Unterschied zwischen Data Mining und Statistik
Bei der Datenanalyse geht es darum, vergangene und aktuelle Daten zu analysieren, um zukünftige Probleme vorherzusagen. Unternehmen verwenden Data Mining und Statistik, um diese datengetriebene Entscheidung zu treffen, die ein zentraler Bestandteil von Data Science ist. Data Mining und Statistik werden oft als gleich verwechselt, aber es ist die falsche Vorstellung, lassen Sie uns herausfinden, ob sie wirklich ähnlich oder unterschiedlich sind.
Data Mining
Was ist Data Mining?
Dabei werden bisher unbekannte, nachvollziehbare und umsetzbare Informationen aus großen Data Warehouses extrahiert und verwendet, um eine wichtige Geschäftsentscheidung zu treffen. Bei der Datenmodellierung werden also Daten von Kunden extrahiert, um geschäftliche Einblicke zu erhalten. Der Ursprung der Datenmodellierung liegt in der Statistik, dem maschinellen Lernen und der künstlichen Intelligenz. In der heutigen Welt sammeln alle Organisationen Daten aus sozialen Medien, Sensordaten, Website-Protokollen usw. Fast alles sendet Daten aus, da die Verwendung von IoT zunimmt. Beim Data Mining werden nützliche Informationen aus diesen Rohdaten extrahiert, um die unbekannten Muster vorherzusagen.
Prozess des Data Mining:
Der Data Mining-Prozess ist in fünf Phasen unterteilt:
- Datenexploration / -erfassung: Identifizieren Sie Daten aus verschiedenen Datenquellen und laden Sie sie in dezentrale Data Warehouses.
- Speichern und Verwalten von Daten: Speichern Sie die Daten in einem verteilten Speicher (HDFS), auf internen Servern oder in einer Cloud (Amazon S3, Azure).
- Modellierung: Business-Team, Entwickler greifen auf die Daten zu und wenden Stichproben und Transformationen in Daten an und entfernen beschädigte, irrelevante, ungenaue und unvollständige Daten.
- Bereitstellen von Modellen: Sortieren Sie die Daten basierend auf den Ergebnissen der modellierten Daten nach den Erwartungen oder Ergebnissen der Benutzer.
- Daten visualisieren: Präsentiert die Daten in den Diagrammen, Tabellen oder Diagrammen oder im Entscheidungsbaumformat, damit die Endbenutzer sie verstehen können.
Data Mining-Anwendungen:
Data Mining wird in vielen Domänen verwendet. Im Folgenden werden einige häufig verwendete Domänen aufgeführt:
- Marktanalyse und -management
- Unternehmensanalyse & Risikomanagement
- Entdeckung eines Betruges
Statistiken
Statistik ist die Analyse und Darstellung numerischer Fakten von Daten und ist der Kern aller Data Mining- und Machine Learning-Algorithmen. Es bietet Analysetechniken und Tools für die Anwendung auf große Datasets. Statistiken umfassen das Planen, Entwerfen, Sammeln von Daten, Analysieren, Zeichnen von aussagekräftigen Interpretationen und Berichten der Forschungsergebnisse. Aufgrund dieser Statistik ist sie nicht nur auf einen Mathematiker beschränkt, sondern wird auch von Geschäftsanalysten verwendet. Um die gewünschte Ausgabe zu erhalten oder Datenstatistiken zu quantifizieren, werden Wahrscheinlichkeiten verwendet, Umfragen und Experimente entworfen.
Head to Head Vergleich zwischen Data Mining und Statistics
Im Folgenden sind die 11 Kopf-an-Kopf-Unterschiede zwischen Data Mining und Statistik aufgeführt
Hauptunterschiede zwischen Data Mining und Statistik
- Data Mining ist der Beginn der Datenwissenschaft und deckt den gesamten Prozess der Datenanalyse ab, während Statistik die Basis und die Kernpartition des Data Mining-Algorithmus ist.
- Data Mining ist ein explorativer Analyseprozess, bei dem wir zuerst die Daten untersuchen und sammeln und ein Modell auf den Daten aufbauen, um das Muster zu erkennen und Theorien aufzustellen, um das zukünftige Ergebnis vorherzusagen oder die Probleme zu lösen. Während Statistik der Bestätigungsprozess ist, bei dem zuerst Theorien aufgestellt und dann diese Theorie validiert werden, um die Datensätze zu testen.
- Da die Datengröße von Tag zu Tag zunimmt, ändert sich auch das Datenformat. Die meisten empfangenen Daten sind unstrukturierte Daten, die numerische oder nicht numerische Daten enthalten können, und beide Datentypen werden für das Data Mining verwendet, für das Probabilistische und das Statistische werden nur numerische Datentypen verwendet mathematische Berechnung und Vorhersage.
- Data Mining ist ein induktiver Prozess und verwendet einen Algorithmus wie einen Entscheidungsbaum, einen Clustering-Algorithmus zum Ableiten der Datenpartition und zum Generieren von Hypothesen aus Daten, während Statistik der deduktive Prozess ist, dh es werden keine Vorhersagen verwendet, um Wissen abzuleiten und Hypothesen zu überprüfen.
- Beim Data Mining geht es nicht so sehr um das Sammeln oder Sammeln von Daten, da es sich um eine explorative Datenanalyse handelt. Außerdem handelt es sich beim Data Mining hauptsächlich um Software und Berechnungsverfahren zum Auffinden von Mustern in großen Datensätzen Wir müssen Daten sammeln, analysieren, um Fragen zu beantworten. Gesammelte Daten können quantitative, qualitative, primäre oder sekundäre Daten sein.
- Die Datenbereinigung im Data Mining ist der erste Schritt, um die Datenqualität zu verstehen und zu korrigieren und eine genaue Endanalyse zu erhalten. Bei der Datenbereinigung kann ein Benutzer ungenaue oder unvollständige Daten bereinigen. Ohne eine ordnungsgemäße Datenqualität wird Ihre endgültige Analyse an Genauigkeit verlieren oder Sie könnten möglicherweise zu einer falschen Schlussfolgerung gelangen. Während in der Statistik nach der Erhebung von Daten aus verschiedenen Quellen eine Datenbereinigung durchgeführt wird und auf diesen bereinigten Daten statistische Methoden für die bestätigende Analyse angewendet werden.
- Beim Data Mining wird tief in die zuvor verfügbaren unbekannten, aber umsetzbaren Informationen aus großen Datenbanken gegraben, um daraus wichtige Entscheidungen zu treffen. Eine Reihe von Methoden wird verwendet, um Muster und Beziehungen innerhalb der verfügbaren Daten zu finden. Es ist ein Zusammenfluss verschiedener Prozesse, darunter Statistik, maschinelles Lernen, Datenbankmanagement, künstliche Intelligenz (KI) und Datenmustererkennung usw., während Statistik eine wichtige Komponente des Data Mining darstellt, das effektive Analysetechniken und Tools für den Umgang mit einer großen Menge von Daten bietet Daten für begünstigte Unternehmen. Es ist eine Wissenschaft des Datenlernens, die vom Sammeln bis zur effektiven Nutzung von Daten alles abdeckt.
- Bei Data Mining handelt es sich im Wesentlichen um kommerzielle Anwendungen wie Finanzdatenanalyse, Einzelhandel, Telekommunikation, Biologie und andere wissenschaftliche Ermittlungen. Während Statistik in jeder Datenstichprobe verwendet wird, um eine Reihe neuer Informationen zu zeichnen. Es beschreibt den Charakter der zu analysierenden Daten und untersucht die Beziehung der Daten. Mithilfe von Predictive Analytics werden Szenarien ausgeführt, mit deren Hilfe Sie über zukünftige Aktionen entscheiden können. Andererseits lassen Statistiken leblose Daten zum Leben erwecken.
- Einige der beliebten Trends im Bereich Data Mining sind Anwendungsforschung, visuelles Data Mining, biologisches Data Mining, Web-Mining, Software-Mining, verteiltes Data Mining, Real-Data-Mining und vieles mehr. Statistiken helfen dabei, neue Muster in den verfügbaren unstrukturierten Daten zu identifizieren.
Data Mining vs Statistics Vergleichstabelle
Die Unterschiede zwischen Data Mining und Statistik werden in den folgenden Punkten erläutert:
| Data Mining | Statistiken |
| Erforschen und sammeln Sie zuerst Daten, erstellen Sie ein Modell, um Muster zu erkennen und Theorien aufzustellen. | Es bietet Theorien zum Testen mit statistischen. |
| Die verwendeten Daten sind numerisch oder nicht numerisch. | Die verwendeten Daten sind numerisch. |
| Induktiver Prozess (Generierung einer neuen Theorie aus Daten) | Deduktiver Prozess (beinhaltet keine Vorhersagen) |
| Die Datenerfassung ist weniger wichtig. | Die Datenerfassung ist wichtiger. |
| Die Datenbereinigung erfolgt im Data Mining. | Saubere Daten werden verwendet, um statistische Methoden anzuwenden. |
| Benötigt weniger Benutzerinteraktion, um das Modell zu validieren, daher einfach zu automatisieren. | Benötigt Benutzerinteraktion, um das Modell zu validieren, daher schwierig zu automatisieren. |
| Geeignet für große Datenmengen | Geeignet für kleinere Datensätze |
| Es ist ein Algorithmus, der aus Daten lernt, ohne Programmierregeln zu verwenden. | Formalisierung der Beziehung in Daten in Form einer mathematischen Gleichung |
| Verwenden Sie Heuristiken denken (Regeln verwendet, um Urteile zu bilden und Entscheidungen zu treffen) | Hat keinen Raum für heuristisches Denken. |
| Klassifikation, Clustering, Neuronales Netz, Assoziation, Schätzung, Sequenzbasierte Analyse, Visualisierung | Deskriptive Statistik, Inferenzstatistik |
| Finanzdatenanalyse, Einzelhandel, Telekommunikationsindustrie, biologische Datenanalyse, bestimmte wissenschaftliche Anwendungen usw. | Demografie, Versicherungsmathematik, Operationsforschung, Biostatistik, Qualitätskontrolle usw. |
Fazit - Data Mining vs Statistik
In jeder Organisation aufgrund des Aufkommens von Big Data mit großem Datenvolumen und unterschiedlicher Geschwindigkeit zu schließen, spielt eine wichtige Rolle. Data Mining verwendet immer statistisches Denken, um die Ergebnisse zu erzielen, daher werden sowohl Data Mining als auch Statistik in naher Zukunft unvermeidlich wachsen. Und es werden Statistiken zu großen Datenmengen verwendet, bei denen Benutzer / Organisationen Data-Mining-Konzepte und -Ansätze verwenden müssen.
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