Rozdiel medzi ťažbou údajov a štatistikou
Analýza údajov je o analýze minulých a súčasných údajov, aby sa predpovedali problémy v budúcnosti. Organizácie používajú na ťažbu údajov a štatistiku toto rozhodnutie založené na údajoch, ktoré sú hlavnou súčasťou Data Science. Ťažba údajov a štatistika sú často zamieňané ako rovnaké, je to však nesprávny pojem, pozrime sa, či sú skutočne podobné alebo odlišné?
Ťažba dát
Čo je to ťažba údajov?
Je to proces získavania predtým neznámych, zrozumiteľných a použiteľných informácií z veľkých dátových skladov a používa ich na rozhodujúce obchodné rozhodnutie. Takže pri modelovaní údajov sa údaje od zákazníkov ťažia, aby získali obchodné informácie. Pôvodom modelovania údajov je štatistika, strojové učenie a umelá inteligencia. V dnešnom svete zhromažďujú všetky organizácie údaje zo sociálnych médií, údajov senzorov, denníkov webových stránok atď. Takmer všetko, čo vychádza z údajov, pretože využívanie internetu vecí sa zvyšuje a získavanie údajov je proces získavania užitočných informácií z týchto prvotných údajov na predpovedanie neznámych vzorov.
Proces získavania údajov:
Proces získavania údajov je rozdelený do 5 etáp:
- Prieskum údajov / zhromažďovanie: Identifikujte údaje z rôznych zdrojov údajov a nahrajte ich do decentralizovaných skladov údajov.
- Ukladanie a správa údajov: Ukladajte údaje do distribuovaného úložiska (HDFS), interných serverov alebo do cloudu (Amazon S3, Azure).
- Modelovanie: Obchodný tím, vývojári získajú prístup k údajom a použijú vzorkovanie a transformáciu údajov a odstránia poškodené, irelevantné, nepresné a neúplné údaje.
- Nasadenie modelov: Na základe výsledkov z modelovaných údajov zoradte údaje podľa očakávaní alebo výsledkov používateľov.
- Vizualizácia údajov: predstavuje údaje v grafoch alebo tabuľkách alebo grafoch alebo vo formáte stromu rozhodnutí, aby koncoví používatelia porozumeli.
Aplikácie dolovania dát:
Dolovanie údajov sa používa v mnohých doménach po niekoľkých vysoko používaných doménach -
- Analýza a riadenie trhu
- Analýza spoločnosti a riadenie rizika
- Detekcia podvodov
štatistika
Štatistika je analýza a prezentácia číselných údajov o údajoch a je jadrom všetkých algoritmov získavania údajov a strojového učenia. Poskytuje analytickú techniku a nástroje, ktoré sa dajú použiť na súbory veľkých objemov. Štatistiky zahŕňajú plánovanie, navrhovanie, zhromažďovanie údajov, analýzu, kreslenie zmysluplnej interpretácie a vykazovanie výsledkov výskumu, a preto sa táto štatistika neobmedzuje iba na matematika, používa ho aj obchodný analytik. Ak chcete získať požadovaný výstup alebo kvantifikovať štatistické údaje, použite pravdepodobnosť, navrhnite prieskumy a experimenty.
Porovnanie Head to Head medzi dolovaním dát a štatistikami
Nižšie je uvedených 11 rozdielov medzi dvoma údajmi medzi ťažbou údajov a štatistikami
Kľúčové rozdiely medzi ťažbou údajov a štatistikou
- Dolovanie údajov je začiatkom vedy o údajoch a pokrýva celý proces analýzy údajov, zatiaľ čo štatistika je základným a hlavným oddielom algoritmu dolovania údajov.
- Dolovanie údajov je proces prieskumnej analýzy, v ktorom najprv skúmame a zhromažďujeme údaje a budujeme na nich model, aby sme zistili model a vytvorili z nich teórie, aby predpovedali budúci výsledok alebo vyriešili problémy. Zatiaľ čo štatistika je potvrdzujúcim procesom, v ktorom sa vytvárajú prvé teórie, a potom sa na túto teóriu uplatňuje validácia na testovanie súborov údajov.
- Ako sa každým dňom zvyšuje veľkosť údajov, mení sa aj formát údajov. Väčšinou prijímané údaje sú neštruktúrované údaje, ktoré môžu obsahovať číselné alebo nečíselné údaje a oba typy údajov sa používajú na získavanie údajov, ale štatistika sa pre pravdepodobnostne a štatisticky používa iba číselný typ údajov. matematický výpočet a predpoveď.
- Dolovanie údajov je induktívny proces a používa algoritmus ako strom rozhodovania, zoskupovací algoritmus na odvodenie dátového oddielu a generovanie hypotéz z údajov, zatiaľ čo štatistika je deduktívny proces, tj nezahŕňa žiadne predpovede, používa sa na odvodenie znalostí a overenie hypotéz.
- Dolovanie údajov sa veľmi nezaujíma o zhromažďovanie alebo zhromažďovanie údajov, pretože ide o prieskumnú analýzu údajov. Tejto oblasti je väčšinou softvér a výpočtový proces na zisťovanie vzorcov na veľkých množinách údajov, zatiaľ čo štatistika sa týka skôr zhromažďovania údajov, aby sa získala potvrdenie o predpokladaných údajoch. potrebujeme zhromaždiť údaje, ktoré ich analyzujú, aby sme zodpovedali otázky. Zhromaždené údaje môžu byť kvantitatívne, kvalitatívne, primárne alebo sekundárne údaje.
- Čistenie údajov pri získavaní údajov je prvým krokom, pretože pomáha pochopiť a opraviť kvalitu údajov, aby sa získala presná konečná analýza. Pri čistení údajov má používateľ možnosť vyčistiť nepresné alebo neúplné údaje. Bez náležitej kvality údajov bude vaša konečná analýza presná, inak by ste mohli dospieť k nesprávnemu záveru. Zatiaľ čo v štatistike po zbere údajov z rôznych zdrojov sa vykonáva čistenie údajov a pri tomto vyčistených údajoch sa štatistické metódy používajú na potvrdzujúcu analýzu.
- Dolovanie údajov je proces vykopávania hlboko do predtým dostupných neznámych, ale vykonateľných informácií z veľkých databáz na ich použitie pri prijímaní niektorých zásadných rozhodnutí. Sada metód sa používa na nájdenie vzorov a vzťahov v rámci dostupných údajov. Je to sútok rôznych procesov vrátane štatistiky, strojového učenia, správy databáz, umelej inteligencie (AI) a rozpoznávania vzorov údajov atď. Štatistika je dôležitou súčasťou získavania údajov, ktorá ponúka účinné analytické techniky a nástroje na riešenie veľkého množstva údaje pre prospešné podniky. Je to veda o učení údajov, ktorá pokrýva všetko od zhromažďovania až po efektívne využívanie údajov.
- Dolovanie dát sú v zásade aplikované komerčné aplikácie ako analýza finančných údajov, maloobchod, telekomunikácie, biológia a ďalšie vedecké zisťovanie. Keďže štatistika sa používa pri každej vzorke údajov na vypracovanie súboru nových informácií. Opisuje charakter údajov, ktoré sa majú analyzovať, a skúma vzťah údajov. Používa prediktívnu analýzu na spúšťanie scenárov, ktoré pomáhajú pri rozhodovaní o budúcich akciách. Na druhej strane štatistiky dávajú vdychovanie do neživých údajov.
- Niektoré z populárnych vyvíjajúcich sa trendov v oblasti dolovania dát sú prieskum aplikácií, vizuálna ťažba údajov, ťažba biologických údajov, ťažba webov, softvérová ťažba, ťažba distribuovaných údajov, ťažba reálnych údajov a mnoho ďalšieho. Štatistika pomáha identifikovať nové vzory v dostupných neštruktúrovaných údajoch.
Tabuľka porovnania ťažby údajov a štatistiky
Rozdiely medzi ťažbou údajov a štatistikou sú vysvetlené v nasledujúcich bodoch:
| Ťažba dát | štatistika |
| Najskôr preskúmajte a zhromažďujte údaje, zostavujte model na zisťovanie vzorcov a teórie. | Poskytuje teórie na testovanie pomocou štatistických údajov. |
| Použité údaje sú číselné alebo nečíselné. | Použité údaje sú číselné. |
| Indukčný proces (generovanie novej teórie z údajov) | Deduktívny proces (Nezahŕňa žiadne predpovede) |
| Zber údajov je menej dôležitý. | Zber údajov je dôležitejší. |
| Čistenie údajov sa vykonáva pri získavaní údajov. | Čisté údaje sa používajú na aplikáciu štatistickej metódy. |
| Na overenie modelu je preto potrebná menšia interakcia používateľa, preto sa dá ľahko automatizovať. | Vyžaduje interakciu používateľa na overenie modelu, preto je ťažké ho automatizovať. |
| Vhodný pre veľké súbory údajov | Vhodný pre menšie súbory údajov |
| Je to algoritmus, ktorý sa učí z dát bez použitia programovacieho pravidla. | Formalizácia vzťahu v údajoch vo forme matematickej rovnice |
| Použite heuristické myslenie (pravidlá používané pri rozhodovaní a rozhodovaní) | Nemá priestor pre heuristické myslenie. |
| Klasifikácia, zhlukovanie, neurónová sieť, asociácia, odhad, analýza založená na sekvenciách, vizualizácia | Opisný štatistický, inferenčný štatistický |
| Analýza finančných údajov, maloobchod, telekomunikačný priemysel, analýza biologických údajov, určité vedecké aplikácie atď. | Demografia, poistno-matematická veda, výskum operácií, biostatistika, kontrola kvality atď. |
Záver - Ťažba dát verzus štatistika
Záver v akejkoľvek organizácii z dôvodu výskytu veľkých údajov s veľkým objemom a rôznymi rýchlosťami údajov zohráva dôležitú úlohu a predpovedať výsledky dolovanie a štatistika údajov je neoddeliteľnou súčasťou. Ťažba údajov bude vždy využívať štatistické myslenie na získanie výstupov, takže ťažba údajov aj štatistika sa v blízkej budúcnosti nevyhnutne zvýšia. A používa štatistiku o tom, že používatelia / organizácie s veľkými údajmi musia využívať myslenie a prístupy v oblasti ťažby údajov.
Odporúčaný článok
Toto bol návod na ťažbu dát verzus štatistiku, ich význam, porovnanie medzi jednotlivými hlavami, kľúčové rozdiely, porovnávacie tabuľky a závery. Ďalšie informácie nájdete aj v nasledujúcich článkoch -
- Úžasný sprievodca o Azure Paas vs Iaas
- 7 Dôležité techniky dolovania údajov pre dosiahnutie najlepších výsledkov
- Business Intelligence VS dolovanie dát - ktorý z nich je užitočnejší
- 9 Úžasný rozdiel medzi dolovaním údajov Vs
- 8 Dôležité techniky dolovania údajov pre úspešné podnikanie