Verschil tussen datamining en statistieken
Gegevensanalyse gaat over het analyseren van gegevens uit het verleden en heden om de problemen in de toekomst te voorspellen. Organisaties gebruiken datamining en statistieken om deze datagestuurde beslissing te nemen, die een kernonderdeel van Data Science zijn. Datamining en statistieken worden vaak verward als hetzelfde, maar het is een verkeerd idee, laten we kijken of ze echt op elkaar lijken of anders zijn?
Datamining
Wat is datamining?
Het is het proces waarbij voorheen onbekende, begrijpelijke en bruikbare informatie uit grote datawarehouses wordt gehaald en gebruikt om een cruciale zakelijke beslissing te nemen. Dus in datamodellering worden gegevens van klanten gedolven om bedrijfsinzicht te krijgen. De oorsprong van datamodellering is de statistiek, machine learning en kunstmatige intelligentie. In de wereld van vandaag verzamelen alle organisaties gegevens van sociale media, sensorgegevens, logboeken van websites enz. Bijna alles zendt gegevens uit naarmate het gebruik van IoT toeneemt en datamining het proces is van het extraheren van nuttige informatie uit deze onbewerkte gegevens om de onbekende patronen te voorspellen.
Proces van datamining:
Data mining-proces is onderverdeeld in minder dan 5 fasen:
- Gegevensverkenning / -verzameling: identificeer gegevens uit verschillende gegevensbronnen en laad deze in gedecentraliseerde datawarehouses.
- Gegevens opslaan en beheren: sla de gegevens op in gedistribueerde opslag (HDFS), interne servers of in een cloud (Amazon S3, Azure).
- Modellering: zakelijk team, ontwikkelaars zullen toegang krijgen tot de gegevens en steekproeven en transformatie in gegevens toepassen en corrupte, irrelevante, onnauwkeurige, onvolledige gegevens verwijderen.
- Modellen implementeren: sorteer de gegevens op basis van de resultaten van gemodelleerde gegevens op basis van de verwachtingen of resultaten van gebruikers.
- Gegevens visualiseren: presenteert de gegevens in de grafieken of tabellen of grafieken of in de beslissingsstructuur, zodat eindgebruikers dit kunnen begrijpen.
Datamining-toepassingen:
Datamining wordt in veel domeinen gebruikt. Hier volgen enkele zeer gebruikte domeinen -
- Marktanalyse en -beheer
- Bedrijfsanalyse en risicobeheer
- Fraude detectie
Statistieken
Statistiek is de analyse en presentatie van numerieke gegevensfeiten en vormt de kern van alle datamining- en machine learning-algoritmen. Het biedt analytische techniek en tools om toe te passen op grote hoeveelheden gegevenssets. Statistieken omvatten planning, ontwerpen, verzamelen van gegevens, analyseren, tekenen van betekenisvolle interpretatie en rapportage van de onderzoeksresultaten en vanwege deze statistieken is niet alleen beperkt tot een wiskundige, ook bedrijfsanalisten gebruiken het. Om de gewenste output te krijgen of om gegevens te kwantificeren, maakt gebruik van waarschijnlijkheid, het ontwerpen van enquêtes en experimenten.
Head to Head-vergelijking tussen datamining versus statistieken
Hieronder staan de 11 kop-tegen-verschillen tussen de datamining versus statistieken
Belangrijkste verschillen tussen datamining versus statistieken
- Datamining is het begin van data science en omvat het hele proces van data-analyse, terwijl statistiek de basis en kernpartitie is van datamining-algoritme.
- Datamining is een verkennend analyseproces waarin we eerst de gegevens verkennen en verzamelen en een model op basis van de gegevens bouwen om het patroon te detecteren en er theorieën over te maken om de toekomstige resultaten te voorspellen of de problemen op te lossen. Terwijl statistiek het bevestigende proces is waarin eerst theorieën worden gemaakt en vervolgens validatie op die theorie wordt toegepast om de datasets te testen.
- Naarmate de gegevensgrootte met de dag toeneemt, verandert ook het formaat. Meestal ontvangen gegevens zijn ongestructureerde gegevens die numerieke of niet-numerieke gegevens kunnen bevatten en beide soorten gegevens worden gebruikt voor datamining, maar alleen statistische gegevens worden gebruikt voor de probabilistische en wiskundige berekening en voorspelling.
- Datamining is een inductief proces en maakt gebruik van een algoritme zoals een beslissingsboom, clusteringalgoritme om gegevenspartitie af te leiden en hypothesen te genereren uit gegevens, terwijl statistieken het deductieve proces is, dwz het bevat geen voorspellingen die worden gebruikt om kennis af te leiden en hypothesen te verifiëren.
- Datamining is niet erg bezorgd over het verzamelen of verzamelen van gegevens, omdat het verkennende gegevensanalyse is. Datamining is meestal software en een rekenproces voor het ontdekken van patronen op grote gegevenssets, terwijl statistieken meer gaan over het verzamelen van gegevens om bevestiging te krijgen over de voorspelde gegevens. we moeten gegevens verzamelen en analyseren om vragen te beantwoorden. Verzamelde gegevens kunnen kwantitatieve, kwalitatieve, primaire of secundaire gegevens zijn.
- Het opschonen van gegevens in de datamining is de eerste stap omdat het helpt de kwaliteit van gegevens te begrijpen en te corrigeren om een nauwkeurige definitieve analyse te krijgen. Bij het opschonen van gegevens heeft een gebruiker de mogelijkheid om onnauwkeurige of onvolledige gegevens op te schonen. Zonder de juiste gegevenskwaliteit zal uw uiteindelijke analyse minder nauwkeurig zijn of kunt u mogelijk tot de verkeerde conclusie komen. Terwijl in Statistieken na het verzamelen van gegevens uit verschillende bronnen gegevens worden opgeschoond en op deze opgeschoonde gegevens statistische methoden worden toegepast voor de bevestigende analyse.
- Datamining is een proces van diepgraven in de voorheen beschikbare onbekende maar bruikbare informatie uit grote databases om enkele cruciale beslissingen te nemen. Een set methoden wordt gebruikt om patronen en relaties te vinden binnen de beschikbare gegevens. Het is een samenvloeiing van verschillende processen, waaronder statistieken, machine learning, databasebeheer, kunstmatige intelligentie (AI) en datapatroonherkenning enz., Terwijl Statistieken een belangrijk onderdeel van datamining zijn dat effectieve analysetechnieken en tools biedt voor het omgaan met een grote hoeveelheid gegevens ten behoeve van bedrijven. Het is een wetenschap van gegevens leren die alles omvat, van het verzamelen tot het effectief gebruiken van gegevens.
- Datamining is in wezen toegepaste commerciële toepassingen zoals financiële gegevensanalyse, detailhandel, telecommunicatie, biologie en andere wetenschappelijke detectie. Terwijl statistieken in elk gegevensmonster worden gebruikt om een set nieuwe informatie te verzamelen. Het beschrijft het karakter van de te analyseren gegevens en onderzoekt de relatie tussen de gegevens. Het maakt gebruik van voorspellende analyses om scenario's uit te voeren die helpen om te beslissen over de toekomstige acties. Aan de andere kant, statistieken geeft adem in een levenloze gegevens.
- Enkele van de populaire evoluerende trends in datamining zijn applicatie-exploratie, visuele datamining, biologische datamining, web mining, softwaremining, gedistribueerde datamining, echte datamining en nog veel meer. En Statistieken helpen bij het identificeren van nieuwe patronen in de beschikbare ongestructureerde gegevens.
Datamining versus statistische vergelijkingstabel
De verschillen tussen datamining versus statistieken worden uitgelegd in de onderstaande punten:
| Datamining | Statistieken |
| Verken en verzamel eerst gegevens, bouwt model om patronen te detecteren en theorieën te maken. | Het biedt theorieën om te testen met behulp van statistische gegevens. |
| Gebruikte gegevens zijn numeriek of niet numeriek. | Gebruikte gegevens zijn numeriek. |
| Inductief proces (genereren van nieuwe theorie uit gegevens) | Deductief proces (houdt geen voorspellingen in) |
| Gegevensverzameling is minder belangrijk. | Gegevensverzameling is belangrijker. |
| Gegevens opschonen gebeurt in datamining. | Schone gegevens worden gebruikt om statistische methoden toe te passen. |
| Heeft minder gebruikersinteractie nodig om het model te valideren, dus gemakkelijk te automatiseren. | Heeft gebruikersinteractie nodig om het model te valideren, dus moeilijk te automatiseren. |
| Geschikt voor grote gegevenssets | Geschikt voor kleinere datasets |
| Het is een algoritme dat van gegevens leert zonder programmeerregel te gebruiken. | Formalisatie van de relatie in gegevens in de vorm van een wiskundige vergelijking |
| Gebruik heuristisch denken (regels gebruikt om oordelen te vormen en beslissingen te nemen) | Heeft geen ruimte voor heuristisch denken. |
| Classificatie, clustering, neuraal netwerk, associatie, schatting, sequentiegebaseerde analyse, visualisatie | Beschrijvende statistische, inferentiële statistische |
| Financiële gegevensanalyse, detailhandel, telecommunicatie-industrie, biologische gegevensanalyse, bepaalde wetenschappelijke toepassingen enz. | Demografie, actuariële wetenschappen, operationeel onderzoek, biostatistiek, kwaliteitscontrole enz. |
Conclusie - Datamining versus statistieken
Conclusie in elke organisatie vanwege de opkomst van big data met groot volume en verschillende snelheidsdata speelt een belangrijke rol en voorspelt resultaten datamining en statistieken is een integraal onderdeel. Datamining zal altijd statistisch denken gebruiken om output te trekken, dus zowel datamining als statistieken zullen onvermijdelijk groeien in de nabije toekomst. En het maakt gebruik van statistieken over de behoefte van grote datagebruikers / organisaties om datamining-denken en benaderingen te gebruiken.
Aanbevolen artikel
Dit is een leidraad geweest voor datamining versus statistiek, hun betekenis, vergelijking van persoon tot persoon, belangrijkste verschillen, vergelijkingstabel en conclusie. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie -
- Geweldige gids over Azure Paas vs Iaas
- 7 Belangrijke technieken voor datamining voor de beste resultaten
- Business Intelligence VS Data Mining - Welke is nuttiger
- 9 Geweldig verschil tussen Data Science versus Data Mining
- 8 Belangrijke technieken voor datamining voor succesvol zakendoen