Perbezaan antara perlombongan data dan pergudangan data

Data Perlombongan vs Pergudangan Data

Perlombongan data dan pergudangan data adalah teknik yang sangat kuat dan popular untuk menganalisis data. Pengguna yang cenderung ke arah statistik menggunakan perlombongan data. Mereka menggunakan model statistik untuk mencari corak tersembunyi dalam data. Pelombong data berminat untuk mencari hubungan yang berguna antara unsur data yang berbeza, yang akhirnya menguntungkan untuk perniagaan. Tetapi sebaliknya, pakar data yang boleh menganalisis dimensi perniagaan secara langsung cenderung menggunakan gudang data.

Perlombongan Data juga dikenali sebagai Penemuan Pengetahuan dalam Data (KDD). Seperti yang disebutkan di atas, ia adalah bidang sains komputer, yang berkaitan dengan pengekstrakan maklumat yang tidak diketahui dan menarik dari data mentah yang sebelum ini tidak diketahui. Oleh kerana pertumbuhan data eksponen, terutamanya dalam bidang seperti perniagaan, perlombongan data telah menjadi alat yang sangat penting untuk menukar kekayaan data yang besar ke dalam kecerdasan perniagaan, kerana pengekstrakan corak manual telah menjadi mustahil dalam beberapa dekad yang lalu. Sebagai contoh, ia kini digunakan untuk pelbagai aplikasi seperti analisis rangkaian sosial, pengesanan penipuan dan pemasaran. Perlombongan data biasanya berkaitan dengan empat tugas berikut: kluster, klasifikasi, regresi, dan persatuan. Clustering mengenal pasti kumpulan serupa dari data yang tidak berstruktur. Klasifikasi adalah peraturan pembelajaran yang boleh digunakan untuk data baru dan biasanya termasuk langkah -langkah berikut: pra -proses data, merancang pemodelan, pemilihan/pemilihan dan penilaian/pengesahan/pengesahan. Regresi mencari fungsi dengan ralat minimum untuk model data. Dan persatuan mencari hubungan antara pembolehubah. Perlombongan data biasanya digunakan untuk menjawab soalan seperti apakah produk utama yang mungkin membantu mendapatkan keuntungan yang tinggi tahun depan di Wal-Mart?

Seperti yang disebutkan di atas, pergudangan data juga digunakan untuk menganalisis data, tetapi oleh set pengguna yang berbeza dan matlamat yang sedikit berbeza dalam fikiran. Contohnya, ketika datang ke sektor runcit, pengguna pergudangan data lebih prihatin dengan jenis pembelian yang popular di kalangan pelanggan, sehingga hasil analisis dapat membantu pelanggan dengan meningkatkan pengalaman pelanggan. Tetapi penambang data pertama kali meneka hipotesis seperti pelanggan membeli jenis produk tertentu dan menganalisis data untuk menguji hipotesis. Pergudangan data boleh dijalankan oleh peruncit utama yang pada mulanya menyimpan kedai -kedai dengan saiz produk yang sama untuk mengetahui bahawa kedai New York menjual inventori saiz yang lebih kecil jauh lebih cepat daripada di kedai Chicago. Oleh itu, dengan melihat hasil ini, peruncit boleh menyimpan kedai New York dengan saiz yang lebih kecil berbanding dengan kedai Chicago.

Oleh itu, seperti yang anda lihat dengan jelas, kedua -dua jenis analisis ini kelihatan sama dengan mata kasar. Kedua -duanya membimbangkan peningkatan keuntungan berdasarkan data sejarah. Tetapi tentu saja, terdapat perbezaan utama. Secara ringkas, perlombongan data dan pergudangan data didedikasikan untuk memberikan pelbagai jenis analisis, tetapi pasti untuk pelbagai jenis pengguna. Dengan kata lain, perlombongan data mencari korelasi, menepuk untuk menyokong hipotesis statistik. Tetapi, Pergudangan Data menjawab soalan yang lebih luas dan data irisan dan pemotongan dari sana untuk mengenali cara penambahbaikan pada masa akan datang.