Computer >> บทช่วยสอนคอมพิวเตอร์ >  >> การเขียนโปรแกรม >> การเขียนโปรแกรม

ความแตกต่างระหว่าง Text Mining และ Data Mining คืออะไร?


Text Mining

Text Mining หรือ Text Analysis คือกระบวนการแปลงข้อความไม่มีโครงสร้างเป็นข้อมูลมีโครงสร้างเพื่อการวิเคราะห์ที่ง่าย ใช้ NLP ช่วยให้เครื่องจักรเข้าใจภาษามนุษย์และประมวลผลอัตโนมัติ

นิยามว่าเป็นกระบวนการแยกข้อมูลสำคัญจากข้อความภาษามาตรฐาน ข้อมูลที่สร้างผ่านข้อความ บันทึก อีเมล ไฟล์ เขียนในภาษาทั่วไป Text Mining ใช้ทั่วไปเพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกหรือรูปแบบที่มีประโยชน์จากข้อมูลดังกล่าว

Text Mining เป็นวิธีอัตโนมัติที่ใช้ NLP เพื่อแยกข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าจากข้อความไม่มีโครงสร้าง โดยแปลงข้อมูลเป็นข้อมูลที่อุปกรณ์เรียนรู้ได้ ทำให้กระบวนการกำหนดข้อความตามอารมณ์ หัวข้อ และเจตนาเป็นอัตโนมัติ

มี 2 วิธีคือ Filtering และ Streaming Filtering กำจัดคำที่ไม่ต้องการหรือข้อมูลที่เกี่ยวข้อง Streaming คำช่วยให้รากสำหรับคำที่เกี่ยวข้อง หลังใช้ Streaming ทุกคำจะถูกกำหนดโดยโหนดรากของมัน

เป้าหมายหลักของ Text Mining คือให้ผู้ใช้แยกข้อมูลจากทรัพย์สินข้อความ และจัดการการดำเนินงาน เช่น Retrieval Extraction Summarization Categorization (Supervised) Clustering (Unsupervised) Segmentation และ Association

Data Mining

Data Mining คือกระบวนการค้นหาความสัมพันธ์ รูปแบบ และแนวโน้มที่เป็นประโยชน์และใหม่ๆ โดยวิเคราะห์ปริมาณข้อมูลจำนวนมากในคลังข้อมูล ใช้เทคโนโลยีรู้จำรูปแบบ รวมถึงเทคนิคสถิติและคณิตศาสตร์ นั่นคือการวิเคราะห์ชุดข้อมูลเชิงความเป็นจริงเพื่อค้นพบความสัมพันธ์ที่ไม่คาดคิด และสรุปข้อมูลในวิธีที่นวัตกรรม ซึ่งเป็นเหตุผลและมีประโยชน์ต่อเจ้าของข้อมูล

เป็นกระบวนการคัดเลือก สำรวจ และสร้างแบบจำลองข้อมูลปริมาณมาก เพื่อหาความสม่ำเสมอหรือความสัมพันธ์ที่ไม่รู้จักมาก่อน เพื่อผลลัพธ์ที่ชัดเจนและมีประโยชน์สำหรับเจ้าของฐานข้อมูล

Data Mining คล้าย Data Science ดำเนินการโดยบุคคลในสถานการณ์เฉพาะ บนชุดข้อมูลเฉพาะ มีวัตถุประสงค์เฉพาะ ประกอบด้วยบริการหลายประเภท เช่น Text Mining Web Mining Audio/Video Mining Pictorial Data Mining Social Media Mining ทำผ่านซอฟต์แวร์ที่หลากหลาย

การจ้างนอก Data Mining ทำให้งานเสร็จเร็วขึ้น ต้นทุนต่ำ บริษัทเฉพาะทางใช้เทคโนโลยีใหม่จัดเก็บข้อมูลที่ค้นหาไม่ได้ด้วยตนเอง มีข้อมูลมหาศาลบนแพลตฟอร์มหลายแห่ง แต่ความรู้ที่เข้าถึงได้มีจำกัด

ความท้าทายหลักคือวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อแยกข้อมูลสำคัญแก้ปัญหาหรือพัฒนาธุรกิจ มีเครื่องมือและเทคนิคไดนามิกมากสำหรับขุดข้อมูลและค้นพบข้อมูลเชิงลึกที่ดีขึ้น