เทียบกับการทำเหมืองข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูล: ความแตกต่างระหว่างการทำเหมืองข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูล

ปฏิเสธไม่ได้ว่าข้อมูลทุกมุมรอบตัวเรา รุ่นของเราโชคดีพอที่จะเห็นการเพิ่มขึ้นของอินเทอร์เน็ตและประโยชน์ทั้งหมดที่มาพร้อมกับการแบ่งปันข้อมูลฟรีและเข้าถึงได้ ความง่ายในการแบ่งปันข้อมูลนี้ได้นำไปสู่การเพิ่มขึ้นของข้อมูลดิบจำนวนมหาศาลที่เกิดขึ้น

เพื่อให้สิ่งต่าง ๆ เป็นมุมมอง การคลิกทั้งหมดของคุณ เว็บไซต์ที่คุณเยี่ยมชม ระยะเวลาที่คุณใช้ในแต่ละเว็บไซต์ที่คุณเยี่ยมชม สถานะออนไลน์ของคุณ ฯลฯ เป็นข้อมูลที่คุณสร้างขึ้น ข้อมูลนี้ใช้ไม่ได้ในรูปแบบดิบ ไม่มีสิ่งใดที่มีความหมายสามารถดึงออกมาจากร่องรอยของข้อมูลที่เราแต่ละคนทิ้งไว้

อย่างไรก็ตาม ด้วยเครื่องมือและพลังประมวลผลที่เหมาะสม ข้อมูลนี้สามารถประมวลผลและแปลงเป็นข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายซึ่งขับเคลื่อนการตัดสินใจขององค์กรขนาดใหญ่และกำหนดผลกำไรของพวกเขา คนที่ยกย่องข้อมูลให้เป็นการปฏิวัติอุตสาหกรรมครั้งต่อไปนั้นไม่ผิด

ในโลกนี้ที่ข้อมูลคือทุกสิ่ง ฟิลด์ใหม่ๆ ที่เกี่ยวข้องกับการจัดเตรียมข้อมูลเฉพาะกลุ่มจะต้องเข้ามาในรูปภาพ ผู้คนที่ให้บริการในสาขาเหล่านี้อยู่แล้วใช้คำศัพท์เช่น Data Science, Data Mining, Machine Learning, Deep Learning, Data Analytics ฯลฯ ค่อนข้างหลวม สำหรับผู้ที่ไม่ได้อยู่ในสาขาเหล่านี้ การได้รับความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับคำศัพท์เหล่านี้อาจทำให้สับสนได้

การทำเหมืองข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูลเป็นขั้นตอนที่สำคัญในโครงการที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลใดๆ และจำเป็นต้องทำให้เสร็จอย่างสมบูรณ์เพื่อให้แน่ใจว่าโครงการจะประสบความสำเร็จ การปฏิบัติตามความใกล้ชิดของทั้งสองฟิลด์ดังที่ได้กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ สามารถทำให้การค้นหาความแตกต่างระหว่างการทำเหมืองข้อมูลและการวิเคราะห์นั้นค่อนข้างท้าทาย ก่อนที่เราจะอยู่ในสถานะที่จะเข้าใจการทำเหมืองข้อมูลกับการเปรียบเทียบการวิเคราะห์ข้อมูล เราต้องเข้าใจทั้งสองฟิลด์อย่างใกล้ชิดก่อน

ชำระเงิน: เงินเดือนนักวิเคราะห์ข้อมูลในอินเดีย

การทำเหมืองข้อมูล

การทำเหมืองข้อมูลเป็นวงจรที่จงใจและต่อเนื่องกันในการแยกแยะและค้นหาตัวอย่างที่ถูกปกปิด และระบุข้อมูลที่เป็นประโยชน์ในชุดข้อมูลขนาดมหึมา หรือเรียกอีกอย่างว่า "การค้นพบความรู้ในฐานข้อมูล" เป็นการแสดงออกที่ทันสมัยมาตั้งแต่ปี 1990 แต่ในช่วงทศวรรษที่ผ่านมาเท่านั้นที่สาขานี้ได้รับความสนใจอย่างมาก การปรับปรุงความสามารถในการคำนวณทำให้การทำเหมืองข้อมูลมีความคล่องตัวและเป็นกระแสหลัก

อ่าน: แนวคิดโครงการขุดข้อมูลและโครงการ

การวิเคราะห์ข้อมูล

อีกครั้งที่การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นชุดใหญ่ของ Data Mining ซึ่งรวมถึงการลบ ล้าง เปลี่ยนแปลง การสาธิตข้อมูลเพื่อเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญและมีค่า ซึ่งสามารถช่วยกำหนดวิธีการดำเนินการต่อไปและตัดสินใจเกี่ยวกับบริษัทที่เป็นปัญหา การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นวัฏจักรมีมาตั้งแต่ปี 1960 เพิ่งเข้ามาสู่กระแสหลักและพิสูจน์แล้วว่าเป็นเครื่องมือที่ขาดไม่ได้ในคลังแสงของผู้เล่นระดับโลกที่สำคัญ

ตอนนี้เรารู้พื้นฐานของการทำเหมืองข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูลแล้ว เราอยู่ในตำแหน่งที่จะเจาะข้อมูลกับการวิเคราะห์ข้อมูลแบบตัวต่อตัว และเข้าใจความแตกต่างและความแตกต่างทั้งหมดระหว่างการทำเหมืองข้อมูลและการวิเคราะห์

อ่าน: แนวคิดโครงการการวิเคราะห์ข้อมูล

ความแตกต่างระหว่างการทำเหมืองข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูล

แม้ว่าการทำเหมืองข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูลเป็นคำสองคำที่แตกต่างกันในด้านข้อมูล แต่บางครั้งก็ใช้แทนคำอื่นๆ การใช้งานและความหมายเบื้องหลังคำศัพท์ขึ้นอยู่กับบริบทและบริษัทที่เป็นปัญหาเป็นอย่างมาก ในการตั้งค่าข้อมูลเฉพาะตัวเพื่อให้คุณสามารถแยกความแตกต่างระหว่างสองสิ่งนี้ได้อย่างง่ายดาย คุณจะพบจุดตัดกันที่มีนัยสำคัญตามรายการด้านล่าง:

1. การทำเหมืองข้อมูลเป็นการจัดเตรียมการรวบรวมข้อมูลและการรับข้อมูลเชิงลึกที่หยาบแต่จำเป็น การวิเคราะห์ข้อมูลจะใช้ข้อมูลและสมมติฐานคร่าวๆ เพื่อสร้างและสร้างแบบจำลองตามข้อมูล
2. การทำเหมืองข้อมูลเป็นขั้นตอนหนึ่งในกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูล Data Analytics เป็นร่มที่เกี่ยวข้องกับทุกขั้นตอนในไปป์ไลน์ของโมเดลที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
3. การทำเหมืองข้อมูลจะสว่างที่สุดเมื่อข้อมูลที่เป็นปัญหามีโครงสร้างที่ดี ในขณะเดียวกัน การวิเคราะห์ข้อมูลสามารถทำได้กับข้อมูลใดๆ มันจะยังสามารถได้รับข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายที่สามารถช่วยในการขับเคลื่อนองค์กรให้สูงขึ้นไปอีก
4. การทำเหมืองข้อมูลได้รับมอบหมายให้ทำงานหลักให้สำเร็จเพื่อให้ข้อมูลที่กำลังใช้งานมีประโยชน์มากขึ้น ในขณะที่การวิเคราะห์ข้อมูลใช้เพื่อตั้งสมมติฐานและท้ายที่สุดแล้ว ก็ได้ข้อสรุปในการให้ข้อมูลที่มีค่าเพื่อช่วยในการตัดสินใจทางธุรกิจ
5. การทำเหมืองข้อมูลไม่จำเป็นต้องมีอคติหรือแนวคิดใดๆ ที่ได้รับการปลูกฝังก่อนที่จะจัดการกับข้อมูล ในขณะที่การวิเคราะห์ข้อมูลจะใช้เป็นหลักในการทดสอบสมมติฐาน
6. การทำเหมืองข้อมูลใช้แบบจำลองทางวิทยาศาสตร์และคณิตศาสตร์และวิธีการระบุรูปแบบหรือแนวโน้มในข้อมูลที่กำลังขุด ในทางกลับกัน การวิเคราะห์ข้อมูลถูกใช้เพื่อจัดการกับปัญหาด้านการวิเคราะห์ธุรกิจ และรับโมเดลการวิเคราะห์
7. การทำเหมืองข้อมูลมักจะไม่ต้องการการแสดงภาพ แผนภูมิแท่ง กราฟ GIP ฯลฯ ในขณะที่การสร้างภาพข้อมูลเหล่านี้ / เป็นส่วนสำคัญของการวิเคราะห์ข้อมูล หากไม่มีการนำเสนอข้อมูลที่ดี ความพยายามทั้งหมดที่นำไปวิเคราะห์ข้อมูลจะไม่เกิดผล

เรียนรู้เพิ่มเติม: Data Science Vs Data Mining

บทสรุป

เราได้เห็นทั้งสองเงื่อนไข กล่าวคือ Data Mining และ Data Analysis มาเป็นเวลานาน ข้อกำหนดเหล่านี้ชัดเจนจนกระทั่งการก้าวกระโดดในคอมพิวเตอร์พลังสูงทำให้ทุกคนที่มีคอมพิวเตอร์สามารถกระโดดเข้ามาและเล่นกับข้อมูลได้ การทำเหมืองข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูลมีความสำคัญอย่างยิ่งที่จะต้องดำเนินการให้สมบูรณ์ เนื่องจากลักษณะเฉพาะของสองฟิลด์ต่อไปนี้ ชื่อของพวกเขาจึงถูกใช้สลับกันโดยนักธุรกิจแต่ละคน

ในขณะเดียวกัน ยังมีคนที่ชื่นชมความแตกต่างในพื้นที่และเคารพขอบเขตของทั้งสองสาขา ในค่ายใดก็ตามที่คุณอาจเข้าข้าง คุณไม่สามารถปฏิเสธความสำคัญของทั้งสองอย่างในโลกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลของศตวรรษที่ 21 อีกสิ่งหนึ่งที่สำคัญคือชุดทักษะที่จำเป็นสำหรับทั้งสองสาขานี้

จะช่วยได้หากคุณมีความเชี่ยวชาญที่แตกต่างกันเพื่อให้ประสบความสำเร็จในด้านใดด้านหนึ่ง คุณต้องการแนวทางการวิเคราะห์เพิ่มเติมเพื่อจัดการกับการวิเคราะห์ข้อมูล ในทางตรงกันข้าม คุณต้องมีความคิดในการรู้จำรูปแบบและความสามารถพิเศษในการเขียนโค้ดเพื่อสร้างชื่อในด้านการทำเหมืองข้อมูล

หากคุณอยากเรียนรู้เกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล ลองดูโปรแกรม Executive PG ของ IIIT-B & upGrad ใน Data Science ซึ่งสร้างขึ้นสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีกรณีศึกษาและโครงการมากกว่า 10 รายการ เวิร์กช็อปภาคปฏิบัติจริง การให้คำปรึกษากับผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม 1 -on-1 พร้อมที่ปรึกษาในอุตสาหกรรม การเรียนรู้มากกว่า 400 ชั่วโมงและความช่วยเหลือด้านงานกับบริษัทชั้นนำ