Perbezaan Antara Data Perlombongan dan OLAP

Data Perlombongan vs OLAP

Kedua-dua perlombongan data dan OLAP adalah dua daripada Teknologi Perisikan Perniagaan (BI) biasa. Perisikan perniagaan merujuk kepada kaedah berasaskan komputer untuk mengenal pasti dan mengekstrak maklumat berguna dari data perniagaan. Perlombongan data adalah bidang sains komputer yang, berkaitan dengan mengekstrak pola menarik dari set data yang besar. Ia menggabungkan banyak kaedah dari kecerdasan buatan, statistik dan pengurusan pangkalan data. OLAP (pemprosesan analisis dalam talian) sebagai nama yang dicadangkan adalah penyusunan cara untuk meninjau pangkalan data pelbagai dimensi.

Perlombongan data juga dikenali sebagai Pengetahuan Pengetahuan dalam data (KDD). Seperti yang dinyatakan di atas, ia adalah bidang sains komputer, yang menangani pengekstrakan maklumat yang tidak diketahui dan menarik dari data mentah. Oleh kerana pertumbuhan data yang eksponen, terutamanya dalam bidang seperti perniagaan, perlombongan data telah menjadi alat yang sangat penting untuk menukarkan kekayaan data yang besar ini kepada kecerdasan perniagaan, kerana pengekalan pola manual telah menjadi mustahil dalam beberapa dekad yang lalu. Sebagai contoh, ia kini digunakan untuk pelbagai aplikasi seperti analisis rangkaian sosial, pengesanan penipuan dan pemasaran. Perlombongan data biasanya berkaitan dengan empat tugas berikut: clustering, klasifikasi, regresi, dan persatuan. Clustering adalah mengenal pasti kumpulan yang sama dari data tidak berstruktur. Klasifikasi adalah peraturan pembelajaran yang boleh digunakan untuk data baru dan biasanya akan merangkumi langkah-langkah berikut: pra-proses data, merancang pemodelan, pemilihan / pemilihan / penilaian dan pemilihan / pemilihan ciri. Regresi mencari fungsi dengan ralat minimum untuk model data. Dan persatuan mencari hubungan antara pembolehubah. Perlombongan data biasanya digunakan untuk menjawab pertanyaan seperti apa produk utama yang mungkin membantu untuk mendapatkan keuntungan yang tinggi tahun depan di Wal-Mart.

OLAP adalah kelas sistem, yang memberikan jawapan kepada pertanyaan pelbagai dimensi. Biasanya OLAP digunakan untuk pemasaran, belanjawan, peramalan dan aplikasi yang serupa. Ia tidak mengatakan bahawa pangkalan data yang digunakan untuk OLAP dikonfigurasikan untuk pertanyaan kompleks dan ad-hoc dengan prestasi yang cepat dalam fikiran. Biasanya matriks digunakan untuk memaparkan output OLAP. Baris dan lajur dibentuk oleh dimensi pertanyaan. Mereka sering menggunakan kaedah pengagregatan pada berbilang jadual untuk mendapatkan ringkasan. Sebagai contoh, ia boleh digunakan untuk mengetahui jualan tahun ini di Wal-Mart berbanding tahun lepas? Apakah ramalan jualan pada suku seterusnya? Apa yang boleh dikatakan tentang trend dengan melihat peratusan perubahan?

Walaupun jelas bahawa perlombongan data dan OLAP adalah sama kerana mereka beroperasi pada data untuk memperoleh kecerdasan, perbezaan utama berasal dari cara mereka beroperasi pada data. Alat OLAP menyediakan analisis data multidimensional dan mereka menyediakan ringkasan data tetapi kontrastingly, perlombongan data memberi tumpuan kepada nisbah, corak dan pengaruh dalam set data. Itulah perjanjian OLAP dengan pengagregatan, yang beralih ke operasi data melalui "penambahan" tetapi pertambangan data sepadan dengan "pembahagian". Perbezaan ketara lain adalah bahawa sementara kaedah perlombongan data data data dan peraturan yang boleh diambil tindakan, OLAP akan menjalankan teknik perbandingan dan kontras sepanjang dimensi perniagaan dalam masa nyata.