Skillnad mellan Data Mining och Text Mining
Data mining är praxis att automatiskt söka i stora datamängder för att upptäcka mönster, för att extrahera informationen från datamängderna omvandla den till en enkel struktur som kan vara förståelig. Data mining handlar om en viktig aspekt relaterad till både databastekniker och AI / maskininlärningsmekanismer. Textbrytning är processen att hämta information av hög kvalitet från text. Det är den uppsättning processer som krävs för att få värdefull strukturerad information från ostrukturerade textdokument eller resurser. Det kan automatiskt klassificeras, dirigeras, sammanfattas, visualiseras genom länkkartläggning och, viktigast av allt, blir det lättare att söka.
Data Mining
Data Mining ger en utmärkt möjlighet att utforska det intressanta förhållandet mellan hämtning och slutsatser / resonemang, en grundläggande fråga som handlar om datainsamlingens natur.
Databehandlingsprocessen delas upp i nedanstående steg:
- Samla, extrahera, omvandla och ladda data till ett datalager.
- Lagra och hantera data, multidimensionell databas, dvs antingen på interna servrar eller molnet.
- Ge datatillgång till affärsanalytiker, ledningsgrupper och proffs inom informationsteknologi och bestäm hur de vill organisera det med hjälp av applikationsprogramvara.
- Och slutligen presentera data i ett lätt att dela format, till exempel en tabell eller diagram.
Textbrytning
Textbrytningen kräver både sofistikerade språkliga och statistiska tekniker som kan analysera ostrukturerade textformat och tekniker som kombinerar varje dokument med handlingsbara metadata, som kan betraktas som ett slags ankare vid strukturering av denna typ av data.
Textbrytning består av ett brett utbud av metoder och tekniker som:
- Nyckelordsbaserade tekniker: Inmatningen är baserad på ett urval av nyckelord i texten som filtreras som en serie teckensträngar, inte ord eller "begrepp".
- Statistikteknik: Avser system baserade på maskininlärning. Statistikteknik utnyttjar en utbildningsuppsättning dokument som används som modell för att hantera och kategorisera text.
- Språkbaserade teknologier: Den här metoden kan utnyttja språkbehandlingssystem. Utgången från textanalys tillåter en liten förståelse av strukturen för texten, grammatiken och logiken som används. (För en bättre förståelse av hur detta fungerar är detta inlägg om textbrytning och NLP användbart.)
Alla dessa tillvägagångssätt har ett gemensamt drag, att de alla är upptagna med att bearbeta text på ett ungefärligt sätt medan de inte kan förstå dem.
Jämförelse mellan head-to-head-data mellan Data Mining vs Text Mining (Infographics)
Viktiga skillnader mellan Data mining vs Text Mining
Skillnaden mellan Data mining vs Text mining förklaras i punkterna som presenteras nedan:
- Data mining-system analyserar i huvudsak siffror som kan beskrivas som homogena och universella. Den extraherar, omvandlar och laddar data till ett datalager. Affärsanalytiker använder mjukvaruapplikationer för data mining för att presentera analyserade data i lättförståelige former, till exempel tabell eller diagram. Valutor, datum, namn kan behöva hanteras, men de är enkla att länka till data och kräver ingen djup förståelse för deras sammanhang. Verktyg för textbrytning måste möta stora tekniska utmaningar som heterogena dokumentformat (textdokument, e-postmeddelanden, inlägg i sociala medier, ordlig text osv.), Samt flerspråkiga texter och förkortningar och slang typiskt för SMS-språk.
- Data mining är fokuserad på datainhängiga aktiviteter som bokföring, inköp, leveranskedja, CRM, etc. De nödvändiga uppgifterna är lättillgängliga och homogena. När algoritmer har definierats kan lösningen snabbt distribueras. Komplexiteten i behandlade data gör att textbrytningsprojekt är längre att använda. Textbrytning räknar flera mellanliggande språkliga analyssteg innan den kan berika innehåll (språkgissning, tokenisering, segmentering, morfosyntaktisk analys, disambiguering, korsreferenser, etc.). Därefter behandlar relevanta termer extraktion och metadata associeringssteg strukturering av det ostrukturerade innehållet för att vårda domänspecifika applikationer. Dessutom kan projekt involvera vissa heterogena språk, format eller domäner. Slutligen har få företag sin egen taxonomi. Detta är dock obligatoriskt för att starta ett textbrytningsprojekt och det kan ta några månader att utvecklas.
- Data mining har betraktats som en beprövad, robust och industriell teknik i många decennier. Textbrytning var historiskt tänkt som komplex, domänspecifik, språkspecifik, känslig, experimentell, etc. Med andra ord förstås textbrytning inte tillräckligt bra för att ha ledningsstöd och var därför inte värderad som ett "måste-ha '. Men med tillkomsten av digitaliseringen, ökningen av sociala nätverk och ökad anslutning är företagen nu mer oroliga för sitt online rykte och letar efter sätt att öka lojaliteten med kunder i en värld med ökande val. Som ett resultat är sentimentanalys det nya fokuset för textbrytning. Företag har insett att information är en strategisk tillgång gjord av text och att textbrytning inte längre är en lyx, utan en nödvändighet!
Tabell för data mining vs Text Mining jämförelse
Nedan är listan över punkter som beskriver jämförelser mellan Data mining vs Text Mining
| GRUND FÖR Jämförelse | Data Mining | Textbrytning |
| Begrepp | Datamining är ett spektrum av olika tillvägagångssätt som söker efter mönster och dataförhållanden. | Textbrytning är en process som krävs för att förvandla ostrukturerat textdokument till värdefull strukturerad information. |
| Hämtning av data | Med standardteknik för data mining avslöjar affärsmönster i numeriska data. | Med vanliga textbrytningsmetoder upptäcker en leksikalisk & syntaktisk funktion i texten. |
| Typ av data | Upptäckt av kunskap från strukturerade data, som är homogena och lätta att komma åt. | Upptäckt av text från ostrukturerade data som är heterogena, mer mångsidiga. |
Slutsats - Data Mining vs Text Mining
Text- och data mining anses nu vara kompletterande tekniker som krävs för effektiv affärshantering, text mining-verktyg blir ännu viktigare. En delmängd textbrytning, Natural Language Processing, är desto mer relevant när kunden är 100% involverad och tillgänglig för att definiera exakta och fullständiga domänspecifika taxonomier. I sin tur hjälper detta att utvinna information och associera metadata att bli enklare och effektivare. Naturligt språk kommer aldrig att vara lika lätt att hantera som siffror, men textbrytning är nu mogenare och dess koppling till data mining är mer meningsfull. Glöm inte att 80% av informationen är gjord av text!
Rekommenderad artikel
Detta har varit en guide till Data Mining vs Text Mining, deras betydelse, jämförelse mellan huvud och huvud, viktiga skillnader, jämförelsetabell och slutsats. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -
- Business Intelligence VS Data Mining - Vilken som är mer användbar
- 8 viktiga data gruvtekniker för framgångsrikt företag
- 9 Fantastisk skillnad mellan Data Science Vs Data Mining
- 7 Viktiga gruvtekniker för bästa resultat