Unterschied zwischen Data Mining und Text Mining
Beim Data Mining werden große Datenmengen automatisch durchsucht, um Muster zu erkennen, und die Informationen aus den Datenmengen in eine einfache Struktur umgewandelt, die verständlich sein kann. Data Mining befasst sich mit einem wichtigen Aspekt, der sich sowohl auf Datenbanktechniken als auch auf Mechanismen des KI / maschinellen Lernens bezieht. Text Mining ist der Prozess, bei dem qualitativ hochwertige Informationen aus Text abgeleitet werden. Es ist die Menge von Prozessen, die erforderlich sind, um wertvolle strukturierte Informationen aus unstrukturierten Textdokumenten oder Ressourcen zu erhalten. Durch Link-Mapping kann es automatisch klassifiziert, weitergeleitet, zusammengefasst, visualisiert und vor allem einfacher gesucht werden.
Data Mining
Data Mining bietet eine hervorragende Gelegenheit, die interessante Beziehung zwischen Abruf und Inferenz / Argumentation zu untersuchen, ein grundlegendes Problem in Bezug auf die Natur des Data Minings.
Der Data Mining-Prozess gliedert sich in die folgenden Schritte:
- Sammeln, extrahieren, transformieren und laden Sie Daten in ein Data Warehouse.
- Speichern und verwalten Sie die mehrdimensionale Datenbank mit Daten, z. B. auf internen Servern oder in der Cloud.
- Bieten Sie Geschäftsanalysten, Managementteams und IT-Fachleuten Datenzugriff und bestimmen Sie mithilfe von Anwendungssoftware, wie sie den Datenzugriff organisieren möchten.
- Zum Schluss präsentieren Sie die Daten in Formaten, die Sie ganz einfach freigeben können, z. B. in Form einer Tabelle oder einer Grafik.
Text Mining
Das Text Mining erfordert sowohl ausgefeilte linguistische als auch statistische Techniken, die unstrukturierte Textformate analysieren können, sowie Techniken, die jedes Dokument mit verwertbaren Metadaten kombinieren, was als eine Art Anker bei der Strukturierung dieser Art von Daten angesehen werden kann.
Text Mining besteht aus einer Vielzahl von Methoden und Technologien wie:
- Schlüsselwortbasierte Technologien: Die Eingabe basiert auf einer Auswahl von Schlüsselwörtern im Text, die als eine Reihe von Zeichenfolgen gefiltert werden, keine Wörter oder „Konzepte“.
- Statistiktechnologien: Bezieht sich auf Systeme, die auf maschinellem Lernen basieren. Statistiktechnologien nutzen eine Reihe von Schulungsdokumenten, die als Modell für die Verwaltung und Kategorisierung von Text verwendet werden.
- Sprachbasierte Technologien: Diese Methode kann Sprachverarbeitungssysteme nutzen. Die Ausgabe der Textanalyse ermöglicht ein flaches Verständnis der Struktur des Textes, der verwendeten Grammatik und Logik. (Für ein besseres Verständnis der Funktionsweise ist dieser Beitrag zu Text Mining und NLP hilfreich.)
Allen diesen Ansätzen ist gemeinsam, dass sie sich alle mit der ungefähren Verarbeitung von Text befassen, während sie diese nicht verstehen können.
Head to Head Vergleich zwischen Data Mining und Text Mining (Infografik)
Hauptunterschiede zwischen Data Mining und Text Mining
Der Unterschied zwischen Data Mining und Text Mining wird in den folgenden Punkten erläutert:
- Data Mining-Systeme analysieren im Wesentlichen Zahlen, die als homogen und universell beschrieben werden können. Es extrahiert, transformiert und lädt Daten in ein Data Warehouse. Geschäftsanalysten verwenden Data Mining-Softwareanwendungen, um analysierte Daten in leicht verständlichen Formen wie Tabellen oder Grafiken darzustellen. Währungen, Daten, Namen müssen möglicherweise verwaltet werden, sie sind jedoch leicht mit Daten zu verknüpfen und erfordern kein tiefes Verständnis ihres Kontexts. Text Mining-Tools müssen sich großen technischen Herausforderungen stellen, wie heterogenen Dokumentenformaten (Textdokumente, E-Mails, Social Media-Posts, wörtlicher Text usw.) sowie mehrsprachigen Texten und Abkürzungen und der für die SMS-Sprache typischen Umgangssprache.
- Das Data Mining konzentriert sich auf datenabhängige Aktivitäten wie Buchhaltung, Einkauf, Lieferkette, CRM usw. Die erforderlichen Daten sind leicht zugänglich und homogen. Sobald die Algorithmen definiert sind, kann die Lösung schnell implementiert werden. Die Komplexität der verarbeiteten Daten verlängert die Bereitstellung von Text Mining-Projekten. Text Mining zählt mehrere sprachliche Zwischenstufen der Analyse, bevor der Inhalt angereichert werden kann (Sprachraten, Tokenisierung, Segmentierung, morphosyntaktische Analyse, Disambiguierung, Querverweise usw.). Als Nächstes befassen sich die Schritte zur Extraktion relevanter Begriffe und zur Zuordnung von Metadaten mit der Strukturierung des unstrukturierten Inhalts, um domänenspezifische Anwendungen zu fördern. Darüber hinaus können Projekte heterogene Sprachen, Formate oder Domänen umfassen. Schließlich haben nur wenige Unternehmen eine eigene Taxonomie. Dies ist jedoch für den Start eines Text-Mining-Projekts obligatorisch. Die Entwicklung kann einige Monate dauern.
- Data Mining gilt seit vielen Jahrzehnten als bewährte, robuste und industrielle Technologie. Text Mining wurde in der Vergangenheit als komplex, domänenspezifisch, sprachspezifisch, sensitiv, experimentell usw. angesehen. Mit anderen Worten, Text Mining wurde nicht gut genug verstanden, um Managementunterstützung zu erhalten, und wurde daher nie als ein Muss angesehen '. Mit dem Aufkommen der Digitalisierung, dem Aufkommen sozialer Netzwerke und der zunehmenden Konnektivität sorgen sich Unternehmen jedoch zunehmend um ihre Online-Reputation und suchen nach Wegen, um die Kundenbindung in einer Welt mit zunehmender Auswahl zu erhöhen. Daher ist die Stimmungsanalyse der neue Schwerpunkt des Text Mining. Unternehmen haben erkannt, dass Informationen ein strategischer Vorteil von Text sind und dass Text Mining kein Luxus mehr ist, sondern eine Notwendigkeit!
Data Mining vs Text Mining Vergleichstabelle
In der folgenden Liste werden die Vergleiche zwischen Data Mining und Text Mining beschrieben
| VERGLEICHSGRUNDLAGE | Data Mining | Text Mining |
| Konzept | Data Mining ist ein Spektrum verschiedener Ansätze, mit denen nach Mustern und Beziehungen von Daten gesucht wird. | Text Mining ist ein Prozess, der erforderlich ist, um unstrukturierte Textdokumente in wertvolle strukturierte Informationen umzuwandeln. |
| Daten abrufen | Mit standardmäßigen Data Mining-Techniken werden Geschäftsmuster in numerischen Daten angezeigt. | Mit Standard-Text-Mining-Methoden wird eine lexikalische und syntaktische Funktion im Text entdeckt. |
| Art der Daten | Entdeckung von Wissen aus strukturierten Daten, die homogen und leicht zugänglich sind. | Entdeckung von Text aus unstrukturierten Daten, die heterogener und vielfältiger sind. |
Fazit - Data Mining vs. Text Mining
Text- und Data-Mining-Tools werden heute als komplementäre Techniken für eine effektive Geschäftsführung betrachtet. Text-Mining-Tools werden immer wichtiger. Natural Language Processing ist eine Teilmenge von Text Mining und umso relevanter, wenn der Kunde zu 100% involviert und verfügbar ist, um genaue und vollständige domänenspezifische Taxonomien zu definieren. Auf diese Weise werden die Extraktion von Informationen und die Zuordnung von Metadaten einfacher und effizienter. Natürliche Sprache wird nie so einfach zu handhaben sein wie Zahlen, aber Text Mining ist jetzt ausgereifter und die Verknüpfung mit Data Mining ist sinnvoller. Vergessen Sie nicht, dass 80% der Informationen aus Text bestehen!
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