データマイニングと統計の違いは？

データマイニング

データマイニングは、重要なパターンとポリシーを発見する方法として、大量のファクトの自動または半自動の方法による調査と分析の手法です。これは、データベースの所有者にとって明確で有用な結果を得るために、最初は未知である規則性または関係を発見するための大量のデータの選択、調査、およびモデリングのプロセスです。

データマイニングは、意味のあるパターンとルールを見つけるために、大量のデータを自動または半自動で探索および分析する手順です。これは、コンピューターアルゴリズムや統計的手法の使用に限定されません。これは、企業の意思決定をサポートするために情報技術と一緒に使用できるビジネスインテリジェンスのプロセスです。

データマイニングはデータサイエンスに似ています。それは、特定の状況で、特定のデータセットに対して、目的を持って人によって実行されます。このプロセスには、テキストマイニング、Webマイニング、オーディオおよびビデオマイニング、画像データマイニング、ソーシャルメディアマイニングなどのさまざまなタイプのサービスが含まれます。これは、単純または非常に具体的なソフトウェアを介して行われます。

データマイニングをアウトソーシングすることで、すべての作業を低運用コストで迅速に完了することができます。専門企業は、新しいテクノロジーを使用して、手動で配置することが不可能なデータを設定することもできます。さまざまなプラットフォームで利用できる情報はたくさんありますが、アクセスできる知識はほとんどありません。

統計

統計とは、すべてのデータマイニングアルゴリズムの主要部分である数値データの分析と表示を指します。大量のデータを処理するためのツールと分析方法をサポートします。統計には、調査結果の計画、設計、情報収集、分析、および報告が組み込まれています。これらの統計により、数学だけでなく、ビジネスアナリストも統計を使用してビジネス上の問題を解決します。

推論統計は、母集団のパラメーターの値を推定するためのサンプルに使用されます。仮説検定を実行して、2つのデータセットが類似しているか異なるかを確認できます。因果関係を説明するために線形回帰分析または重回帰分析を実行するために使用されます。

仮説検定では、2つのデータセットを数値的に比較できます。たとえば、この販売量は主要な競合他社と同じか、それよりも優れていると感じる（仮説を立てる）ことができます。仮説検定を使用して、この仮定を数学的に確認または拒否できます。相関分析は、関心のある変数をいくつかの確率変数から分離するためのシンプルなツールであり、多くの場合、巨大なデータセットで観察され、どのビジネス変数が目的のビジネス結果に大きく影響するかを確認します。

データマイニングとウェブマイニングの違いは？

データマイニングとデータサイエンスの違いは？

データ型とデータ構造の違い
私たちが知っているように、プログラミングは完全にデータを中心に展開します。これは、すべてのビジネスロジックが実装されるデータであり、アプリケーションまたはプロジェクトの機能を構成するデータの流れです。そのため、最適化された使用のためにデータを整理して保存し、優れたデータモデルを使用して効果的なプログラミングを行うことが非常に重要になります。一般に、データ型とデータ構造はどちらもデータの性質と編成を扱うのと同じように見えますが、2つのうち、1つはデータの種類と性質を表し、もう1つはそのデータを保存できるコレクションを表します。データ型とデータ構造の重要な違いは次のとおりです Sr。
スタックとキューのデータ構造の違い
スタックとキューの違いの前に、プログラミングにおけるデータ型の概念を理解することをお勧めします。データ型は、データを格納するために変数が作成されるデータの型であると述べています。主に、プリミティブデータ型と非プリミティブデータ型の2種類のデータ型があります。プリミティブデータ型は事前定義されたタイプのデータであり、プログラミング言語でサポートされていますが、非プリミティブデータ型はプログラミング言語で定義されていません。プログラマーによって作成されました。現在、スタックとキューはどちらも非プリミティブデータ構造ですが、内部実装に基づいて、以下のように、これらのデータ構造の両方の主な違いをい