Vet den bästa 7 skillnaden mellan Data Mining Vs Data Analys

Skillnaden mellan dataanläggning och dataanalys

Den exponentiella ökningen i datamängden har lett till en informations- och kunskapsrevolution. Det är nu en viktig aspekt av forskning och strategiuppbyggnad för att samla meningsfull information och insikter från befintlig data. All denna information lagras i ett datalager, som sedan används för Business Intelligence-syfte.

Det finns flera definitioner och åsikter men alla är överens om att dataanalys och data mining är två undergrupper av Business Intelligence.

Data Mining - Data mining är en systematisk och sekventiell process för att identifiera och upptäcka dolda mönster och information i ett stort datasystem. Det är också känt som kunskapsupptäckt i databaser. Det har varit ett surrord sedan 1990-talet

Dataanalys - Dataanalys, å andra sidan, är en superset av Data Mining som involverar extrahering, rengöring, omvandling, modellering och visualisering av data med avsikt att avslöja meningsfull och användbar information som kan hjälpa till att få slutsatser och fatta beslut. Dataanalys som en process har funnits sedan 1960-talet.

Låt oss ta reda på den bästa skillnaden mellan dataanläggning och dataanalys i detta inlägg.

Jämförelse mellan head-to-head-data mellan dataanläggning och dataanalys

Nedan visas topp 7 jämförelsen mellan Data Mining Vs Data Analys

Viktiga skillnader mellan dataanläggning och dataanalys

Datamining och dataanalys är två distinkta namn och processer men ändå finns det vissa vyer där människor använder dem omväxlande. Detta beror också på att organisationen eller projektgruppen utför sådana uppgifter där denna åtskillnad inte markeras specifikt. För att fastställa deras unika identiteter framhäver vi den stora skillnaden mellan Data Mining och Data Analys:

Data mining identifierar och upptäcker ett doldt mönster i stora datasätt. Dataanalys ger insikter eller tester hypotes eller modell från ett datasæt.
Data mining är en av aktiviteterna inom Data Analys. Dataanalys är en komplett uppsättning aktiviteter som tar hand om insamling, förberedelse och modellering av data för att utvinna meningsfull insikt eller kunskap. Båda ingår ibland som en delmängd av Business Intelligence.
Data Mining-studier är mestadels på strukturerade data. Dataanalys kan göras på både strukturerad, semistrukturerad eller ostrukturerad data.
Målet med Data Mining är att göra data mer användbara medan dataanalysen hjälper till att bevisa en hypotes eller ta affärsbeslut.
Data Mining behöver inte någon förutfattad hypotes för att identifiera mönstret eller trenden i uppgifterna. Å andra sidan testar dataanalys en given hypotes.
Medan dataanläggning baseras på matematiska och vetenskapliga metoder för att identifiera mönster eller trender, använder Data Analys affärsintelligens och analysmodeller.
Datainsamling omfattar i allmänhet inte visualiseringsverktyg, Data Analys åtföljs alltid av visualisering av resultat.

Data Mining Vs Data Analys Jämförelsetabell

Grund för jämförelse	Data Mining	Dataanalys
Definition	Det är processen att extrahera ett specifikt mönster från stora datasätt	Det är processen att beställa och organisera rådata för att bestämma användbar insikt och beslut.
Kompetensområde	Det handlar om skärningspunkten mellan maskininlärning, statistik och databaser.	Det kräver kunskap om datavetenskap, statistik, matematik, ämneskunskap, AI / maskininlärning
synonymer	Det är också känt som kunskapsupptäckt i databaser	Dataanalys är av flera typer - undersökande, beskrivande, textanalyser, prediktiv analys, data mining etc.
Arbetsprofil	Data Mining specialist bygger vanligtvis algoritmer för att identifiera en meningsfull struktur i data. En data mining specialist är fortfarande en Data Analyst med omfattande kunskap om induktivt lärande och praktisk kodning	En dataanalytiker kan vanligtvis inte vara en enda person. Jobbprofilen omfattar beredning av rådata, dess rensning, omvandling och modellering och slutligen presentationen i form av diagram / icke-kartbaserade visualiseringar.
ansvar	Ansvarar för att extrahera och upptäcka meningsfulla mönster och struktur i data	Har ansvar för att utveckla modeller, förklaringar, testa och föreslå hypoteser med hjälp av analysmetoder
Produktion	Outputen från en uppgiftsbrytningsuppgift är ett datamönster	Utgången från dataanalys är en verifierad hypotes eller insikt om data
exempel	En av de viktigaste tillämpningarna av Data mining är inom e-handelssektorn där webbplatser visar alternativet "de som köpte detta också tittat"	Ett exempel på dataanalys kan vara "tidsserieundersökning av arbetslöshet under de senaste tio åren"

Slutsats - Data Mining Vs Data Analys

Begreppet Data Mining och Data Analys har funnits i cirka två decennier (eller mer). De har använts utbytbart av vissa användargrupper medan vissa har gjort en tydlig åtskillnad i båda aktiviteterna. Data mining är vanligtvis en del av dataanalys där syftet eller avsikten förblir att upptäcka eller identifiera endast mönstret från en datasats. Dataanalys, å andra sidan, kommer som ett komplett paket för att förnuftigt utifrån de data som kanske eller inte kan involvera data mining. Båda kräver olika skillset och expertis och under de följande åren kommer båda områdena att se höga krav på både data, resurser och jobb.

Rekommenderade artiklar

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