Verschil tussen datamining en tekstmining
Datamining is de praktijk van het automatisch zoeken naar grote gegevenssets om patronen te ontdekken, om de informatie uit gegevenssets te extraheren en om te zetten in een eenvoudige structuur die begrijpelijk is. Datamining houdt zich bezig met een belangrijk aspect met betrekking tot zowel databasetechnieken als mechanismen voor AI / machine learning. Text mining is het proces van het afleiden van hoogwaardige informatie uit tekst. Het is de set processen die nodig is om waardevolle gestructureerde informatie te verkrijgen uit ongestructureerde tekstdocumenten of bronnen. Het kan automatisch worden geclassificeerd, gerouteerd, samengevat, gevisualiseerd door linkmapping en, belangrijker nog, het wordt gemakkelijker om te zoeken.
Datamining
Datamining biedt een uitstekende gelegenheid om de interessante relatie tussen ophalen en redeneren / redeneren te verkennen, een fundamenteel probleem met betrekking tot de aard van datamining.
Het dataminingproces valt uiteen in de onderstaande stappen:
- Verzamel, extraheer, transformeer en laad gegevens in een datawarehouse.
- Bewaar en beheer de gegevens, multidimensionale database dwz op interne servers of de cloud.
- Bied gegevenstoegang aan bedrijfsanalisten, managementteams en IT-professionals en bepaal hoe ze deze willen organiseren met behulp van applicatiesoftware.
- En tot slot, presenteer de gegevens in een eenvoudig te delen formaten, zoals een tabel of grafiek.
Tekstwinning
De text mining vereist zowel geavanceerde taalkundige als statistische technieken die in staat zijn om ongestructureerde tekstformaten en technieken te analyseren die elk document combineren met bruikbare metagegevens, die kunnen worden beschouwd als een soort anker bij het structureren van dit type gegevens.
Text mining bestaat uit een breed scala aan methoden en technologieën zoals:
- Op trefwoorden gebaseerde technologieën: de invoer is gebaseerd op een selectie van trefwoorden in de tekst die worden gefilterd als een reeks tekenreeksen, niet woorden of "concepten".
- Statistiektechnologieën: verwijst naar systemen op basis van machine learning. Statistische technologieën maken gebruik van een trainingsset van documenten die als model worden gebruikt om tekst te beheren en te categoriseren.
- Op taal gebaseerde technologieën: deze methode kan gebruikmaken van taalverwerkingssystemen. De output van tekstanalyse maakt een ondiep begrip mogelijk van de structuur van de tekst, de gebruikte grammatica en logica. (Voor een beter begrip van hoe dit werkt, is dit bericht over text mining en NLP nuttig.)
Al deze benaderingen hebben een gemeenschappelijk kenmerk, dat ze allemaal bezig zijn met het bij benadering verwerken van tekst, terwijl ze ze niet kunnen begrijpen.
Head to Head-vergelijking tussen datamining versus tekstmining (infographics)
Belangrijkste verschillen tussen datamining versus tekstmining
Het verschil tussen datamining versus tekstmining wordt uitgelegd in de onderstaande punten:
- Data mining-systemen analyseren in wezen cijfers die kunnen worden beschreven als homogeen en universeel. Het extraheert, transformeert en laadt gegevens in een datawarehouse. Bedrijfsanalisten gebruiken softwaretoepassingen voor datamining om geanalyseerde gegevens in gemakkelijk te begrijpen vormen te presenteren, zoals tabellen of grafieken. Valuta's, datums, namen, moeten misschien worden beheerd, maar ze zijn eenvoudig te koppelen aan gegevens en vereisen geen diepgaand begrip van hun context. Tools voor text mining moeten grote technische uitdagingen aangaan, zoals heterogene documentindelingen (tekstdocumenten, e-mails, posts op sociale media, letterlijke tekst, enz.), Evenals meertalige teksten en afkortingen en jargon typisch voor sms-taal.
- Datamining is gericht op gegevensafhankelijke activiteiten zoals boekhouding, inkoop, supply chain, CRM, enz. De vereiste gegevens zijn gemakkelijk toegankelijk en homogeen. Nadat de algoritmen zijn gedefinieerd, kan de oplossing snel worden geïmplementeerd. De complexiteit van de verwerkte gegevens maakt dat mijnbouwprojecten langer kunnen worden geïmplementeerd. Text mining telt verschillende intermediaire taalkundige stadia van analyse voordat het de inhoud kan verrijken (taal raden, tokenisatie, segmentatie, morpho-syntactische analyse, ondubbelzinnig maken, kruisverwijzingen, enz.). Vervolgens behandelen relevante termen extractie en metadatasluitingsstappen het structureren van de ongestructureerde inhoud om domeinspecifieke applicaties te voeden. Bovendien kunnen projecten enkele heterogene talen, formaten of domeinen omvatten. Ten slotte hebben maar weinig bedrijven hun eigen taxonomie. Dit is echter verplicht voor het starten van een text mining-project en het kan enkele maanden duren om het te ontwikkelen.
- Datamining wordt al vele decennia als een bewezen, robuuste en industriële technologie beschouwd. Text mining werd in het verleden gezien als complex, domeinspecifiek, taalspecifiek, gevoelig, experimenteel, etc. Met andere woorden, text mining werd niet goed genoeg begrepen om managementondersteuning te hebben en werd daarom nooit gewaardeerd als een 'must-have' '. Met de komst van digitalisering, de opkomst van sociale netwerken en verhoogde connectiviteit zijn bedrijven nu meer bezorgd over hun online reputatie en zoeken ze naar manieren om loyaliteit met klanten te vergroten in een wereld van toenemende keuze. Als gevolg hiervan is sentimentanalyse de nieuwe focus van text mining. Bedrijven hebben zich gerealiseerd dat informatie een strategisch pluspunt is van tekst en dat text mining niet langer een luxe is, maar een noodzaak!
Datamining versus vergelijkingstabel voor tekstmining
Hieronder is de lijst met punten die de vergelijkingen beschrijven tussen Data mining versus Text Mining
| BASIS VOOR VERGELIJKING | Datamining | Tekstwinning |
| Concept | Datamining is een spectrum van verschillende benaderingen, waarbij wordt gezocht naar patronen en gegevensrelaties. | Text mining is een proces dat vereist is om ongestructureerde tekstdocumenten om te zetten in waardevolle gestructureerde informatie. |
| Ophalen van gegevens | Met standaard dataminingtechnieken worden bedrijfspatronen in numerieke gegevens onthuld. | Met standaard text mining-methoden ontdekt een lexicale en syntactische functie in de tekst. |
| Type gegevens | Ontdekking van kennis uit gestructureerde gegevens, die homogeen en gemakkelijk toegankelijk zijn. | Ontdekking van tekst uit ongestructureerde gegevens die heterogeen zijn, meer divers. |
Conclusie - Datamining versus tekstmining
Tekst- en datamining worden nu beschouwd als complementaire technieken die nodig zijn voor effectief bedrijfsbeheer, tools voor text mining worden nog belangrijker. Een subset van text mining, Natural Language Processing is des te relevanter wanneer de klant 100% betrokken en beschikbaar is om te helpen bij het definiëren van nauwkeurige en volledige domeinspecifieke taxonomieën. Dit helpt op zijn beurt het extraheren van informatie en het koppelen van metagegevens eenvoudiger en efficiënter. Natuurlijke taal zal nooit zo gemakkelijk te hanteren zijn als cijfers, maar tekstmining is nu volwassener en de associatie met datamining is logischer. Vergeet niet dat 80% van de informatie uit tekst bestaat!
Aanbevolen artikel
Dit is een gids geweest voor datamining versus tekstmining, hun betekenis, vergelijking van persoon tot persoon, belangrijkste verschillen, vergelijkingstabel en conclusie. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie -
- Business Intelligence VS Data Mining - Welke is nuttiger
- 8 Belangrijke technieken voor datamining voor succesvol zakendoen
- 9 Geweldig verschil tussen Data Science versus Data Mining
- 7 Belangrijke technieken voor datamining voor de beste resultaten