Vet den beste 7 forskjellen mellom Data Mining Vs Data Analyse

Forskjell mellom datamining og dataanalyse

Den eksponentielle økningen i datamengden har ført til en informasjons- og kunnskapsrevolusjon. Det er nå et sentralt aspekt ved forskning og strategibygging for å samle meningsfull informasjon og innsikt fra eksisterende data. All denne informasjonen lagres i et datavarehus, som deretter brukes til Business Intelligence-formål.

Det er flere definisjoner og synspunkter, men alle er enige om at dataanalyse og datagruving er to undergrupper av Business Intelligence.

Data Mining - Data mining er en systematisk og sekvensiell prosess for å identifisere og oppdage skjulte mønstre og informasjon i et stort datasett. Det er også kjent som Knowledge Discovery i databaser. Det har vært et surrord siden 1990-tallet

Dataanalyse - Dataanalyse er derimot et supersett av Data Mining som innebærer utpakking, rensing, transformering, modellering og visualisering av data med en intensjon om å avdekke meningsfull og nyttig informasjon som kan bidra til å avlede konklusjoner og ta beslutninger. Dataanalyse som en prosess har eksistert siden 1960-tallet.

La oss finne ut den beste forskjellen mellom Data Mining og Data Analyse i dette innlegget.

Sammenligning fra hodet til hodet mellom dataanalyse og dataanalyse

Nedenfor er Top 7-sammenligningen mellom Data Mining Vs Data Analyse

Viktige forskjeller mellom Data Mining Vs Data Analyse

Datamining og dataanalyse er to forskjellige navn og prosesser, men det er noen synspunkter der folk bruker dem om hverandre. Dette avhenger også av at organisasjonen eller prosjektgruppen påtar seg slike oppgaver der denne skillet ikke er markert spesielt. For å etablere deres unike identiteter, fremhever vi den største forskjellen mellom Data Mining og Data Analyse:

Data mining identifiserer og oppdager et skjult mønster i store datasett. Dataanalyse gir innsikt eller tester hypotese eller modell fra et datasett.
Data mining er en av aktivitetene innen Data Analyse. Dataanalyse er et komplett sett med aktiviteter som tar seg av innsamling, klargjøring og modellering av data for å hente ut meningsfull innsikt eller kunnskap. Begge er noen ganger inkludert som en undergruppe av Business Intelligence.
Data Mining studier er mest på strukturerte data. Dataanalyse kan gjøres på både strukturerte, semistrukturerte eller ustrukturerte data.
Målet med Data Mining er å gjøre data mer brukbare mens Data Analyse hjelper til med å bevise en hypotese eller ta forretningsavgjørelser.
Data Mining trenger ikke noen forhåndsoppfattet hypotese for å identifisere mønsteret eller trenden i dataene. På den annen side tester Data Analyse en gitt hypotese.
Mens gruvedrift av data er basert på matematiske og vitenskapelige metoder for å identifisere mønstre eller trender, bruker Data Analyse business intelligence og analysemodeller.
Databehandling involverer vanligvis ikke visualiseringsverktøy. Dataanalyse er alltid ledsaget av visualisering av resultater.

Data Mining Vs Data Analyse Sammenligning Tabell

Grunnlag for sammenligning	Datautvinning	Dataanalyse
Definisjon	Det er prosessen med å trekke ut et spesifikt mønster fra store datasett	Det er prosessen med å bestille og organisere rådata for å bestemme nyttig innsikt og beslutninger.
Ekspertområde	Det innebærer skjæringspunktet mellom maskinlæring, statistikk og databaser.	Det krever kunnskap om informatikk, statistikk, matematikk, fagkunnskap, AI / Machine Learning
synonymer	Det er også kjent som kunnskapsfunn i databaser	Dataanalyse er av flere typer - utforskende, beskrivende, tekstanalyse, prediktiv analyse, data mining etc.
Arbeidsprofil	Data Mining-spesialist bygger vanligvis algoritmer for å identifisere en meningsfull struktur i dataene. En data mining-spesialist er fremdeles en Data Analyst med omfattende kunnskap om induktiv læring og praktisk koding	En dataanalytiker kan vanligvis ikke være en enkelt person. Jobbprofilen innebærer utarbeidelse av rådata, rensing, transformasjon og modellering og til slutt presentasjon i form av diagram / ikke-kartbaserte visualiseringer.
Arbeidsoppgaver	Har ansvar for å trekke ut og oppdage meningsfulle mønstre og struktur i dataene	Har ansvar for å utvikle modeller, forklaringer, testing og foreslå hypoteser ved bruk av analysemetoder
Produksjon	Utdataene fra en data mining-oppgave er et datamønster	Utdataene fra dataanalyse er en bekreftet hypotese eller innsikt om dataene
eksempler	En av de viktigste anvendelsene av Data mining er i e-handelssektoren der nettsteder viser alternativet "de som kjøpte dette også sett på"	Et eksempel på dataanalyse kan være "tidsserieundersøkelse av arbeidsledighet de siste 10 årene"

Konklusjon - Data Mining Vs Data Analyse

Begrepet Data Mining og Data Analyse har eksistert i rundt to tiår (eller mer). De har blitt brukt om hverandre av noen brukergrupper, mens noen har gjort et tydelig skille i begge aktivitetene. Data mining er vanligvis en del av dataanalyse der målet eller intensjonen fortsatt er å oppdage eller identifisere bare mønsteret fra et datasett. Dataanalyse derimot kommer som en komplett pakke for å være fornuftig ut fra dataene som kanskje eller ikke kan innebære datadrift. Begge krever ulik kompetansesett og kompetanse, og i årene etter vil begge områdene se høye krav til både data, ressurser og jobber.

Anbefalte artikler

Dette har vært en guide til Data Mining Vs Data Analyse, deres betydning, sammenligning av topp mot hod, nøkkelforskjeller, sammenligningstabell og konklusjon. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -