Różnica między eksploracją danych a analizą danych

Żyjemy w erze nowoczesnych analizy z dużymi zbiorami danych napędzających eksplozję w celu potrzeby odpowiedzi. Big Data i analityka obiecują zmienić praktycznie każdą funkcję branży i biznesowej w nadchodzących latach. Ważne jest, aby zrozumieć, że Big Data to nie tylko objętość, ale także złożoność. Praktycznie każde urządzenie mechaniczne lub elektroniczne pozostawia szlak opisujący jego wydajność, lokalizację lub pochodzenie. Te urządzenia i osoby ich używają, komunikują się za pośrednictwem Internetu, co prowadzi do innego ogromnego źródła danych. Więcej danych oznacza nową i bardziej złożoną infrastrukturę. Big Data to niezaprzeczalnie wielka sprawa, ale należy je umieścić w kontekście. Same dane nie mają wartości, ale ukryte wzorce i spostrzeżenia w zestawach danych są niezwykle cennym zasobem. Tutaj pojawia się analizy danych i wydobycie danych. Ale jak różnią się te dwa terminy?

Co to są analizy danych?

Analityka danych to nauka analizy surowych danych w celu znalezienia trendów i odpowiedzi w celu uzyskania przydatnych informacji i wyciągnięcia wniosków na temat tych informacji. Jest to proces badania dużych zestawów danych za pomocą specjalistycznych systemów i oprogramowania. Okazało się to terminem dla różnych różnorodnych inicjatyw inteligencji biznesowej i aplikacji. Dla niektórych jest to proces analizy informacji z konkretnej domeny, taki jak analityka stron internetowych. Cóż, dla innych rozszerza możliwości inteligencji biznesowej do określonego obszaru treści, takich jak sprzedaż, łańcuch dostaw, serwis, dystrybucja i tak dalej. Ponadto analityka jest używana do opisania analizy statystycznej i matematycznej danych, które klastry, segmenty i przewidują przyszłe wyniki. Analiza danych integruje strukturalne i nieustrukturyzowane dane z kanałami i zapytaniami w czasie rzeczywistym, otwierając nowe ścieżki do innowacji i wglądu.

Co to jest wydobycie danych?

Wydobycie danych to proces wyodrębnienia przydatnych informacji w dużych zestawach danych w celu pobierania wiedzy z dużych ilości danych za pomocą metod automatycznych i półautomatycznych. Jest to praktyka identyfikacji przydatnych wzorców i trendów w dużych zestawach danych. Wydobycie danych to klasa technik, które śledzą korzenie z powrotem do Statystyki Stosowanej i informatyki. Po prostu przekształca surowe dane w wiedzę, cel w żargonie wydobycia danych, oparty na zmiennych objaśniających, wejściach lub funkcjach w żargonie wydobycia danych. Wykorzystuje algorytmy zaczerpnięte z dyscyplin tak różnorodnych, jak statystyki, sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe i informatyka, aby opracowywać modele z danych. Obejmuje to wiele kroków: kadrowanie problemu, zrozumienie danych, przygotowanie danych, modele budowy, interpretacja wyników i procesów budowania w celu wdrożenia modeli. Wydobycie danych obejmuje również tak zwane analizy opisowe.

Różnica między eksploracją danych a analizą danych

Definicja

- Wydobycie danych to proces identyfikacji użytecznych wzorców w surowych danych w celu pobierania wiedzy z dużych ilości danych. Jest to praktyka identyfikacji przydatnych wzorców i trendów w dużych zestawach danych. Mówiąc prosto, eksploracja danych przekształca surowe dane i wiedzę. Wydobycie danych to klasa technik, które śledzą korzenie z powrotem do Statystyki Stosowanej i informatyki. Analityka danych to nauka analizy surowych danych w celu wyciągnięcia wniosków na temat zawartych informacji.

Cel

- Akt eksploracji danych wykorzystuje niektóre wyspecjalizowane metody obliczeniowe do odkrywania znaczących i przydatnych struktury w danych. Dane mogą obejmować prostą gamę kilku obserwacji numerycznych do złożonej macierzy milionów obserwacji z tysiącami zmiennych. Ostatecznym celem eksploracji danych jest uzyskanie potencjalnie przydatnych wniosków, które mogą działać przez analityków. Analiza danych jest wykorzystywana do opisania analizy statystycznej i matematycznej danych, które klastry, segmenty i przewidują przyszłe wyniki w celu wsparcia podejmowania decyzji.

Proces

- Proces eksploracji danych nie zmienił się od wczesnych dni - aby uzyskać znaczące wyniki z surowych danych, górnicy danych wydają większość wysiłku przygotowywania, czyszczenia, szorowania i standaryzacji danych, zanim algorytmy zaczną je chrupnąć. Ale zmieniło się automatyzacja dostępna do osiągnięcia tego wszystkiego. Z drugiej strony analityka danych można zdefiniować jako proces obejmujący zastosowanie technik statystycznych, oprogramowania systemowego i metodologii badań operacyjnych w celu eksploracji, odkrywania i komunikacji wzorców lub trendów danych w danych.

Wydobycie danych vs. Analityka danych: wykres porównawczy

Streszczenie

Wydobycie danych jest jedną z działań w analizie danych, która obejmuje zrozumienie złożonego świata danych. Wydobycie danych to proces identyfikacji i określania ukrytych wzorców w dużych zestawach danych w celu pobierania wiedzy z surowych danych. Wydobycie danych, w prostych słowach, zamienia surowe dane w wiedzę. Data Analytics to zróżnicowana dziedzina, która zawiera pełny zestaw działań, w tym eksploracja danych, która dba o wszystko, od gromadzenia danych po przygotowanie, modelowanie danych i wyodrębnienie przydatnych informacji, które zawierają, przy użyciu technik statystycznych, oprogramowania systemu informacyjnego i metod badań nad działaniem. Oba są często uważane za podzbiór wywiadu biznesowego.