Spoznajte najlepší rozdiel medzi analýzou údajov o ťažbe dát z Vs

Rozdiel medzi dolovaním a analýzou údajov

Exponenciálny nárast objemu údajov viedol k revolúcii v informáciách a znalostiach. Teraz je kľúčovým aspektom výskumu a budovania stratégie zhromažďovanie zmysluplných informácií a poznatkov z existujúcich údajov. Všetky tieto informácie sú uložené v dátovom sklade, ktorý sa potom používa na účely Business Intelligence.

Existuje niekoľko definícií a pohľadov, ale všetci súhlasia s tým, že analýza údajov a dolovanie údajov sú dve podmnožiny Business Intelligence.

Dolovanie dát - dolovanie údajov je systematický a sekvenčný proces identifikácie a objavovania skrytých vzorcov a informácií vo veľkom súbore údajov. Je tiež známa ako Knowledge Discovery v databázach. Od 90. rokov to bolo bzučiace slovo

Analýza údajov - Analýza údajov je na druhej strane nadmnožinou ťažby údajov, ktorá zahŕňa získavanie, čistenie, transformáciu, modelovanie a vizualizáciu údajov s cieľom odhaliť zmysluplné a užitočné informácie, ktoré môžu pomôcť pri odvodzovaní záverov a prijímaní rozhodnutí. Analýza údajov ako proces existuje už od šesťdesiatych rokov minulého storočia.

Zistime najlepší rozdiel medzi ťažbou údajov a analýzou údajov v tomto príspevku.

Porovnanie medzi jednotlivými údajmi medzi analýzou údajov o ťažbe dát z Vs

Nasleduje Top 7 Porovnanie medzi analýzou údajov o ťažbe dát Vs

Kľúčové rozdiely medzi analýzou údajov o ťažbe dát z Vs

Ťažba údajov a analýza údajov sú dve odlišné názvy a procesy, napriek tomu existujú názory, v ktorých ich ľudia používajú zameniteľne. Závisí to aj od toho, či organizácia alebo projektový tím vykoná také úlohy, pokiaľ nie je toto rozlíšenie osobitne označené. Na zistenie ich jedinečnej identity upozorňujeme na hlavný rozdiel medzi ťažbou údajov a analýzou údajov:

Dolovanie údajov identifikuje a odhaľuje skrytý vzorec veľkých súborov údajov. Analýza údajov poskytuje poznatky alebo testy hypotéz alebo modelov zo súboru údajov.
Dolovanie údajov je jednou z činností v rámci analýzy údajov. Analýza údajov je kompletný súbor aktivít, ktoré sa starajú o zhromažďovanie, prípravu a modelovanie údajov na získavanie zmysluplných poznatkov alebo poznatkov. Obidve sú niekedy súčasťou podskupiny Business Intelligence.
Štúdie dobývania údajov sa väčšinou týkajú štruktúrovaných údajov. Analýza údajov sa môže vykonať na štruktúrovaných, pološtrukturovaných alebo neštruktúrovaných údajoch.
Cieľom dolovania údajov je zvýšiť použiteľnosť údajov, zatiaľ čo analýza údajov pomáha pri preukazovaní hypotézy alebo pri prijímaní obchodných rozhodnutí.
Dolovanie údajov nepotrebuje žiadnu vopred stanovenú hypotézu na identifikáciu štruktúry alebo trendu v údajoch. Na druhej strane analýza údajov testuje danú hypotézu.
Zatiaľ čo dolovanie údajov je založené na matematických a vedeckých metódach na identifikáciu vzorcov alebo trendov, analýza údajov využíva obchodné modely a analytické modely.
Dolovanie údajov spravidla nezahŕňa vizualizačný nástroj, analýza údajov je vždy sprevádzaná vizualizáciou výsledkov.

Porovnávacia tabuľka analýzy dát dolovania údajov Vs

Základ pre porovnanie	Ťažba dát	Analýza dát
definícia	Je to proces extrahovania špecifického vzoru z veľkých súborov údajov	Je to proces objednávania a usporiadania nespracovaných údajov s cieľom určiť užitočné informácie a rozhodnutia.
Oblasť špecializácie	Zahŕňa to priesečník strojového učenia, štatistík a databáz.	Vyžaduje si znalosti z oblasti informatiky, štatistiky, matematiky, znalosti predmetov, AI / strojové učenie
synonymá	Je tiež známa ako Zisťovanie vedomostí v databázach	Analýza údajov je niekoľkých typov - prieskumná, opisná, textová analýza, prediktívna analýza, dolovanie údajov atď.
Pracovný profil	Špecialista na dolovanie dát obvykle zostavuje algoritmy na identifikáciu zmysluplnej štruktúry v údajoch. Špecialista na dolovanie dát je stále analytikom údajov s rozsiahlymi znalosťami induktívneho učenia a praktického kódovania	Analytik údajov zvyčajne nemôže byť jedna osoba. Profil práce zahŕňa prípravu prvotných údajov, ich čistenie, transformáciu a modelovanie a nakoniec ich prezentáciu vo forme vizualizácií založených na grafoch / mimo mapy.
zodpovednosť	Je zodpovedný za extrahovanie a objavovanie zmysluplných vzorcov a štruktúr v údajoch	Je zodpovedný za vývoj modelov, vysvetlenia, testovanie a navrhovanie hypotéz pomocou analytických metód
Výkon	Výstupom úlohy dolovania údajov je dátový vzor	Výstupom analýzy údajov je overená hypotéza alebo náhľad na údaje
Príklady	Jednou z hlavných aplikácií získavania údajov je v sektore elektronického obchodu, kde webové stránky zobrazujú možnosť „tí, ktorí si ju kúpili, si pozreli aj“	Príkladom analýzy údajov môže byť „štúdia časovej rady o nezamestnanosti za posledných 10 rokov“.

Záver - analýza údajov o ťažbe údajov z Vs

Termín Ťažba dát a analýza údajov existujú približne dve desaťročia (alebo viac). Niektoré skupiny používateľov ich používali zameniteľne, zatiaľ čo iné jasne rozlišovali obe činnosti. Dolovanie údajov je zvyčajne súčasťou analýzy údajov, pričom cieľom alebo zámerom zostáva odhaliť alebo identifikovať iba model zo súboru údajov. Analýza údajov, na druhej strane, prichádza ako kompletný balík na objasnenie údajov, ktoré môžu alebo nemusia zahŕňať získavanie údajov. Vyžaduje si rôzne zručnosti a odborné znalosti av nasledujúcich rokoch sa v oboch oblastiach objavia vysoké nároky na údaje, zdroje a pracovné miesta.

Odporúčané články

Toto bol sprievodca analýzou údajov o ťažbe dát v systéme Vs, ich významom, porovnaním medzi dvoma hlavami, kľúčovými rozdielmi, porovnávacou tabuľkou a záverom. Ďalšie informácie nájdete aj v nasledujúcich článkoch -