Differenza tra data mining e statistiche
L'analisi dei dati si basa sull'analisi dei dati passati e presenti per prevedere i problemi in futuro. Le organizzazioni utilizzano Data Mining e Statistics per prendere questa decisione basata sui dati che sono parte fondamentale di Data Science. L'estrazione dei dati e le statistiche sono spesso confuse come le stesse, ma è un'idea sbagliata che ci faccia verificare che siano davvero simili o diversi?
Estrazione dei dati
Che cos'è il data mining?
È il processo di estrazione di informazioni precedentemente sconosciute, comprensibili e attuabili da grandi magazzini di dati e le utilizza per prendere una decisione aziendale cruciale. Pertanto, nella modellazione dei dati i dati dei clienti vengono estratti per ottenere informazioni di business. L'origine della modellazione dei dati è la statistica, l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale. Nel mondo di oggi tutte le organizzazioni stanno raccogliendo dati da social media, dati di sensori, registri di siti Web ecc. Quasi tutto emette dati man mano che l'uso dell'IoT sta aumentando e il data mining è il processo di estrazione di informazioni utili da questi dati grezzi per prevedere modelli sconosciuti.
Processo di data mining:
Il processo di data mining è suddiviso in 5 fasi:
- Esplorazione / raccolta dei dati : identifica i dati provenienti da diverse origini dati e caricali in data warehouse decentralizzati.
- Archivia e gestisci dati: archivia i dati in archivi distribuiti (HDFS), server interni o in un cloud (Amazon S3, Azure).
- Modellazione: team aziendale, gli sviluppatori accederanno ai dati e applicheranno il campionamento e la trasformazione dei dati e rimuoveranno i dati corrotti, irrilevanti, inaccurati e incompleti.
- Distribuzione di modelli: in base ai risultati dei dati modellati, ordinare i dati in base alle aspettative o ai risultati degli utenti.
- Visualizza dati: presenta i dati nei grafici o tabelle o grafici o nel formato dell'albero decisionale in modo che gli utenti finali possano capire.
Applicazioni di data mining:
Il data mining è utilizzato in molti domini di seguito sono riportati alcuni domini molto utilizzati:
- Analisi e gestione del mercato
- Analisi aziendale e gestione dei rischi
- Intercettazione di una frode
statistica
La statistica è l'analisi e la presentazione di fatti numerici di dati ed è il nucleo di tutti gli algoritmi di data mining e machine learning. Fornisce tecnica analitica e strumenti da applicare su set di dati di grandi volumi. Le statistiche includono la pianificazione, la progettazione, la raccolta di dati, l'analisi, il disegno di interpretazioni e relazioni significative dei risultati della ricerca e, a causa di queste statistiche, non si limitano solo a un matematico, ma lo utilizzano anche gli analisti aziendali. Per ottenere l'output desiderato o quantificare le statistiche dei dati, utilizzare la probabilità, progettando sondaggi ed esperimenti.
Confronto diretto tra Data Mining e Statistiche
Di seguito sono elencate le 11 differenze testa a testa tra il data mining e le statistiche
Differenze chiave tra data mining e statistiche
- Il data mining è l'inizio della scienza dei dati e copre l'intero processo di analisi dei dati, mentre la statistica è la base e la partizione principale dell'algoritmo di data mining.
- Il data mining è un processo di analisi esplorativa in cui esploriamo e raccogliamo prima i dati e costruiamo un modello sui dati per rilevare il modello e fare teorie su di essi per prevedere i risultati futuri o per risolvere i problemi. Considerando che la statistica è il processo di conferma in cui vengono fatte le prime teorie e quindi viene applicata la convalida su quella teoria per testare i set di dati.
- Con l'aumentare della dimensione dei dati di giorno in giorno, anche il formato dei dati sta cambiando, per lo più i dati ricevuti sono dati non strutturati che possono contenere dati numerici o non numerici ed entrambi i tipi di dati utilizzati per il data mining ma le statistiche sono utilizzate solo per tipo probabilistico e dati numerici calcolo matematico e previsione.
- Il data mining è un processo induttivo e utilizza un algoritmo come un albero decisionale, un algoritmo di clustering per derivare la partizione dei dati e generare ipotesi dai dati, mentre la statistica è il processo deduttivo, cioè non comporta alcuna previsione che viene utilizzata per derivare conoscenza e verificare ipotesi.
- Il data mining non è molto preoccupato per la raccolta o la raccolta di dati in quanto è un'analisi esplorativa dei dati, inoltre il data mining è principalmente un processo software e computazionale per la scoperta di schemi su set di dati di grandi dimensioni, mentre le statistiche riguardano più la raccolta di dati da ottenere la conferma dei dati previsti dobbiamo raccogliere i dati per analizzarli per rispondere alle domande. I dati raccolti possono essere quantitativi, qualitativi, primari o secondari.
- La pulizia dei dati nel data mining è il primo passo in quanto aiuta a comprendere e correggere la qualità dei dati per ottenere un'analisi finale accurata. Nella pulizia dei dati, un utente ha la possibilità di pulire dati imprecisi o incompleti. Senza un'adeguata qualità dei dati, la tua analisi finale risentirà della precisione o potresti giungere a una conclusione errata. Mentre in Statistiche dopo la raccolta di dati da varie fonti viene effettuata la pulizia dei dati e su questi dati puliti vengono applicati metodi statistici per l'analisi di conferma.
- Il data mining è un processo di ricerca approfondita delle informazioni sconosciute ma disponibili in precedenza disponibili da grandi database per utilizzarle per prendere alcune decisioni cruciali. Una serie di metodi viene utilizzata per trovare modelli e relazioni all'interno dei dati disponibili. È una confluenza di vari processi tra cui statistiche, apprendimento automatico, gestione di database, intelligenza artificiale (AI) e riconoscimento di modelli di dati ecc. Mentre la statistica è un componente importante del data mining che offre tecniche di analisi efficaci e strumenti per gestire una grande quantità di dati a favore delle imprese. È una scienza dell'apprendimento dei dati che copre tutto, dalla raccolta all'utilizzo efficace dei dati.
- Il data mining è essenzialmente un'applicazione commerciale applicata come analisi di dati finanziari, industria al dettaglio, telecomunicazioni, biologia e altri rilevamenti scientifici. Considerando che le statistiche sono utilizzate in ogni campione di dati per elaborare una serie di nuove informazioni. Descrive il carattere dei dati da analizzare ed esplora la relazione dei dati. Utilizza l'analisi predittiva per eseguire scenari che aiutano a decidere sulle azioni future. D'altra parte, le statistiche danno respiro a dati senza vita.
- Alcune delle popolari tendenze in evoluzione nel data mining sono esplorazione di applicazioni, data mining visivo, data mining biologico, web mining, software mining, data mining distribuito, data mining reale e molto altro. E le statistiche aiutano a identificare nuovi modelli nei dati non strutturati disponibili.
Data mining e tabella di confronto delle statistiche
Le differenze tra Data Mining e Statistiche sono spiegate nei punti presentati di seguito:
| Estrazione dei dati | statistica |
| Esplora e raccogli prima i dati, crea un modello per rilevare schemi e fare teorie. | Fornisce teorie da testare usando statistiche. |
| I dati utilizzati sono numerici o non numerici. | I dati utilizzati sono numerici. |
| Processo induttivo (generazione di nuova teoria dai dati) | Processo deduttivo (non comporta fare previsioni) |
| La raccolta dei dati è meno importante. | La raccolta dei dati è più importante. |
| La pulizia dei dati viene eseguita nel data mining. | I dati puliti vengono utilizzati per applicare il metodo statistico. |
| Richiede quindi una minore interazione da parte dell'utente per convalidare il modello quindi, facile da automatizzare. | Richiede quindi l'interazione dell'utente per convalidare il modello, quindi difficile da automatizzare. |
| Adatto a grandi set di dati | Adatto a set di dati più piccoli |
| È un algoritmo che impara dai dati senza usare alcuna regola di programmazione. | Formalizzazione della relazione nei dati sotto forma di equazione matematica |
| Usa l'euristica think (regole utilizzate per formare giudizi e prendere decisioni) | Non ha spazio per il pensiero euristico. |
| Classificazione, Clustering, Rete neurale, Associazione, Stima, Analisi basata su sequenza, Visualizzazione | Statistica descrittiva, statistica inferenziale |
| Analisi dei dati finanziari, industria al dettaglio, industria delle telecomunicazioni, analisi dei dati biologici, alcune applicazioni scientifiche ecc. | Demografia, scienza attuariale, ricerca operativa, biostatistica, controllo qualità ecc. |
Conclusione - Data mining vs Statistiche
Concludere in qualsiasi organizzazione a causa dell'emergere di big data con grandi volumi e dati di diversa velocità gioca un ruolo importante e prevedere i risultati Il data mining e le statistiche è parte integrante. Il data mining utilizzerà sempre il pensiero statistico per attingere all'output, quindi sia il Data Mining che le Statistiche cresceranno inevitabilmente nel prossimo futuro. E sta usando statistiche su utenti / organizzazioni di grandi dimensioni che devono utilizzare il pensiero e gli approcci di data mining.
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