Unterschied zwischen Data Mining und Datenanalyse
Die exponentielle Zunahme des Datenvolumens hat zu einer Informations- und Wissensrevolution geführt. Es ist nun ein zentraler Aspekt der Forschung und Strategieentwicklung, aussagekräftige Informationen und Erkenntnisse aus vorhandenen Daten zu gewinnen. Alle diese Informationen werden in einem Data Warehouse gespeichert, das dann für Business Intelligence-Zwecke verwendet wird.
Es gibt verschiedene Definitionen und Ansichten, aber alle sind sich einig, dass Datenanalyse und Data Mining zwei Teilmengen von Business Intelligence sind.
Data Mining - Data Mining ist ein systematischer und sequentieller Prozess zum Erkennen und Auffinden von verborgenen Mustern und Informationen in einem großen Datenbestand. Es wird auch als Wissensermittlung in Datenbanken bezeichnet. Es ist seit den 1990er Jahren ein Modewort
Datenanalyse - Datenanalyse hingegen ist eine Obermenge von Data Mining, die das Extrahieren, Bereinigen, Transformieren, Modellieren und Visualisieren von Daten umfasst, um sinnvolle und nützliche Informationen zu ermitteln, aus denen Schlussfolgerungen gezogen und Entscheidungen getroffen werden können. Die Datenanalyse als Prozess existiert seit den 1960er Jahren.
Lassen Sie uns in diesem Beitrag den besten Unterschied zwischen Data Mining und Datenanalyse herausfinden.
Head-to-Head-Vergleich zwischen Data Mining und Datenanalyse
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Hauptunterschiede zwischen Data Mining und Datenanalyse
Data Mining und Datenanalyse sind zwei unterschiedliche Namen und Prozesse. In einigen Ansichten werden sie jedoch synonym verwendet. Dies hängt auch von der Organisation oder dem Projektteam ab, die bzw. das solche Aufgaben übernimmt, wenn diese Unterscheidung nicht besonders gekennzeichnet ist. Um ihre eindeutigen Identitäten zu ermitteln, verdeutlichen wir den Hauptunterschied zwischen Data Mining und Data Analysis:
- Data Mining identifiziert und entdeckt ein verborgenes Muster in großen Datasets. Die Datenanalyse liefert Erkenntnisse oder testet Hypothesen oder Modelle aus einem Datensatz.
- Data Mining ist eine der Aktivitäten in der Datenanalyse. Die Datenanalyse ist eine vollständige Sammlung von Aktivitäten, die sich um das Sammeln, Aufbereiten und Modellieren von Daten zum Extrahieren aussagekräftiger Erkenntnisse oder Kenntnisse kümmert. Beide sind manchmal als Teilmenge von Business Intelligence enthalten.
- Data Mining-Studien beziehen sich hauptsächlich auf strukturierte Daten. Die Datenanalyse kann sowohl für strukturierte als auch für halbstrukturierte oder unstrukturierte Daten durchgeführt werden.
- Das Ziel von Data Mining ist es, die Nutzbarkeit von Daten zu verbessern, während die Datenanalyse dabei hilft, eine Hypothese zu überprüfen oder Geschäftsentscheidungen zu treffen.
- Für Data Mining ist keine vorgefasste Hypothese erforderlich, um das Muster oder den Trend in den Daten zu identifizieren. Andererseits testet die Datenanalyse eine gegebene Hypothese.
- Während Data Mining auf mathematischen und wissenschaftlichen Methoden basiert, um Muster oder Trends zu identifizieren, verwendet Data Analysis Business Intelligence- und Analysemodelle.
- Data Mining beinhaltet im Allgemeinen kein Visualisierungstool. Die Datenanalyse wird immer von der Visualisierung der Ergebnisse begleitet.
Vergleichstabelle zwischen Data Mining und Datenanalyse
| Grundlage für den Vergleich | Data Mining | Datenanalyse |
| Definition | Hierbei wird ein bestimmtes Muster aus großen Datenmengen extrahiert | Es ist der Prozess der Bestellung und Organisation von Rohdaten, um nützliche Erkenntnisse und Entscheidungen zu ermitteln. |
| Fachgebiet | Es umfasst die Schnittstelle zwischen maschinellem Lernen, Statistiken und Datenbanken. | Es setzt Kenntnisse in Informatik, Statistik, Mathematik, Fachwissen, KI / Maschinelles Lernen voraus |
| Synonyme | Es wird auch als Wissensermittlung in Datenbanken bezeichnet | Es gibt verschiedene Arten von Datenanalysen - explorative, beschreibende, Textanalyse, prädiktive Analyse, Data Mining usw. |
| Arbeitsprofil | Der Data Mining-Spezialist erstellt normalerweise Algorithmen, um eine aussagekräftige Struktur in den Daten zu identifizieren.
Ein Data Mining-Spezialist ist nach wie vor ein Data Analyst mit umfangreichen Kenntnissen in induktivem Lernen und praktischer Codierung | Ein Datenanalyst kann normalerweise nicht eine einzelne Person sein. Das Jobprofil umfasst die Aufbereitung von Rohdaten, deren Bereinigung, Transformation und Modellierung sowie deren Darstellung in Form von Diagramm- / Nicht-Diagramm-basierten Visualisierungen. |
| Verantwortlichkeiten | Ist dafür verantwortlich, sinnvolle Muster und Strukturen in den Daten zu extrahieren und zu entdecken | Ist verantwortlich für die Entwicklung von Modellen, Erklärungen, das Testen und Vorschlagen von Hypothesen mit analytischen Methoden |
| Ausgabe | Die Ausgabe einer Data Mining-Aufgabe ist ein Datenmuster | Die Ausgabe der Datenanalyse ist eine überprüfte Hypothese oder Einsicht in die Daten |
| Beispiele | Eine der wichtigsten Anwendungen von Data Mining ist der E-Commerce-Bereich, in dem auf Websites die Option angezeigt wird, dass "diejenigen, die dies gekauft haben, dies auch angesehen haben". | Ein Beispiel für eine Datenanalyse könnte eine „Zeitreihenstudie zur Arbeitslosigkeit in den letzten 10 Jahren“ sein. |
Fazit - Data Mining vs. Datenanalyse
Der Begriff Data Mining und Datenanalyse gibt es seit ungefähr zwei Jahrzehnten (oder mehr). Sie wurden von einigen Benutzergruppen synonym verwendet, während einige bei beiden Aktivitäten eine klare Unterscheidung getroffen haben. Data Mining ist normalerweise ein Teil der Datenanalyse, bei der das Ziel oder die Absicht darin besteht, nur das Muster aus einem Datensatz zu ermitteln oder zu identifizieren. Die Datenanalyse hingegen ist ein vollständiges Paket, um die Daten zu analysieren, bei denen es sich möglicherweise um Data Mining handelt oder nicht. Beide erfordern unterschiedliche Fähigkeiten und Fachkenntnisse, und in den folgenden Jahren werden beide Bereiche einen hohen Bedarf an Daten, Ressourcen und Arbeitsplätzen haben.
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