Text Mining vs Data Mining: Rozdíl a srovnání

Text je základním požadavkem v našem životě. Všechny informace, detaily a interpretace jsou prováděny textováním a dekódováním textu. Text, který používáme v našem každodenním digitálním životě, je standardní a existuje nějaký text, který používají pouze vyšší autority, které jsou zašifrovány.

Tyto texty jsou pečlivě těženy a jsou zde i data pro vyšší autority, jako je umělá inteligence.

Key Takeaways

1. Text mining analyzuje nestrukturovaná textová data, zatímco data mining se zabývá strukturovanými daty.
2. Dolování dat využívá matematické a statistické techniky, zatímco dolování textu využívá zpracování přirozeného jazyka a strojové učení.
3. Text mining primárně extrahuje znalosti z textových zdrojů, zatímco data mining může být aplikován na různé typy dat, včetně číselných a kategoriálních.

Těžba textu vs dolování dat

Rozdíl mezi dolováním textu a data mining je, že dolování textu je podmnožinou shromažďování informací z různých textových zdrojů pomocí umělé inteligence. Pro praktickou analýzu textu se používá různé hlubší učení. Dolování dat je hledání vzorů a získávání smysluplných dat z velkých souborů dat. Používá se k přeměně nepoužitelných dat na použitelná data. Data mining může být neuvěřitelně přínosný z hlediska zlepšení marketingové strategie.

Těžba textu, známá také jako dolování textových dat, je získávání zvýšených textových informací. Je to srovnatelné s textem analytika.

Znamená to „automatickou extrakci informací z různých jazyků používaných počítačem za účelem nalezení nových, zcela neobjevených informací“.

Příklady použití jazyka jsou weby, publikace, e-maily, recenze a články.

Dolování dat předpovídá výsledky hledáním anomálií, vzorců a spojení v masivních souborech dat.

Tyto informace můžete použít ke zlepšení prodeje, snížení nákladů, posílení spojení se zákazníky, snížení rizik a další pomocí různých přístupů.

Přestože se technologie neustále vyvíjejí, aby zvládly obrovské množství dat, vedoucí pracovníci se stále potýkají s problémy udržitelnosti a automatizace.

Srovnávací tabulka

Parametry srovnání	Těžba textu	Data Mining
Definice	Text mining se používá k pochopení informací s hlubokými znalostmi a dalšími důležitými významy.	Těžba textu je zpracovávána přímo a informace jsou nyní těženy bez jakýchkoliv externích připojení.
použití	Data mining není uložen ve strukturované podobě, ale v nestrukturované podobě.	Data mining se používá pro dolování informací, které jsou ve vzorcích a algoritmech pro pochopení konceptu.
Zpracování	Těžba textu se používá hlavně v nemocnicích a v lékařských obchodech. Používá se také v marketingovém sektoru.	Data mining se nezpracovává přímo, protože se provádí lingvisticky. Má připojení a algoritmy, které je třeba zjistit.
Skladování	Těžba textu je vždy uložena ve strukturované podobě, která se snadno provádí a pracuje s ní.	Těžba textu se používá především v nemocnicích, v lékařských prodejnách. Používá se také v marketingovém sektoru.
Plošina	Data mining se primárně využívá v sektoru spojeném s biovědami a také v umělé inteligenci.	Data mining se nejvíce využívá v sektoru, který je propojen s biovědami a také v umělé inteligenci.

Co je Text Mining?

Těžba textu (také známá jako počítačová lingvistika) je uměle inteligentní (AI) technika, která využívá NLP k převodu volného (nestrukturovaného) obsahu v dokumentech do standardizovaných datových struktur vhodných pro analýzu nebo jako vstup do algoritmů hlubokého učení.

Těžba textu je druh umělá inteligence který extrahuje informace z různých textových publikací. Hodně hluboké učení byl aplikován na praktické posouzení textu.

Data při dolování textu jsou uchovávána nestrukturovaným způsobem. Hodnocení textu z dokumentů využívá především syntaktické principy.

Data mining vyhodnocuje rozsáhlou sbírku záznamů s cílem nalézt nové informace nebo dokonce pomoci odpovědět na cíle a otázky výzkumu. Je široce používán ve znalostních společnostech. T

ext mining odhaluje fakta, souvislosti a prohlášení, která jinak měl by se ztratilo v moři rozsáhlých textových dat.

Po extrahování jsou data správně otočena a budou dále zkoumána nebo zobrazována různými způsoby, včetně clusteru HTML tabulky, vizualizace, grafy a další vizuální pomůcky. T

o analyzovat text, dolování textu využívá řadu přístupů; mezi nejzásadnější patří počítačová lingvistika (NLP).

Dolování textu vytváří data, která lze použít v databázích, úložištích informací a displejích obchodní analýzy k popisu normativních a analytických aplikací.

Co je dolování dat?

Praxe detekce vzorů a získávání relevantních dat z masivních datových souborů je známá jako data mining. Slouží k přeměně nepoužitelných dat na data použitelná.

Dolování dat může být cenné pro posílení reklamních strategií společnosti, protože nám umožňuje zkoumat data z mnoha databází pomocí strukturovaných dat a vytvářet další nové nápady pro zvýšení efektivity.

Data mining zahrnuje také textovou analýzu. Počítačoví vědci používají pokročilé přístupy informační vědy ke zkoumání textu.

Akt rozpoznávání vzorů a dalších důležitých informací z masivních datových souborů se nazývá data, někdy označovaná jako data mining, je také známá (jako KDD).

Vzhledem k pokroku velké údajů technologie a nárůst velkých dat, metody dolování dat v posledních desetiletích explodovaly a podpořily podniky při přeměně nezpracovaných dat na cenné znalosti.

Přestože se technologie neustále vyvíjejí, aby zvládly obrovské množství dat, manažeři stále čelí problémům s udržitelností a efektivitou.

Prostřednictvím inteligentních analýza dat, velká data pomáhají zlepšit firemní rozhodování.

Od odhalování podvodů po uživatelské návyky, neefektivitu a dokonce i bezpečnostní problémy, tyto strategie organizují a filtrují data a odhalují ty nejcennější informace.

Ponořit se hlouběji do dolování dat nebylo nikdy dostupnější a shromažďování smysluplných poznatků nebylo nikdy rychlejší v kombinaci s nástroji pro analýzu dat a vizualizaci, jako je např. Apache Jiskra. Odpověď: Pokroky urychlují přijetí napříč sektory.

Hlavní rozdíly mezi dolováním textu a dolováním dat

1. Text mining je nedílnou součástí dolování dat a znamená extrahování informací z rozsáhlých dokumentů. Dolování dat zahrnuje pochopení vzoru, algoritmů a všech dalších informací o datových sadách.
2. Hlavní rozdíl, který můžete mezi oběma pojmy najít, je ten, že dolování textu je uloženo strukturálně. Způsob struktury je pouze pro dolování dat. Nestrukturovaný způsob usnadňuje přístup k textu a strukturovaný způsob pomáhá udržet data v bezpečí.
3. Data mining má homogenní formu, která mu pomáhá extrahovat detaily tím, že je blíže porozumí. Těžba textu má heterogenní formu vzoru.
4. Při dolování dat se data shromažďují před databázemi a tabulkami. In-text mining Veškerý text je využíván ke shromažďování vysoce kvalitních informací. Data jsou v tabulkovém procesoru snadno srozumitelná a pro uživatele může být snadné se připojit k dřívějším textům. Vysoce kvalitní text je velmi důležitý a vzácný.
5. Data mining je prováděn statistickými metodami, které mu pomáhají snadno si pohlídat čísla a metody. Těžba textu je prováděna jazykovým způsobem, což jej činí zvláštním a kvalita informací je také vysoká a důležitá.

Reference

1. https://link.springer.com/chapter/10.1007/3-540-45728-3_11
2. https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/312129.312299

Poslední aktualizace: 01. července 2023