Unterschied zwischen Data Mining und Datenanalyse

Wir leben in einer Ära moderner Analytik, in der Big Data die Explosion für die Notwendigkeit von Antworten befördert. Big Data und Analytics versprechen, in den kommenden Jahren praktisch jede Branchen- und Geschäftsfunktion zu verändern. Es ist wichtig zu verstehen, dass Big Data nicht nur um Volumen, sondern auch um Komplexität geht. Praktisch jedes mechanische oder elektronische Gerät hinterlässt einen Weg, der seine Leistung, Position oder Herkunft beschreibt. Diese Geräte und die Menschen, die sie verwenden, kommunizieren über das Internet, was dann zu einer anderen riesigen Datenquelle führt. Weitere Daten bedeuten neue und komplexere Infrastrukturen. Big Data ist zweifellos eine große Sache, muss aber in den Kontext gesteckt werden. Daten allein haben keinen Wert, aber die verborgenen Muster und Erkenntnisse in den Datensätzen sind ein äußerst wertvoller Kapital. Hier kommen Datenanalyse und Data Mining zum Bild. Aber wie unterscheiden sich die beiden Begriffe??

Was sind Datenanalysen?

Datenanalyse ist die Wissenschaft der Analyse von Rohdaten, um Trends zu finden und Fragen zu beantworten, um nützliche Informationen zu erhalten und Schlussfolgerungen zu diesen Informationen zu ziehen. Es ist der Prozess, große Datensätze mit Hilfe von speziellen Systemen und Software zu untersuchen. Dies hat sich als eine Semester für eine Vielzahl verschiedener Business Intelligence und anwendungsbezogene Initiativen herausgestellt. Für einige ist es der Prozess der Analyse von Informationen aus einer bestimmten Domäne, wie z. B. Website Analytics. Für andere erweitert es die Fähigkeiten von Business Intelligence auf einen bestimmten Inhaltsbereich wie Umsatz, Lieferkette, Service, Vertrieb usw. Darüber hinaus wird Analytics verwendet, um statistische und mathematische Analysen von Daten zu beschreiben. Datenanalyse integrieren strukturierte und unstrukturierte Daten mit Echtzeit-Feeds und -Anfragen, wodurch neue Wege für Innovation und Einsicht eröffnet werden.

Was ist Data Mining?

Data Mining ist der Prozess des Extrahierens nützlicher Informationen in großen Datensätzen mit dem Ziel, Wissen aus großen Datenmengen durch automatische und semi-automatische Methoden zu zeichnen. Es ist die Praxis, nützliche Muster und Trends in großen Datensätzen zu identifizieren. Data Mining ist eine Klasse von Techniken, die ihre Wurzel auf angewandte Statistiken und Informatik zurückführen. Es verwandelt einfach Rohdaten in Wissen, ein Ziel im Data Mining -Jargon, basierend auf den erklärenden Variablen, Eingaben oder Merkmalen im Data Mining Jargon. Es verwendet Algorithmen aus so unterschiedlichen Disziplinen wie Statistik, künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Informatik, um Modelle aus Daten zu entwickeln. Es umfasst viele Schritte: das Problem umrahmt, die Daten verstehen, die Daten vorbereiten, Modelle erstellen, die Ergebnisse interpretieren und Prozesse für die Bereitstellung der Modelle erstellen. Das Data Mining enthält auch sogenannte Descriptive Analytics.

Unterschied zwischen Data Mining und Datenanalyse

Definition

- Data Mining ist der Prozess der Identifizierung nützlicher Muster in Rohdaten mit dem Ziel, Wissen aus großen Datenmengen zu zeichnen. Es ist die Praxis, nützliche Muster und Trends in großen Datensätzen zu identifizieren. In einfachen Worten transformiert Data Mining Rohdaten und Wissen. Data Mining ist eine Klasse von Techniken, die ihre Wurzel auf angewandte Statistiken und Informatik zurückführen. Datenanalyse ist die Wissenschaft der Analyse von Rohdaten, um Schlussfolgerungen zu den Informationen zu ziehen, die sie enthalten.

Zielsetzung

- Der Akt des Data Mining verwendet einige spezialisierte Rechenmethoden, um aussagekräftige und nützliche Strukturen in den Daten zu entdecken. Die Daten können von einem einfachen Array von wenigen numerischen Beobachtungen bis zu einer komplexen Matrix von Millionen von Beobachtungen mit Tausenden von Variablen reichen. Das ultimative Ziel des Data Mining ist es, potenziell nützliche Schlussfolgerungen zu erhalten, auf die die Analysten bewirkt werden können. Datenanalysen werden verwendet, um die statistische und mathematische Analyse von Daten zu beschreiben, die Cluster, Segmente und Vorhersagen zukünftige Ergebnisse für die Unterstützung der Entscheidungsfindung.

Verfahren

- Der Prozess des Data Mining hat sich seit den frühen Tagen nicht geändert - um aussagekräftige Ergebnisse aus Rohdaten zu erzielen, verbringen Data Miner einen Großteil der Aufwand, die Daten vorzubereiten, zu reinigen, zu schrubben und zu standardisieren. Was sich jedoch geändert hat, ist die verfügbare Automatisierung, um all dies zu erreichen. Datenanalyse hingegen kann als ein Prozess definiert werden.

Data Mining vs. Datenanalyse: Vergleichstabelle

Zusammenfassung

Data Mining ist eine der Aktivitäten in der Datenanalyse, die das Verständnis der komplexen Datenwelt umfasst. Data Mining ist ein Prozess, mit dem versteckte Muster in großen Datensätzen identifiziert und bestimmen können, um Wissen aus Rohdaten zu zeichnen. Data Mining in einfache Weise verwandelt Rohdaten in Wissen. Data Analytics ist ein vielfältiges Feld, das einen vollständigen Satz von Aktivitäten umfasst, einschließlich Data Mining, das alles von der Sammlung von Daten bis zur Vorbereitung über die Datenmodellierung und das Extrahieren von nützlichen Informationen, die sie enthalten. Beide werden oft als Untergruppe von Business Intelligence angesehen.