Різниця між обробкою даних та статистикою
Аналіз даних - це аналіз минулого та теперішніх даних для прогнозування проблем у майбутньому. Організації використовують майнінг даних та статистику для прийняття цього рішення, що ґрунтується на даних, що є основною частиною Data Science. Робота даних та статистика часто плутають як однакові, але це неправильне поняття, давайте перевіримо, чи вони насправді схожі чи різні?
Видобуток даних
Що таке майнінг даних?
Це процес вилучення невідомої раніше зрозумілої та зрозумілої інформації з великих сховищ даних та використовує її для прийняття важливого бізнес-рішення. Тож у моделюванні даних дані клієнтів видобуваються для отримання розуміння бізнесу. Походження моделювання даних - це статистика, машинне навчання та штучний інтелект. У сучасному світі всі організації збирають дані з соціальних медіа, даних датчиків, журналів веб-сайтів тощо. Майже все видає дані, оскільки використання IoT збільшується, а обмін даними - це процес вилучення корисної інформації з цих необроблених даних для прогнозування невідомих зразків.
Процес обміну даними:
Процес обміну даними розбивається на 5 етапів:
- Дослідження / збір даних : ідентифікуйте дані з різних джерел даних та завантажте їх у децентралізовані сховища даних.
- Зберігання та управління даними: зберігайте дані у розподіленому сховищі (HDFS), на власних серверах або у хмарі (Amazon S3, Azure).
- Моделювання: Ділова команда, розробники матимуть доступ до даних та застосовуватимуть вибірки та перетворення в даних та видалятимуть пошкоджені, неактуальні, неточні, неповні дані.
- Розгортання моделей: на основі результатів модельованих даних сортуйте дані на основі очікувань або результатів користувачів.
- Візуалізувати дані: Представляє дані у графіках чи таблицях чи діаграмах чи форматі дерева рішень, щоб кінцеві користувачі могли зрозуміти.
Додатки для обміну даними:
Обмін даними використовується в багатьох областях. Нижче перелічені деякі дуже використовувані домени -
- Аналіз ринку та управління
- Корпоративний аналіз та управління ризиками
- Виявлення шахрайства
Статистика
Статистика - це аналіз та подання числових фактів даних і є ядром усіх алгоритмів вилучення даних та машинного навчання. Він надає аналітичну техніку та інструменти для застосування у великих наборах даних. Статистика включає планування, проектування, збір даних, аналіз, складання змістовної інтерпретації та звітування про результати досліджень, і завдяки цій статистиці не тільки обмежений математик, бізнес-аналітик також використовує її. Для отримання потрібного результату або кількісної оцінки статистики використовуються ймовірності, розробляючи опитування та експерименти.
Порівняння порівняння між Data Data і статистикою
Нижче наведено 11 відмінностей між голосовими та статистичними даними
Основні відмінності між Data Mining та статистикою
- Обмін даними є початком науки про дані і охоплює весь процес аналізу даних, тоді як статистика є базовим і основним розділом алгоритму обміну даними.
- Data Mining - це процес дослідницького аналізу, в якому ми спочатку вивчаємо та збираємо дані та будуємо модель на основі даних для виявлення шаблону та створення теорій на них, щоб передбачити майбутній результат або вирішити проблеми. Тоді як статистика - це підтверджуючий процес, в якому спочатку виробляються теорії, а потім застосовується перевірка на основі цієї теорії для перевірки наборів даних.
- Оскільки з кожним днем збільшується розмір даних, формат даних також змінюється, в основному, отримані дані є неструктурованими даними, які можуть містити числові або нечислові дані, і обидва типи даних, що використовуються для вилучення даних, але для статистики використовується лише числовий тип даних для імовірнісного і математичний розрахунок та прогнозування.
- Обмін даними є індуктивним процесом і використовує такий алгоритм, як дерево рішень, алгоритм кластеризації для отримання розділів даних та генерування гіпотез з даних, тоді як статистика - це дедуктивний процес, тобто він не передбачає будь-яких прогнозів, які використовуються для отримання знань та перевірки гіпотез.
- Обмін даними не сильно стурбований збором або збиранням даних, оскільки це дослідницький аналіз даних, а також обробка даних - це здебільшого програмний та обчислювальний процес для виявлення шаблонів на великих наборах даних, тоді як статистика більше стосується збору даних, щоб отримати підтвердження прогнозованих даних нам потрібно зібрати дані, проаналізувати їх, щоб відповісти на запитання. Зібрані дані можуть бути кількісними, якісними, первинними або вторинними.
- Очищення даних при обробці даних - це перший крок, оскільки він допомагає зрозуміти та виправити якість даних для отримання точного остаточного аналізу. Під час очищення даних користувач має можливість очищати неточні або неповні дані. Без належної якості даних ваш остаточний аналіз постраждає в точності, або ви потенційно зможете прийти до неправильного висновку. В той час, як у статистиці після збору даних з різних джерел проводиться очищення даних, і на цих очищених даних застосовуються статистичні методи для підтверджуючого аналізу.
- Обмін даними - це процес копання глибоко в наявній раніше невідомій, але доступній інформації з великих баз даних для її використання для прийняття деяких важливих рішень. Набір методів використовується для пошуку закономірностей та взаємозв'язків у межах наявних даних. Це злиття різних процесів, включаючи статистику, машинне навчання, управління базами даних, штучний інтелект (AI) і розпізнавання даних тощо. Тоді як статистика є важливим компонентом обміну даними, який пропонує ефективні методи аналізу та інструменти для роботи з великою кількістю дані для вигоди бізнесу. Це наука про вивчення даних, яка охоплює все, починаючи від збору до ефективного використання даних.
- Data Mining - це, по суті, застосовано комерційні програми, такі як аналіз фінансових даних, роздрібна торгівля, телекомунікації, біологія та інше наукове виявлення. В той час, як статистика використовується у кожному зразку даних, щоб оформити набір нової інформації. Він описує характер даних, що підлягають аналізу, та вивчає співвідношення даних. Він використовує прогностичну аналітику для запуску сценаріїв, які допомагають вирішити питання щодо майбутніх дій. З іншого боку, статистика дає вдих в неживі дані.
- Деякі з популярних тенденцій, що розвиваються в Data Mining - це дослідження додатків, видобуток візуальних даних, видобуток біологічних даних, веб-майнінг, розробка програмного забезпечення, розподілений обмін даними, реальний обмін даними та багато іншого. А статистика допомагає виявити нові зразки у наявних неструктурованих даних.
Таблиця порівняння даних та таблиця порівняння статистики
Відмінності між Data Mining і статистикою пояснюються в пунктах, представлених нижче:
| Видобуток даних | Статистика |
| Спочатку вивчайте та збирайте дані, будуйте модель для виявлення шаблонів та створення теорій. | Він надає теорії для тестування, використовуючи статистичні. |
| Використовувані дані є числовими або нечисловими. | Використовувані дані є числовими. |
| Індуктивний процес (генерування нової теорії з даних) | Дедуктивний процес (не передбачає прогнозування) |
| Збір даних є менш важливим. | Збір даних важливіший. |
| Очищення даних проводиться при обробці даних. | Чисті дані використовуються для застосування статистичного методу. |
| Потрібно менше взаємодії з користувачем, щоб перевірити модель, отже, легко автоматизувати. | Потрібна взаємодія користувача для перевірки моделі, отже, складна в автоматизації. |
| Підходить для великих наборів даних | Підходить для менших наборів даних |
| Це алгоритм, який вивчає дані без використання будь-якого правила програмування. | Формалізація взаємозв'язку в даних у вигляді математичного рівняння |
| Використовуйте евристичну думку (правила, які використовуються для формування суджень та прийняття рішень) | Не має можливості для евристичного мислення. |
| Класифікація, Кластеризація, Нейронна мережа, Асоціація, Оцінка, Аналіз на основі послідовності, Візуалізація | Описова статистика, пільгова статистика |
| Аналіз фінансових даних, роздрібна торгівля, телекомунікаційна галузь, аналіз біологічних даних, деякі наукові програми тощо. | Демографія, актуарні науки, експлуатаційні дослідження, біостатистика, контроль якості тощо. |
Висновок - Майнінг даних проти статистики
У висновку в будь-якій організації через появу великих даних з великим обсягом та різними даними швидкості відіграє важливу роль, і прогнозування результатів видобутку даних та статистики є невід'ємною частиною. Дані даних завжди використовуватимуть статистичне мислення для отримання результатів, тому як Mining Data, так і статистичні дані неминуче зростуть найближчим часом. І саме за допомогою статистики щодо великих користувачів / організації потрібно використовувати мислення та підходи до вибору даних.
Рекомендована стаття
Це був посібник із пошуку даних та статистики, їх значення, порівняння «голова до голови», ключових відмінностей, таблиці порівняння та висновку. Ви також можете переглянути наступні статті, щоб дізнатися більше -
- Дивовижний путівник по Лазурному Паасу проти Іаасу
- 7 важливих методів вилучення даних для найкращих результатів
- Інтеграція даних VS Business Intelligence - який з них більш корисний
- 9 Дивовижна різниця між Data Science Vs Data Mining
- 8 важливих методів розробки даних для успішного бізнесу