Datamining versus datavisualisatie - welke beter is

Inleiding tot datamining en datavisualisatie

Datamining en datavisualisatie vallen onder het veld van Data Science, een interdisciplinair gebied van informatica met statistieken, informatica, wiskunde en verschillende technische processen, waaronder verschillende methoden.

Datamining is een onderdeel van Data Science, waarbij grote gegevenssets worden doorlopen en de gegevenssets en gegevenstypen worden geïdentificeerd om verschillende gegevenspatronen uit de bestaande gegevenssets te extraheren.

Datavisualisatie is het proces van het extraheren en visualiseren van de gegevens op een zeer duidelijke en begrijpelijke manier zonder enige vorm van lezen of schrijven door de resultaten weer te geven in de vorm van cirkeldiagrammen, staafdiagrammen, statistische weergave en ook via grafische vormen.

In Data Mining zijn er verschillende processen om het datamining-proces uit te voeren, zoals data-extractie, data-management, datatransformaties, data-voorverwerking etc.

In datavisualisatie is het primaire doel om de informatie efficiënt en duidelijk over te dragen zonder afwijkingen of complexiteit in de vorm van statistische grafieken, informatiegrafieken en plots. Laat ons zowel datamining als datavisualisatie in detail bespreken.

Van kop tot kop tot vergelijking tussen datamining versus datavisualisatie (infographics)

Hieronder vindt u de Top 7-vergelijking tussen datamining versus datavisualisatie

Belangrijkste verschillen tussen datamining versus datavisualisatie

Datamining is het proces van het uitzoeken van enkele grote gegevenssets en het extraheren van enkele gegevens en het extraheren van patronen uit de geëxtraheerde gegevens, terwijl datavisualisatie het proces is van het visualiseren of weergeven van de geëxtraheerde gegevens in de vorm van verschillende grafische of visuele formaten, zoals als statistische weergaven, cirkeldiagrammen, staafdiagrammen, grafische afbeeldingen enz.
Datamining-processen omvatten sequentiesanalyse, classificaties, padanalyse, clustering en voorspelling, terwijl in Data Visualization verwerking, analyse, communicatie van de gegevens, enz. Omvat.
In Data Mining worden de gegevens automatisch weergegeven in het zoekproces, dat wordt weergegeven door de systeemanalyse zelf, terwijl datavisualisatie een duidelijk zicht op de gegevens geeft en het menselijk brein gemakkelijk grote hoeveelheden gegevens kan onthouden en onthouden een enkele blik.
In Data Mining zijn er vier fasen: gegevensbronnen, gegevens verzamelen of gegevens verkennen, gegevensmodellering en de datamodellen implementeren, terwijl in Gegevensvisualisatie zeven fasen kent die proces, parsing, filtering, mining, representatie, verfijning en interactie verzamelen.
Datamining is een groep verschillende activiteiten om verschillende patronen te extraheren uit de grote datasets waarin datasets worden opgehaald uit verschillende databronnen, terwijl Data Visualization een proces is van het omzetten van numerieke gegevens in grafische afbeeldingen zoals betekenisvolle 3D-afbeeldingen die zullen worden gebruikt om complexe gegevens eenvoudig te analyseren.
De toepassingen van Data Mining omvatten Customer Relationship Management, een softwaretoepassing die voordelen biedt voor datamining, terwijl de toepassingen van Data Visualization sonarmetingen, satellietfoto's, computersimulaties en enquêtes enz. Omvatten.
De verschillende technieken die beschikbaar zijn in Data Mining zijn Classificatie, Cluster, Volgorde, Associatie enz. Datavisualisatie is ontstaan uit statistieken en wetenschappen die in één oogopslag duidelijke visualisatie geven, wat betekent dat een afbeelding 100 woorden te zien krijgt.
In Data Mining is classificatie het proces van het identificeren van de regel van de gegevens, ongeacht of deze tot een bepaalde gegevensklasse behoort of niet. De subprocessen ervan omvatten het bouwen van een gegevensmodel en het voorspellen van de classificaties, terwijl in Gegevensvisualisatie de belangrijkste toepassing geografische informatiesystemen waarbij de belangrijke geografische informatie kan worden weergegeven als visuele afbeeldingen die complexe informatie zo eenvoudig mogelijk weergeven.
Dataminingtechnologieën omvatten ook neurale netwerken, statistische analyse, beslissingsbomen, genetische algoritmen, fuzzy logic, text mining, web mining etc., terwijl de datavisualisatie verschillende toepassingen heeft zoals retail, overheid, medicijnen en gezondheidszorg, transport, telecommunicatie, verzekeringen, kapitaalmarkten en vermogensbeheer.
De beperkingen in Data Mining zijn zoals dat het zelfs nieuwe technologie is, maar het is nog steeds onderontwikkeld vanwege veel bedrijven die legacy-systemen gebruiken en ook de bestaande systemen zijn niet datawarehouse-vriendelijk Datavisualisatie heeft belangrijke nadelen in zijn tools zoals het laat zien verschillende visuals in plaats van uitleggen, geen richtlijnen, verschillende gebruikers met meerdere inzichten en biedt ook slechte beveiliging.
Datamining is een analytisch proces dat verschillende patronen van de gegevenssets identificeert die kunnen helpen bij het omgaan met de stroom van informatie en datavisualisatie biedt veel visualisatietechnieken die de afgelopen decennia zijn ontwikkeld en die de verkenning van grote gegevenssets ondersteunen.
Het voordeel van datamining is dat de relatie tussen verschillende gegevenssets en variabelen niet wordt verborgen, terwijl datavisualisatie het visuele object definieert door de gegevens in de vorm van grafieken en diagrammen weer te geven.

Datamining versus vergelijking van datavisualisatie

BASIS VOOR VERGELIJKING	Datamining	Data visualisatie
Definitie	Zoekt en produceert een geschikt resultaat uit grote gegevenssegmenten	Geeft een eenvoudig overzicht van complexe gegevens
Voorkeur	Dit heeft verschillende applicaties en heeft de voorkeur voor zoekmachines	Voorkeur voor gegevensvoorspelling en voorspellingen
Oppervlakte	Komt onder data science	Komt onder het gebied van data science
Platform	Werkt met websoftware of -applicaties	Ondersteunt en werkt beter in complexe data-analyses en applicaties
Algemeenheid	Nieuwe technologie maar onderontwikkeld	Nuttiger in realtime gegevensvoorspelling
Algoritme	Er bestaan veel algoritmen bij het gebruik van datamining	Geen algoritmen nodig
integratie	Werkt op elk web-enabled platform of met alle applicaties	Ongeacht hardware of software biedt het visuele informatie

Conclusie - Datamining versus datavisualisatie

Datamining is een gebied van Data Science waar de grote datasets grondig worden verwerkt om geschikte resultaten te bieden bij het zoeken door verschillende patronen te identificeren.

Datavisualisatie is het proces waarbij visuele informatie uit de bestaande complexe gegevens wordt weergegeven om in één oogopslag een bepaalde conclusie te trekken zonder dat er enige theoretische resultaten hoeven te worden bestudeerd. De toepassingen omvatten satellietgegevens, informatie over onderzoeksresultaten, wetenschappelijk bestudeerde gegevens enz.

De toepassingen van datamining zijn webzoekmachines, detailhandel, financiële en banksector, overheidsorganisaties enz. Zowel datamining als datavisualisatie

grote voordelen hebben op het gebied van data science-toepassingen op het gebied van informatica.

Aanbevolen artikel

Dit is een gids geweest voor datamining versus datavisualisatie, hun betekenis, vergelijking van persoon tot persoon, belangrijkste verschillen, vergelijkingstabel en conclusie. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie -