Штучний інтелект
Великі дані проти Data Mining – Яка реальна різниця?
Чи бажаєте дізнатися про великі дані проти data mining? Великі дані та data mining – це два різні терміни, які служать різним цілям. Вони обоє використовують великі набори даних для видобування значущих висновків із заплутаних даних. Світ працює на великих даних, що змушує організації шукати експертів у сфері даних, здатних обробляти великі об’єми даних. Глобальний ринок аналітики великих даних буде розвиватися експоненціально, з оцінною вартістю понад 655 мільярдів доларів до 2029 року.
Пітер Норвіг заявляє: “Більше даних перемагає хитрі алгоритми, але кращі дані перемагають більше даних”. У цій статті ми розглянемо великі дані проти data mining, їх типи та чому вони важливі для бізнесу.
Що таке Великі Дані?
Це відноситься до великого об’єму даних, який може бути структурованим, напівструктурованим та неструктурованим, який зростає експоненціально з часом. Через свій великий розмір жодна з традиційних систем або інструментів управління не може обробляти його ефективно.
Нью-Йоркська фондова біржа генерує один терабайт даних щодня. Крім того, Facebook генерує 5 петабайт даних.
Термін “великі дані” можна описати наступними характеристиками.
-
Об’єм
Об’єм відноситься до розміру даних або кількості даних.
-
Відмінність
Відмінність відноситься до різних типів даних, таких як відео, зображення, журнали веб-сервера тощо.
-
Швидкість
Швидкість показує, як швидко дані зростають у розмірі, а дані експоненціально збільшуються при високій швидкості.
-
Точність
Точність означає невизначеність даних, наприклад, у соціальних мережах, чи можна довіряти даним.
-
Вартість
Вартість відноситься до ринкової вартості даних. Чи варто генерувати високі доходи? Спроможність видобувати висновки та вартість із великих даних є кінцевою метою організацій.
Чому Великі Дані важливі?
Організації використовують великі дані для оптимізації операцій, надання доброї служби клієнтам, створення персоналізованих маркетингових кампаній та виконання інших важливих дій, які можуть підвищити доходи та прибутки.
Давайте розглянемо деякі загальні застосування.
- Медичні дослідники використовують їх для визначення ознак захворювання та факторів ризику та допомагають лікарям діагностувати захворювання у пацієнтів.
- Уряд використовує їх для попередження злочинів, шахрайства, надзвичайних ситуацій та ініціатив розумного міста.
- Транспортні та виробничі компанії оптимізують маршрути доставки та ефективно керують ланцюгами постачання.
Що таке Data Mining?
Цей процес включає аналіз даних та підсумовування їх у значущу інформацію. Компанії використовують цю інформацію для збільшення прибутків та зменшення операційних витрат.
Потрібність Data Mining
Data mining є важливим для аналізу настроїв, управління кредитним ризиком, прогнозування відмов, оптимізації ціни, медичної діагностики, систем рекомендацій та багатьох інших речей. Це ефективний інструмент у будь-якій галузі, яка включає роздрібну торгівлю, оптова розподіл, телекомунікаційний сектор, освіту, виробництво, охорону здоров’я та соціальні медіа.
Типи Data Mining
Два основних типи наступні.
-
Прогнозний Data Mining
Прогнозний Data Mining використовує статистику та техніки прогнозування даних. Він базується на просунутій аналітиці, яка використовує історичні дані, статистичне моделювання та машинне навчання для прогнозування майбутніх результатів. Бізнес використовує прогнозну аналітику для знаходження закономірностей у даних та визначення можливостей та ризиків.
-
Описовий Data Mining
Описовий Data Mining підсумовує дані для знаходження закономірностей та видобування значущих висновків з даних. Типовим завданням було б визначення продуктів, які часто купуються разом.
Техніки Data Mining
Деякі техніки розглядаються нижче.
-
Асоціація
У асоціації ми визначаємо закономірності, де події пов’язані. Асоціативні правила використовуються для визначення кореляцій та співвідношень між предметами. Аналіз корзини для покупок – це добре відомий метод асоціативного правила у data mining. Роздрібні торговці використовують його для підвищення продажів шляхом розуміння закономірностей покупок клієнтів.
-
Кластеризація
Кластеризаційний аналіз означає визначення групи об’єктів, які схожі один на одного, але відрізняються від об’єктів інших груп.
Різниця – Великі Дані проти Data Mining
| Терміни | Data Mining | Великі Дані |
|---|---|---|
| Мета | Мета полягає у знаходженні закономірностей, аномалій та кореляцій у великих сховищах даних. | Для відкриття значущих висновків з великих складних даних. |
| Вигляд | Це маленька картина даних або близький погляд на дані. | Це велика картина даних. |
| Типи даних | Структуровані, відносні та розмірні бази даних | Структуровані, напівструктуровані та неструктуровані |
| Розмір даних | Він використовує малий набір даних, але також використовує великі набори даних для аналізу. | Він використовує великий об’єм даних. |
| Область застосування | Це частина широкого терміна “відкриття знань з даних”. | Це поширена галузь, яка використовує широкий спектр дисциплін, підходів та інструментів. |
| Техніка аналізу | Він використовує статистичний аналіз для прогнозування та визначення бізнес-факторів у малому масштабі. | Він використовує аналіз даних для прогнозування та визначення бізнес-факторів у великому масштабі. |
Майбутнє Великих Даних проти Data Mining
Для компаній можливість обробляти великі дані стане ще більш складною у майбутніх роках. Тому бізнес повинен вважати дані стратегічним активом та використовувати їх належним чином.
Майбутнє data mining виглядає чудово та полягає у “розумному відкритті даних”, тобто автоматизації визначення закономірностей та тенденцій у великих наборах даних.
Чи бажаєте дізнатися про науку про дані та штучний інтелект? Перегляньте більше блогів на unite.ai та розвивайте свої навички.
