Знайте кращі 7 різниць між аналітикою даних для видобутку даних

Різниця між обробкою даних та аналізом даних

Експоненціальне збільшення обсягу даних призвело до інформаційної революції та знань. Зараз ключовим аспектом дослідження та розробки стратегій є збирання змістовної інформації та розумінь із наявних даних. Вся ця інформація зберігається у сховищі даних, який потім використовується для цілей Business Intelligence.

Існує декілька визначень та поглядів, але всі погоджуються, що аналіз даних та обмін даними - це два підмножини Business Intelligence.

Майнінг даних - обробка даних - це систематичний і послідовний процес ідентифікації та виявлення прихованих шаблонів та інформації у великому наборі даних. Він також відомий як Відкриття знань у базах даних. Це гучне слово з 1990-х

Аналіз даних - Аналіз даних, з іншого боку, є набором даних Data Mining, який передбачає вилучення, очищення, трансформацію, моделювання та візуалізацію даних з метою розкриття змістовної та корисної інформації, яка може допомогти у виведенні висновків та прийнятті рішень. Аналіз даних як процес існує вже з 1960-х років.

Давайте дізнаємося найкращу різницю між обробкою даних та аналізом даних у цій публікації.

Порівняння між аналізами даних проти аналізу даних

Нижче наводиться топ-7 порівнянь між Data Mining Vs Аналіз даних

Основні відмінності між аналізами даних проти аналізу даних

Обмін даними та аналіз даних - це два різних імена та процеси, але є деякі погляди, де люди використовують їх взаємозамінно. Це також залежить від організації чи проектної групи, яка виконує такі завдання, коли ця відмінність не позначена спеціально. Щоб встановити їх унікальну ідентичність, ми виділяємо основну відмінність між Data Data і аналізом даних:

Обробка даних ідентифікує та виявляє прихований візерунок у великих наборах даних. Аналіз даних дає розуміння або тестування гіпотези чи моделі з набору даних.
Обмін даними є одним із напрямків аналізу даних. Аналіз даних - це повний комплекс заходів, який бере участь у збиранні, підготовці та моделюванні даних для отримання значущих поглядів чи знань. Обидва іноді включаються як підмножина Business Intelligence.
Дослідження з вивчення даних в основному базуються на структурованих даних. Аналіз даних може здійснюватися як за структурованими, напівструктурованими, так і за неструктурованими даними.
Мета Data Mining - зробити дані більш корисними, тоді як аналіз даних допомагає довести гіпотезу або прийняти бізнес-рішення.
Для обміну даними не потрібна заздалегідь продумана гіпотеза, щоб визначити закономірність або тенденцію в даних. З іншого боку, Аналіз даних перевіряє задану гіпотезу.
Хоча обмін даними базується на математичних та наукових методах для виявлення закономірностей або тенденцій, аналіз даних використовує моделі бізнес-аналітики та аналітики.
Обмін даними, як правило, не включає інструмент візуалізації, аналіз даних завжди супроводжується візуалізацією результатів.

Таблиця порівняння даних аналізу даних проти аналізу даних

Основа для порівняння	Видобуток даних	Аналіз даних
Визначення	Це процес отримання конкретного шаблону з великих наборів даних	Це процес замовлення та впорядкування необроблених даних з метою визначення корисної думки та рішень.
Область експертизи	Він включає перетин машинного навчання, статистику та бази даних.	Це вимагає знань з інформатики, статистики, математики, предметних знань, AI / машинного навчання
Синоніми	Він також відомий як відкриття знань у базах даних	Аналіз даних буває декількох типів - розвідувальний, описовий, текстовий аналітичний, прогнозний аналіз, видобуток даних тощо.
Робочий профіль	Спеціаліст із пошуку даних зазвичай будує алгоритми для виявлення значущої структури в даних. Спеціаліст із пошуку даних все ще є аналітиком даних, що володіє великими знаннями індуктивного навчання та практичного кодування	Аналітиком даних зазвичай не може бути одна людина. Профіль роботи передбачає підготовку необроблених даних, її очищення, трансформацію та моделювання та, нарешті, її представлення у вигляді візуалізацій на основі діаграм / поза діаграм.
Обов’язки	Відповідає за вилучення та виявлення значущих закономірностей та структури даних	Відповідає за розробку моделей, пояснень, тестування та пропонування гіпотез з використанням аналітичних методів
Вихідні дані	Результатом завдання з пошуку даних є шаблон даних	Результатом аналізу даних є підтверджена гіпотеза або розуміння даних
Приклади	Одне з найважливіших застосувань пошуку даних - в секторі електронної комерції, де веб-сайти відображають опцію "ті, хто придбав це, також переглядали"	Прикладом аналізу даних може бути «часове дослідження безробіття за останні 10 років»

Висновок - Аналіз даних проти аналізу даних

Термін "Дані даних" та "Аналіз даних" існують вже близько двох десятиліть (або більше). Вони використовувались взаємозамінно деякими групами користувачів, тоді як деякі чітко розмежовували обидві дії. Обмін даними зазвичай є частиною аналізу даних, де метою чи наміром залишається виявлення або ідентифікація лише структури з набору даних. Аналіз даних, з іншого боку, поставляється як повноцінний пакет для отримання сенсу з даних, які можуть включати або не включати обробку даних. Обидва вимагають різного набору кваліфікацій та знань, і в наступні роки обидві області будуть мати високі вимоги як до даних, ресурсів, так і до робочих місць.