Text ist eine Grundvoraussetzung in unserem Leben. Alle Informationen, Details und Interpretationen erfolgen durch Verfassen und Dekodieren des Textes. Der Text, den wir in unserem täglichen digitalen Leben verwenden, ist Standard, und es gibt einige Texte, die nur von höheren Behörden verwendet werden und verschlüsselt sind.
Diese Texte werden sorgfältig ausgewertet, und es gibt auch Daten für höhere Instanzen, etwa für künstliche Intelligenz.
Key Take Away
- Text Mining analysiert unstrukturierte Textdaten, während Data Mining strukturierte Daten behandelt.
- Data Mining verwendet mathematische und statistische Techniken, während Text Mining die Verarbeitung natürlicher Sprache und maschinelles Lernen einsetzt.
- Text Mining extrahiert in erster Linie Wissen aus Textquellen, während Data Mining auf verschiedene Arten von Daten angewendet werden kann, einschließlich numerischer und kategorialer Daten.
Text-Mining vs. Data-Mining
Der Unterschied zwischen Text Mining und Data Mining besteht darin, dass Text Mining eine Teilmenge des Sammelns von Informationen aus verschiedenen Textquellen mithilfe künstlicher Intelligenz ist. Für die praktische Analyse des Textes werden verschiedene Deep Learning-Methoden angewendet. Beim Data Mining werden Muster gefunden und aussagekräftige Daten aus großen Datensätzen gewonnen. Es wird verwendet, um unbrauchbare Daten in verwertbare Daten umzuwandeln. Data Mining kann im Hinblick auf die Verbesserung der Marketingstrategie unglaublich nützlich sein.
Beim Text Mining, auch Text Data Mining genannt, handelt es sich um die Extraktion hochrangiger Textinformationen. Es ist mit der Textanalyse vergleichbar.
Es beinhaltet „die automatische Extraktion von Informationen aus verschiedenen Sprachverwendungen durch einen Computer, um neue, völlig unentdeckte Informationen zu finden“.
Websites, Veröffentlichungen, E-Mails, Rezensionen und Artikel sind Beispiele für den Sprachgebrauch.
Beim Data Mining werden Ergebnisse vorhergesagt, indem in riesigen Datensätzen nach Anomalien, Mustern und Zusammenhängen gesucht wird.
Sie können diese Informationen verwenden, um den Umsatz zu verbessern, Kosten zu senken, Kundenbeziehungen zu stärken, Risiken zu reduzieren und vieles mehr, indem Sie eine Vielzahl von Ansätzen verwenden.
Obwohl sich die Technologie ständig weiterentwickelt, um riesige Datenmengen verarbeiten zu können, stehen Führungskräfte immer noch vor Nachhaltigkeits- und Automatisierungsproblemen.
Vergleichstabelle
| Vergleichsparameter | Text Mining | Data Mining |
|---|---|---|
| Definition | Text Mining wird verwendet, um Informationen mit tiefem Wissen und anderen wichtigen Bedeutungen zu verstehen. | Das Text-Mining wird direkt verarbeitet und die Informationen werden nun ohne externe Verbindungen geschürft. |
| Verwendung | Data Mining wird nicht in struktureller, sondern in unstrukturierter Form gespeichert. | Data Mining wird verwendet, um die Informationen herauszufiltern, die in Mustern und Algorithmen enthalten sind, um das Konzept zu verstehen. |
| In Bearbeitung | Text Mining wird in Krankenhäusern und Sanitätshäusern eingesetzt. Auch im Marketingbereich kommt es zum Einsatz. | Das Data Mining wird nicht direkt verarbeitet, da es sprachlich erfolgt. Es hat Verbindungen und Algorithmen, die es herauszufinden gilt. |
| Lagerung | Text Mining wird immer in einer strukturierten Form gespeichert, die einfach durchzuführen und zu bearbeiten ist. | Text Mining wird in Krankenhäusern und Sanitätshäusern eingesetzt. Auch im Marketingbereich kommt es zum Einsatz. |
| Plattform | Data Mining wird vor allem im Bereich der Biowissenschaften und auch im Bereich der künstlichen Intelligenz eingesetzt. | Data Mining wird im Bereich der Biowissenschaften und auch der künstlichen Intelligenz eingesetzt. |
Was ist Text Mining?
Text Mining (auch als Computerlinguistik bekannt) ist eine Technik der künstlichen Intelligenz (KI), die NLP nutzt, um freie (unstrukturierte) Inhalte in Dokumenten in standardisierte Datenstrukturen umzuwandeln, die für die Analyse oder als Eingabe für Deep-Learning-Algorithmen geeignet sind.
Text Mining ist eine Art künstlicher Intelligenz, die Informationen aus verschiedenen Textpublikationen extrahiert. Zur praktischen Bewertung des Textes wurde häufig Deep Learning eingesetzt.
Die Daten beim Text Mining werden unstrukturiert gehalten. Die Bewertung von Text aus Dokumenten erfolgt in erster Linie nach syntaktischen Prinzipien.
Beim Data Mining wird eine riesige Sammlung von Datensätzen ausgewertet, um neue Informationen zu finden oder sogar zur Beantwortung von Forschungszielen und -fragen beizutragen. Es wird häufig in wissensorientierten Unternehmen eingesetzt. T
Durch Ext Mining werden Fakten, Zusammenhänge und Aussagen aufgedeckt, die sonst in einer Flut umfangreicher Textdaten verloren gegangen wären.
Nach der Extraktion werden die Daten richtig umgewandelt und weiter untersucht oder auf verschiedene Weise angezeigt, einschließlich Cluster-HTML-Tabellen, Visualisierungen, Diagrammen und anderen visuellen Hilfsmitteln. T
Um den Text zu analysieren, verwendet Text Mining eine Reihe von Ansätzen. Zu den wichtigsten zählt die Computerlinguistik (NLP).
Text Mining erzeugt Daten, die in Datenbanken, Informationsspeichern und Geschäftsanalyseanzeigen verwendet werden können, um normative und analytische Anwendungen zu beschreiben.
Was ist Data Mining?
Die Praxis, Muster zu erkennen und relevante Daten aus riesigen Datensätzen abzurufen, wird als Data Mining bezeichnet. Es wird verwendet, um unbrauchbare Daten in nutzbare Daten umzuwandeln.
Data Mining kann für die Förderung der Werbestrategien eines Unternehmens wertvoll sein, da es uns ermöglicht, Daten aus vielen Datenbanken mithilfe strukturierter Daten zu recherchieren und mehr neue Ideen zu generieren, um die Effizienz zu steigern.
Data Mining umfasst auch die Textanalyse. Informatiker nutzen fortgeschrittene informationswissenschaftliche Ansätze, um Texte zu untersuchen.
Der Vorgang der Mustererkennung und anderen wichtigen Informationen aus riesigen Datensätzen wird als Daten bezeichnet, manchmal auch als Data Mining bezeichnet (auch als KDD bezeichnet).
Angesichts der Weiterentwicklung von Big-Data-Technologien und der Zunahme von Big Data hat die Verbreitung von Data-Mining-Methoden in den letzten Jahrzehnten explosionsartig zugenommen und unterstützt Unternehmen dabei, Rohdaten in wertvolles Wissen umzuwandeln.
Obwohl sich die Technologie ständig weiterentwickelt, um riesige Datenmengen verarbeiten zu können, stehen Führungskräfte immer noch vor Nachhaltigkeits- und Effizienzproblemen.
Durch intelligente Datenanalyse trägt Big Data dazu bei, die Entscheidungsfindung von Unternehmen zu verbessern.
Von der Betrugserkennung über Benutzergewohnheiten und Ineffizienzen bis hin zu Sicherheitsproblemen organisieren und filtern diese Strategien Daten und offenbaren die wertvollsten Informationen.
In Kombination mit Datenanalyse- und Visualisierungstools wie Apache Spark war es nie einfacher, tiefer in das Data Mining einzutauchen, und nie war es schneller, aussagekräftige Erkenntnisse zu sammeln. Fortschritte in der A.I.-Technologie beschleunigen die Akzeptanz in allen Branchen.
Hauptunterschiede zwischen Text Mining und Data Mining
- Text Mining ist ein wesentlicher Bestandteil des Data Mining und bedeutet das Extrahieren von Informationen aus umfangreichen Dokumenten. Beim Data Mining geht es darum, Muster, Algorithmen und alle anderen Informationen von Datensätzen zu verstehen.
- Der Hauptunterschied zwischen beiden Begriffen besteht darin, dass Text Mining strukturell gespeichert ist. Die Strukturweise dient nur dem Data Mining. Die unstrukturierte Art erleichtert den Zugriff auf den Text und die strukturierte Art trägt dazu bei, dass die Daten sicher bleiben.
- Data Mining hat eine homogene Form, die dabei hilft, Details durch genaues Verständnis zu extrahieren. Text Mining weist eine heterogene Musterform auf.
- Beim Data Mining werden die Daten vor den Datenbanken und Tabellenkalkulationen gesammelt. In-Text-Mining Der gesamte Text wird genutzt, um hochwertige Informationen zu sammeln. Die Daten sind in einer Tabellenkalkulation leicht verständlich und der Benutzer kann leicht eine Verbindung zu früheren Texten herstellen. Hochwertiger Text ist sehr wichtig und selten.
- Data Mining wird mit statistischen Methoden durchgeführt, die es erleichtern, die Zahlen und Methoden zu verwalten. Text Mining wird auf sprachliche Weise durchgeführt, was es besonders macht, und auch die Qualität der Informationen ist hoch und wichtig.
- https://link.springer.com/chapter/10.1007/3-540-45728-3_11
- https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/312129.312299
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