डेटा माइनिंग और डेटा विश्लेषण के बीच अंतर
डेटा की मात्रा में घातीय वृद्धि ने सूचना और ज्ञान क्रांति को जन्म दिया है। यह अब मौजूदा डेटा से सार्थक जानकारी और अंतर्दृष्टि इकट्ठा करने के लिए अनुसंधान और रणनीति निर्माण का एक प्रमुख पहलू है । यह सारी जानकारी डेटा वेयरहाउस में संग्रहीत है ,जिसका उपयोग तब व्यापारिक सूचना उद्देश्य के लिए किया जाता है ।
कई परिभाषाएं और विचार हैं लेकिन सभी सहमत होंगे कि डेटा विश्लेषण और डेटा माइनिंग बिजनेस इंटेलिजेंस के दो सबसेट हैं।
डेटा माइनिंग – डेटा माइनिंग एक बड़े डेटासेट में छिपा पैटर्न और जानकारी की पहचान और खोज करने की एक व्यवस्थित और अनुक्रमिक प्रक्रिया है। इसे डेटाबेस में ज्ञान खोज के रूप में भी जाना जाता है। 1990 के दशक से यह एक चर्चा शब्द रहा है
डेटा विश्लेषण – डेटा विश्लेषण दूसरी तरफ, डेटा माइनिंग का एक सुपरसेट है जिसमें अर्थपूर्ण और उपयोगी जानकारी को उजागर करने के इरादे से आंकड़ों को निकालने, सफाई करने, बदलने, मॉडलिंग और विज़ुअलाइजेशन शामिल है जो निष्कर्ष निकालने और निर्णय लेने में मदद कर सकते हैं। एक प्रक्रिया के रूप में डेटा विश्लेषण 1960 के दशक से आसपास रहा है।
आइए इस पोस्ट में डेटा माइनिंग और डेटा विश्लेषण के बीच अंतर जानें।
डेटा माइनिंग बनाम डेटा विश्लेषण के बीच हेड टू हेड तुलना
डेटा माइनिंग बनाम डेटा विश्लेषण के बीच शीर्ष 7 तुलना नीचे है
डेटा माइनिंग बनाम डेटा विश्लेषण के बीच महत्वपूर्ण अंतर
डेटा माइनिंग और डेटा विश्लेषण दो अलग-अलग नाम और प्रक्रियाएं हैं, फिर भी कुछ विचार हैं जहां लोग उन्हें एक दूसरे के साथ उपयोग करते हैं। यह संगठन या परियोजना टीम पर ऐसे कार्यों का उपक्रम करता है जहां इस भेद को विशेष रूप से चिह्नित नहीं किया जाता है। अपनी अनूठी पहचान स्थापित करने के लिए, हम डेटा माइनिंग और डेटा विश्लेषण के बीच अंतर को हाइलाइट कर रहे हैं:
- डेटा माइनिंग बड़े डेटासेट में एक छिपे हुए पैटर्न की पहचान करता है और पता लगाता है।डेटा विश्लेषण डेटासेट से अंतर्दृष्टि या परीक्षण परिकल्पना या मॉडल देता है।
- डाटा माइनिंग डेटा विश्लेषण में गतिविधियों में से एक है।डेटा विश्लेषण गतिविधियों का एक पूरा सेट है जो सार्थक अंतर्दृष्टि या ज्ञान निकालने के लिए डेटा संग्रह, तैयारी और मॉडलिंग का ख्याल रखता है। दोनों को कभी-कभी बिजनेस इंटेलिजेंस के सबसेट के रूप में शामिल किया जाता है।
- डेटा माइनिंग अध्ययन ज्यादातर संरचित डेटा पर हैं।डेटा विश्लेषण दोनों संरचित , अर्द्ध-संरचित या असंगठित डेटा पर किया जा सकता है ।
- डेटा माइनिंग का लक्ष्य डेटा को और अधिक उपयोग करने योग्य है, जबकि डेटा विश्लेषण एक परिकल्पना साबित करने या व्यावसायिक निर्णय लेने में मदद करता है ।
- डेटा माइनिंग डेटा में पैटर्न या प्रवृत्ति की पहचान करने के लिए किसी भी पूर्वकल्पित परिकल्पना की आवश्यकता नहीं है।दूसरी तरफ, डेटा विश्लेषण एक दी गई परिकल्पना का परीक्षण करता है।
- जबकि डेटा माइनिंग पैटर्न या प्रवृत्तियों की पहचान करने के लिए गणितीय और वैज्ञानिक तरीकों पर आधारित है, डेटा विश्लेषण व्यवसाय खुफिया और विश्लेषण मॉडल का उपयोग करता है ।
- डेटा माइनिंग में आमतौर पर विज़ुअलाइज़ेशन टूल शामिल नहीं होता है, डेटा विश्लेषण हमेशापरिणामों के विज़ुअलाइज़ेशन के साथ होता है।
डेटा माइनिंग बनाम डेटा विश्लेषण तुलना तालिका
| तुलना के लिए आधार | डेटा माइनिंग | डेटा विश्लेषण |
| परिभाषा | यह बड़े डेटासेट से एक विशिष्ट पैटर्न निकालने की प्रक्रिया है | यह उपयोगी अंतर्दृष्टि और निर्णय निर्धारित करने के लिए कच्चे डेटा को व्यवस्थित करने और व्यवस्थित करने की प्रक्रिया है। |
| विशेषज्ञता का क्षेत्र | इसमें मशीन लर्निंग , आंकड़े और डेटाबेस का चौराहे शामिल है । | इसके लिए कंप्यूटर विज्ञान , सांख्यिकी, गणित, विषय ज्ञान, एआई / मशीन लर्निंग के ज्ञान की आवश्यकता है |
| समानार्थक शब्द | इसे डेटाबेस में ज्ञान खोज के रूप में भी जाना जाता है | डेटा विश्लेषण कई प्रकारों का है – अन्वेषक, वर्णनात्मक, टेक्स्ट एनालिटिक्स, भविष्यवाणी विश्लेषण , डेटा माइनिंग इत्यादि। |
| कार्य प्रोफ़ाइल | डेटा माइनिंग विशेषज्ञ आमतौर पर एल्गोरिदम बनाता है डेटा में सार्थक संरचना की पहचान करने के लिए ।
डेटा माइनिंग विशेषज्ञ अभी भी एक डेटा विश्लेषक है जिसमें अपरिवर्तनीय शिक्षा और हाथों पर कोडिंग के व्यापक ज्ञान हैं |
एक डेटा विश्लेषक आमतौर पर एक व्यक्ति नहीं हो सकता है।नौकरी प्रोफाइल में कच्चे डेटा की तैयारी, इसकी सफाई, परिवर्तन और मॉडलिंग और आखिरकार इसकी प्रस्तुति चार्ट / गैर-चार्ट-आधारित विज़ुअलाइज़ेशन के रूप में होती है। |
| जिम्मेदारियों | डेटा में सार्थक पैटर्न और संरचना को निकालने और खोजने के लिए ज़िम्मेदार है | विश्लेषणात्मक तरीकों का उपयोग कर मॉडलों, स्पष्टीकरण, परीक्षण और अनुमानों को विकसित करने के लिए जिम्मेदार है |
| उत्पादन | डेटा माइनिंग कार्य का उत्पादन एक डेटा पैटर्न है | डेटा विश्लेषण का आउटपुट डेटा पर एक सत्यापित परिकल्पना या अंतर्दृष्टि है |
| उदाहरण | डेटा माइनिंग का एक बड़ा आवेदन ई-कॉमर्स सेक्टर में है जहां वेबसाइटों ने “उन लोगों को भी चुना जो इसे खरीदा” | डेटा विश्लेषण का एक उदाहरण “पिछले 10 वर्षों के दौरान बेरोजगारी का समय श्रृंखला अध्ययन” हो सकता है |
निष्कर्ष
डेटा माइनिंग और डेटा विश्लेषण शब्द लगभग दो दशकों (या अधिक) के आसपास रहा है। इन्हें कुछ उपयोगकर्ता समूहों द्वारा एक दूसरे के रूप में इस्तेमाल किया गया है, जबकि कुछ ने दोनों गतिविधियों में स्पष्ट अंतर किया है। डेटा माइनिंग आमतौर पर डेटा विश्लेषण का एक हिस्सा होता है जहां लक्ष्य या इरादा डेटासेट से केवल पैटर्न की खोज या पहचान करता रहता है। दूसरी ओर डेटा विश्लेषण डेटा से समझने के लिए एक पूर्ण पैकेज के रूप में आता है जिसमें डेटा माइनिंग शामिल हो सकता है या नहीं। दोनों को विभिन्न कौशल और विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है और अगले वर्षों में, दोनों क्षेत्रों में डेटा, संसाधन और नौकरियों दोनों की उच्च मांगें दिखाई देगी।
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