Veri Madenciliği Vs. Veri Analitiği: Veri Madenciliği ve Veri Analitiği Arasındaki Fark

Her köşedeki verilerin bizi çevrelediği inkar edilemez. Bizim kuşağımız, internetin yükselişini ve ücretsiz ve erişilebilir bilgi paylaşımının getirdiği tüm faydaları görecek kadar şanslı. Bu bilgi paylaşımı kolaylığı, üretilen ham veri miktarında üstel bir artışa yol açtı.

Olayları bir perspektife oturtmak için, yaptığınız tüm tıklamalar, ziyaret ettiğiniz web siteleri, ziyaret ettiğiniz web sitelerinin her birinde harcadığınız zaman, çevrimiçi varlığınız vb., oluşturduğunuz verilerdir. Şimdi, ham haliyle, bu veriler kullanılamaz. Her birimizin bıraktığı veri izinden anlamlı hiçbir şey çıkarılamaz.

Ancak, doğru araçlar ve bilgi işlem gücü ile bu veriler daha sonra işlenebilir ve büyük şirketlerin kararlarını yönlendiren ve kârlarını dikte eden anlamlı içgörülere dönüştürülebilir. Verileri bir sonraki sanayi devrimi olarak selamlayanlar yanılmıyorlar.

Verinin her şey olduğu bu dünyada, belirli veri nişlerini beslemeye ilişkin yeni alanlar devreye girmelidir. Halihazırda bu alanlarda hizmet veren kişiler, Veri Bilimi, Veri Madenciliği, Makine Öğrenimi, Derin Öğrenme, Veri analitiği vb. terimleri oldukça gevşek kullanıyor. Bu alanlarda olmayanlar için, bu terimler hakkında temel bir anlayış kazanmak oldukça kafa karıştırıcı olabilir.

Veri Madenciliği ve Veri analitiği, herhangi bir veri odaklı projede çok önemli adımlardır ve projenin başarısını sağlamak için mükemmel bir şekilde yapılması gerekir. Daha önce de belirtildiği gibi, her iki alanın yakınlığına bağlı kalmak, veri madenciliği ve analitik arasındaki farkı bulmayı oldukça zorlaştırabilir. Veri madenciliği ile veri analitiği karşılaştırması yapmayı anlayacak duruma gelmeden önce, iki alanı çok yakından anlamamız gerekir.

Ödeme: Hindistan'da Veri Analisti Maaşı

Veri madenciliği

Veri madenciliği, örtülü örnekleri ayırt etme ve bulma ve muazzam bir veri kümesindeki faydalı verileri tanımlamanın kasıtlı ve ardışık bir döngüsüdür. Aksi halde “Veritabanlarında Bilgi Keşfi” olarak da adlandırılır. 1990'lardan beri moda bir ifade olmuştur. Ancak sadece son on yılda bu alan gerçekten çekiş kazandı. Bilgi işlem becerisindeki gelişme, veri madenciliğinin basitleştirilmesine ve ana akım haline gelmesine izin verdi.

Okuyun: Veri Madenciliği Proje Fikirleri ve Projeleri

Veri analizi

Bilgi Analizi, o zaman yine, ilerlemenin yolunu belirlemeye ve söz konusu şirketle ilgili seçimler yapmaya yardımcı olabilecek önemli ve değerli içgörüleri ortaya çıkarmak için verilerin kaldırılmasını, temizlenmesini, değiştirilmesini ve gösterilmesini içeren Veri Madenciliğinin bir üst kümesidir. Veri Analizi bir döngü olarak 1960'lardan beri var olmuştur. Sadece son zamanlarda ana akım haline geldi ve herhangi bir önemli küresel oyuncunun cephaneliğinde vazgeçilmez bir araç olduğunu kanıtladı.

Artık veri madenciliği ve veri analitiğinin temellerini bildiğimize göre, veri madenciliği ile veri analitiği arasında kafa kafaya çarpışmak üzere konumlandık ve veri madenciliği ile analitik arasındaki tüm nüansları ve farklılıkları anlıyoruz.

Okuyun: Veri Analitiği Proje Fikirleri

Veri Madenciliği ve Veri Analitiği Arasındaki Fark

Veri madenciliği ve veri analitiği, veri alanında iki farklı kelime olmasına rağmen bazen birbirinin yerine kullanılmaktadır. Terimlerin arkasındaki kullanım ve anlam, büyük ölçüde bağlama ve söz konusu şirkete bağlıdır. İkisi arasında kolayca ayrım yapabileceğiniz şekilde bireysel kimliklerini ayarlamak için, aşağıda listelenen önemli karşıt noktaları bulacaksınız:

1. Veri madenciliği, veri toplamayı sağlamakta ve ham ama temel içgörüler elde etmektedir. Veri analitiği daha sonra bunun üzerine inşa etmek ve verilere dayalı bir model oluşturmak için verileri ve kaba hipotezi kullanır.
2. Veri madenciliği, veri analitiği sürecinde bir adımdır. Veri Analitiği, herhangi bir veriye dayalı modelin boru hattındaki her adımı ele alan şemsiyedir.
3. Veri madenciliği, söz konusu veriler iyi yapılandırıldığında en parlak halini alır. Bu arada, herhangi bir veri üzerinde veri analizi yapılabilir; yine de şirketi daha da yüksek seviyelere taşımaya yardımcı olabilecek anlamlı içgörüler elde edebilecekti.
4. Veri madenciliği, kullanılan verileri daha kullanışlı hale getirmek için ana işi tamamlamakla görevlidir. Oysa veri analizi hipotez kurmak için kullanılır ve sonunda iş kararlarına yardımcı olacak değerli bilgiler sağlamada doruğa ulaşır.
5. Veri madenciliği, verilerle uğraşmadan önce aşılanmış herhangi bir önyargıya veya herhangi bir düşünceye ihtiyaç duymaz. Oysa veri analizi büyük ölçüde hipotez testi için kullanılır.
6. Veri madenciliği, madenciliği yapılan verilerdeki kalıpları veya eğilimleri belirlemek için bilimsel ve matematiksel modelleri ve yöntemleri kullanır. Öte yandan, iş analitiği problemleriyle görev yapmak ve analitik modeller türetmek için veri analizi kullanılır.
7. Veri madenciliği genellikle herhangi bir görselleştirmeye, çubuk grafiklere, grafiklere, GIP'lere vb. ihtiyaç duymaz, oysa bu görselleştirmeler veri analizinin temel taşıdır. Söz konusu verilerin iyi bir temsili olmadan, verilerin analizine yönelik tüm çabalar meyvelerini veremezdi.

Daha Fazla Bilgi Edinin: Veri Bilimine Karşı Veri Madenciliği

Çözüm

Hem Veri Madenciliği hem de Veri Analizi terimlerini uzun süredir görüyoruz. Bu terimler, güçlü bilgisayarlardaki sıçrama, bilgisayarı olan herkesin araya girip verilerle oynamasını mümkün kılana kadar belirgindi. Hem veri madenciliği hem de veri analitiği mükemmel bir şekilde yapılması için çok önemlidir. Aşağıdaki iki alanın doğası gereği, adları bireysel iş adamları tarafından birbirinin yerine kullanılmıştır.

Bu arada, alanlardaki farklılıkları takdir eden ve iki alanın sınırlarına saygı duyduğundan emin olan insanlar da var. Hangi kampta olursanız olun, 21. yüzyılın veri odaklı dünyasında her ikisinin de önemini inkar edemezsiniz. Taşlarla belirlenmiş başka bir şey, bu alanların her ikisi için de gerekli olan beceri setidir.

Her iki alanda da başarılı olmak için farklı uzmanlığa sahip olmanız yardımcı olacaktır. Veri analitiğinin üstesinden gelmek için daha analitik bir yaklaşıma ihtiyacınız var. Buna karşılık, veri madenciliği alanında bir isim yapmak için bir örüntü tanıma zihniyetine ve kodlama becerisine ihtiyacınız var.

Veri bilimi hakkında bilgi edinmek istiyorsanız, IIIT-B & upGrad'ın çalışan profesyoneller için oluşturulmuş ve 10'dan fazla vaka çalışması ve proje, uygulamalı uygulamalı atölye çalışmaları, endüstri uzmanlarıyla mentorluk, 1 Endüstri danışmanlarıyla bire bir, en iyi firmalarla 400+ saat öğrenim ve iş yardımı.