Skillnad mellan Data Mining och Data Analytics

Vi lever i en era av modern analys med stora data som driver explosionen för behovet av svar. Big data och analys lovar att förändra praktiskt taget alla branscher och affärsfunktioner under de kommande åren. Det är viktigt att förstå att big data inte bara handlar om volym utan också om komplexitet. Nästan varje mekanisk eller elektronisk enhet lämnar ett spår som beskriver dess prestanda, plats eller ursprung. Dessa enheter och människor som använder dem kommunicerar via internet, vilket sedan leder till en annan stor datakälla. Mer data innebär nya och mer komplexa infrastrukturer. Big data är onekligen en stor sak, men det måste sättas i ett sammanhang. Data ensam har inget värde, men de dolda mönstren och insikterna i datamängderna är en extremt värdefull tillgång. Det är här dataanalys och data mining kommer till bilden. Men hur är de två termerna olika?

Vad är Data Analytics?

Dataanalys är vetenskapen om att analysera rådata för att hitta trender och svara på frågor för att få nyttig information och dra slutsatser om den informationen. Det är processen att granska stora datamängder med hjälp av specialiserade system och programvara. Detta har framkommit som en allomfattande term för en mängd olika affärsunderrättelser och applikationsrelaterade initiativ. För vissa är det processen att analysera information från en specifik domän, till exempel webbplatsanalys. Tja, för andra, det utökar möjligheterna med business intelligence till ett specifikt innehållsområde , som försäljning, leveranskedja, service, distribution och så vidare. Dessutom används analys för att beskriva statistisk och matematisk analys av data som kluster, segmenterar och förutsäger framtida resultat. Dataanalys integrerar strukturerad och ostrukturerad data med flöden och frågor i realtid och öppnar nya vägar till innovation och insikt.

Vad är Data Mining?

Data mining är processen för att extrahera användbar information inom stora datamängder med målet att dra kunskap från stora datamängder genom automatiska och halvautomatiska metoder. Det är praktiken att identifiera användbara mönster och trender i stora datamängder. Data mining är en klass av tekniker som spårar sin rot tillbaka till tillämpad statistik och datavetenskap. Det omvandlar helt enkelt rådata till kunskap, ett mål i data mining jargong, baserat på de förklarande variablerna, inmatningarna eller funktionerna i data mining jargong. Den använder algoritmer från så olika discipliner som statistik, artificiell intelligens, maskininlärning och datavetenskap för att utveckla modeller från data. Det innebär många steg: inrama problemet, förstå data, förbereda data, bygga modeller, tolka resultaten och bygga processer för att distribuera modellerna. Data mining innehåller också vad som kallas deskriptiv analys.

Skillnad mellan Data Mining och Data Analytics

Definition

  - Data mining är processen att identifiera användbara mönster i rådata med målet att dra kunskap från stora datamängder. Det är praktiken att identifiera användbara mönster och trender i stora datamängder. Enkelt uttryckt, data mining förvandlar rådata och kunskap. Data mining är en klass av tekniker som spårar sin rot tillbaka till tillämpad statistik och datavetenskap. Dataanalys är vetenskapen om att analysera rådata för att dra slutsatser om den information de innehåller.

Mål

- Handlingen med datamining använder vissa specialiserade beräkningsmetoder för att upptäcka meningsfulla och användbara strukturerade i data. Data kan sträcka sig från en enkeluppsättning med några numeriska observationer till en komplex matris med miljontals observationer med tusentals variabler. Det slutliga målet med data mining är att få potentiellt användbara slutsatser som analytikerna kan agera på. Dataanalys används för att beskriva statistisk och matematisk analys av data som kluster, segmenterar och förutsäger framtida resultat för att stödja beslutsfattande.

Bearbeta

- Datavinningsprocessen har inte förändrats sedan de första dagarna - för att få meningsfulla resultat från rådata, lägger datagruvarna en stor ansträngning på att förbereda, rengöra, skrubba och standardisera data innan algoritmerna börjar knäcka dem. Men det som förändrats är automatiseringen som är tillgänglig för att uppnå allt detta. Dataanalys, å andra sidan, kan definieras som en process som involverar användning av statistiska tekniker, informationssystemprogramvara och metodik för driftforskning för att utforska, upptäcka och kommunicera mönster eller trender i data.

Data Mining vs. Data Analytics: Jämförelsediagram

Sammanfattning

Data mining är en av aktiviteterna i dataanalys som innebär att förstå den komplexa datavärlden. Data mining är en process för att identifiera och bestämma dolda mönster i stora datamängder med målet att dra kunskap från rådata. Data mining, i enkla termer, förvandlar rådata till kunskap. Dataanalys är ett mångsidigt område som omfattar en komplett uppsättning aktiviteter, inklusive datamining, som tar hand om allt från att samla in data till förberedelse, datamodellering och extrahering av användbar information som de innehåller, med hjälp av statistiska tekniker, informationssystemprogramvara och metodik för driftforskning. . Båda betraktas ofta som en delmängd av Business Intelligence.

Senaste inlägg av Sagar Khillar ( se alla )

Se mer om: ,