Skillnad mellan Data Mining och Statistik
Dataanalys handlar om att analysera tidigare och nuvarande data för att förutsäga problemen i framtiden. Organisationer använder Data Mining och Statistik för att fatta detta datadrivna beslut som är en viktig del av Data Science. Data Mining och Statistik är ofta förvirrade som samma men det är fel uppfattning låt oss kolla om de verkligen är lika eller annorlunda?
Data Mining
Vad är data mining?
Det är processen att extrahera tidigare okänd, begriplig och handlingsbar information från stora datalager och använder den för att fatta ett avgörande affärsbeslut. Så i datamodellering bryts data från kunder för att få affärsinblick. Datamodellernas ursprung är statistik, maskininlärning och artificiell intelligens. I dagens värld samlar alla organisationer in data från sociala medier, sensordata, webbplatsloggar etc. nästan allt som avger data när användningen av IoT ökar och data mining är processen för att extrahera användbar information från denna råa data för att förutsäga de okända mönstren.
Process för dataanläggning:
Processen för datainrinning delas upp i under fem steg:
- Utforskning / insamling av data : Identifiera data från olika datakällor och ladda dem till decentraliserade datalager.
- Lagra och hantera data: Lagra data i distribuerad lagring (HDFS), interna servrar eller i ett moln (Amazon S3, Azure).
- Modellering: Affärsteam, utvecklare kommer att få åtkomst till informationen och tillämpa sampling och transformation i data och ta bort korrupta, irrelevanta, felaktiga, ofullständiga data.
- Distribuera modeller: Baserat på resultaten från modellerad data sortera data baserat på användarens förväntningar eller resultat.
- Visualisera data: Presenterar data i grafer eller tabeller eller diagram eller beslutsträdformat så att slutanvändare kan förstå.
Data Mining Applications:
Data mining används i många domäner och är följande mycket använda domäner -
- Marknadsanalys och ledning
- Företagsanalys och riskhantering
- Spårning av bedrägerier
Statistik
Statistik är analys och presentation av numeriska fakta om data och det är kärnan i all data mining och maskininlärningsalgoritm. Det tillhandahåller analytisk teknik och verktyg för att applicera på stora datamängder. Statistik inkluderar planering, design, insamling av data, analys, teckning av meningsfull tolkning och rapportering av forskningsresultaten och på grund av denna statistik är inte bara begränsad till en matematiker, affärsanalytiker använder också den. För att få önskad produktion eller kvantifiera datastatistik använder man sannolikhet, utformar undersökningar och experiment.
Jämförelse mellan data mellan gruvdrift och statistik
Nedan följer de 11 skillnaderna från head to head mellan data mining kontra statistik
Viktiga skillnader mellan Data Mining vs Statistics
- Data mining är början på datavetenskap och det täcker hela dataanalysprocessen medan statistik är basen och kärnpartitionen för data mining algoritm.
- Data Mining är en undersökande analysprocess där vi utforskar och samlar in data först och bygger en modell på data för att upptäcka mönstret och göra teorier om dem för att förutsäga det framtida utfallet eller för att lösa problemen. Medan statistik är den bekräftande processen där första teorier görs och sedan validering tillämpas på den teorin för att testa datasätten.
- Eftersom datastorlek dag för dag ökar dataformatet förändras också mestadels mottagna data är ostrukturerad data som kan innehålla numerisk eller icke-numerisk data och båda typerna av data som används för data mining men statistik endast numerisk typ av data används för sannolikheten och matematisk beräkning och förutsägelse.
- Data mining är en induktiv process och använder en algoritm som ett beslutsträd, klusteralgoritm för att härleda datapartition och generera hypoteser från data medan statistik är den deduktiva processen, det vill säga den innehåller inga förutsägelser den används för att härleda kunskap och verifiera hypoteser.
- Data mining är inte mycket bekymrad över insamling eller insamling av data eftersom det är undersökande dataanalys. Data mining är mestadels mjukvara och beräkningsprocess för att upptäcka mönster på stora datasätt medan statistik handlar mer om insamling av data för att få bekräftelse på förutsagda data vi måste samla in data analysera det för att svara på frågor. Insamlade data kan vara kvantitativa, kvalitativa, primära eller sekundära data.
- Datarengöring i datainsamlingen är det första steget eftersom det hjälper till att förstå och korrigera kvaliteten på data för att få korrekt slutanalys. Vid datarengöring har en användare möjligheten att rengöra felaktiga eller ofullständiga data. Utan korrekt datakvalitet kommer din slutliga analys att lida i noggrannhet eller så kan du eventuellt komma till fel slutsats. Medan statistik efter insamling av data från olika källor görs datorengöring och på denna rena data används statistiska metoder för den bekräftande analysen.
- Data mining är en process att gräva djupt i den tidigare tillgängliga okända men handlingsbara informationen från stora databaser för att använda den för att fatta några avgörande beslut. En uppsättning metoder används för att hitta mönster och relationer inom tillgängliga data. Det är en sammanflöde av olika processer inklusive statistik, maskininlärning, databashantering, artificiell intelligens (AI) och datamönsterigenkänning etc. medan statistik är en viktig komponent i data mining som erbjuder effektiva analystekniker och verktyg för att hantera en stor mängd data för gynnsamma företag. Det är en vetenskap om datalärande som täcker allt från att samla in till att använda data effektivt.
- Data Mining är i huvudsak tillämpade kommersiella applikationer som finansiell dataanalys, detaljhandel, telekommunikation, biologi och annan vetenskaplig upptäckt. Medan statistik används i varje dataprov för att ta fram en uppsättning ny information. Den beskriver karaktären på de data som ska analyseras och undersöker relationens data. Den använder prediktiv analys för att köra scenarier som hjälper till att besluta om framtida åtgärder. Å andra sidan ger statistik andning i en livlös data.
- Några av de populära utvecklande trenderna inom Data mining är applikationsutforskning, visuell data mining, biologisk data mining, web mining, software mining, distribuerad data mining, real data mining och mycket mer. Och statistik hjälper till att identifiera nya mönster i tillgängliga ostrukturerade data.
Data Mining vs Statistics Comparision Table
Skillnaderna mellan Data Mining vs Statistics förklaras i punkterna som presenteras nedan:
| Data Mining | Statistik |
| Utforska och samla in data först, bygger modell för att upptäcka mönster och göra teorier. | Det ger teorier att testa med hjälp av statistiska. |
| Data som används är numeriska eller icke-numeriska. | Data som används är numeriska. |
| Induktiv process (Generation av ny teori från data) | Deduktiv process (innebär inte att göra några förutsägelser) |
| Datainsamling är mindre viktigt. | Datainsamling är viktigare. |
| Rengöring av data görs vid datainsamling | Ren data används för att tillämpa statistisk metod. |
| Behöver mindre användarinteraktion för att validera modell därmed, lätt att automatisera. | Behöver användarinteraktion för att validera modell därmed, svårt att automatisera. |
| Lämplig för stora datamängder | Lämplig för mindre datamängder |
| Det är en algoritm som lär sig från data utan att använda någon programmeringsregel. | Formalisering av relation i data i form av matematisk ekvation |
| Använd heuristikktänkande (regler som används för att bedöma och fatta beslut) | Har inte utrymme för heuristiskt tänkande. |
| Klassificering, klustering, neuralt nätverk, associering, uppskattning, sekvensbaserad analys, visualisering | Beskrivande statistisk, inferential statistisk |
| Ekonomisk dataanalys, detaljhandel, telekommunikationsindustri, biologisk dataanalys, vissa vetenskapliga tillämpningar etc. | Demografi, Aktuariell vetenskap, Operationsforskning, Biostatistik, Kvalitetskontroll etc. |
Slutsats - Data Mining vs Statistics
Att sluta i någon organisation på grund av uppkomsten av big data med stor volym och olika hastighetsdata spelar en viktig roll och förutsäga resultat data mining och statistik är en integrerad del. Data mining kommer alltid att använda statistiskt tänkande för att dra resultat, varför både Data Mining och Statistik kommer att växa oundvikligen inom en snar framtid. Och det använder statistik om stor data som användare / organisation behöver för att använda data gruvdrift och strategier.
Rekommenderad artikel
Detta har varit en guide till Data Mining vs Statistics, deras betydelse, jämförelse mellan huvud och huvud, viktiga skillnader, jämförelsetabell och slutsats. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -
- Fantastisk guide om Azure Paas vs Iaas
- 7 Viktiga gruvtekniker för bästa resultat
- Business Intelligence VS Data Mining - Vilken som är mer användbar
- 9 Fantastisk skillnad mellan Data Science Vs Data Mining
- 8 viktiga data gruvtekniker för framgångsrikt företag