Miningul de date vs. Data Analytics: Diferența dintre Data Mining și Data Analytics

Nu se poate nega că datele din toate colțurile ne înconjoară. Generația noastră a avut norocul să vadă creșterea internetului și toate beneficiile pe care le oferă schimbul gratuit și accesibil de informații. Această ușurință de partajare a informațiilor a condus la o creștere exponențială a cantității mari de date brute generate.

Pentru a pune lucrurile în perspectivă, toate clicurile făcute de dvs., site-urile web pe care le vizitați, timpul petrecut pe fiecare dintre site-urile pe care le vizitați, prezența dvs. online etc., sunt date pe care le generați. Acum, în forma sa brută, aceste date sunt inutilizabile. Nimic cu sens nu a putut fi extras din urma datelor pe care fiecare dintre noi le lăsăm.

Cu toate acestea, cu instrumentele potrivite și puterea de calcul, aceste date pot fi apoi procesate și convertite în perspective semnificative care conduc deciziile marilor corporații și le dictează profiturile. Cei care salută datele ca fiind următoarea revoluție industrială nu greșesc.

În această lume în care datele sunt totul, trebuie să apară noi domenii legate de catering nișe specifice de date. Oamenii care lucrează deja în aceste domenii aruncă termeni precum Data Science, Data Mining, Machine Learning, Deep Learning, Data analytics etc. Pentru cei care nu fac parte din aceste domenii, obținerea unei înțelegeri de bază a acestor termeni poate fi destul de confuză.

Miningul de date și analiza datelor sunt pași cruciali în orice proiect bazat pe date și sunt necesare pentru a fi realizate cu perfecțiune pentru a asigura succesul proiectului. Aderarea la apropierea ambelor domenii, așa cum am menționat mai devreme, poate face ca găsirea diferenței dintre data mining și analiză să fie destul de dificilă. Înainte de a fi în stare să înțelegem să facem o comparație de data mining vs. data analytics, trebuie mai întâi să înțelegem îndeaproape cele două domenii.

Checkout: Salariu de analist de date în India

Exploatarea datelor

Exploatarea datelor este un ciclu deliberat și succesiv de distingere și găsire de exemple învăluite și de identificare a datelor utile într-un set de date enorm. De altfel, este numit și „Descoperirea cunoștințelor în baze de date”. A fost o expresie la modă încă din anii 1990. Dar numai în ultimul deceniu acest domeniu a câștigat cu adevărat teren. Îmbunătățirea abilităților de calcul a permis extragerea datelor să devină raționalizată și generalizată.

Citiți: Idei de proiecte și proiecte de data mining

Analiza datelor

Analiza informațiilor, din nou, este un superset de Data Mining, care include eliminarea, curățarea, modificarea, demonstrarea datelor pentru a dezvălui informații semnificative și valoroase care pot ajuta la determinarea modului de a continua și a face alegeri referitoare la compania în cauză. Analiza datelor ca ciclu există încă din anii 1960. A intrat abia recent în curent și s-a dovedit a fi un instrument indispensabil în arsenalul oricărui jucător important la nivel mondial.

Acum că cunoaștem elementele de bază ale extragerii de date și analizei datelor, suntem poziționați să confruntăm între extragerea datelor și analiza datelor cap la cap și înțelegem toate nuanțele și diferențele dintre extragerea datelor și analiză.

Citiți: Idei de proiecte pentru analiza datelor

Diferența dintre data mining și Data Analytics

Deși data mining și data analytics sunt două cuvinte diferite în domeniul datelor, acestea sunt uneori folosite în locul celuilalt. Utilizarea și semnificația din spatele termenilor depind în mare măsură de context și de compania în cauză. Pentru a-și configura identitățile individuale astfel încât să puteți diferenția cu ușurință între cele două, veți găsi punctele contrastante semnificative enumerate mai jos:

1. Exploatarea datelor servește colectarea datelor și obține informații brute, dar esențiale. Analiza datelor utilizează apoi datele și ipoteza brută pentru a construi pe acestea și pentru a crea un model bazat pe date.
2. Exploatarea datelor este un pas în procesul de analiză a datelor. Data Analytics este umbrela care se ocupă de fiecare pas din conducta oricărui model bazat pe date.
3. Data mining-ul strălucește cel mai bine atunci când datele în cauză sunt bine structurate. Între timp, analiza datelor poate fi efectuată pe orice date; ar fi în continuare capabil să obțină perspective semnificative care ar putea ajuta la propulsarea corporației la cote și mai mari.
4. Exploatarea datelor are sarcina de a îndeplini sarcina principală de a face datele care sunt utilizate mai ușor de utilizat. Întrucât, analiza datelor este folosită pentru a formula ipoteze și, în cele din urmă, pentru a culmina cu furnizarea de informații valoroase pentru a ajuta la luarea deciziilor de afaceri.
5. Exploatarea datelor nu are nevoie de nicio părtinire sau noțiuni care sunt insuflate înainte de a aborda datele. Întrucât, analiza datelor este utilizată în principal pentru testarea ipotezelor.
6. Exploatarea datelor utilizează modele și metode științifice și matematice pentru a identifica modele sau tendințe în datele care sunt extrase. Pe de altă parte, analiza datelor este folosită pentru a rezolva problemele de analiză de afaceri și pentru a deriva modele analitice.
7. Exploatarea datelor, de obicei, nu are nevoie de vizualizări, diagrame cu bare, grafice, GIP-uri etc., în timp ce aceste vizualizări sunt baza analizei datelor. Fără o bună reprezentare a datelor în cauză, toate eforturile care sunt depuse în analiza datelor nu s-ar duce la bun sfârșit.

Aflați mai multe: Data Science vs Data Mining

Concluzie

Am văzut ambii termeni, adică Data Mining și Data Analysis, de mult timp. Acești termeni au fost palpabili până când saltul în puterea absolută a computerelor a făcut posibil ca oricine cu un computer să sară și să se joace cu datele. Atât extragerea datelor, cât și analiza datelor sunt cruciale pentru a fi realizate perfect. Datorită însăși naturii celor două câmpuri următoare, numele lor au fost folosite în mod interschimbabil de oamenii de afaceri individuali.

Între timp, sunt prezenți și oameni care au apreciat diferențele dintre zone și au avut grijă să respecte limitele celor două domenii. În orice tabără te-ai putea alătura, nu poți nega importanța ambelor într-o lume bazată pe date a secolului 21. Un alt lucru stabilit în piatră este setul de abilități necesare pentru ambele domenii.

Ar fi de ajutor dacă ai avea o expertiză diferită pentru a avea succes în oricare dintre domenii. Aveți nevoie de o abordare mai analitică pentru a aborda analiza datelor. În schimb, aveți nevoie de o mentalitate de recunoaștere a modelelor și de un talent pentru codare pentru a vă face un nume în domeniul minării de date.

Dacă sunteți curios să aflați despre știința datelor, consultați programul Executive PG în știința datelor de la IIIT-B și upGrad, care este creat pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 10 studii de caz și proiecte, ateliere practice practice, mentorat cu experți din industrie, 1 -on-1 cu mentori din industrie, peste 400 de ore de învățare și asistență profesională cu firme de top.