Data Mining Vs Data Visualization - Vilken som är bättre

Introduktion till Data Mining och Data Visualization

Data Mining och Data Visualization omfattas av datavetenskap som är ett tvärvetenskapligt fält inom datavetenskap med statistik, databehandling, matematik och flera tekniska processer inklusive olika metoder.

Data Mining är en del av Data Science där det kommer att finnas en process att gå igenom stora datamängder och identifiera datamängderna och datatyperna för att extrahera olika datamönster från de befintliga datamängderna.

Datavisualisering är processen för att extrahera och visualisera data på ett mycket tydligt och förståeligt sätt utan någon form av läsning eller skrivning genom att visa resultaten i form av cirkeldiagram, stapeldiagram, statistisk representation och genom grafiska former också.

I Data Mining finns det olika processer som involverar att genomföra data mining-processen såsom utvinning av data, datahantering, datatransformationer, data-förbehandling etc.

I datavisualisering är det primära målet att förmedla informationen effektivt och tydligt utan några avvikelser eller komplexiteter i form av statistiska grafer, informationsgrafer och plots. Låt oss diskutera både datavyvning och datavisualisering i detalj.

Head to Head för att jämföra data mining och data visualization (infographics)

Nedan visas topp 7-jämförelsen mellan Data Mining vs Data Visualization

Viktiga skillnader mellan Data Mining vs Data Visualization

Data Mining är processen för att sortera ut några stora datamängder och extrahera vissa data ur dem och extrahera mönster ur den extraherade informationen medan Data Visualization är processen för att visualisera eller visa data som extraheras i form av olika grafiska eller visuella format, som statistiska representationer, cirkeldiagram, stapeldiagram, grafiska bilder etc.
Data Mining-processer inkluderar sekvensanalys, klassificeringar, sökanalys, kluster och prognos medan I Data Visualization innehåller bearbetning, analys, kommunikation av data etc.
Vid Data Mining kommer data att visas automatiskt i sökprocessen som kommer att visas av själva systemanalysen medan Data Visualization ger en tydlig bild av data och kommer att vara lätt för den mänskliga hjärnan att komma ihåg och memorera stora bitar data vid en enda blick.
I Data Mining finns det fyra steg som är datakällor, datainsamling eller dataförsök, datamodellering och distribuering av datamodellerna medan In Data Visualization har sju steg som förvärvar process, analyserar, filtrerar, bryter, representerar, förädlar och interagerar.
Data Mining är en grupp olika aktiviteter för att extrahera olika mönster ur de stora datamängderna där datauppsättningar kommer att hämtas från olika datakällor medan Data Visualization är en process för att konvertera numerisk data till grafiska bilder som meningsfulla 3D-bilder som kommer att användas att enkelt analysera komplexa data.
Applikationerna för Data Mining inkluderar Customer Relationship Management, som är en mjukvaruapplikation som ger fördelar för data mining medan applikationerna för Data Visualization inkluderar ekolodmätningar, satellitfoton, datorsimuleringar och undersökningar etc.
De olika teknikerna som finns tillgängliga inom Data Mining är klassificering, kluster, sekvens, associering etc. Datavisualisering har sitt ursprung i statistik och vetenskaper som ger en tydlig visualisering på ett ögonblick vilket innebär att en bild ger 100 ord i sikte.
I Data Mining är klassificering processen för att identifiera dataregeln, oavsett om den tillhör en viss dataklass eller inte, och dess 'delprocesser inkluderar att bygga en datamodell och förutsäga klassificeringarna medan I Data Visualization innehåller huvudapplikationen geografiska informationssystem där den viktiga geografiska informationen kan representeras som visuella bilder som representerar komplex information så enkel som möjligt.
Datamyntteknologier inkluderar också neurala nätverk, statistisk analys, beslutsträd, genetiska algoritmer, fuzzy logik, text mining, web mining etc., medan Data Visualization har olika applikationer som detaljhandel, myndigheter, medicin och hälsovård, transport, telekommunikation, försäkring, kapitalmarknader och kapitalförvaltning.
Begränsningarna i Data Mining är sådana som till och med att det är ny teknik, men det är fortfarande underutvecklat ett på grund av många företag som använder äldre system och även de befintliga systemen är inte datavarehusvänliga Data Visualisering har betydande nackdelar i dess verktyg är som det visar olika bilder snarare än att förklara, inga riktlinjer, olika användare med flera insikter och ger också dålig säkerhet.
Data Mining är en analytisk process som identifierar olika mönster från datamängden som kan hjälpa till att hantera informationsflödet och Data Visualization tillhandahåller en hel del visualiseringstekniker som har utvecklats under de senaste decennierna som stödjer utforskningen av stora datamängder.
Fördelen med Data Mining är att förhållandet kommer att bli obehagligt mellan olika datamängder och variabler medan Data Visualization definierar som det är det visuella objektet genom att representera data i form av diagram och diagram.

Jämförelse av data jämfört med datavisualisering

GRUND FÖR JÄMFÖRELSE	Data Mining	Datavisualisering
Definition	Söker och producerar ett lämpligt resultat från stora databitar	Ger en enkel översikt över komplexa data
Preferens	Detta har olika applikationer och föredras för webbsökmotorer	Föredras för dataprognoser och prognoser
Område	Kommer under datavetenskap	Kommer under datavetenskap
Plattform	Drivs med webbprogramvarusystem eller applikationer	Stöder och fungerar bättre i komplexa dataanalyser och applikationer
genera~~POS=TRUNC	Ny teknik men underutvecklad	Mer användbar vid prognoser i realtid
Algoritm	Många algoritmer finns för att använda datainterminering	Inget behov av att använda några algoritmer
Integration	Kör på alla webbaktiverade plattformar eller med andra applikationer	Oavsett hårdvara eller mjukvara ger det visuell information

Slutsats - Data Mining vs Data Visualization

Data mining är ett område inom Data Science där de stora datamängderna kommer att behandlas noggrant för att ge lämpliga resultat i sökningen genom att identifiera olika mönster.

Datavisualisering är processen för att visa visuell information ur befintliga komplexa data för att dra en viss slutsats på ett ögonblick utan att behöva studera några teoretiska resultat. Tillämpningarna inkluderar satellitdatainformation, forskningsresultatinformation, vetenskapligt studerade data etc.

Applikationerna för Data mining är webbsökmotorer, detaljhandel, finans- och bankindustrin, statliga organisationer etc. Både data mining och datavisualisering

har stora fördelar inom området datavetenskapliga applikationer inom datavetenskapligt område.

Rekommenderad artikel

Detta har varit en guide till datahantering kontra datavisualisering, deras betydelse, jämförelse mellan huvud och huvud, viktiga skillnader, jämförelsetabell och slutsats. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -