа података Мининг Вс

Израз Мининг података и анализа података постоје већ око две деценије (или више). Неке корисничке групе су их наизменично користиле, док су неке јасно разликовале обје активности. Ископавање података обично је дио анализе података гдје циљ или намјера остаје откривање или идентификација само обрасца из скупа података. Анализа података, с друге стране, долази као комплетан пакет који има смисла од података који могу или не морају укључивати вађење података. Обе захтевају различит скуп вештина и стручност, а наредне године ће обе области имати велике захтеве и података, и ресурса, и радних места.

Препоручени чланци

Ово је водич за анализу података Мининг Вс, њихово значење, упоређивање главе до главе, кључне разлике, табела упоређивања и закључак. Такође можете погледати следеће чланке да бисте сазнали више -