Forskellen mellem Data Mining og Data Analytics

Vi lever i en æra af moderne analyser med store data, der brænder eksplosionen for behovet for svar. Big data og analyser lover at ændre stort set alle brancher og forretningsfunktioner i de kommende år. Det er vigtigt at forstå, at big data ikke kun handler om volumen, men også om kompleksitet. Næsten hver mekanisk eller elektronisk enhed efterlader et spor, der beskriver dens ydeevne, placering eller oprindelse. Disse enheder og de mennesker, der bruger dem, kommunikerer via internettet, hvilket derefter fører til en anden stor datakilde. Flere data betyder nye og mere komplekse infrastrukturer. Big data er unægtelig en big deal, men det skal sættes i kontekst. Data alene har ingen værdi, men de skjulte mønstre og indsigt i datasættene er et yderst værdifuldt aktiv. Det er her dataanalyse og data mining kommer til billedet. Men hvordan er de to udtryk forskellige?

Hvad er Data Analytics?

Dataanalyse er videnskaben om at analysere rådata for at finde tendenser og besvare spørgsmål for at opnå nyttig information og drage konklusioner om disse oplysninger. Det er processen med at undersøge store datasæt ved hjælp af specialiserede systemer og software. Dette har vist sig at være en catch-all betegnelse for en række forskellige business intelligence og applikationsrelaterede initiativer. For nogle er det processen med at analysere oplysninger fra et specifikt domæne, f.eks. Website Analytics. For andre udvider det mulighederne for business intelligence til et specifikt indholdsområde , f.eks. Salg, forsyningskæde, service, distribution og så videre. Desuden bruges analyse til at beskrive statistisk og matematisk analyse af data, der klynger, segmenterer og forudsiger fremtidige resultater. Dataanalyse integrerer strukturerede og ustrukturerede data med feeds og forespørgsler i realtid og åbner nye veje til innovation og indsigt.

Hvad er Data Mining?

Data mining er processen med at udtrække nyttig information inden for store datasæt med det formål at trække viden fra store datamængder gennem automatiske og halvautomatiske metoder. Det er praksis at identificere nyttige mønstre og tendenser i store datasæt. Data mining er en klasse af teknikker, der sporer sin rod tilbage til anvendt statistik og datalogi. Det omdanner simpelthen rådata til viden, et mål i data mining jargon, baseret på de forklarende variabler, input eller funktioner i data mining jargon. Det bruger algoritmer hentet fra så forskellige discipliner som statistik, kunstig intelligens, maskinlæring og datalogi for at udvikle modeller fra data. Det involverer mange trin: indramning af problemet, forståelse af data, forberedelse af data, opbygning af modeller, fortolkning af resultaterne og opbygning af processer til implementering af modellerne. Datamining omfatter også det, der kaldes deskriptiv analyse.

Forskel mellem Data Mining og Data Analytics

Definition

  - Data mining er processen med at identificere nyttige mønstre i rådata med det mål at trække viden fra store datamængder. Det er praksis at identificere nyttige mønstre og tendenser i store datasæt. Enkelt sagt forvandler data mining minedata og viden. Data mining er en klasse af teknikker, der sporer sin rod tilbage til anvendt statistik og datalogi. Dataanalyse er videnskaben om at analysere rådata for at drage konklusioner om de oplysninger, de indeholder.

Objektiv

- Handlingen med data mining bruger nogle specialiserede beregningsmetoder til at opdage meningsfuld og nyttig struktureret i dataene. Dataene kan variere fra en simpel række af få numeriske observationer til en kompleks matrix med millioner af observationer med tusinder af variabler. Det ultimative mål med data mining er at opnå potentielt nyttige konklusioner, som analytikerne kan handle på. Dataanalyse bruges til at beskrive statistisk og matematisk analyse af data, der klynger, segmenterer og forudsiger fremtidige resultater for at understøtte beslutningstagning.

Behandle

- Processen med datamining er ikke ændret siden de tidlige dage - for at få meningsfulde resultater fra rådata bruger dataminearbejdere størstedelen af ​​kræfterne på at forberede, rengøre, skrubbe og standardisere dataene, inden algoritmerne begynder at knuse dem. Men det, der ændrede sig, er den automatisering, der er tilgængelig for at opnå alt dette. Dataanalyse kan på den anden side defineres som en proces, der involverer brug af statistiske teknikker, informationssystemsoftware og operationsforskningsmetoder til at udforske, opdage og kommunikere mønstre eller tendenser i data.

Data Mining vs. Data Analytics: Sammenligningsdiagram

Resumé

Data mining er en af ​​aktiviteterne i dataanalyse, der involverer forståelse af den komplekse verden af ​​data. Data mining er en proces til at identificere og bestemme skjulte mønstre i store datasæt med det mål at trække viden fra rådata. Data mining, i enkle vendinger, gør rå data til viden. Dataanalyse er et mangfoldigt område, der omfatter et komplet sæt aktiviteter, herunder data mining, der tager sig af alt fra indsamling af data til forberedelse, datamodellering og udtrækning af nyttig information, de indeholder, ved hjælp af statistiske teknikker, informationssystemsoftware og driftsforskningsmetoder . Begge betragtes ofte som en delmængde af Business Intelligence.

Se mere om: ,