อะไรคือความแตกต่างระหว่างการทำเหมืองข้อมูลเชิงพรรณนาและเชิงพยากรณ์?

การทำเหมืองข้อมูลเชิงพรรณนา

โดยทั่วไปแล้วการขุดแบบพรรณนาจะใช้เพื่อให้มีความสัมพันธ์ ตารางข้าม ความถี่ ฯลฯ วิธีการเหล่านี้ใช้เพื่อตัดสินความสม่ำเสมอของข้อมูลและเพื่อแสดงรูปแบบ โดยมุ่งเน้นไปที่การสรุปและการแปลงบันทึกเป็นข้อมูลที่สำคัญสำหรับการรายงานและการตรวจสอบ

การขุดพรรณนา "อธิบาย" ข้อมูล เมื่อบันทึกข้อมูลแล้ว ก็สามารถแก้ไขข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่มนุษย์สามารถตีความได้ ในการทำเหมืองข้อมูลเชิงพรรณนา เทคนิคการเชื่อมโยงที่ใช้อัลกอริทึม Apriori เพื่อกำหนดลักษณะการทำงานของนักเรียนเพื่อค้นหาความสัมพันธ์ร่วมระหว่างชุดของรายการ

อัลกอริทึม Apriori ใช้ในฐานข้อมูลรวมถึงบันทึกทางวิชาการของนักเรียนหลายคน และพยายามดึงกฎการเชื่อมโยงเพื่อกำหนดโปรไฟล์ของนักเรียนตามพารามิเตอร์ต่างๆ เช่น คะแนนสอบ ผลการเรียนภาคเรียน การเข้าเรียน และการปฏิบัติ

การทำเหมืองข้อมูลเชิงทำนาย

คำว่า 'Predictive' หมายถึงการทำนายบางสิ่ง ดังนั้นการทำเหมืองข้อมูลเชิงทำนายจึงเป็นการวิเคราะห์ที่ทำขึ้นเพื่อทำนายเหตุการณ์ในอนาคตหรือข้อมูลหรือแนวโน้มหลายรายการ การทำเหมืองข้อมูลเชิงทำนายช่วยให้นักวิเคราะห์ธุรกิจสามารถสร้างการตัดสินใจและแทรกคุณค่าลงในความพยายามของทีมวิเคราะห์ การทำเหมืองข้อมูลเชิงทำนายให้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ในการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ มันคือการใช้ข้อมูลเพื่อทำนายผลลัพธ์

เป้าหมายหลักของการขุดเชิงทำนายคือการทำนายผลลัพธ์ในอนาคตมากกว่าพฤติกรรมปัจจุบัน รวมถึงบริการการเรียนรู้ภายใต้การดูแลที่ใช้สำหรับการทำนายค่าโฟกัส

แนวทางที่อยู่ภายใต้องค์ประกอบการทำเหมืองนี้คือ การจำแนกประเภท การวิเคราะห์ลำดับเวลา และการถดถอย การสร้างแบบจำลองข้อมูลเป็นพื้นฐานของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ซึ่งทำงานโดยใช้ตัวแปรบางตัวเพื่อคาดการณ์ค่าข้อมูลในอนาคตที่ไม่รู้จักสำหรับตัวแปรอื่นๆ

นอกจากนี้ยังทำการเปรียบเทียบระหว่างวิธีการเรียนรู้ภายใต้การดูแลเหล่านี้เพื่อให้ได้มาซึ่งหลักวิทยาศาสตร์เกี่ยวกับจุดแข็งและจุดอ่อนของแต่ละวิธี กระบวนการทั้งหมดนี้ถูกนำมาใช้เพื่อค้นหาเทคนิคที่เหมาะสมที่สุดในการดึงความรู้ที่ต้องการ

ให้เราดูการเปรียบเทียบระหว่าง Descriptive Data Mining และ Predictive Data Mining