データマイニングとビッグデータの違いは？
データマイニング
データマイニングは、リポジトリに保存されている大量のデータをふるいにかけ、パターン認識技術と統計的および数学的手法を使用して、意味のある新しい相関関係、パターン、および傾向を発見するプロセスです。データ所有者にとって理解可能で有用な斬新な方法でデータを要約する。
データマイニングには、分析ツールを含むいくつかのタイプのソフトウェアパッケージの使用を含めることができます。自動化することも、大部分が労働集約的である場合もあり、個々の作業者が特定の情報クエリをアーカイブまたはデータベースに送信します。
一般に、データマイニングは、焦点を絞った明確な結果を返す比較的高度な検索操作を含む操作を定義します。たとえば、データマイニングツールは、数十年の会計データを表示して、特定の営業年度の売掛金または売掛金の明確な列を見つけることができます。
ビッグデータとは、テラバイト単位で構造化、半構造化、および非構造化されたデータセットの膨大な量を指します。個々のシステムで大量のデータを処理するのは複雑です。そのため、このコンピューターのRAMは、処理および分析中の中間計算を節約します。このような膨大な量のデータを処理しようとすると、1つのシステムでこれらの処理手順を実行するのに多くの時間がかかります。また、過負荷のため、コンピュータシステムが正しく機能しません。
ビッグデータセットとは、ビッグデータの価格が高く、実現可能性が低い以前に使用されていた、単純なタイプのデータベースとデータ処理構造を超えるものです。たとえば、Microsoft Excelスプレッドシートで単純に処理するには高すぎるデータセットは、ビッグデータセットとして定義できます。
| データマイニング | ビッグデータ |
|---|---|
| データマイニングは、リポジトリに保存されている大量のデータを、パターン認識テクノロジーと統計的および数学的手法を使用して選別することにより、意味のある新しい相関関係、パターン、トレンドを発見するプロセスです。 | ビッグデータは、従来の方法やツールでは見つけることができなかった隠されたデータや洞察を含む可能性のある非常に巨大なデータセットの収集とその後の分析を定義する包括的な用語です。従来のコンピューティングシステムが処理および分析するデータの量は非常に多いです。 |
| 目的は、大規模なデータストア内のパターン、異常、および相関関係を見つけることです。 | 目的は、多様で複雑で大規模なデータセットから洞察を発見することです。 |
| ユースケースには、金融サービス、航空会社、トラック会社、ヘルスケアセクター、電気通信および公益事業、メディアおよびエンターテインメント、eコマース、教育、IoTなどが含まれます。 |
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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。
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ビッグデータ、データ マイニング、機械学習の違いを理解する
テクノロジーの急速な進化に伴い、私たちはデータの複雑なネットワークと漠然とした未来に向かっています。一方、世界中の業界は、ビッグデータ、データマイニング、機械学習などの革新的なテクノロジーを採用することで、完全な刷新を試みています。ここで、なぜ世界中のすべての企業がこれらのテクノロジーの採用に熱心なのか、基本的な概念は何なのか、それらは互いにどのように異なるのかという疑問が生じます。調べてみましょう。 ビッグデータ、データ マイニング、機械学習などのテクノロジーが必要なのはなぜですか? データに対する需要の高まりと競争の激化により、各企業はこれらのテクノロジーを自社のサービスに実装すること