Perbedaan Antara Penambangan Teks dan Penambangan Data

Kita hidup di era digital di mana sejumlah besar data dikumpulkan setiap hari. Terabyte atau petabyte data dihasilkan setiap hari. Tapi, data dalam bentuk mentahnya tidak ada gunanya, jadi menganalisis data tersebut penting. Data mining membantu menganalisis volume data yang begitu besar dengan menyediakan alat untuk menemukan pengetahuan dari data. Penambangan teks adalah sub-jenis penambangan data yang mengubah data teks yang belum dimanfaatkan menjadi sumber daya yang berharga.

Apa itu Penambangan Data?

Mirip dengan bagaimana bijih emas diekstraksi dari bumi dalam bentuk murni melalui penambangan, penambangan data adalah pemilahan dan ekstraksi informasi atau data yang berarti dari kumpulan data besar. Penambangan data biasanya melibatkan pengidentifikasian tren atau pola dalam data yang biasanya melampaui prosedur analisis sederhana menggunakan algoritma perangkat lunak dan metode statistik. Juga dikenal sebagai penemuan pengetahuan dalam data (KDD), data mining berusaha untuk mendapatkan 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 penambangan pengetahuan dari data. Sumber data dapat mencakup database, gudang data, World Wide Web, atau tempat penyimpanan informasi lainnya. Pada dasarnya dapat diterapkan pada semua bentuk data termasuk data spasial, grafik atau data jaringan, aliran data, data berurutan/urutan, dan data teks.

Apa itu Penambangan Teks?

Penambangan teks, juga disebut penambangan data teks, adalah proses mengekstraksi wawasan atau informasi yang berarti dari data teks yang tidak terstruktur. Ini adalah sub-tipe data mining yang melibatkan teks – salah satu tipe data yang paling umum dalam database. Mirip dengan data mining, ia berusaha untuk mengekstrak informasi yang berguna dari sumber data dengan mengidentifikasi dan mengeksplorasi pola dalam data. Namun, dalam penambangan teks, sumber data terbatas pada teks. Ini menyaring sejumlah besar data teks dan mengekstrak yang relevan yang Anda butuhkan.

Penambangan teks membutuhkan penataan teks input diikuti dengan mengidentifikasi pola dalam data terstruktur, dan evaluasi dan interpretasi output. Elemen kunci dari penambangan teks adalah pengumpulan dokumen, yang melibatkan pengelompokan dokumen berbasis teks. Biasanya, penambangan teks melibatkan ekstraksi kata kunci, klasifikasi dan pengelompokan, peringkasan dokumen, deteksi anomali dan tren, dan aliran teks.

Perbedaan antara Penambangan Teks dan Penambangan Data

Arti

– Data mining adalah pemrosesan otomatis untuk mengumpulkan dan menganalisis sejumlah besar sumber data untuk menemukan wawasan yang berarti atau menemukan pola tersembunyi dari data dengan cara yang memberikan beberapa informasi berharga. Data mining secara sederhana berarti penggalian pengetahuan dari data. Text mining adalah bagian dari data mining yang berusaha untuk mengekstrak informasi yang berguna dari sumber data dengan mengidentifikasi dan mengeksplorasi pola dalam data berbasis teks. Penambangan teks adalah pemrosesan data teks dari dokumen.

Sumber data

– Berbagai sumber data yang digunakan dalam proses data mining termasuk gudang data, World Wide Web, database transaksional, database multimedia, database spasial, file datar, dan tempat penyimpanan informasi lainnya. Sumber data yang banyak digunakan untuk penambangan teks termasuk data dari sumber seperti media sosial, email, pesan, ulasan produk, forum, artikel berita, database perpustakaan, pengikisan web, dan sebagainya.

Metode Penambangan

– Teknik data mining yang paling penting adalah pengumpulan dan pembersihan data, persiapan data, pola pelacakan, klasifikasi, asosiasi, deteksi anomali, analisis pengelompokan, analisis regresi, dan prediksi. Beberapa teknik penambangan teks yang paling umum adalah pencarian informasi, kategorisasi teks, klasifikasi dan pengelompokan, peringkasan dokumen, analisis sentimen, deteksi anomali dan tren, dan aliran teks.

Penambangan Teks vs. Penambangan Data: Bagan Perbandingan

Ringkasan

Data mining berarti menyortir dan mengekstraksi informasi atau data yang berarti dari kumpulan data besar untuk tujuan penemuan pengetahuan. Ada banyak istilah yang memiliki kesamaan makna, misalnya knowledge mining dari data, knowledge discovery, knowledge extraction, data/pattern analysis, dan lain sebagainya. Ini melibatkan identifikasi tren atau pola dalam data yang biasanya melampaui prosedur analisis sederhana menggunakan algoritma perangkat lunak dan metode statistik. Penambangan teks, di sisi lain, dibangun di atas berbagai pendekatan penambangan data untuk mengidentifikasi tren dalam data, kecuali dalam penambangan teks, analisis data bergantung pada pengumpulan dokumen. Itu memanfaatkan pengetahuan latar belakang ke tingkat yang jauh lebih besar daripada penambangan data.

Apa itu penambangan teks dengan contoh?

Penambangan teks mengidentifikasi pola tersembunyi dalam data teks yang belum dimanfaatkan dan mengubah sumber data tersebut menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Contoh penambangan teks termasuk survei pelanggan, ulasan online, manajemen risiko, intelijen bisnis, deteksi penipuan, dll.

Apa perbedaan antara penambangan teks dan NLP?

Sementara keduanya memegang kunci untuk membuka nilai bisnis dalam kumpulan data besar, NLP berfokus untuk membuat komputer memahami perilaku manusia melalui teks, ucapan, sentimen, dan tindakan. Penambangan teks hanya mengekstraksi wawasan atau informasi yang berarti dari data teks yang tidak terstruktur.

Apakah NLP adalah penambangan data?

NLP adalah komponen penambangan teks yang membantu komputer memproses dan menganalisis sejumlah besar data teks alami. Ini berusaha untuk mengekstrak informasi dari teks, seperti penambangan teks. NLP dan data mining keduanya merupakan elemen penting dalam ilmu data.

Apa perbandingan antara penambangan teks penambangan data dan penambangan web?

Penambangan data adalah istilah kolektif untuk penambangan teks dan penambangan web. Data mining secara sederhana berarti penggalian pengetahuan dari data; penambangan teks mengekstraksi wawasan atau informasi yang berarti dari data teks yang tidak terstruktur; dan penambangan web adalah menggunakan teknik penambangan data untuk menemukan pola tersembunyi dari World Wide Web.

Postingan terbaru oleh Sagar Khillar (Lihat semua)

: Jika Anda menyukai artikel ini atau situs kami. Tolong sebarkan beritanya. Bagikan dengan teman/keluarga Anda.

Mengutip
APA 7
Khillar, S. (2021, 16 November). Perbedaan Antara Penambangan Teks dan Penambangan Data. Perbedaan Antara Istilah dan Objek Serupa. http://www.differencebetween.net/technology/difference-between-text-mining-and-data-mining/.

MLA 8
Khilar, Sagar. “Perbedaan Antara Penambangan Teks dan Penambangan Data.” Perbedaan Antara Istilah dan Objek Serupa, 16 November 2021, http://www.differencebetween.net/technology/difference-between-text-mining-and-data-mining/.

Author: Luke Hanson