Rozdíl mezi těžbou dat a statistikou
Analýza dat je především o analýze minulých a současných dat a předpovídání problémů v budoucnosti. Organizace využívají data mining a statistiku, aby učinily toto rozhodnutí založené na datech, které jsou základní součástí Data Science. Těžba dat a statistika jsou často zaměňovány za stejné, ale je to špatná představa, podívejme se, zda jsou opravdu podobné nebo odlišné?
Těžba dat
Co je dolování dat?
Jedná se o proces získávání dříve neznámých, srozumitelných a použitelných informací z velkých datových skladů a používá je k zásadnímu obchodnímu rozhodnutí. Při modelování dat se tedy získávají údaje od zákazníků, aby získali obchodní informace. Původem modelování dat je statistika, strojové učení a umělá inteligence. V dnešním světě všechny organizace shromažďují data ze sociálních médií, dat ze senzorů, z webových stránek atd. Téměř vše, co emise vyzařuje, protože používání IoT roste a dolování dat je proces získávání užitečných informací z těchto prvotních dat k předpovídání neznámých vzorců.
Proces dolování dat:
Proces dolování dat je rozdělen do méně než 5 fází:
- Zkoumání / shromažďování dat : Identifikujte data z různých zdrojů dat a načtěte je do decentralizovaných datových skladů.
- Ukládání a správa dat: Ukládejte data do distribuovaného úložiště (HDFS), interních serverů nebo do cloudu (Amazon S3, Azure).
- Modelování: Obchodní tým, vývojáři budou přistupovat k datům a aplikovat vzorkování a transformaci dat a odstraňovat poškozená, irelevantní, nepřesná a neúplná data.
- Nasazení modelů: Na základě výsledků z modelových dat seřaďte data podle očekávání nebo výsledků uživatelů.
- Vizualizace dat: Představuje data v grafech, tabulkách nebo grafech nebo ve formátu stromu rozhodnutí, aby koncoví uživatelé rozuměli.
Aplikace pro dolování dat:
Dolování dat se používá v mnoha doménách, po několika vysoce používaných doménách -
- Analýza a správa trhu
- Firemní analýza a řízení rizik
- Detekce podvodů
Statistika
Statistika je analýza a prezentace číselných údajů o datech a je jádrem všech algoritmů dolování dat a strojového učení. Poskytuje analytickou techniku a nástroje, které lze použít na soubory velkého objemu dat. Statistiky zahrnují plánování, navrhování, sběr dat, analýzu, kreslení smysluplné interpretace a podávání zpráv o výsledcích výzkumu a díky této statistice se neomezuje pouze na matematika, obchodní analytici jej také používají. Chcete-li získat požadovaný výstup nebo kvantifikovat statistiku dat, používá pravděpodobnost, navrhování průzkumů a experimentů.
Srovnání Head to Head mezi těžbou dat a statistikami
Níže jsou uvedeny rozdíly mezi statistikami dolování dat proti 11 hlavám
Klíčové rozdíly mezi těžbou dat a statistikami
- Dolování dat je začátkem vědy o datu a pokrývá celý proces analýzy dat, zatímco statistika je základní a hlavní oddíl algoritmu dolování dat.
- Data Mining je proces průzkumné analýzy, ve kterém nejprve prozkoumáme a shromáždíme data a postavíme na nich model, abychom zjistili vzorec a vytvořili na nich teorie, aby předpovídali budoucí výsledek nebo vyřešili problémy. Zatímco statistika je potvrzující proces, ve kterém se vytvářejí první teorie, a poté se na tuto teorii použije validace k testování datových sad.
- Jak se den co den zvyšuje velikost dat, formát dat se také mění, nejčastěji přijímaná data jsou nestrukturovaná data, která mohou obsahovat numerická nebo nečíselná data a oba typy dat používané pro dolování dat, ale statistika pouze numerický typ dat se používá pro pravděpodobnostně a matematický výpočet a predikce.
- Dolování dat je induktivní proces a používá algoritmus jako strom rozhodování, shlukový algoritmus k odvození datového oddílu a generování hypotéz z dat, zatímco statistika je deduktivní proces, tj. Nezahrnuje žádné předpovědi, používá se pro odvozování znalostí a ověřování hypotéz.
- Těžba dat se příliš nezajímá o shromažďování nebo shromažďování dat, protože se jedná o průzkumnou analýzu dat. Těžba dat je většinou software a výpočetní proces pro odhalování vzorců na velkých souborech dat, zatímco statistika je spíše o shromažďování údajů, aby se získalo potvrzení o předpokládaných datech potřebujeme shromáždit data analyzovat je odpovědět na otázky. Shromážděná data mohou být kvantitativní, kvalitativní, primární nebo sekundární.
- Čištění dat v dolování dat je prvním krokem, protože pomáhá pochopit a opravit kvalitu dat a získat přesnou konečnou analýzu. Při čištění dat má uživatel schopnost vyčistit nepřesná nebo neúplná data. Bez řádné kvality dat bude vaše konečná analýza trpět v přesnosti, nebo byste mohli dospět k nesprávnému závěru. Zatímco ve Statistice po sběru dat z různých zdrojů se provádí čištění dat a na tomto vyčištěných datech se pro potvrzující analýzu používají statistické metody.
- Dolování dat je proces kopání hluboko do dříve dostupných neznámých, ale použitelných informací z velkých databází, které je využívají k přijímání některých zásadních rozhodnutí. Sada metod se používá k nalezení vzorů a vztahů v rámci dostupných dat. Jedná se o soutok různých procesů, včetně statistiky, strojového učení, správy databází, umělé inteligence (AI) a rozpoznávání datových vzorů atd. Zatímco statistika je důležitou součástí dolování dat, která nabízí účinné analytické techniky a nástroje pro řešení velkého množství údaje pro prospěšné podniky. Je to věda o učení dat, která pokrývá vše od sběru až po efektivní využití dat.
- Data Mining jsou v podstatě aplikované komerční aplikace, jako je analýza finančních dat, maloobchod, telekomunikace, biologie a další vědecké detekce. Zatímco statistika se používá v každém vzorku údajů k načtení souboru nových informací. Popisuje charakter dat, která mají být analyzována, a zkoumá vztah dat. Používá prediktivní analýzu ke spouštění scénářů, které pomáhají rozhodovat o budoucích akcích. Na druhou stranu, statistika dává vdechnutí neživým datům.
- Mezi populární vývojové trendy v oblasti dolování dat patří průzkum aplikací, vizuální dolování dat, dolování biologických dat, dolování na webu, dolování softwaru, dolování distribuovaných dat, dolování skutečných dat a mnoho dalšího. Statistiky pomáhají identifikovat nové vzory v dostupných nestrukturovaných datech.
Tabulka porovnávání těžby dat a statistiky
Rozdíly mezi těžbou dat a statistikami jsou vysvětleny v následujících bodech:
| Těžba dat | Statistika |
| Prozkoumejte a sbírejte data nejprve, sestavuje model pro detekci vzorců a vytváření teorií. | Poskytuje teorie pro testování pomocí statistik. |
| Použitá data jsou číselná nebo nečíselná. | Použitá data jsou numerická. |
| Indukční proces (generování nové teorie z dat) | Deduktivní proces (Nezahrnuje žádné předpovědi) |
| Sběr dat je méně důležitý. | Sběr dat je důležitější. |
| Čištění dat se provádí při těžbě dat. | Čistá data se používají k použití statistické metody. |
| K ověření modelu je proto zapotřebí menší interakce s uživatelem, takže se snadno automatizuje. | Vyžaduje tedy interakci uživatele k ověření modelu, a proto je obtížné jej automatizovat. |
| Vhodné pro velké soubory dat | Vhodné pro menší soubory dat |
| Je to algoritmus, který se učí z dat bez použití programovacího pravidla. | Formalizace vztahu v datech ve formě matematické rovnice |
| Používejte heuristické myšlení (pravidla používaná k formování soudů a rozhodování) | Nemá prostor pro heuristické myšlení. |
| Klasifikace, shlukování, neuronová síť, asociace, odhad, analýza založená na sekvenci, vizualizace | Deskriptivní statistika, inferenční statistika |
| Analýza finančních dat, maloobchod, telekomunikační průmysl, analýza biologických dat, určité vědecké aplikace atd. | Demografie, pojistná matematika, operační výzkum, biostatistika, kontrola kvality atd. |
Závěr - dolování dat vs. statistika
Uzavření v jakékoli organizaci v důsledku vzniku velkých dat s velkým objemem a různými rychlostmi dat hraje důležitou roli a předpovídat výsledky dolování dat a statistika je nedílnou součástí. Těžba dat bude vždy používat statistické myšlení k tomu, aby se výstup čerpal, takže těžba dat i statistika porostou nevyhnutelně v blízké budoucnosti. A to je použití statistik o velkých datech uživatel / organizace potřebují používat data mining myšlení a přístupy.
Doporučený článek
Toto byl průvodce po těžbě dat vs. statistikách, jejich významu, porovnání hlava-hlava, klíčových rozdílech, srovnávací tabulce a závěru. Další informace naleznete také v následujících článcích -
- Úžasný průvodce Azure Paas vs Iaas
- 7 Důležité techniky dolování dat pro dosažení nejlepších výsledků
- Business Intelligence VS dolování dat - který z nich je užitečnější
- 9 Úžasný rozdíl mezi dolováním dat Vs
- 8 Důležité techniky dolování dat pro úspěšné podnikání