Seznamte se s nejlepším 7 rozdílem mezi analýzou dat těžby dat Vs

Rozdíl mezi těžbou a analýzou dat

Exponenciální nárůst objemu dat vedl k revoluci informací a znalostí. Nyní je klíčovým aspektem výzkumu a vytváření strategií shromažďování smysluplných informací a poznatků z existujících údajů. Všechny tyto informace jsou uloženy v datovém skladu, který je poté použit pro účely Business Intelligence.

Existuje několik definic a pohledů, ale všichni by souhlasili s tím, že analýza dat a dolování dat jsou dvě podmnožiny Business Intelligence.

Dolování dat - dolování dat je systematický a sekvenční proces identifikace a objevování skrytých vzorců a informací ve velkém souboru dat. To je také známé jako znalostní objev v databázích. To bylo bzučivé slovo od 90. let

Analýza dat - Analýza dat je naopak nadmnožinou dolování dat, která zahrnuje extrakci, čištění, transformaci, modelování a vizualizaci dat s cílem odhalit smysluplné a užitečné informace, které mohou pomoci při odvozování závěrů a přijímání rozhodnutí. Analýza dat jako proces existuje již od šedesátých let.

Zjistíme nejlepší rozdíl mezi těžbou dat a analýzou dat v tomto příspěvku.

Srovnání mezi hlavami mezi analýzou dat těžby dat Vs

Níže je Top 7 Srovnání mezi Data Mining Vs Analýza dat

Klíčové rozdíly mezi datovou analýzou těžby dat Vs

Těžba dat a analýza dat jsou dvě odlišná jména a procesy, přesto existují názory, kde je lidé zaměnitelně používají. To také závisí na tom, jak organizace nebo projektový tým vykonává takové úkoly, pokud toto rozlišení není konkrétně označeno. Abychom zjistili jejich jedinečnou identitu, upozorňujeme na hlavní rozdíl mezi těžbou a analýzou dat:

Dolování dat identifikuje a objevuje skrytý vzorec rozsáhlých datových sad. Analýza dat poskytuje poznatky nebo testy hypotéz nebo modelů z datového souboru.
Dolování dat je jednou z činností v analýze dat. Analýza dat je kompletní soubor činností, které se starají o sběr, přípravu a modelování dat pro získávání smysluplných poznatků nebo znalostí. Oba jsou někdy zahrnuty jako podmnožina Business Intelligence.
Studie dolování dat se většinou týkají strukturovaných dat. Analýza dat může být prováděna na strukturovaných, polostrukturovaných nebo nestrukturovaných datech.
Cílem dolování dat je zvýšit využitelnost dat, zatímco analýza dat pomáhá prokázat hypotézu nebo přijímat obchodní rozhodnutí.
Dolování dat nepotřebuje žádnou předem předpokládanou hypotézu k identifikaci vzoru nebo trendu v datech. Na druhé straně analýza dat testuje danou hypotézu.
Zatímco dolování dat je založeno na matematických a vědeckých metodách k identifikaci vzorců nebo trendů, analýza dat používá obchodní inteligenci a analytické modely.
Dolování dat obvykle nezahrnuje vizualizační nástroj, analýza dat je vždy doprovázena vizualizací výsledků.

Srovnávací tabulka analýzy dolování dat Vs

Základ pro srovnání	Těžba dat	Analýza dat
Definice	Jedná se o proces extrahování určitého vzoru z rozsáhlých datových sad	Je to proces objednávání a organizování nezpracovaných dat za účelem určení užitečných poznatků a rozhodnutí.
Oblast odborných znalostí	Zahrnuje průnik strojového učení, statistik a databází.	Vyžaduje znalosti informatiky, statistiky, matematiky, znalosti předmětů, umělé inteligence
Synonyma	To je také známé jako Znalost objev v databázích	Analýza dat je několika typů - průzkumná, popisná, textová analýza, prediktivní analýza, dolování dat atd.
Pracovní profil	Specialista na dolování dat obvykle vytváří algoritmy pro identifikaci smysluplné struktury v datech. Specialista na dolování dat je stále datovým analytikem s rozsáhlými znalostmi induktivního učení a praktického kódování	Analytik dat obvykle nemůže být jediný člověk. Profil práce zahrnuje přípravu prvotních dat, jejich očištění, transformaci a modelování a nakonec jeho prezentaci ve formě vizualizací založených na grafech / mimo mapy.
Odpovědnosti	Je zodpovědný za získávání a objevování smysluplných vzorců a struktur v datech	Je zodpovědný za vývoj modelů, vysvětlení, testování a navrhování hypotéz pomocí analytických metod
Výstup	Výstupem úlohy dolování dat je datový vzor	Výstupem analýzy dat je ověřená hypotéza nebo náhled na data
Příklady	Jednou z hlavních aplikací dolování dat je v sektoru elektronického obchodování, kde webové stránky zobrazují možnost „těch, kteří si ji také zakoupili“	Příkladem analýzy dat může být „studie časové řady nezaměstnanosti za posledních 10 let“.

Závěr - analýza dat těžby dat Vs

Termín dolování dat a analýza dat existují zhruba dvě desetiletí (nebo více). Některé skupiny uživatelů je zaměnitelně využívaly, zatímco některé jasně rozlišovaly obě činnosti. Dolování dat je obvykle součástí analýzy dat, kde cílem nebo záměrem zůstává odhalení nebo identifikace pouze vzorce z datového souboru. Analýza dat, na druhé straně, přichází jako kompletní balíček pro smysluplnost z dat, která mohou nebo nemusí zahrnovat dolování dat. Oba vyžadují různou dovednost a odbornost av následujících letech budou obě oblasti vyžadovat vysoké nároky na data, zdroje i pracovní místa.

Doporučené články

Toto byl průvodce analýzou dat dolování dat Vs, jejich významem, porovnáním hlava-hlava, klíčovými rozdíly, srovnávací tabulkou a závěrem. Další informace naleznete také v následujících článcích -