テキストマイニングとデータマイニングの違いは何ですか？

テキストマイニング

テキストマイニングは、テキスト分析とも呼ばれます。これは、簡単な分析のために非構造化テキストを構造化データに変換する手順です。テキストマイニングは自然言語処理（NLP）を適用し、機械が人間の言語を認識して自動的に処理できるようにします。

これは、標準語のテキストから重要な情報を抽出するプロセスとして定義できます。テキストメッセージ、レコード、電子メール、ファイルを介して生成できる一部のデータは、共通言語のテキストで記述されています。テキストマイニングは通常、そのようなデータから有益な洞察やパターンを引き出すために使用されます。

テキストマイニングは、自然言語処理を使用して、構造化されていないテキストから貴重な洞察を引き出す自動メソッドです。データをデバイスが学習できる情報に変換することができます。テキストマイニングは、感情、主題、意図によってテキストを定義する方法を自動化します。

フィルタリングとストリーミングの2つの方法があります。フィルタリングにより、不要な単語や関連データを削除できます。ストリーミングワードは、関連するワードのルートをサポートします。ストリーミング方式を使用した後、各単語はそのルートノードによって定義されます。

テキストマイニングの主な目標は、ユーザーがテキストベースのアセットから情報を抽出し、取得、抽出、要約、分類（教師あり）、クラスタリング（教師なし）、セグメンテーション、関連付けなどの操作を処理できるようにすることです。

データマイニング

データマイニングは、統計的および数学的手法を含むパターン認識技術を使用して、リポジトリに保存された大量のデータを転送することにより、有用な新しい相関関係、パターン、および傾向を見つけるプロセスです。事実に基づくデータセットを分析して、疑わしい関係を発見し、論理的でデータ所有者に役立つ新しい方法でレコードを要約します。

これは、データベースの所有者にとって明確で有益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見つけるための大量の情報の選択、調査、およびモデリングの手順です。

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。このフェーズには、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、いくつかのタイプのサービスが含まれます。シンプルまたは非常に具体的なソフトウェアを介して完成します。

データマイニングをアウトソーシングすることで、すべての作業をより迅速に、低い運用コストで実行できます。特定の企業は、新しいテクノロジーを使用して、手動で見つけることが不可能なデータを保存することもできます。複数のプラットフォームで利用できるデータは大量にありますが、アクセスできる知識は非常に限られています。

主な課題は、データを分析して、問題の解決や企業開発に使用できる重要なデータを抽出することです。データをマイニングし、そこからより良い判断を発見するために利用できる多くの動的な手段と手法があります。