Forskjell mellom datamining og tekstgruvedrift
Databehandling er praksisen med å automatisk søke i store datasett for å oppdage mønstre, for å trekke ut informasjonen fra datasettene transformere den til en enkel struktur som kan være forståelig. Data mining er opptatt av et viktig aspekt knyttet til både databaseteknikker og AI / maskinlæringsmekanismer. Tekstbryting er prosessen med å hente informasjon av høy kvalitet fra tekst. Det er settet med prosesser som kreves for å få verdifull strukturert informasjon fra ustrukturerte tekstdokumenter eller ressurser. Det kan automatisk klassifiseres, dirigeres, oppsummeres, visualiseres gjennom koblingskartlegging, og viktigst av alt blir det lettere å søke.
Datautvinning
Data Mining gir en utmerket mulighet for å utforske det interessante forholdet mellom henting og inferanse / resonnement, et grunnleggende spørsmål som handler om datadrift.
Data mining prosessen brytes ned i trinnene nedenfor:
- Samle, trekke ut, transformere og laste inn data i et datavarehus.
- Lagre og administrer dataene, flerdimensjonal database dvs. enten på interne servere eller skyen.
- Gi datatilgang til forretningsanalytikere, lederteam og fagfolk innen informasjonsteknologi og bestem hvordan de vil organisere det ved hjelp av applikasjonsprogramvare.
- Og til slutt, presentere dataene i et enkelt å dele formater, for eksempel en tabell eller en graf.
Tekstgruvedrift
Tekstbrytningen krever både sofistikerte språklige og statistiske teknikker som er i stand til å analysere ustrukturerte tekstformater og teknikker som kombinerer hvert dokument med handlingsverdige metadata, som kan betraktes som et slags anker ved strukturering av denne typen data.
Tekstbryting består av et bredt utvalg av metoder og teknologier som:
- Søkeordbaserte teknologier: Innspillet er basert på et utvalg nøkkelord i teksten som er filtrert som en serie tegnstrenger, ikke ord eller "konsepter".
- Statistikkteknologier: Henviser til systemer basert på maskinlæring. Statistikkteknologier utnytter et treningssett med dokumenter som brukes som modell for å administrere og kategorisere tekst.
- Språkbaserte teknologier: Denne metoden kan utnytte språkbehandlingssystemer. Utgangen fra tekstanalyse tillater en grunne forståelse av strukturen i teksten, grammatikken og logikken som brukes. (For en bedre forståelse av hvordan dette fungerer, er dette innlegget om tekstbryting og NLP nyttig.)
Alle disse tilnærmingene har et fellestrekk, at de alle er opptatt av å behandle tekst på en omtrentlig måte, mens de ikke er i stand til å forstå dem.
Sammenligning fra topp mot hode mellom datamining og tekstmining (infografikk)
Viktige forskjeller mellom Data mining vs Text Mining
Forskjellen mellom Data mining vs Text mining er forklart i punktene presentert nedenfor:
- Data mining-systemer analyserer i hovedsak tall som kan beskrives som homogene og universelle. Den trekker ut, transformerer og laster inn data i et datavarehus. Bedriftsanalytikere bruker programvare for data mining for å presentere analyserte data i lett forståelige former, for eksempel tabeller eller grafer. Valutaer, datoer, navn, må kanskje styres, men de er enkle å koble til data og krever ingen dyp forståelse av konteksten. Verktøy for tekstbryting må møte store tekniske utfordringer som heterogene dokumentformater (tekstdokumenter, e-poster, innlegg i sosiale medier, verbatim tekst osv.), Samt flerspråklige tekster og forkortelser og slang som er typisk for SMS-språk.
- Data mining er fokusert på dataavhengige aktiviteter som regnskap, innkjøp, forsyningskjede, CRM, etc. De nødvendige dataene er enkle å få tilgang til og homogene. Når algoritmer er definert, kan løsningen raskt distribueres. Kompleksiteten i de behandlede dataene gjør at gruveprosjekter for tekst blir lengre å distribuere. Tekstgruving teller flere mellomliggende språklige analysetrinn før den kan berike innhold (språkgjetting, tokenisering, segmentering, morfo-syntaktisk analyse, disambiguering, kryssreferanser, osv.). Deretter takler relevante uttrykkstrekk og metadata-tilknytningstrinn strukturering av ustrukturert innhold for å pleie domenespesifikke applikasjoner. Prosjekter kan dessuten involvere noen heterogene språk, formater eller domener. Endelig er det få selskaper som har sin egen taksonomi. Dette er imidlertid obligatorisk for å starte et tekstgruvedriftprosjekt, og det kan ta noen måneder å bli utviklet.
- Databehandling har vært ansett som en velprøvd, robust og industriell teknologi i mange tiår. Tekstbryting ble historisk sett på som kompleks, domenespesifikk, språkspesifikk, sensitiv, eksperimentell osv. Med andre ord ble tekstbryting ikke forstått godt nok til å ha ledelsesstøtte, og ble derfor aldri verdsatt som et 'must-have' '. Imidlertid, med ankomsten av digitalisering, fremveksten av sosiale nettverk og økt tilkobling, er selskapene nå mer opptatt av sitt online omdømme og leter etter måter å øke lojaliteten til kundene i en verden med økende valg. Som et resultat er sentimentanalyse det nye fokuset for tekstbryting. Bedrifter har innsett at informasjon er en strategisk eiendel laget av tekst, og at tekstbryting ikke lenger er en luksus, men en nødvendighet!
Data mining vs Text Mining Comparison Table
Nedenfor er listen over punkter som beskriver sammenligningene mellom Data mining vs Text Mining
| GRUNN FOR SAMMENLIGNING | Datautvinning | Tekstgruvedrift |
| Konsept | Databehandling er et spekter av forskjellige tilnærminger, som søker etter mønstre og dataforhold. | Tekstbryting er en prosess som kreves for å gjøre ustrukturert tekstdokument til verdifull strukturert informasjon. |
| Innhenting av data | Med standard data mining teknikker avslører forretningsmønstre i numeriske data. | Med standard tekstbrytningsmetoder oppdager en leksikalsk og syntaktisk funksjon i teksten. |
| Type data | Oppdage kunnskap fra strukturerte data, som er homogene og enkle å få tilgang til. | Oppdagelse av tekst fra ustrukturerte data som er heterogene, mer forskjellige. |
Konklusjon - Data Mining vs Text Mining
Tekst- og datautvikling anses nå som komplementære teknikker som kreves for effektiv virksomhetsstyring, verktøy for tekstbryting blir enda mer betydningsfulle. Naturlig språkbehandling er en undergruppe av tekstbryting, desto mer relevant når kunden er 100% involvert og tilgjengelig for å definere nøyaktige og komplette domenespesifikke taksonomier. Dette hjelper i sin tur til at informasjonsutvinning og tilknytning av metadata blir enklere og mer effektivt. Naturlig språk vil aldri være like lett å håndtere som figurer, men tekstbryting er nå mer moden, og det er mer fornuftig å knytte den til datadrift. Ikke glem at 80% av informasjonen er laget av tekst!
Anbefalt artikkel
Dette har vært en guide til Data Mining vs Text Mining, deres betydning, sammenligning av topp mot hode, viktige forskjeller, sammenligningstabell og konklusjon. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -
- Business Intelligence VS Data Mining - Hvilken er mer nyttig
- 8 viktige gruvedriftsteknikker for data for vellykket virksomhet
- 9 Fantastisk forskjell mellom Data Science Vs Data Mining
- 7 viktige data gruvedriftsteknikker for best resultat