Differenza tra data mining e analisi dei dati
L'aumento esponenziale del volume di dati ha portato a una rivoluzione dell'informazione e della conoscenza. Ora è un aspetto chiave della ricerca e della costruzione di strategie per raccogliere informazioni e approfondimenti significativi dai dati esistenti. Tutte queste informazioni sono archiviate in un data warehouse, che viene quindi utilizzato a scopo di Business Intelligence.
Esistono diverse definizioni e viste, ma tutte concorderebbero sul fatto che Analisi dei dati e Data mining sono due sottoinsiemi di Business Intelligence.
Data mining - Il data mining è un processo sistematico e sequenziale di identificazione e scoperta di schemi e informazioni nascosti in un set di dati di grandi dimensioni. È anche noto come Knowledge Discovery in Database. È stata una parola in voga dagli anni '90
Analisi dei dati - L'analisi dei dati, d'altra parte, è un superset di Data Mining che comporta l'estrazione, la pulizia, la trasformazione, la modellizzazione e la visualizzazione dei dati con l'intenzione di scoprire informazioni significative e utili che possono aiutare a trarre conclusioni e prendere decisioni. L'analisi dei dati come processo esiste dagli anni '60.
Cerchiamo di scoprire la migliore differenza tra il data mining e l'analisi dei dati in questo post.
Confronto diretto tra data mining e analisi dei dati
Di seguito è riportato il confronto tra i primi 7 tra Data Mining e Data Analysis
Differenze chiave tra data mining e analisi dei dati
Il data mining e l'analisi dei dati sono due nomi e processi distinti, ma ci sono alcune viste in cui le persone li usano in modo intercambiabile. Ciò dipende anche dall'organizzazione o dal gruppo di progetto che intraprende tali compiti laddove questa distinzione non sia contrassegnata in modo specifico. Per stabilire le loro identità univoche, stiamo evidenziando la principale differenza tra Data Mining e Data Analysis:
- Il data mining identifica e scopre un modello nascosto in grandi set di dati. Data Analysis fornisce approfondimenti o verifica ipotesi o modelli da un set di dati.
- Il data mining è una delle attività di Data Analysis. L'analisi dei dati è un insieme completo di attività che si occupa della raccolta, preparazione e modellizzazione dei dati per l'estrazione di approfondimenti o conoscenze significative. Entrambi sono talvolta inclusi come sottoinsieme di Business Intelligence.
- Gli studi di data mining si basano principalmente su dati strutturati. L'analisi dei dati può essere eseguita su dati strutturati, semi-strutturati o non strutturati.
- L'obiettivo di Data Mining è rendere i dati più utilizzabili mentre l'analisi dei dati aiuta a dimostrare un'ipotesi o a prendere decisioni aziendali.
- Il data mining non ha bisogno di alcuna ipotesi preconcetta per identificare il modello o la tendenza nei dati. D'altra parte, l'analisi dei dati verifica una determinata ipotesi.
- Mentre il data mining si basa su metodi matematici e scientifici per identificare modelli o tendenze, Data Analysis utilizza modelli di business intelligence e di analisi.
- Il data mining in genere non prevede strumenti di visualizzazione, l'analisi dei dati è sempre accompagnata dalla visualizzazione dei risultati.
Data mining vs tabella di confronto di analisi dei dati
| Base per il confronto | Estrazione dei dati | Analisi dei dati |
| Definizione | È il processo di estrazione di un modello specifico da set di dati di grandi dimensioni | È il processo di ordinamento e organizzazione dei dati grezzi al fine di determinare approfondimenti e decisioni utili. |
| Area di competenza | Implica l'intersezione tra apprendimento automatico, statistiche e database. | Richiede la conoscenza di informatica, statistica, matematica, conoscenza delle materie, AI / Machine Learning |
| Sinonimi | È noto anche come scoperta della conoscenza nei database | L'analisi dei dati è di diversi tipi: esplorativa, descrittiva, analisi del testo, analisi predittiva, data mining ecc. |
| Profilo di lavoro | Lo specialista di Data Mining di solito crea algoritmi per identificare la struttura significativa dei dati.
Uno specialista del data mining è ancora un analista di dati con una vasta conoscenza dell'apprendimento induttivo e della codifica pratica | Un analista di dati di solito non può essere una sola persona. Il profilo professionale prevede la preparazione di dati grezzi, la sua pulizia, trasformazione e modellizzazione e infine la sua presentazione sotto forma di visualizzazioni di grafici / non basati su grafici. |
| responsabilità | È responsabile dell'estrazione e della scoperta di modelli e strutture significativi nei dati | È responsabile dello sviluppo di modelli, spiegazioni, prove e proposte di ipotesi utilizzando metodi analitici |
| Produzione | L'output di un'attività di data mining è un modello di dati | L'output di Data Analysis è un'ipotesi verificata o un'intuizione sui dati |
| Esempi | Una delle principali applicazioni del Data mining è nel settore dell'e-commerce in cui i siti Web mostrano l'opzione di "chi ha acquistato anche questo visualizzato anche" | Un esempio di analisi dei dati potrebbe essere "lo studio di serie temporali della disoccupazione negli ultimi 10 anni" |
Conclusione - Data mining contro analisi dei dati
Il termine Data Mining e Data Analysis sono in circolazione da circa due decenni (o più). Sono stati usati in modo intercambiabile da alcuni gruppi di utenti mentre alcuni hanno fatto una chiara distinzione in entrambe le attività. Il data mining di solito fa parte dell'analisi dei dati in cui l'obiettivo o l'intenzione rimangono scoprire o identificare solo il modello da un set di dati. L'analisi dei dati, d'altra parte, si presenta come un pacchetto completo per dare un senso ai dati che possono o meno implicare il data mining. Entrambi richiedono competenze e competenze diverse e negli anni seguenti entrambe le aree vedranno richieste elevate di dati, risorse e posti di lavoro.
Articoli consigliati
Questa è stata una guida all'analisi dei dati rispetto all'analisi dei dati, al loro significato, al confronto diretto, alle differenze chiave, alla tabella di confronto e alle conclusioni. Puoi anche consultare i seguenti articoli per saperne di più -
- Tecniche di data mining utili
- Straordinario 4 Data Warehousing VS Data Mining
- Tecniche di analisi dei dati per la forza del marchio
- Componenti primari dell'architettura di data mining