Perbedaan Data Mining Dan Text Mining

Apa Itu Big Data Analytics

Kolonginfo.com – Perbedaan Data Mining Dan Text Mining. Pada saat era digital saat ini di mana sebagian besar data dikumpulkan setiap hari. terabyte atau petabyte data dihasilkan setiap hari. Namun, data dalam bentuk mentah tidak ada gunanya, jadi menganalisis data itu penting.

Data mining membantu menganalisis sejumlah besar data dengan menyediakan alat untuk menemukan pengetahuan dari data. Text mining adalah subtipe Data mining yang mengubah data tekstual yang belum dimanfaatkan menjadi sumber daya yang berharga.

Perbedaan Data Mining Dan Text Mining

Apa itu Data mining?

Perbedaan data mining dan text mining. Mirip dengan bagaimana bijih emas murni diekstraksi dari bumi melalui penambangan, Data mining adalah klasifikasi dan ekstraksi informasi atau data yang berarti dari kumpulan data besar. Data mining biasanya melibatkan pengidentifikasian tren atau pola dalam data, yang seringkali melampaui prosedur analitis sederhana menggunakan algoritma perangkat lunak dan metode statistik. Data mining, juga dikenal sebagai penemuan pengetahuan dalam data (KDD), bertujuan untuk mengekstrak informasi berharga dari data untuk membantu menjawab pertanyaan bisnis dan memprediksi tren dan perilaku di masa depan.

Hal ini dapat dilihat sebagai hasil dari evolusi alami teknologi informasi. Sederhananya, data mining adalah menambang pengetahuan dari data. Sumber data dapat mencakup database, gudang data, World Wide Web, atau tempat penyimpanan informasi lainnya. Ini dapat diterapkan pada dasarnya semua bentuk data, termasuk data spasial, grafik atau data jaringan, aliran data, data sekuensial, dan data tekstual.

Perbedaan Data Mining Dan Text Mining

Apa itu Text mining ?

Perbedaan data mining dan text mining. Text mining , juga dikenal sebagai penambangan data teks, adalah proses mengekstraksi wawasan atau informasi yang berarti dari data teks yang tidak terstruktur. Ini adalah subtipe data mining yang melibatkan teks, salah satu tipe data paling umum dalam database. Mirip dengan data mining, ia mencoba untuk mengekstrak informasi yang berguna dari sumber data dengan mengidentifikasi dan mengeksplorasi pola dalam data. Namun, dalam Text mining , sumber data terbatas pada teks. Ini menyaring sejumlah besar data teks dan mengekstrak data relevan yang Anda butuhkan.

Baca Juga:  Pengenalan Data Mining/Penambangan Data

Text mining membutuhkan teks input terstruktur, kemudian mengidentifikasi pola dalam data terstruktur, dan mengevaluasi serta menginterpretasikan output. Elemen kunci dari text mining adalah pengumpulan dokumen, yang melibatkan pengelompokan dokumen berbasis teks. Secara umum, text mining melibatkan ekstraksi kata kunci, klasifikasi dan pengelompokan, peringkasan dokumen, deteksi anomali dan tren, dan aliran teks.

Perbedaan Text mining dan Data mining

Text mining

Perbedaan data mining dan text mining. Text mining membutuhkan teknik linguistik dan statistik canggih yang mampu menganalisis format teks tidak terstruktur, serta teknik untuk menggabungkan setiap dokumen dengan metadata yang dapat ditindaklanjuti, yang dapat dilihat sebagai semacam jangkar untuk menyusun data tersebut.

Text mining mencakup berbagai metode dan teknik seperti:

  • Teknik berbasis kata kunci: Input didasarkan pada pemilihan kata kunci dalam teks yang difilter sebagai string, bukan kata atau “konsep”.
  • Teknik statistik: Mengacu pada sistem yang didasarkan pada pembelajaran mesin. Teknik statistik memanfaatkan seperangkat dokumen pelatihan sebagai model untuk kurasi dan klasifikasi teks.
  • Teknologi berbasis bahasa: Pendekatan ini dapat memanfaatkan sistem pemrosesan bahasa. Output dari analisis teks memungkinkan pemahaman yang dangkal tentang struktur teks, sintaks dan logika yang digunakan. (Untuk lebih memahami cara kerjanya, artikel tentang text mining dan NLP ini sangat membantu.)
  • Semua metode ini memiliki karakteristik yang sama, semuanya fokus pada perkiraan pemrosesan teks, tetapi tidak memahami teks.

Data mining

Perbedaan data mining dan text mining. Data mining memberikan peluang besar untuk mengeksplorasi hubungan yang menarik antara pengambilan dan penalaran/penalaran, pertanyaan mendasar tentang sifat data mining.

Proses Data mining dibagi menjadi langkah-langkah berikut:

  • Collect, extract, transform, dan muat data ke dalam gudang data.
  • Simpan dan kelola data, database multidimensi di server internal atau di cloud.
  • Memberikan analis bisnis, tim manajemen, dan profesional teknologi informasi dengan akses ke data dan menentukan bagaimana mereka ingin menggunakan perangkat lunak aplikasi untuk mengatur data.
  • Terakhir, sajikan data dalam format yang mudah dibagikan, seperti tabel atau bagan.
Baca Juga:  Analisa Big Data, Definisi dan Cara Kerjanya

Kesimpulan

Perbedaan data mining dan text mining.. Data mining dan text mining banyak digunakan untuk berbagai keperluan bisnis. Mereka berbeda satu sama lain tetapi memiliki tujuan luas yang sama.

Be the first to comment

Leave a Reply

Your email address will not be published.


*