ความแตกต่างระหว่างการทำเหมืองข้อมูลและสถิติ?

การทำเหมืองข้อมูล

การทำเหมืองข้อมูลเป็นเทคนิคในการสำรวจและวิเคราะห์โดยใช้วิธีการอัตโนมัติหรือกึ่งอัตโนมัติของข้อเท็จจริงจำนวนมหาศาล เพื่อเป็นการค้นพบรูปแบบและนโยบายที่สำคัญ เป็นกระบวนการคัดเลือก สำรวจ และสร้างแบบจำลองของข้อมูลปริมาณมากเพื่อค้นหาความสม่ำเสมอหรือความสัมพันธ์ที่ไม่เคยทราบมาก่อนเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ชัดเจนและมีประโยชน์สำหรับเจ้าของฐานข้อมูล

การทำเหมืองข้อมูลเป็นขั้นตอนของการสำรวจและวิเคราะห์โดยใช้ข้อมูลปริมาณมหาศาลแบบอัตโนมัติหรือกึ่งอัตโนมัติเพื่อค้นหารูปแบบและกฎเกณฑ์ที่มีความหมาย ไม่จำกัดเฉพาะการใช้อัลกอริธึมคอมพิวเตอร์หรือเทคนิคทางสถิติ เป็นกระบวนการของ Business Intelligence ที่สามารถใช้ร่วมกับเทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อสนับสนุนการตัดสินใจของบริษัทได้

การทำเหมืองข้อมูลคล้ายกับ Data Science ดำเนินการโดยบุคคลโดยเฉพาะในสถานการณ์ในชุดข้อมูลเฉพาะโดยมีวัตถุประสงค์ กระบวนการนี้รวมถึงบริการประเภทต่างๆ เช่น การทำเหมืองข้อความ การทำเหมืองเว็บ การทำเหมืองเสียงและวิดีโอ การทำเหมืองข้อมูลรูปภาพ และการทำเหมืองโซเชียลมีเดีย มันทำผ่านซอฟต์แวร์ที่เรียบง่ายหรือเฉพาะเจาะจงสูง

การทำเหมืองข้อมูลโดยเอาต์ซอร์ซ ทำให้งานทั้งหมดเสร็จเร็วขึ้นด้วยค่าใช้จ่ายในการดำเนินการที่ต่ำ บริษัทเฉพาะทางยังสามารถใช้เทคโนโลยีใหม่ๆ ในการตั้งค่าข้อมูลที่เป็นไปไม่ได้ที่จะวางด้วยตนเอง มีข้อมูลมากมายบนแพลตฟอร์มต่างๆ แต่เข้าถึงความรู้ได้น้อยมาก

สถิติ

สถิติหมายถึงการวิเคราะห์และการนำเสนอข้อมูลตัวเลข ซึ่งเป็นส่วนสำคัญของอัลกอริธึมการทำเหมืองข้อมูลทั้งหมด รองรับเครื่องมือและวิธีการวิเคราะห์เพื่อจัดการกับข้อมูลจำนวนมาก สถิติประกอบด้วยการวางแผน การออกแบบ การรวบรวมข้อมูล การวิเคราะห์ และการรายงานผลการวิจัย เนื่องจากสถิติเหล่านี้ไม่ได้จำกัดอยู่แค่คณิตศาสตร์เท่านั้น แต่นักวิเคราะห์ธุรกิจยังใช้สถิติเพื่อแก้ปัญหาทางธุรกิจอีกด้วย

สถิติอนุมานใช้สำหรับกลุ่มตัวอย่างในการประมาณค่าพารามิเตอร์ของประชากร สามารถทำการทดสอบสมมติฐานเพื่อดูว่าชุดข้อมูลสองชุดมีความคล้ายคลึงหรือแตกต่างกันหรือไม่ ใช้เพื่อทำการวิเคราะห์เชิงเส้นหรือการถดถอยพหุคูณเพื่ออธิบายสาเหตุ

การทดสอบสมมติฐานสามารถเปรียบเทียบชุดข้อมูลสองชุดเป็นตัวเลขได้ ตัวอย่างเช่น สามารถรู้สึก (สมมุติฐาน) ว่าปริมาณการขายนี้ใกล้เคียงกันหรือดีกว่าของคู่แข่งหลัก สามารถใช้การทดสอบสมมติฐานเพื่อยืนยันหรือปฏิเสธสมมติฐานทางคณิตศาสตร์ได้ การวิเคราะห์สหสัมพันธ์เป็นเครื่องมือง่ายๆ ในการแยกตัวแปรที่น่าสนใจออกจากตัวแปรสุ่มหลายๆ ตัว ซึ่งมักพบในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ เพื่อดูว่าตัวแปรทางธุรกิจใดส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อผลลัพธ์ทางธุรกิจที่ต้องการ