Perbedaan antara penambangan teks dan penambangan data

Kami tinggal di era digital di mana sejumlah besar data dikumpulkan setiap hari. Terabytes atau petabyte data dihasilkan setiap hari. Tapi, data dalam bentuk mentahnya tidak ada gunanya, jadi menganalisis data tersebut adalah penting. Data Mining membantu menganalisis volume data yang sangat besar dengan menyediakan alat untuk menemukan pengetahuan dari data. Penambangan Teks adalah sub-tipe penambangan data yang mengubah data teks yang belum dimanfaatkan menjadi sumber daya yang berharga.

Apa itu penambangan data?

Mirip dengan bagaimana bijih emas diekstraksi dari bumi dalam bentuk murni melalui penambangan, penambangan data adalah penyortiran dan ekstraksi informasi atau data yang bermakna dari kumpulan data besar. Penambangan data biasanya melibatkan mengidentifikasi tren atau pola dalam data yang biasanya melampaui prosedur analisis sederhana menggunakan algoritma perangkat lunak dan metode statistik. Juga dikenal sebagai Penemuan Pengetahuan dalam Data (KDD), Data Mining berupaya mendapatkan informasi berharga dari data untuk membantu menjawab pertanyaan bisnis dan memprediksi tren dan perilaku di masa depan.

Itu dapat dilihat sebagai hasil dari evolusi alami teknologi informasi. Sederhananya, penambangan data adalah penambangan pengetahuan dari data. Sumber data dapat mencakup basis data, gudang data, World Wide Web, atau repositori informasi lainnya. Ini dapat diterapkan pada pada dasarnya semua bentuk data termasuk data spasial, grafik atau data jaringan, aliran data, data yang dipesan/urutan, dan data teks.

Apa itu penambangan teks?

Penambangan teks, juga disebut penambangan data teks, adalah proses mengekstraksi wawasan yang bermakna atau informasi dari data teks yang tidak terstruktur. Ini adalah sub -tipe penambangan data yang melibatkan teks - salah satu tipe data yang paling umum dalam database. Mirip dengan penambangan data, ia berupaya mengekstrak informasi yang berguna dari sumber data dengan mengidentifikasi dan mengeksplorasi pola dalam data. Namun, dalam penambangan teks, sumber data dibatasi untuk teks. Itu menyaring sejumlah besar data teks dan mengekstrak yang relevan yang Anda butuhkan.

Penambangan teks membutuhkan penataan teks input diikuti dengan mengidentifikasi pola dalam data terstruktur, dan evaluasi dan interpretasi output. Elemen kunci dari penambangan teks adalah koleksi dokumen, yang melibatkan pengelompokan dokumen berbasis teks. Biasanya, penambangan teks melibatkan ekstraksi kata kunci, klasifikasi dan pengelompokan, ringkasan dokumen, deteksi anomali dan tren, dan aliran teks.

Perbedaan antara penambangan teks dan penambangan data

Arti

- Data Mining adalah pemrosesan otomatis mengumpulkan dan menganalisis sejumlah besar sumber data untuk menemukan wawasan yang bermakna atau menemukan pola tersembunyi dari data dengan cara yang memberikan beberapa informasi berharga. Data Mining berarti penambangan pengetahuan dari data. Penambangan teks adalah bagian dari penambangan data yang berupaya mengekstrak informasi yang berguna dari sumber data dengan mengidentifikasi dan mengeksplorasi pola dalam data berbasis teks. Penambangan teks adalah pemrosesan data teks dari dokumen.

Sumber data

- Sumber data yang berbeda yang digunakan dalam proses penambangan data meliputi gudang data, World Wide Web, database transaksional, database multimedia, database spasial, file datar, dan repositori informasi lainnya. Sumber data yang banyak digunakan untuk penambangan teks termasuk data dari sumber seperti media sosial, email, pesan, ulasan produk, forum, artikel berita, database perpustakaan, pengikisan web, dan sebagainya.

Metode penambangan

- Teknik penambangan data yang paling penting adalah pengumpulan dan pembersihan data, persiapan data, pola pelacakan, klasifikasi, asosiasi, deteksi anomali, analisis pengelompokan, analisis regresi, dan prediksi. Beberapa teknik penambangan teks yang paling umum adalah pengambilan informasi, kategorisasi teks, klasifikasi dan pengelompokan, ringkasan dokumen, analisis sentimen, deteksi anomali dan tren, dan aliran teks.

Penambangan teks vs. Data Mining: Bagan Perbandingan

Ringkasan

Data Mining berarti penyortiran dan ekstraksi informasi atau data yang bermakna dari set data besar untuk tujuan penemuan pengetahuan. Ada banyak istilah dengan makna yang sama, misalnya, penambangan pengetahuan dari data, penemuan pengetahuan, ekstraksi pengetahuan, analisis data/pola, dan sebagainya. Ini melibatkan mengidentifikasi tren atau pola dalam data yang biasanya melampaui prosedur analisis sederhana menggunakan algoritma perangkat lunak dan metode statistik. Penambangan teks, di sisi lain, dibangun di berbagai pendekatan penambangan data untuk mengidentifikasi tren data, kecuali dalam penambangan teks, analisis data bergantung pada pengumpulan dokumen. Itu memanfaatkan pengetahuan latar belakang ke tingkat yang jauh lebih besar daripada penambangan data.

Apa itu penambangan teks dengan contoh?

Penambangan teks mengidentifikasi pola tersembunyi dalam data teks yang belum dimanfaatkan dan mengubah sumber data tersebut menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Contoh penambangan teks termasuk survei pelanggan, ulasan online, manajemen risiko, kecerdasan bisnis, deteksi penipuan, dll.

Apa perbedaan antara penambangan teks dan NLP?

Sementara keduanya memegang kunci untuk membuka kunci nilai bisnis dalam set data besar, NLP difokuskan untuk membuat komputer memahami perilaku manusia melalui teks, ucapan, sentimen, dan tindakan. Penambangan teks hanya mengekstraksi wawasan yang bermakna atau informasi dari data teks yang tidak terstruktur.

Apakah NLP A Data Mining?

NLP adalah komponen penambangan teks yang membantu komputer untuk memproses dan menganalisis data teks alami yang dalam jumlah besar. Itu berupaya mengekstrak informasi dari teks, seperti penambangan teks. NLP dan penambangan data keduanya adalah elemen penting dalam ilmu data.

Apa perbandingan antara penambangan teks penambangan data dan penambangan web?

Data Mining adalah istilah kolektif untuk penambangan teks dan penambangan web. Data Mining berarti penambangan pengetahuan dari data; Penambangan teks mengekstraksi wawasan yang bermakna atau informasi dari data teks yang tidak terstruktur; dan penambangan web adalah menggunakan teknik penambangan data untuk menemukan pola tersembunyi dari World Wide Web.