Perbedaan antara penambangan data dan analisis data

Kita hidup di era analitik modern dengan data besar yang memicu ledakan untuk kebutuhan jawaban. Data besar dan analitik berjanji untuk mengubah hampir setiap industri dan fungsi bisnis selama bertahun -tahun mendatang. Penting untuk memahami bahwa data besar bukan hanya tentang volume tetapi juga tentang kompleksitas. Hampir setiap perangkat mekanik atau elektronik meninggalkan jejak yang menggambarkan kinerja, lokasi, atau asalnya. Perangkat ini dan orang -orang yang menggunakannya, berkomunikasi melalui internet, yang kemudian mengarah ke sumber data besar lainnya. Lebih banyak data berarti infrastruktur baru dan lebih kompleks. Data besar tidak dapat disangkal merupakan masalah besar, tetapi perlu dimasukkan ke dalam konteks. Data saja tidak memiliki nilai, tetapi pola tersembunyi dan wawasan dalam set data adalah aset yang sangat berharga. Di sinilah analisis data dan penambangan data datang ke gambar. Tapi bagaimana kedua istilah itu berbeda?

Apa itu analisis data?

Analisis data adalah ilmu analisis data mentah untuk menemukan tren dan menjawab pertanyaan untuk mendapatkan informasi yang berguna dan menarik kesimpulan tentang informasi itu. Ini adalah proses memeriksa set data besar dengan bantuan sistem dan perangkat lunak khusus. Ini telah muncul sebagai istilah yang menarik untuk berbagai intelijen bisnis yang berbeda dan inisiatif terkait aplikasi. Bagi sebagian orang, ini adalah proses menganalisis informasi dari domain tertentu, seperti analitik situs web. Bagi orang lain, ini memperluas kemampuan intelijen bisnis ke area konten tertentu, seperti penjualan, rantai pasokan, layanan, distribusi, dan sebagainya. Selain itu, analitik digunakan untuk menggambarkan analisis statistik dan matematika data yang merupakan kelompok, segmen, dan memprediksi hasil di masa depan. Analisis data mengintegrasikan data terstruktur dan tidak terstruktur dengan umpan dan pertanyaan real-time, membuka jalur baru untuk inovasi dan wawasan.

Apa itu penambangan data?

Penambangan Data adalah proses mengekstraksi informasi yang berguna dalam set data besar dengan tujuan menarik pengetahuan dari sejumlah besar data melalui metode otomatis dan semi-otomatis. Ini adalah praktik mengidentifikasi pola dan tren yang berguna dalam set data besar. Data Mining adalah kelas teknik yang melacak root kembali ke statistik terapan dan ilmu komputer. Ini hanya mengubah data mentah menjadi pengetahuan, target dalam jargon penambangan data, berdasarkan variabel penjelas, input atau fitur dalam jargon penambangan data. Ini menggunakan algoritma yang diambil dari disiplin ilmu yang beragam seperti statistik, kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, dan ilmu komputer, untuk mengembangkan model dari data. Ini melibatkan banyak langkah: membingkai masalah, memahami data, menyiapkan data, membangun model, menafsirkan hasil, dan membangun proses untuk menggunakan model. Data Mining juga mencakup apa yang disebut analitik deskriptif.

Perbedaan antara penambangan data dan analisis data

Definisi

- Data Mining adalah proses mengidentifikasi pola yang berguna dalam data mentah dengan tujuan menarik pengetahuan dari sejumlah besar data. Ini adalah praktik mengidentifikasi pola dan tren yang berguna dalam set data besar. Secara sederhana, penambangan data mengubah data dan pengetahuan mentah. Data Mining adalah kelas teknik yang melacak root kembali ke statistik terapan dan ilmu komputer. Analisis data adalah ilmu analisis data mentah untuk menarik kesimpulan tentang informasi yang dikandungnya.

Objektif

- Tindakan penambangan data menggunakan beberapa metode komputasi khusus untuk menemukan terstruktur yang bermakna dan bermanfaat dalam data. Data dapat berkisar dari array sederhana dari beberapa pengamatan numerik hingga matriks kompleks jutaan pengamatan dengan ribuan variabel. Tujuan utama penambangan data adalah untuk mendapatkan kesimpulan yang berpotensi berguna yang dapat ditindaklanjuti oleh para analis. Analisis data digunakan untuk menggambarkan analisis statistik dan matematika data yang merupakan cluster, segmen, dan memprediksi hasil di masa depan untuk mendukung pengambilan keputusan.

Proses

- Proses penambangan data tidak berubah sejak hari -hari awal - untuk mendapatkan hasil yang bermakna dari data mentah, penambang data menghabiskan sebagian besar upaya mempersiapkan, membersihkan, menggosok, dan menstandarkan data sebelum algoritma mulai mengkritik mereka. Tapi yang berubah adalah otomatisasi yang tersedia untuk mencapai semua ini. Analisis data, di sisi lain, dapat didefinisikan sebagai proses yang melibatkan penggunaan teknik statistik, perangkat lunak sistem informasi, dan metodologi penelitian operasi untuk mengeksplorasi, menemukan, dan mengkomunikasikan pola atau tren dalam data.

Data Mining vs. Analisis Data: Bagan Perbandingan

Ringkasan

Data Mining adalah salah satu kegiatan dalam analisis data yang melibatkan pemahaman dunia data yang kompleks. Data Mining adalah proses mengidentifikasi dan menentukan pola tersembunyi dalam set data besar dengan tujuan menarik pengetahuan dari data mentah. Data Mining, secara sederhana, mengubah data mentah menjadi pengetahuan. Data Analytics adalah bidang yang beragam yang terdiri dari serangkaian kegiatan lengkap, termasuk penambangan data, yang menangani segala sesuatu mulai dari mengumpulkan data hingga persiapan, pemodelan data, dan mengekstraksi informasi berguna yang dikandungnya, menggunakan teknik statistik, perangkat lunak sistem informasi, dan metodologi penelitian operasi operasi. Keduanya sering dianggap sebagai subset intelijen bisnis.