Forskjell mellom datamining og statistikk
Dataanalyse handler om å analysere tidligere og nåværende data for å forutsi problemene i fremtiden. Organisasjoner bruker Data Mining and Statistics for å ta denne datadrevne beslutningen som er kjernen i Data Science. Data gruvedrift og statistikk er ofte forvirret som de samme, men det er feil oppfatning la oss sjekke ut er de virkelig like eller forskjellige?
Datautvinning
Hva er data mining?
Det er prosessen med å hente ut tidligere ukjent, forståelig og handlingsfull informasjon fra store datavarehus og bruke den til å ta en avgjørende forretningsavgjørelse. Så i datamodellering blir data fra kunder utvunnet for å få forretningsinnsikt. Opprinnelsen til datamodellering er statistikk, maskinlæring og kunstig intelligens. I dagens verden samler alle organisasjoner data fra sosiale medier, sensordata, nettstedslogger osv. Nesten alt avgir data etter hvert som bruken av IoT øker, og datadrift er prosessen med å trekke ut nyttig informasjon fra disse rå dataene for å forutsi de ukjente mønstrene.
Prosess med datautvikling:
Data mining prosessen er delt inn i under fem stadier:
- Datautforskning / samling: Identifiser data fra forskjellige datakilder og last dem til desentraliserte datavarehus.
- Lagre og administrer data: Lagre dataene i distribuert lagring (HDFS), interne servere eller i en sky (Amazon S3, Azure).
- Modellering: Forretningsteam, Utviklere vil få tilgang til dataene og anvende prøvetaking og transformasjon i data og fjerne korrupte, irrelevante, unøyaktige, ufullstendige data.
- Distribuere modeller: Basert på resultatene fra modellerte data, sorter dataene basert på brukerens forventninger eller resultater.
- Visualiser data: presenterer dataene i grafene, tabellene, diagrammer eller beslutnings treformat slik at sluttbrukere kan forstå.
Databehandling applikasjoner:
Data mining brukes i mange domener. Følgende er noen svært brukte domener -
- Markedsanalyse og styring
- Bedriftsanalyse og risikostyring
- Fraud Detection
Statistikk
Statistikk er analyse og presentasjon av numeriske fakta om data, og det er kjernen i all data mining og maskinlæringsalgoritme. Den gir analytisk teknikk og verktøy for bruk på datasett med store volum. Statistikk inkluderer planlegging, design, innsamling av data, analyse, tegning av meningsfull tolkning og rapportering av forskningsresultatene, og på grunn av denne statistikken er ikke bare begrenset til en matematiker, men forretningsanalytiker bruker den også. For å få ønsket output eller kvantifisere datastatistikk bruker sannsynlighet, designe undersøkelser og eksperimenter.
Sammenligning fra topp mot hode mellom datamining og statistikk
Nedenfor er de 11 forskjellene fra head-to-head mellom data mining og statistikk
Viktige forskjeller mellom Data Mining vs Statistics
- Data mining er begynnelsen på data science, og det dekker hele prosessen med dataanalyse, mens statistikk er basen og kjernen partisjonen av data mining algoritme.
- Data Mining er en utforskende analyseprosess der vi utforsker og samler dataene først og bygger en modell på dataene for å oppdage mønsteret og lage teorier om dem for å forutsi fremtidig utfall eller for å løse problemene. Mens statistikk er den bekreftende prosessen der første teorier blir laget og deretter validering blir brukt på den teorien for å teste datasettene.
- Etter hvert som datastørrelsen øker dataformatet endres også det meste mottatte data er ustrukturerte data som kan inneholde numeriske eller ikke-numeriske data, og begge typer data som brukes til data mining, men bare statistisk data brukes til statistisk og statistisk matematisk beregning og prediksjon.
- Data mining er en induktiv prosess og bruker en algoritme som et beslutnings tre, gruppering algoritme for å utlede datapartisjon og generere hypoteser fra data, mens statistikk er den deduktive prosessen, det vil si at den ikke involverer noen spådommer den brukes til å utlede kunnskap og verifisere hypoteser.
- Data mining er ikke mye opptatt av innsamling eller innsamling av data, da det er utforskende dataanalyse. Data mining er for det meste programvare og beregningsprosess for å oppdage mønstre på store datasett, mens statistikk handler mer om innsamling av data for å få bekreftelse på forutsagte data vi må samle inn data for å svare på spørsmål. Innsamlede data kan være kvantitative, kvalitative, primære eller sekundære data.
- Datarengjøring i data mining er det første trinnet ettersom det hjelper deg med å forstå og rette kvaliteten på dataene for å få nøyaktig sluttanalyse. Ved rengjøring av data har en bruker muligheten til å rengjøre unøyaktige eller ufullstendige data. Uten riktig datakvalitet vil den endelige analysen være nøyaktig, eller du kan potensielt komme til feil konklusjon. Mens statistikk etter innsamling av data fra forskjellige kilder er gjort data-rensing og på denne rensede data, brukes statistiske metoder for den bekreftende analysen.
- Data mining er en prosess med å grave dypt i den tidligere tilgjengelige ukjente, men handlingsrike informasjonen fra store databaser for å bruke den til å ta noen avgjørende beslutninger. Et sett med metoder brukes til å finne mønstre og sammenhenger innenfor tilgjengelige data. Det er en sammenflytning av forskjellige prosesser, inkludert statistikk, maskinlæring, databestyring, kunstig intelligens (AI) og gjenkjenning av datamønster osv. Mens statistikk er en viktig komponent i data mining som tilbyr effektive analyseteknikker og verktøy for å håndtere en stor mengde data for fordelaktig virksomhet. Det er en vitenskap om datalæring som dekker alt fra innsamling til bruk av data effektivt.
- Data Mining er i hovedsak anvendte kommersielle applikasjoner som økonomisk dataanalyse, detaljindustri, telekommunikasjon, biologi og annen vitenskapelig deteksjon. Mens statistikk brukes i alle datautvalg for å trekke frem et sett med ny informasjon. Den beskriver om karakteren til dataene som skal analyseres og utforske forholdet til dataene. Den bruker prediktive analyser for å kjøre scenarier som hjelper til med å bestemme om fremtidige handlinger. På den annen side gir statistikk pusten inn i en livløs data.
- Noen av de populære utviklingstrendene innen data mining er applikasjonsutforskning, visuell data mining, biologisk data mining, web mining, software mining, distribuert data mining, real data mining og mye mer. Og statistikk er med på å identifisere nye mønstre i tilgjengelige ustrukturerte data.
Data Mining vs Statistisk sammenligningstabel
Forskjellene mellom Data Mining vs Statistics er forklart i punktene presentert nedenfor:
| Datautvinning | Statistikk |
| Utforsk og samle data først, bygger modell for å oppdage mønstre og lage teorier. | Det gir teorier å teste ved hjelp av statistisk. |
| Data som brukes er numerisk eller ikke-numerisk. | Data som er brukt er numerisk. |
| Induktiv prosess (Generasjon av ny teori fra data) | Deduktiv prosess (innebærer ikke å komme med noen spådommer) |
| Datainnsamling er mindre viktig. | Datainnsamling er viktigere. |
| Datarengjøring gjøres i data mining. | Rene data brukes til å anvende statistisk metode. |
| Trenger mindre brukerinteraksjon for å validere modellen derav, enkel å automatisere. | Trenger brukerinteraksjon for å validere modell derav, vanskelig å automatisere. |
| Passer for store datasett | Passer for mindre datasett |
| Det er en algoritme som lærer av data uten å bruke noen programmeringsregel. | Formalisering av forholdet i data i form av matematisk ligning |
| Bruk heuristisk tenking (regler som brukes for å dømme dommer og fatte beslutninger) | Har ikke rom for heuristisk tenking. |
| Klassifisering, klynging, nevralt nettverk, forening, estimering, sekvensbasert analyse, visualisering | Beskrivende statistisk, inferensiell statistisk |
| Finansiell dataanalyse, detaljhandelsindustri, telekommunikasjonsindustri, biologisk dataanalyse, visse vitenskapelige applikasjoner etc. | Demografi, aktuariell vitenskap, operasjonsforskning, biostatistikk, kvalitetskontroll m.m. |
Konklusjon - Data Mining vs Statistics
Å konkludere i en hvilken som helst organisasjon på grunn av fremveksten av big data med stort volum og forskjellige hastighetsdata spiller en viktig rolle og forutsi utfall av data mining og statistikk er en integrert del. Data mining vil alltid bruke statistisk tenking for å trekke ut resultat, og både Data Mining og Statistics vil uunngåelig vokse i løpet av en nær fremtid. Og det er å bruke statistikk over store data bruker / organisasjon trenger for å bruke data mining tanker og tilnærminger.
Anbefalt artikkel
Dette har vært en guide til Data Mining kontra statistikk, deres betydning, sammenligning fra topp mot hod, nøkkelforskjeller, sammenligningstabell og konklusjon. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -
- Fantastisk guide om Azure Paas vs Iaas
- 7 viktige data gruvedriftsteknikker for best resultat
- Business Intelligence VS Data Mining - Hvilken er mer nyttig
- 9 Fantastisk forskjell mellom Data Science Vs Data Mining
- 8 viktige gruvedriftsteknikker for data for vellykket virksomhet