Data Mining vs Data Visualization - Hvilken er bedre

Introduksjon til datamining og datavisualisering

Data Mining og Data Visualization kommer inn under feltet Data Science, som er et tverrfaglig felt innen informatikk med statistikk, databehandling, matematikk og flere tekniske prosesser inkludert forskjellige metodologier.

Data Mining er en del av Data Science der det vil være en prosess å gå gjennom store datasett og identifisere datasettene og datatypene for å trekke ut forskjellige datamønstre ut av de eksisterende datasettene.

Datavisualisering er prosessen med å trekke ut og visualisere dataene på en veldig tydelig og forståelig måte uten noen form for lesing eller skriving ved å vise resultatene i form av kakediagrammer, stolpediagrammer, statistisk representasjon og gjennom grafiske former også.

I Data Mining er det forskjellige prosesser involverer å gjennomføre data mining prosessen som datautvinning, data management, data transformations, data pre-behandling etc.

I datavisualisering er det primære målet å formidle informasjonen effektivt og tydelig uten avvik eller kompleksiteter i form av statistiske grafer, informasjonsgrafer og plots. Vi diskuterer både Datamining og datavisualisering i detalj.

Hode mot hode for å sammenligne mellom datamining og datavisualisering (infografikk)

Nedenfor er Topp 7-sammenligningen mellom Data Mining vs Data Visualization

Viktige forskjeller mellom Data Mining vs Data Visualization

Data Mining er prosessen med å sortere ut noen store datasett og trekke ut noen data ut av dem og trekke ut mønstre ut av de ekstraherte data, mens Data Visualization er prosessen med å visualisere eller vise dataene som er hentet ut i form av forskjellige grafiske eller visuelle formater som som statistiske fremstillinger, kakediagrammer, søylediagrammer, grafiske bilder etc.
Data Mining prosesser inkluderer sekvensanalyse, klassifiseringer, baneanalyse, clustering og prognoser mens In Data Visualization inneholder behandling, analyse, kommunikasjon av dataene etc.
I Data Mining vil dataene vises automatisk i søkeprosessen som vil vises av selve systemanalysen, mens Data Visualization gir en oversikt over dataene og vil være lett for den menneskelige hjerne å huske og huske store biter med data på et enkelt blikk.
I Data Mining er det fire trinn som er datakilder, datainnsamling eller datautforsking, datamodellering og distribusjon av datamodellene, mens In Data Visualization har syv trinn som erverver prosess, analysering, filtrering, gruvedrift, representasjon, foredling og samhandling.
Data Mining er en gruppe forskjellige aktiviteter for å trekke ut forskjellige mønstre ut av de store datasettene der datasett blir hentet fra forskjellige datakilder, mens Data Visualization er en prosess for å konvertere numeriske data til grafiske bilder som meningsfulle 3D-bilder som vil bli brukt å enkelt analysere komplekse data.
Bruken av Data Mining inkluderer Customer Relationship Management, som er et program som gir fordeler for data mining, mens applikasjonene til Data Visualization inkluderer ekkoloddsmålinger, satellittbilder, datasimuleringer og undersøkelser osv.
De forskjellige teknikkene som er tilgjengelige i Data Mining er klassifisering, klynge, sekvens, tilknytning osv. Datavisualisering har sin opprinnelse fra statistikk og vitenskaper som gir en tydelig visualisering på et øyeblikk som betyr at et bilde gir 100 ord når det er synet.
I Data Mining er klassifisering prosessen med å identifisere regelen for dataene om de tilhører en bestemt dataklasse eller ikke, og dens 'delprosesser inkluderer å bygge en datamodell og forutsi klassifiseringene, mens I Data Visualization inneholder hovedprogrammet geografiske informasjonssystemer der den viktige geografiske informasjonen kan representeres som visuelle bilder som representerer kompleks informasjon så enkel som mulig.
Databehandlingsteknologier inkluderer også nevrale nettverk, statistisk analyse, beslutningstrær, genetiske algoritmer, uklar logikk, tekstdrift, nettverksdrift osv., Mens datavisualiseringen har forskjellige applikasjoner som detaljhandel, myndigheter, medisin og helsevesen, transport, telekommunikasjon, forsikring, kapitalmarkeder og kapitalforvaltning.
Begrensningene i Data Mining er slik at til og med det er å være ny teknologi, men det er fremdeles underutviklet en på grunn av mange selskaper som bruker gamle systemer, og også de eksisterende systemene er ikke datavarehusvennlige Data Visualisering har betydelige ulemper i verktøyene som det viser forskjellige bilder fremfor å forklare, ingen retningslinjer, forskjellige brukere med flere innsikter og gir også dårlig sikkerhet.
Data Mining er en analytisk prosess som identifiserer forskjellige mønstre fra datasettene som kan hjelpe med å håndtere flom av informasjon, og Data Visualization gir mye visualiseringsteknikker som har blitt utviklet de siste tiårene som støtter utforskning av store datasett.
Fordelen med Data Mining er at forholdet vil være uskjemt mellom forskjellige datasett og variabler, mens Data Visualization definerer som det er det visuelle objektet ved å representere dataene i form av grafer og diagrammer.

Sammenligningstabel for datagruving vs datavisualisering

BASIS FOR SAMMENLIGNING	Datautvinning	Datavisualisering
Definisjon	Søker og produserer et passende resultat fra store datamengder	Gir en enkel oversikt over komplekse data
Preference	Dette er har forskjellige applikasjoner og foretrekkes for nettsøkemotorer	Foretrukket for dataprognose og prediksjoner
Område	Kommer under datavitenskap	Kommer inn under datavitenskapen
Plattform	Opereres med webprogramvaresystemer eller applikasjoner	Støtter og fungerer bedre i komplekse dataanalyser og applikasjoner
generalitet	Ny teknologi, men underutviklet	Mer nyttig i sanntidsprognoser
algoritme	Mange algoritmer finnes i bruk av data mining	Du trenger ikke å bruke noen algoritmer
Integrering	Kjører på hvilken som helst nettaktivert plattform eller med andre applikasjoner	Uansett maskinvare eller programvare gir det visuell informasjon

Konklusjon - Data Mining vs Data Visualization

Data mining er et område innen Data Science hvor de store datasettene vil bli grundig behandlet for å gi passende resultater i søket ved å identifisere forskjellige mønstre.

Datavisualisering er prosessen med å vise visuell informasjon ut av eksisterende komplekse data for å trekke en bestemt konklusjon på et øyeblikk uten behov for å studere noen teoretiske resultater. Bruksområdene inkluderer satellittdatainformasjon, forskningsresultatinformasjon, vitenskapelig studerte data etc.

Bruken av Data mining er web-søkemotorer, detaljhandel, finans- og banknæringer, offentlige organisasjoner osv. Både data mining og data visualisering

har store fordeler innen datavitenskapelige applikasjoner innen informatikkfelt.

Anbefalt artikkel

Dette har vært en guide til Data mining vs Data Visualization, deres betydning, sammenligning av Head to Head, nøkkelforskjeller, sammenligningstabell og konklusjon. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -