Unterschied zwischen Textabbau und Data Mining

Wir leben in einer digitalen Ära, in der täglich massive Datenmengen gesammelt werden. Terabyte oder Petabyte Daten werden täglich generiert. Die Daten in ihrer Rohform sind jedoch nicht nützlich. Die Analyse solcher Daten ist daher wichtig. Data Mining hilft dabei. Textmining ist ein Teil des Data Mining, der ungenutzte Textdaten in wertvolle Ressourcen verwandelt.

Was ist Data Mining?

Ähnlich wie das Golderz in seiner reinen Form durch Bergbau aus der Erde extrahiert wird, ist Data Mining die Sortierung und Extraktion sinnvoller Informationen oder Daten aus großen Datensätzen. Das Data Mining beinhaltet normalerweise die Identifizierung von Trends oder Mustern in Daten, die normalerweise über einfache Analyseverfahren mithilfe von Softwarealgorithmen und statistischen Methoden hinausgehen. Data Mining, auch als Wissenskenntnis in Daten (KDD) bekannt, befragt, um wertvolle Informationen aus Daten zu erhalten, um die geschäftlichen Fragen zu beantworten und zukünftige Trends und Verhaltensweisen vorherzusagen.

Es kann als Ergebnis der natürlichen Entwicklung der Informationstechnologie angesehen werden. Einfach ausgedrückt, Data Mining ist Wissensabbau aus Daten. Die Datenquellen können Datenbanken, Data Warehouses, das World Wide Web oder andere Informationsrepositories enthalten. Es kann auf alle Datenformen angewendet werden.

Was ist Text Mining?

Textmining, auch Textdatenmining bezeichnet, ist der Prozess des Extrahierens sinnvoller Erkenntnisse oder Informationen aus unstrukturierten Textdaten. Es handelt sich um einen Teil des Data Mining, der Text beinhaltet - einer der häufigsten Datentypen in Datenbanken. Ähnlich wie bei Data Mining wird versucht, nützliche Informationen aus Datenquellen zu extrahieren, indem Muster in Daten identifiziert und untersucht werden. Im Textmining sind die Datenquellen jedoch auf Text beschränkt. Es filtert große Mengen an Textdaten und extrahiert die relevanten, die Sie benötigen.

Das Textmining erfordert die Strukturierung des Eingabetxtes, gefolgt von Identifizierung von Mustern innerhalb der strukturierten Daten sowie Bewertung und Interpretation der Ausgabe. Ein Schlüsselelement des Textminens ist die Dokumentsammlung, bei der textbasierte Dokumente gruppiert werden. Typischerweise umfasst das Textabbau die Keyword -Extraktion, Klassifizierung und Clusterbildung, Dokumentfassungen, Anomalie- und Trenderkennung sowie Textströme.

Unterschied zwischen Textabbau und Data Mining

Bedeutung

- Data Mining ist die automatisierte Verarbeitung des Sammelns und Analysieren großer Mengen an Datenquellen, um aussagekräftige Erkenntnisse zu finden oder versteckte Muster aus Daten auf eine Weise zu ermitteln, die einige wertvolle Informationen liefert. Data Mining bedeutet einfach Wissensabbau aus Daten. Das Textmining ist Teil des Data Mining, der versucht, nützliche Informationen aus Datenquellen zu extrahieren, indem Muster in textbasierten Daten identifiziert und untersucht werden. Textmining ist die Verarbeitung von Textdaten aus Dokumenten.

Datenquellen

- Zu den verschiedenen Datenquellen, die im Data -Mining -Prozess verwendet werden. Die weit verbreiteten Datenquellen für das Textmining enthalten Daten aus Quellen wie Social Media, E -Mails, Nachrichten, Produktbewertungen, Foren, Nachrichtenartikeln, Bibliotheksdatenbanken, Web -Scraping usw.

Bergbaumethoden

- Die wichtigsten Data -Mining -Techniken sind Datenerfassung und Reinigung, Datenvorbereitung, Nachverfolgungsmuster, Klassifizierung, Assoziation, Anomalieerkennung, Clustering -Analyse, Regressionsanalyse und Vorhersage. Einige der gängigsten Textmining -Techniken sind Informationsabruf, Textkategorisierung, Klassifizierung und Clusterbildung, Dokumente Zusammenfassung, Stimmungsanalyse, Anomalie- und Trenderkennung sowie Textströme.

Text Mining vs. Data Mining: Vergleichstabelle

Zusammenfassung

Data Mining bedeutet Sortieren und Extraktion sinnvoller Informationen oder Daten aus großen Datensätzen zum Zweck der Erkennung von Wissen. Es gibt viele Begriffe mit einer ähnlichen Bedeutung, zum Beispiel Wissensabbau aus Daten, Wissensfindung, Wissensextraktion, Daten-/Musteranalyse usw. Da. Der Textmining hingegen basiert auf verschiedenen Data -Mining -Ansätzen, um Trends in der Daten zu identifizieren, außer im Textmining. Es nutzt Hintergrundwissen in viel größerem Maße als Data Mining.

Was ist Text Mining mit Beispielen?

Das Textmining identifiziert versteckte Muster in ungenutzten Textdaten und macht diese Datenquellen in umsetzbare Erkenntnisse um. Beispiele für Textminen umfassen Kundenumfragen, Online -Bewertungen, Risikomanagement, Business Intelligence, Betrugserkennung usw.

Was ist der Unterschied zwischen Textabbau und NLP?

Während beide den Schlüssel haben, um den Geschäftswert in den großen Datensätzen freizuschalten. Textmining extrahiert einfach aussagekräftige Erkenntnisse oder Informationen aus unstrukturierten Textdaten.

Ist NLP ein Data Mining?

NLP ist ein Bestandteil des Textminings, mit dem Computer große Mengen an natürlichen Textdaten verarbeiten und analysieren können. Es versucht, Informationen aus Text zu extrahieren, z. B. Textmining. NLP und Data Mining sind beide wesentliche Elemente in der Datenwissenschaft.

Was ist der Vergleich zwischen Data Mining Text Mining und Web Mining?

Data Mining ist ein kollektiver Begriff sowohl für Text Mining als auch für Webabbau. Data Mining bedeutet einfach Wissensabbau aus Daten. Textmining extrahiert aussagekräftige Erkenntnisse oder Informationen aus unstrukturierten Textdaten. Das Web -Mining besteht darin, Data Mining -Techniken zu verwenden, um versteckte Muster aus dem World Wide Web zu entdecken.