केडीडी आणि डेटा खाण दरम्यान फरक

केडीडी बनाम डेटा खाण केडीडी (डाटाबेसमधील ज्ञान डिस्कवरी) म्हणजे संगणक शास्त्र, जे डिजिटाइझ केलेल्या डेटाच्या मोठ्या संकलनातून उपयुक्त आणि पूर्वी अज्ञात माहिती (उदा. ज्ञान) घेण्याकरिता मानवांना मदत करण्यासाठी साधने आणि सिद्धांत समाविष्ट आहेत. केडीडीमध्ये अनेक पायर्यांचा समावेश आहे, आणि डेटा खनन हे त्यांपैकी एक आहे. डेटा माइनिंग डेटामधील नमुन्यांची संख्या काढण्यासाठी एक विशिष्ट अल्गोरिदम अनुप्रयोग आहे. तथापि, केडीडी आणि डेटा खनन एका परस्पररित्या वापरले जातात.

केडीडी म्हणजे काय? वर नमूद केल्याप्रमाणे, केडीडी हे संगणक विज्ञान चे क्षेत्र आहे, जे कच्चे डेटावरून पूर्वी अज्ञात व मनोरंजक माहिती काढण्याशी संबंधित आहे. योग्य पद्धती किंवा तंत्र विकसित करून डेटाची कल्पना करण्याचा प्रयत्न केडीडी ही संपूर्ण प्रक्रिया आहे. ही प्रक्रिया कमी-स्तरावरील डेटाचे मॅपिंग इतर फॉर्ममध्ये करतात जे अधिक संक्षिप्त, अमूर्त आणि उपयुक्त आहेत. हे लहान अहवाल तयार करून, डेटा तयार करण्याच्या प्रक्रियेचे मॉडेलिंग करणे आणि भविष्यातील मॉडेल विकसित करणे आणि भविष्यातील प्रकरणांबद्दल अंदाज लावू शकतात. विशेषत: व्यवसायाच्या क्षेत्रात, डेटाच्या घातांकडे वाढ झाल्यामुळे, डेटाची मोठी संपत्ती व्यावसायिक बुद्धीमत्तामध्ये रूपांतरित करण्यासाठी केडीडी एक अतिशय महत्त्वाची प्रक्रिया बनली आहे कारण गेल्या काही दशकांत नमुन्यांची हस्तपुस्तिका दिसणे अशक्य वाटते. उदाहरणार्थ, सध्या सोशल नेटवर्किंग विश्लेषण, फोरम डिटेक्शन, विज्ञान, गुंतवणूक, उत्पादन, टेलिकम्युनिकेशन, डेटा सफाई, क्रीडा, माहिती पुनर्प्राप्ती आणि मार्केटिंगसाठी विविध अॅप्लिकेशन्स वापरली जात आहे. केडीडी हे मुख्य उत्पादनांचे उत्तर देण्यासाठी वापरले जाते जे वाल-मार्टमध्ये पुढच्या वर्षी उच्च नफा मिळविण्यास मदत करतील.. या प्रक्रियेचे कित्येक चरण आहेत. हे अनुप्रयोग डोमेन आणि लक्ष्य समजून विकसित आणि नंतर एक लक्ष्य डेटासेट तयार करणे सुरू. यानंतर साफसफाई, पूर्वप्रक्रिया, घट आणि डेटा प्रक्षेपणाने पाठपुरावा केला जातो. पुढील पायरी नमुना ओळखण्यासाठी डेटा खनन (खाली स्पष्ट केला आहे) वापरत आहे. अखेरीस, शोधलेले ज्ञान व्हिज्युअलायझिंग आणि / किंवा दुभाषणाद्वारे एकत्रीकरण केले जाते.

डेटा खनन म्हणजे काय? वर नमूद केल्याप्रमाणे, डेटा खनन संपूर्ण केडीडी प्रक्रियेत फक्त एक पाऊल आहे. अर्जाच्या उद्दीष्टानुसार परिभाषित केल्यानुसार दोन प्रमुख डेटा खनन गोल्स आहेत आणि ते बहुदा पडताळणी किंवा शोध आहेत. सत्यापन डेटाबद्दल वापरकर्त्याच्या गृहीतकाची तपासणी करीत आहे, तर शोध स्वयंचलितरित्या स्वारस्यपूर्ण नमुने शोधत आहे. चार प्रमुख डेटा खाण कार्य आहेत: क्लस्टरिंग, वर्गीकरण, प्रतिगमन, आणि संघटना (सारांश). क्लस्टरिंग हे असंघटित डेटावरून समान गट ओळखते आहे. वर्गीकरण हे नियम शिकत आहे जे नवीन डेटावर लागू केले जाऊ शकतात. प्रतिगमन मॉडेल डेटावर किमान त्रुटी कार्ये शोधत आहे.आणि असोसिएशन वेरिएबल्स मध्ये संबंध शोधत आहे नंतर, विशिष्ट डेटा खाण अल्गोरिदम निवडणे आवश्यक आहे. लक्ष्यानुसार, रेखीय प्रतिगमन, तर्कशुद्ध प्रतिगमन, निर्णय वृक्ष आणि भोळे बेयेज यांसारख्या भिन्न अल्गोरिदम निवडले जाऊ शकतात. नंतर एका किंवा अधिक प्रतिनिधित्व करणाऱ्या फॉर्ममध्ये व्याजांची नक्कल शोधली जाते. अखेरीस, मॉडेल्सचे मूल्यांकन एकतर अंदाजशुद्ध अचूकता किंवा समजुतीप्रमाणे केले जाते.

केडीडी आणि डेटा खाण काय फरक आहे?

तथापि, दोन शब्द केडीडी आणि डेटा खनन पुष्कळदा अदलाबदल करून वापरले जातात, ते दोन संबंधित अद्याप थोडासा वेगळा संकल्पना वापरतात. डेटा डायनेजिंग केडीडी प्रक्रियेत एक पाऊल आहे, जे डेटामध्ये नमुन्यांची ओळख करून देते. दुस-या शब्दात, डाटा माइनिंग ही केडीडी प्रक्रियेच्या एकूण उद्दीष्टावर आधारित एका विशिष्ट अल्गोरिदमचीच अंमलबजावणी आहे.