डेटा माइनिंग और डेटा विजुअलाइजेशन का परिचय
डेटा माइनिंग और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन डेटा विज्ञान के क्षेत्र में आते हैं जो कंप्यूटर विज्ञान का एक अंतःविषय क्षेत्र है जिसमें आंकड़े, कंप्यूटिंग, गणित और विभिन्न पद्धतियों सहित कई तकनीकी प्रक्रियाएं होती हैं।
डेटा माइनिंग डेटा विज्ञान का एक हिस्सा है जहां मौजूदा डेटा सेटों से अलग डेटा पैटर्न निकालने के लिए डेटा सेट और डेटा प्रकारों की पहचान करने और डेटा सेट और डेटा प्रकारों की पहचान करने की प्रक्रिया होगी।
डेटा विजुअलाइजेशन पाई चार्ट, बार ग्राफ, सांख्यिकीय प्रतिनिधित्व और ग्राफिकल रूपों के माध्यम से परिणामों को प्रदर्शित करके किसी भी प्रकार के पढ़ने या लिखने के बिना डेटा को निकालने और लिखने के बिना एक बहुत स्पष्ट और समझने योग्य तरीके से डेटा निकालने और विज़ुअलाइज़ करने की प्रक्रिया है।
डेटा माइनिंग में, डेटा माइनिंग प्रक्रिया, डेटा प्रबंधन, डेटा ट्रांसफॉर्मेशन, डेटा प्री-प्रोसेसिंग इत्यादि जैसे डेटा माइनिंग प्रक्रिया को पूरा करने के लिए विभिन्न प्रक्रियाएं शामिल हैं।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन में, प्राथमिक लक्ष्य सांख्यिकीय ग्राफ, सूचना ग्राफ और प्लॉट्स के रूप में किसी भी विचलन या जटिलताओं के बिना जानकारी को कुशलतापूर्वक और स्पष्ट रूप से व्यक्त करना है। हमें डेटा माइनिंग और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन दोनों में विस्तार से चर्चा करें।
डेटा माइनिंग बनाम डेटा विजुअलाइजेशन (इन्फोग्राफिक्स) के बीच हेड टू हेड तुलना
डेटा माइनिंग बनाम डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के बीच शीर्ष 7 तुलना नीचे दी गई है
डेटा माइनिंग बनाम डेटा विजुअलाइजेशन के बीच महत्वपूर्ण अंतर
- डेटा माइनिंग कुछ बड़े डेटा सेटों को सॉर्ट करने और उनमें से कुछ डेटा निकालने और निकाले गए डेटा से पैटर्न निकालने की प्रक्रिया है, जबकि डेटा विज़ुअलाइज़ेशन विभिन्न ग्राफिकल या दृश्य के रूप में निकाले गए डेटा को विज़ुअलाइज़ करने या प्रदर्शित करने की प्रक्रिया है सांख्यिकीय प्रतिनिधित्व, पाई चार्ट, बार ग्राफ, ग्राफिकल इमेज इत्यादि जैसे प्रारूप
2. डेटा माइनिंग प्रक्रियाओं में अनुक्रम विश्लेषण, वर्गीकरण, पथ विश्लेषण, क्लस्टरिंग और पूर्वानुमान शामिल हैं जबकि डेटा विज़ुअलाइज़ेशन में डेटा प्रोसेसिंग, विश्लेषण, संचार आदि शामिल हैं।
3. डेटा माइनिंग में, डेटा स्वचालित रूप से खोज प्रक्रिया में प्रदर्शित किया जाएगा जो सिस्टम विश्लेषण द्वारा प्रदर्शित किया जाएगा जबकि डेटा विज़ुअलाइजेशन डेटा का स्पष्ट दृश्य देता है और मानव मस्तिष्क को याद रखने और बड़े हिस्से को याद रखने के लिए आसान होगा एक नज़र में डेटा।
4. डेटा माइनिंग में, डेटा चरण, डेटा एकत्रण या डेटा एक्सप्लोरिंग, डेटा मॉडलिंग और डेटा मॉडलों को तैनात करने के चार चरण हैं जबकि डेटा विज़ुअलाइजेशन में सात चरणों हैं जो प्रक्रिया, पार्सिंग, फ़िल्टरिंग, माइनिंग, प्रतिनिधित्व, परिष्करण और अधिग्रहण कर रहे हैं। बातचीत के दौरान।
5. डेटा माइनिंग विभिन्न डेटा सेटों से अलग पैटर्न निकालने के लिए विभिन्न गतिविधियों का एक समूह है जिसमें डेटा सेट अलग-अलग डेटा स्रोतों से पुनर्प्राप्त किए जाएंगे जबकि डेटा विज़ुअलाइज़ेशन संख्यात्मक डेटा को ग्राफिकल छवियों जैसे सार्थक 3 डी चित्रों में परिवर्तित करने की प्रक्रिया है जटिल डेटा का आसानी से विश्लेषण करने के लिए इस्तेमाल किया जाए।
6. डेटा माइनिंग के अनुप्रयोगों में ग्राहक संबंध प्रबंधन शामिल है जो एक सॉफ्टवेयर एप्लीकेशन है जो डेटा माइनिंग के फायदे प्रदान करता है जबकि डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के अनुप्रयोगों में सोनार मापन, उपग्रह फोटो, कंप्यूटर सिमुलेशन और सर्वेक्षण इत्यादि शामिल हैं।
7. डेटा माइनिंग में उपलब्ध विभिन्न तकनीक वर्गीकरण, क्लस्टर, अनुक्रम, एसोसिएशन इत्यादि हैं। डेटा विज़ुअलाइजेशन आंकड़ों और विज्ञान से निकला है जो एक नज़र में स्पष्ट विज़ुअलाइजेशन देते हैं जिसका अर्थ है कि एक तस्वीर अपनी दृष्टि में 100 शब्द देती है।
8. डेटा माइनिंग में, वर्गीकरण डेटा के नियम की पहचान करने की प्रक्रिया है चाहे वह किसी विशेष वर्ग के डेटा से संबंधित हो या नहीं और इसकी ‘उप-प्रक्रियाओं में डेटा मॉडल बनाना और वर्गीकरण की भविष्यवाणी करना शामिल है जबकि डेटा विज़ुअलाइजेशन में मुख्य एप्लिकेशन भौगोलिक सूचना प्रणाली शामिल करें जहां महत्वपूर्ण भौगोलिक जानकारी को दृश्य छवियों के रूप में प्रदर्शित किया जा सकता है जो जटिल जानकारी को यथासंभव सरल मानते हैं।
9. डेटा माइनिंग प्रौद्योगिकियों में तंत्रिका नेटवर्क, सांख्यिकीय विश्लेषण, निर्णय पेड़, अनुवांशिक एल्गोरिदम, अस्पष्ट तर्क, टेक्स्ट माइनिंग , वेब माइनिंग इत्यादि भी शामिल हैं, जबकि डेटा विज़ुअलाइजेशन में खुदरा, सरकार, दवा और स्वास्थ्य देखभाल, परिवहन, दूरसंचार जैसे विभिन्न अनुप्रयोग हैं। , बीमा, पूंजी बाजार और संपत्ति प्रबंधन।
10. डेटा माइनिंग में सीमाएं जैसे कि यह नई तकनीक भी है, लेकिन यह अभी भी अविकसित है क्योंकि कई कंपनियां विरासत प्रणाली का उपयोग कर रही हैं और मौजूदा सिस्टम डेटा वेयरहाउस नहीं हैंअनुकूल डेटा विज़ुअलाइजेशन के अपने उपकरणों में महत्वपूर्ण नुकसान हैं जैसे कि यह समझाए जाने के बजाय अलग-अलग दृश्य दिखाता है, कोई दिशानिर्देश नहीं, एकाधिक अंतर्दृष्टि वाले विभिन्न उपयोगकर्ता और खराब सुरक्षा भी प्रदान करते हैं।
11. डेटा माइनिंग एक विश्लेषणात्मक प्रक्रिया है जो डेटा सेट से अलग-अलग पैटर्न की पहचान करती है जो सूचना की बाढ़ से निपटने में मदद कर सकती है और डेटा विज़ुअलाइजेशन कई विज़ुअलाइजेशन तकनीकों को प्रदान करता है जो पिछले दशकों से विकसित किए गए हैं जो बड़े डेटा की खोज का समर्थन करते हैं सेट।
12. डेटा माइनिंग का लाभ यह है कि रिश्ते अलग-अलग डेटा सेटों और चर के बीच अप्रशिक्षित किए जाएंगे जबकि डेटा विज़ुअलाइजेशन परिभाषित करता है क्योंकि यह ग्राफ और चार्ट के रूप में डेटा का प्रतिनिधित्व करके दृश्य वस्तु है।
डेटा माइनिंग बनाम डेटा विजुअलाइजेशन तुलना तालिका
| आधारित है
तुलना |
डेटा माइनिंग | डेटा विजुअलाइजेशन |
| परिभाषा | खोज और बड़े डेटा भागों से एक उपयुक्त परिणाम पैदा करता है | जटिल डेटा का एक सरल अवलोकन देता है |
| पसंद | इसमें विभिन्न अनुप्रयोग हैं और वेब सर्च इंजन के लिए पसंदीदा हैं | डेटा पूर्वानुमान और भविष्यवाणियों के लिए पसंदीदा |
| क्षेत्र | डेटा विज्ञान के तहत आता है | डेटा विज्ञान के क्षेत्र में आता है |
| मंच | वेब सॉफ्टवेयर सिस्टम या अनुप्रयोगों के साथ संचालित | जटिल डेटा विश्लेषण और अनुप्रयोगों में बेहतर समर्थन करता है और काम करता है |
| व्यापकता | नई तकनीक लेकिन अविकसित | वास्तविक समय डेटा पूर्वानुमान में अधिक उपयोगी |
| कलन विधि | डेटा माइनिंग का उपयोग करने में कई एल्गोरिदम मौजूद हैं | किसी भी एल्गोरिदम का उपयोग करने की कोई ज़रूरत नहीं है |
| एकीकरण | किसी भी वेब-सक्षम प्लेटफॉर्म पर या किसी भी एप्लिकेशन के साथ चलता है | हार्डवेयर या सॉफ्टवेयर के बावजूद, यह दृश्य जानकारी प्रदान करता है |
निष्कर्ष
डेटा माइनिंग डेटा विज्ञान का एक क्षेत्र है जहां विभिन्न डेटा सेटों की पहचान करके खोज में उचित परिणाम प्रदान करने के लिए बड़े डेटा सेटों को पूरी तरह से संसाधित किया जाएगा।
डेटा विजुअलाइजेशन किसी भी सैद्धांतिक परिणामों का अध्ययन किए बिना एक नज़र में एक विशेष निष्कर्ष निकालने के लिए मौजूदा जटिल डेटा से दृश्य जानकारी प्रदर्शित करने की प्रक्रिया है। अनुप्रयोगों में उपग्रह डेटा जानकारी, अनुसंधान परिणाम की जानकारी, वैज्ञानिक रूप से अध्ययन किए गए डेटा इत्यादि शामिल हैं।
डेटा माइनिंग के अनुप्रयोग वेब सर्च इंजन, खुदरा, वित्तीय और बैंकिंग उद्योग, सरकारी संगठन आदि हैं। डेटा माइनिंग और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन दोनों
कंप्यूटर विज्ञान क्षेत्र में डेटा विज्ञान अनुप्रयोगों के क्षेत्र में बहुत अच्छे फायदे हैं।
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यह डेटा माइनिंग बनाम डेटा विजुअलाइजेशन, उनके अर्थ, हेड टू हेड तुलना में, मुख्य मतभेद, तुलना तालिका, और निष्कर्ष के लिए एक मार्गदर्शक रहा है। आप और जानने के लिए निम्नलिखित लेख भी देख सकते हैं –
