Maschinelles Lernen vs. Datenanalyse: Ein kurzer Vergleich

Daten werden auch als das neue „Öl“ dieses Jahrhunderts bezeichnet. Bedeutungsdaten sind für das Funktionieren eines Unternehmens im 21. Jahrhundert so wertvoll wie Rohöl zu Beginn des 20. Jahrhunderts . So wie Öl zu einem wesentlichen Bestandteil der menschlichen Zivilisation geworden ist, erweisen sich auch Daten als einer. Aktivitäten im Zusammenhang mit ihrer Sammlung, Manipulation und Präsentation gewinnen immer mehr an Bedeutung.

Da Unternehmen immer abhängiger von Daten werden, haben sich neue Techniken zum Umgang mit den oben genannten Daten entwickelt. Data Science, Data Analytics, Machine Learning, Data Engineering und andere sind einige Studienrichtungen. Diese schulen eine Person in spezifischen Datenverarbeitungstechniken für eine bestimmte Rolle im Datenverarbeitungsprozess.

Maschinelles Lernen und Datenanalyse sind zwei so verwandte, aber unterschiedliche Bereiche, und bevor die Frage –maschinelles Lernen vs. Datenanalyse – untersucht wird , ist ein grundlegendes Verständnis der Begriffe erforderlich.

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Datenanalyse – was ist das?

Aus dem Namen schließend, würde man meinen, dass Data Analytics mit dem Vorgang des „Analysierens“ von Daten zusammenhängen muss, und er hätte recht. Data Analytics ist das „Analysieren“ von Daten, aber Analysieren ist ein sehr weit gefasster Begriff, daher wollen wir uns kurz einen Überblick darüber verschaffen, was dieses „Analysieren“ beinhaltet und wie es funktioniert.

• Erhebung von Daten – Es werden eine Reihe von Zahlen und zugehörigen Parametern erhoben. Die Datenanalyse umfasst nicht das Sammeln von tatsächlichen Daten, sondern entspricht den gesammelten Daten aus verschiedenen Quellen. Beispielsweise haben vier Unternehmen eine ähnliche Umfrage in vier verschiedenen Regionen durchgeführt; Data Analytics kompilieren alle vier ähnlichen Datensätze in einer Datei in der Datenbank zur Verarbeitung.
• Datenverarbeitung – Bei der Datenverarbeitung werden Daten, die sich auf bestimmte festgelegte Parameter beziehen, aus der Rohdatenbankdatei extrahiert. Diese Extraktion wird durchgeführt, indem bestimmte Funktionen verwendet werden, die in Datenverarbeitungssoftware eingebettet sind, oder indem ein Skript (Programm) auf den Dateneinträgen ausgeführt wird. Will man zB das Alter der Personen ermitteln, die an den vier Umfragen teilgenommen haben, verarbeitet man die Daten ausschließlich nach den Parametern Alter.
• Datenbereinigung – Der nächste Schritt besteht darin, doppelte Einträge, Fehler oder unvollständige Daten aus dem „Datenpool“ in Bezug auf diese Parameter zu entfernen. Um diese bestimmten Grenzen zu erreichen, sind Benchmarks und Formate im System vorhanden. Beispielsweise sollte die Altersgrenze der vorherigen Umfrage des Bewerbers positiv und unter 120 sein; Der Algorithmus würde jeden negativen Eintrag oder jeden Eintrag über 120 eliminieren.
• Anwendung Statistik- und Modellierungstechniken – Die Berechnung von KSI (den wichtigsten statistischen Indikatoren) der Daten und die Modellierung bestimmter Grafiken, Diagramme, Tabellen usw., visueller Kommunikatoren und anderer. Beispielsweise kann für die obige Umfrage das Durchschnittsalter der Befragten in der Umfrage für die Region 1,2,3,4 in Form eines Diagramms dargestellt werden.

Fahren Sie mit der anderen Hälfte der Frage fort, maschinelles Lernen vs. Datenanalyse.

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Maschinelles Lernen – Was ist das?

Auch hier geht es, wie aus dem Namen hervorgeht, darum, wie die Maschine selbst lernt. Das Problem ist, dass Maschinen nicht so empfindungsfähig sind wie Menschen; Maschinelles Lernen beinhaltet also die Algorithmen oder Codes, die sich entsprechend dem angeforderten Feedback und den erhaltenen Eingaben/Daten ändern würden.

Ein solches Beispiel für maschinelles Lernen im Alltag sind E-Mail-Clients, die einen Teil der empfangenen E-Mails als „Spam“ klassifizieren; Hier ist die Eingabe der Inhalt der E-Mail. Als Feedback kann der Algorithmus das Dokument nach bestimmten Parametern wie „Verkauf“, „Angebot“ usw. scannen und mit der Information kombinieren, ob der Absender in der Kontaktliste des Empfängers steht. Andere Faktoren, wie z. B. die Tatsache, dass die E-Mail für viele Personen cc (Carbon Copy) oder bcc ist, würden entscheiden, ob das Feedback „Spam“ oder „kein Spam“ ist. Im Laufe der Zeit kann der Algorithmus mehr Wörter zum Scannen in seine Datenbank aufnehmen, indem er die E-Mails des Empfängers analysiert, die manuell als „Spam“ markiert wurden, und die E-Mails von häufigen „Spammern“ direkt in den „Papierkorb“ verschiebt.

Für die Implementierung von maschinellem Lernen stehen mehrere Modelle zur Verfügung, wobei jedes Jahr neue Modelle erprobt und veröffentlicht werden. Ein Teil davon hat mit schnellen Fortschritten bei den Hardwaretypen von Geräten und Digitalisierungsprozessen zu tun. Einige der beliebtesten Modelle sind –

• Künstliche neuronale Netze – Eine Sammlung verschiedener maschineller Lernprogramme, die miteinander interagieren.
• Entscheidungsbaummodell – Eine logische Abfolge von Aufgaben. Mit mehreren Ergebniszweigen für mehrere unterschiedliche Eingaben oder logische Bedingungen.
• Regressionsanalyse – Entwicklung einer Beziehung zwischen Eingabe und Ausgabe und Anpassung der Ausgabe an ihre Durchschnittswerte.

Diese Fähigkeit eines Programms/Algorithmus, sein erlerntes Wissen anzuwenden, ist für die Industrie sehr vorteilhaft. Einige seiner Anwendungen sind automatisierte Chatboxen auf Websites, die Routineaufgaben des Benutzers automatisieren, Vorhersagen auf der Grundlage von Daten, Quittungen prüfen, Theorembeweise, Optimierung des Prozesses auf der Grundlage von Feedback.

Nun, da beide Begriffe klar sind, vergleichen Sie sie.

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Maschinelles Lernen vs. Datenanalyse

Ein schneller Vergleich zwischen maschinellem Lernen und Datenanalyse erfolgt anhand der folgenden Parameter:

• Änderung im Algorithmus/Programm

Für jede Änderung im Algorithmus von Data Analytics müssen die Änderungen manuell eingegeben werden .Während beim maschinellen Lernen die Änderungen vom Algorithmus ohne Eingriff von außen vorgenommen werden.

• Umgang mit Rohdaten

Eine Sache, die Data Analytics phänomenal besser macht, ist die Datenverarbeitung. Alle Arten der Datenverarbeitung sind möglich – Es kann Daten beschneiden, indem fehlerhafte, wiederholte, leere Datensätze entfernt und in einer übersichtlichen Tabelle, Grafiken und so weiter angeordnet werden. Außerdem – Daten können nach einem bestimmten Parameter oder einer bestimmten Variable gefiltert werden. Es kann bestimmte Variablen miteinander korrelieren. Auch statistische Funktionen wie – gleitende Durchschnitte, Schiefe, Mediane, Modi usw. können aus den Daten gewonnen werden.

Andererseits kann maschinelles Lernen keine Rohdaten verarbeiten. Dies ist sinnvoll, da es Datenanalysen schon viel länger gibt als maschinelles Lernen. Anstatt also Datenanalysealgorithmen für maschinelles Lernen zu entwerfen, kann man ein Datenanalysetool separat verwenden. Mehrere Softwares bieten jedoch die Funktionalitäten beider in einem Paket.

• Rückmeldung

Es gibt kein solches Konzept von „Feedback“ in der Datenanalyse; es arbeitet mehr oder weniger auf der Input-Output-Basis. Man gibt die Eingabe (Daten) ein, wählt einen geeigneten Modifikator (Funktion) und erhält eine entsprechende Ausgabe (Ergebnis). Der Modifikator (Funktion) wird basierend auf dem Ergebnis nicht modifiziert.

Auf der anderen Seite folgt maschinelles Lernen der gleichen Routine. Nach dem Generieren der Ausgabe kann der Algorithmus Änderungen vornehmen, indem er die Beziehung zwischen der Eingabe und den Interaktionen des Benutzers analysiert.

• Vorhersagen

Data Analytics kann keine Vorhersagen auf der Grundlage eines Datensatzes treffen. Es kann die Daten modellieren, die verschiedene Korrelationen zwischen Variablen herstellen, und sie darstellen, kann aber den nächsten Satz von Variablen nicht auf der Grundlage der Trends in einer Anzahl des vorherigen Satzes von Variablen schätzen.

Maschinelles Lernen hingegen kann dies mühelos tun. Alles, was es braucht, ist eine ausreichend große Sammlung früherer Datensätze für die Analyse. Maschinelles Lernen findet nur für diesen speziellen Zweck Anwendung in der Datenanalyse.

Gefragte maschinelle Lernfähigkeiten

• Anwendungen

Die Datenanalyse hat einen ganz bestimmten Zweck – die Daten zu sammeln, zu bereinigen, zu verarbeiten und zu modellieren.

Als solches hat es vergleichsweise begrenzte Anwendungen. Einige Anwendungen umfassen die Bereitstellung von Informationen zur Unterstützung der Entscheidungsfindung des Managements, die Verwendung als Meinungsnachweis, die Übermittlung von Fakten an die Öffentlichkeit und die Erstellung des Jahresabschlusses und andere.

Andererseits hat die Fähigkeit einer Maschine, sich ohne fremde Hilfe anzupassen, eine enorme Anwendbarkeit. Maschinelles Lernen ist in allen Bereichen anwendbar, in denen eine „Anpassung“ des Prozesses an eine Person oder die Eliminierung manueller Prozesse zugunsten eines automatisierten Prozesses erforderlich ist. Ein solches Beispiel für seine Verwendung ist die Datenanalyse selbst.

Allerdings ist Maschinelles Lernen ein vergleichsweise neues Studiengebiet. Daher gibt es noch viel zu tun in Bezug auf Innovation, Anwendbarkeit und Marktfähigkeit der maschinellen Lerntechniken. SO ist die Branche für eine gemeinsame Aufgabe eher auf Datenanalyse als auf maschinelles Lernen ausgerichtet.

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• Beispiele für Softwareanzüge

Manchmal enthält die Software sowohl Datenanalysetools als auch Tools für maschinelles Lernen, um die Datenmanipulation zu vereinfachen. Aufgrund des großen Umfangs des maschinellen Lernens stehen jedoch mehrere Suiten für verschiedene Zwecke zur Verfügung.

Für die Datenanalyse steht eine Vielzahl von Softwarepaketen zur Verfügung, darunter Microsoft Excel, Apache Open Office Spreadsheets, Julia, ROOT, PAW, Orange, KNIME, MATLAB ELKI, Google Sheets und mehr.

Es gibt eine Vielzahl von Software-Suiten für maschinelles Lernen, die gängigsten davon sind – Amazon Machine Learning Kit, Azure Machine Learning, Google Prediction API, MATLAB, RCASE, IBM Watson Studio und KNIME, um nur einige zu nennen.

Nach einem kurzen Studium der Antwort auf die oben geschriebene Fragemaschinelles Lernen vs. Datenanalyse kann man leicht feststellen, dass maschinelles Lernen ein viel leistungsfähigeres und flexibleres Werkzeug mit vielfältigen Anwendungen ist.Man kann jedoch auch schlussfolgern, dass beide eine spezifische Rolle in der Unternehmensbranche haben. Es gibt einige Funktionen, wie die Verarbeitung von Rohdaten, die nur die Datenanalyse ausführen kann, und dann gibt es eine bestimmte Funktion, wie die Vorhersage, die nur maschinelles Lernen ausführen kann.

Jeder hat also seine Bedeutung und Anwendungen, und obwohl der eine für eine bestimmte Aufgabe manchmal besser funktioniert als der andere, werden beide von der Industrie dringend benötigt.

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