Data Mining Vs Data Visualization - Welches ist besser

Einführung in Data Mining und Datenvisualisierung

Data Mining und Datenvisualisierung fallen unter das Gebiet der Datenwissenschaft, das ein interdisziplinäres Gebiet der Informatik mit Statistiken, Datenverarbeitung, Mathematik und mehreren technischen Prozessen einschließlich unterschiedlicher Methoden ist.

Data Mining ist ein Teil von Data Science, bei dem große Datenmengen durchsucht und die Datenmengen und Datentypen identifiziert werden, um verschiedene Datenmuster aus den vorhandenen Datenmengen zu extrahieren.

Datenvisualisierung ist der Vorgang des Extrahierens und Visualisierens der Daten in einer sehr klaren und verständlichen Weise ohne irgendeine Form des Lesens oder Schreibens, indem die Ergebnisse in Form von Kreisdiagrammen, Balkendiagrammen, statistischen Darstellungen und auch in grafischen Formen angezeigt werden.

In Data Mining gibt es verschiedene Prozesse, um den Data Mining-Prozess durchzuführen, z. B. Datenextraktion, Datenverwaltung, Datentransformationen, Datenvorverarbeitung usw.

In der Datenvisualisierung besteht das primäre Ziel darin, die Informationen effizient und klar ohne Abweichungen oder Komplexitäten in Form von statistischen Diagrammen, Informationsdiagrammen und Plots zu vermitteln. Lassen Sie uns sowohl Data Mining als auch Datenvisualisierung ausführlich erläutern.

Head to Head zum Vergleich von Data Mining vs Data Visualization (Infografik)

Nachfolgend finden Sie die Top 7-Vergleiche zwischen Data Mining und Data Visualization

Hauptunterschiede zwischen Data Mining und Datenvisualisierung

Beim Data Mining werden einige große Datenmengen aussortiert und einige Daten daraus extrahiert und Muster aus den extrahierten Daten extrahiert. Bei der Datenvisualisierung werden die extrahierten Daten in Form verschiedener grafischer oder visueller Formate wie z als statistische Darstellungen, Tortendiagramme, Balkendiagramme, grafische Bilder usw.
Data Mining-Prozesse umfassen Sequenzanalysen, Klassifizierungen, Pfadanalysen, Clustering und Prognosen, wohingegen In Data Visualization das Verarbeiten, Analysieren, Kommunizieren der Daten usw. umfasst.
In Data Mining werden die Daten automatisch im Suchprozess angezeigt, der von der Systemanalyse selbst angezeigt wird, während die Datenvisualisierung eine klare Sicht auf die Daten bietet und es dem menschlichen Gehirn leicht macht, sich große Datenblöcke zu merken ein einziger Blick.
In Data Mining gibt es vier Phasen: Datenquellen, Datenerfassung oder Datenexploration, Datenmodellierung und Bereitstellung der Datenmodelle. In Data Visualization gibt es sieben Phasen, in denen Prozesse erfasst, analysiert, gefiltert, abgebaut, dargestellt, verfeinert und interagiert werden.
Data Mining ist eine Gruppe verschiedener Aktivitäten zum Extrahieren verschiedener Muster aus den großen Datensätzen, in denen Datensätze aus verschiedenen Datenquellen abgerufen werden. Bei der Datenvisualisierung werden numerische Daten in grafische Bilder wie aussagekräftige 3D-Bilder konvertiert komplexe Daten einfach zu analysieren.
Die Anwendungen von Data Mining umfassen Customer Relationship Management, eine Softwareanwendung, die Vorteile für Data Mining bietet, während die Anwendungen von Data Visualization Sonarmessungen, Satellitenfotos, Computersimulationen und Umfragen usw. umfassen.
Die verschiedenen in Data Mining verfügbaren Techniken sind Klassifizierung, Cluster, Sequenz, Assoziation usw. Die Datenvisualisierung stammt aus Statistiken und Wissenschaften, die eine klare Visualisierung auf einen Blick ermöglichen, was bedeutet, dass ein Bild 100 Wörter vor Augen hat.
In Data Mining ist die Klassifizierung der Vorgang des Identifizierens der Regel der Daten, ob sie zu einer bestimmten Datenklasse gehören oder nicht, und ihre Unterprozesse umfassen das Erstellen eines Datenmodells und das Vorhersagen der Klassifizierungen, während in der Datenvisualisierung die Hauptanwendung geografische Daten enthält Informationssysteme, in denen die wichtigen geografischen Informationen als visuelle Bilder dargestellt werden können, die komplexe Informationen so einfach wie möglich darstellen.
Zu den Data-Mining-Technologien gehören auch neuronale Netze, statistische Analysen, Entscheidungsbäume, genetische Algorithmen, Fuzzy-Logik, Text-Mining, Web-Mining usw. Die Datenvisualisierung hat verschiedene Anwendungen wie Einzelhandel, Regierung, Medizin und Gesundheitswesen, Transportwesen, Telekommunikation und Versicherungen, Kapitalmärkte und Vermögensverwaltung.
Die Einschränkungen bei Data Mining liegen darin, dass es sich zwar um eine neue Technologie handelt, diese jedoch noch unterentwickelt ist, da viele Unternehmen Legacy-Systeme verwenden und die vorhandenen Systeme nicht für das Data Warehouse geeignet sind. Die Tools von Data Visualization weisen erhebliche Nachteile auf Unterschiedliche Darstellungen statt Erklärungen, keine Richtlinien, unterschiedliche Benutzer mit mehreren Einsichten und auch schlechte Sicherheit.
Data Mining ist ein analytischer Prozess, bei dem unterschiedliche Muster aus den Datensätzen identifiziert werden, um mit der Informationsflut fertig zu werden. Die Datenvisualisierung bietet eine Vielzahl von Visualisierungstechniken, die seit Jahrzehnten entwickelt wurden und die Erforschung großer Datensätze unterstützen.
Der Vorteil von Data Mining besteht darin, dass die Beziehung zwischen verschiedenen Datensätzen und Variablen nicht mehr ausgeblendet wird, während die Datenvisualisierung als visuelles Objekt definiert wird, indem die Daten in Form von Grafiken und Diagrammen dargestellt werden.

Vergleichstabelle zwischen Data Mining und Datenvisualisierung

BASIS FÜR VERGLEICH	Data Mining	Datenvisualisierung
Definition	Sucht und erzeugt ein geeignetes Ergebnis aus großen Datenblöcken	Gibt einen einfachen Überblick über komplexe Daten
Präferenz	Dies hat verschiedene Anwendungen und wird für Websuchmaschinen bevorzugt	Bevorzugt für Datenprognosen und Vorhersagen
Bereich	Kommt unter Data Science	Kommt unter den Bereich der Datenwissenschaft
Plattform	Betrieb mit Websoftwaresystemen oder -anwendungen	Unterstützt und funktioniert besser bei komplexen Datenanalysen und -anwendungen
Allgemeinheit	Neue Technologie, aber unterentwickelt	Nützlicher bei der Echtzeit-Datenprognose
Algorithmus	Bei der Verwendung von Data Mining gibt es viele Algorithmen	Es müssen keine Algorithmen verwendet werden
Integration	Läuft auf jeder webfähigen Plattform oder mit beliebigen Anwendungen	Unabhängig von Hardware oder Software liefert es visuelle Informationen

Fazit - Data Mining vs. Datenvisualisierung

Data Mining ist ein Bereich der Data Science, in dem große Datenmengen gründlich verarbeitet werden, um bei der Suche geeignete Ergebnisse zu erzielen, indem verschiedene Muster identifiziert werden.

Bei der Datenvisualisierung werden visuelle Informationen aus den vorhandenen komplexen Daten angezeigt, um auf einen Blick eine bestimmte Schlussfolgerung zu ziehen, ohne dass theoretische Ergebnisse untersucht werden müssen. Die Anwendungen umfassen Satellitendateninformationen, Informationen zu Forschungsergebnissen, wissenschaftlich untersuchte Daten usw.

Die Anwendungen des Data Mining sind Web-Suchmaschinen, Einzelhandel, Finanz- und Bankwesen, Regierungsorganisationen usw. Sowohl das Data Mining als auch die Datenvisualisierung

haben große Vorteile im Bereich der datenwissenschaftlichen Anwendungen in der Informatik.

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Dies war ein Leitfaden für Data Mining vs. Datenvisualisierung, deren Bedeutung, Kopf-an-Kopf-Vergleich, Hauptunterschiede, Vergleichstabelle und Schlussfolgerung. Sie können sich auch die folgenden Artikel ansehen, um mehr zu erfahren -