Ken het beste 7 verschil tussen datamining versus data-analyse

Verschil tussen datamining en data-analyse

De exponentiële toename van de hoeveelheid gegevens heeft geleid tot een informatie- en kennisrevolutie. Het is nu een belangrijk aspect van onderzoek en strategievorming om zinvolle informatie en inzichten uit bestaande gegevens te verzamelen. Al deze informatie wordt opgeslagen in een datawarehouse, dat vervolgens wordt gebruikt voor Business Intelligence-doeleinden.

Er zijn verschillende definities en weergaven, maar ze zijn het er allemaal over eens dat gegevensanalyse en datamining twee subsets van Business Intelligence zijn.

Datamining - Datamining is een systematisch en opeenvolgend proces van het identificeren en ontdekken van verborgen patronen en informatie in een grote dataset. Het is ook bekend als kennisdetectie in databases. Het is een modewoord sinds de jaren 1990

Data-analyse - Data-analyse is daarentegen een superset van Data Mining die het extraheren, opschonen, transformeren, modelleren en visualiseren van gegevens omvat met de bedoeling om betekenisvolle en nuttige informatie te vinden die kan helpen bij het afleiden van beslissingen en het nemen van beslissingen. Data-analyse als proces bestaat al sinds 1960.

Laten we in dit bericht het beste verschil ontdekken tussen datamining en data-analyse.

Head to Head-vergelijking tussen datamining versus data-analyse

Hieronder vindt u de Top 7-vergelijking tussen datamining versus data-analyse

Belangrijkste verschillen tussen datamining versus data-analyse

Datamining en data-analyse zijn twee verschillende namen en processen, maar er zijn enkele weergaven waar mensen ze door elkaar gebruiken. Dit hangt ook af van de organisatie of het projectteam die dergelijke taken uitvoert wanneer dit onderscheid niet specifiek is aangegeven. Om hun unieke identiteit vast te stellen, benadrukken we het grote verschil tussen datamining en data-analyse:

Datamining identificeert en ontdekt een verborgen patroon in grote datasets. Gegevensanalyse geeft inzichten of testhypothese of -model uit een gegevensset.
Datamining is een van de activiteiten in Data Analysis. Gegevensanalyse is een complete set activiteiten die zorgt voor het verzamelen, voorbereiden en modelleren van gegevens voor het verkrijgen van betekenisvolle inzichten of kennis. Beide worden soms opgenomen als een subset van Business Intelligence.
Dataminingstudies zijn meestal op gestructureerde data. Gegevensanalyse kan worden uitgevoerd op zowel gestructureerde, semi-gestructureerde of ongestructureerde gegevens.
Het doel van Data Mining is om gegevens bruikbaarder te maken, terwijl de Data-analyse helpt bij het bewijzen van een hypothese of het nemen van zakelijke beslissingen.
Datamining heeft geen vooropgezette hypothese nodig om het patroon of de trend in de gegevens te identificeren. Aan de andere kant test Data-analyse een gegeven hypothese.
Hoewel datamining is gebaseerd op wiskundige en wetenschappelijke methoden om patronen of trends te identificeren, gebruikt Data Analysis business intelligence- en analysemodellen.
Datamining omvat meestal geen visualisatietool, gegevensanalyse gaat altijd gepaard met visualisatie van resultaten.

Datamining versus vergelijkingstabel voor gegevensanalyse

Basis voor vergelijking	Datamining	Gegevens analyse
Definitie	Het is het proces van het extraheren van een specifiek patroon uit grote gegevenssets	Het is het proces van het bestellen en organiseren van onbewerkte gegevens om nuttige inzichten en beslissingen te bepalen.
Vakgebied	Het gaat om de kruising van machine learning, statistieken en databases.	Het vereist de kennis van informatica, statistiek, wiskunde, vakkennis, AI / Machine Learning
Synoniemen	Het staat ook bekend als Kennisontdekking in databases	Gegevensanalyse is van verschillende typen - verkennend, beschrijvend, tekstanalyses, voorspellende analyses, datamining enz.
Werk profiel	Data Mining-specialist bouwt meestal algoritmen om een betekenisvolle structuur in de gegevens te identificeren. Een data mining-specialist is nog steeds een data-analist met uitgebreide kennis van inductief leren en hands-on codering	Een data-analist kan meestal geen enkele persoon zijn. Het functieprofiel omvat de voorbereiding van onbewerkte gegevens, de opschoning, transformatie en modellering en ten slotte de presentatie ervan in de vorm van op grafieken gebaseerde / niet op grafieken gebaseerde visualisaties.
verantwoordelijkheden	Is verantwoordelijk voor het extraheren en ontdekken van betekenisvolle patronen en structuur in de gegevens	Is verantwoordelijk voor het ontwikkelen van modellen, verklaringen, testen en voorstellen van hypothesen met behulp van analytische methoden
uitgang	De output van een datamining-taak is een datapatroon	De output van Data-analyse is een geverifieerde hypothese of inzicht in de gegevens
Voorbeelden	Een van de belangrijkste toepassingen van datamining is in de e-commerce sector, waar websites de optie weergeven van "degenen die dit hebben gekocht, bekeken ook"	Een voorbeeld van data-analyse zou kunnen zijn "tijdreeksenonderzoek naar werkloosheid gedurende de laatste 10 jaar"

Conclusie - Datamining versus data-analyse

De term datamining en data-analyse bestaat al ongeveer twee decennia (of meer). Ze zijn door sommige gebruikersgroepen uitwisselbaar gebruikt, terwijl sommige een duidelijk onderscheid hebben gemaakt in beide activiteiten. Datamining is meestal een onderdeel van data-analyse waarbij het doel of de intentie alleen het patroon uit een dataset blijft ontdekken of identificeren. Data-analyse, anderzijds, komt als een compleet pakket voor het begrijpen van de gegevens, al dan niet met datamining. Beide vereisen verschillende vaardigheden en expertise en in de volgende jaren zullen beide gebieden hoge eisen stellen aan zowel gegevens, middelen als banen.

Aanbevolen artikelen

Dit is een gids geweest voor Data Mining versus Data-analyse, hun betekenis, Head-to-Head-vergelijking, belangrijkste verschillen, vergelijkingstabel en conclusie. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie -