Разница между добычей текста и добычей данных
Мы живем в цифровую эпоху, когда ежедневно собираются огромные объемы данных. Терабайты или петабайты данных генерируются каждый день. Но данные в необработанном виде бесполезны, поэтому анализ таких данных очень важен. Анализ данных помогает анализировать такие огромные объемы данных, предоставляя инструменты для извлечения знаний из данных. Анализ текста — это подтип анализа данных, который превращает неиспользуемые текстовые данные в ценные ресурсы.
Что такое анализ данных?
Подобно тому, как золотая руда извлекается из земли в чистом виде путем добычи, добыча данных — это сортировка и извлечение значимой информации или данных из больших массивов данных. Добыча данных обычно включает в себя выявление тенденций или закономерностей в данных, которые обычно выходят за рамки простых процедур анализа с использованием программных алгоритмов и статистических методов. Также известная как обнаружение знаний в данных (KDD), добыча данных стремится получить ценную информацию из данных, чтобы помочь ответить на вопросы бизнеса и предсказать будущие тенденции и поведение.
Его можно рассматривать как результат естественной эволюции информационных технологий. Проще говоря, добыча данных — это извлечение знаний из данных. Источниками данных могут быть базы данных, хранилища данных, Всемирная паутина или другие хранилища информации. Он может применяться практически ко всем формам данных, включая пространственные данные, графы или сетевые данные, потоки данных, упорядоченные последовательные данные и текстовые данные.
Что такое анализ текста?
Текстовый майнинг, также называемый текстовым майнингом данных, — это процесс извлечения значимых идей или информации из неструктурированных текстовых данных. Это подтип интеллектуального анализа данных, в котором участвует текст — один из наиболее распространенных типов данных в базах данных. Как и в случае с добычей данных, целью этого метода является извлечение полезной информации из источников данных путем выявления и изучения закономерностей в данных. Однако в текстовом майнинге источники данных ограничиваются текстом. Он фильтрует большие объемы текстовых данных и извлекает из них нужную вам информацию.
Поиск текста требует структурирования входного текста с последующим выявлением закономерностей в структурированных данных, а также оценки и интерпретации полученных результатов. Ключевым элементом интеллектуального анализа текста является сбор документов, который предполагает группировку текстовых документов. Как правило, анализ текста включает извлечение ключевых слов, классификацию и кластеризацию, обобщение документов, обнаружение аномалий и тенденций, а также текстовые потоки.
Разница между анализом текста и анализом данных
Смысл
Добыча данных — это автоматизированная обработка сбора и анализа большого количества источников данных с целью найти значимые выводы или обнаружить скрытые закономерности в данных таким образом, чтобы получить ценную информацию. Добыча данных означает просто извлечение знаний из данных. Текстовый майнинг — это часть интеллектуального анализа данных, целью которого является извлечение полезной информации из источников данных путем выявления и изучения закономерностей в текстовых данных. Текстовый майнинг — это обработка текстовых данных из документов.
Источники данных
Различные источники данных, используемые в процессе интеллектуального анализа данных, включают хранилища данных, Всемирную паутину, транзакционные базы данных, мультимедийные базы данных, пространственные базы данных, плоские файлы и другие хранилища информации. Широко используемые источники данных для текстового майнинга включают данные из таких источников, как социальные сети, электронная почта, сообщения, обзоры продуктов, форумы, новостные статьи, библиотечные базы данных, веб-скрейпинг и так далее.
Методы майнинга
Наиболее важными методами интеллектуального анализа данных являются сбор и очистка данных, подготовка данных, отслеживание закономерностей, классификация, ассоциация, обнаружение аномалий, кластерный анализ, регрессионный анализ и прогнозирование. К наиболее распространенным методам интеллектуального анализа текста относятся поиск информации, категоризация текста, классификация и кластеризация, резюмирование документов, анализ настроений, обнаружение аномалий и тенденций, а также текстовые потоки.
Резюме
Добыча данных означает сортировку и извлечение значимой информации или данных из больших массивов данных с целью обнаружения знаний. Существует множество терминов с похожим значением, например, добыча знаний из данных, обнаружение знаний, извлечение знаний, анализ данных/шаблонов и так далее. Он предполагает выявление тенденций или закономерностей в данных, которые обычно выходят за рамки простых процедур анализа с использованием программных алгоритмов и статистических методов. С другой стороны, анализ текста строится на основе различных подходов к анализу данных для выявления тенденций в данных, за исключением того, что в анализе текста анализ данных опирается на сбор документов. Он использует фоновые знания в гораздо большей степени, чем анализ данных.
Часто задаваемые вопросы
Текстовый майнинг - это выявление скрытых закономерностей в неиспользуемых текстовых данных и превращение этих источников данных в действенные идеи. Примерами интеллектуального анализа текста являются опросы клиентов, онлайн-обзоры, управление рисками, бизнес-аналитика, выявление мошенничества и т. д.
Хотя оба эти метода являются ключом к раскрытию ценности для бизнеса в больших массивах данных, NLP сфокусировано на том, чтобы заставить компьютеры понимать поведение человека через текст, речь, настроение и действия. Текстовый майнинг - это просто извлечение значимых идей или информации из неструктурированных текстовых данных.
НЛП - это компонент интеллектуального анализа текста, который помогает компьютерам обрабатывать и анализировать большие объемы естественных текстовых данных. Он направлен на извлечение информации из текста, как и текстовый майнинг. НЛП и интеллектуальный анализ данных являются неотъемлемыми элементами науки о данных.
Добыча данных - это собирательный термин как для добычи текста, так и для веб-добычи. Добыча данных означает просто извлечение знаний из данных; добыча текста - извлечение значимых идей или информации из неструктурированных текстовых данных; а веб-добыча - это использование методов добычи данных для обнаружения скрытых закономерностей во Всемирной паутине.
