Żyjemy w erze cyfrowej, w której codziennie gromadzone są ogromne ilości danych. Terabajty lub petabajty danych są generowane każdego dnia. Ale dane w swojej surowej postaci są bezużyteczne, więc analiza takich danych jest ważna. Eksploracja danych pomaga analizować takie ogromne ilości danych poprzez dostarczanie narzędzi do odkrywania wiedzy z danych. Eksploracja tekstu jest podtypem eksploracji danych, który przekształca niewykorzystane dane tekstowe w cenne zasoby.

Co to jest Data Mining?

Podobnie jak ruda złota jest wydobywana z ziemi w czystej postaci poprzez górnictwo, eksploracja danych polega na sortowaniu i wydobywaniu znaczących informacji lub danych z dużych zbiorów danych. Eksploracja danych zazwyczaj obejmuje identyfikację trendów lub wzorców w danych, które zwykle wykraczają poza proste procedury analizy przy użyciu algorytmów oprogramowania i metod statystycznych. Znana również jako odkrywanie wiedzy w danych (KDD), eksploracja danych dąży do uzyskania wartościowych informacji z danych, aby pomóc odpowiedzieć na pytania biznesowe i przewidzieć przyszłe trendy i zachowania.

Można ją postrzegać jako wynik naturalnej ewolucji technologii informacyjnych. Mówiąc najprościej, data mining to wydobywanie wiedzy z danych. Źródłem danych mogą być bazy danych, hurtownie danych, World Wide Web lub inne repozytoria informacji. Może być stosowana w zasadzie do wszystkich form danych, w tym danych przestrzennych, grafów lub danych sieciowych, strumieni danych, danych uporządkowanych/sekwencyjnych i danych tekstowych.

Co to jest Text Mining?

Eksploracja tekstu, zwana również eksploracją danych tekstowych, to proces wydobywania znaczących spostrzeżeń lub informacji z nieustrukturyzowanych danych tekstowych. Jest to podtyp eksploracji danych, który obejmuje tekst – jeden z najbardziej powszechnych typów danych w bazach danych. Podobnie jak eksploracja danych, ma ona na celu wydobycie użytecznych informacji ze źródeł danych poprzez identyfikację i eksplorację wzorców w danych. W eksploracji tekstowej źródła danych są jednak ograniczone do tekstu. Filtruje ona duże ilości danych tekstowych i wydobywa z nich istotne dla użytkownika informacje.

Eksploracja tekstu wymaga ustrukturyzowania tekstu wejściowego, a następnie zidentyfikowania wzorców w ustrukturyzowanych danych oraz oceny i interpretacji danych wyjściowych. Kluczowym elementem eksploracji tekstu jest zbieranie dokumentów, które polega na grupowaniu dokumentów tekstowych. Zazwyczaj eksploracja tekstu obejmuje ekstrakcję słów kluczowych, klasyfikację i grupowanie, streszczanie dokumentów, wykrywanie anomalii i trendów oraz strumieni tekstu.

Różnica między eksploracją tekstu a eksploracją danych

Znaczenie

– Eksploracja danych to zautomatyzowane przetwarzanie gromadzenia i analizowania dużych ilości źródeł danych w celu znalezienia znaczących spostrzeżeń lub odkrycia ukrytych wzorców z danych w sposób, który zapewnia pewne cenne informacje. Eksploracja danych oznacza po prostu wydobywanie wiedzy z danych. Eksploracja tekstu jest częścią eksploracji danych, która ma na celu wydobycie użytecznych informacji ze źródeł danych poprzez identyfikację i eksplorację wzorców w danych tekstowych. Eksploracja tekstu to przetwarzanie danych tekstowych z dokumentów.

Źródła danych

– Różne źródła danych wykorzystywane w procesie eksploracji danych obejmują hurtownie danych, sieć WWW, transakcyjne bazy danych, multimedialne bazy danych, przestrzenne bazy danych, pliki płaskie i inne repozytoria informacji. Szeroko stosowane źródła danych do eksploracji tekstu obejmują dane ze źródeł takich jak media społecznościowe, e-maile, wiadomości, recenzje produktów, fora, artykuły informacyjne, biblioteczne bazy danych, web scraping i tak dalej.

Metody wydobywcze

– Najważniejsze techniki eksploracji danych to zbieranie i czyszczenie danych, przygotowanie danych, śledzenie wzorców, klasyfikacja, asocjacja, wykrywanie anomalii, analiza skupień, analiza regresji i predykcja. Niektóre z najbardziej popularnych technik eksploracji tekstu to wyszukiwanie informacji, kategoryzacja tekstu, klasyfikacja i grupowanie, podsumowanie dokumentu, analiza sentymentu, wykrywanie anomalii i trendów oraz strumienie tekstu.

Podsumowanie

Eksploracja danych oznacza sortowanie i wydobywanie znaczących informacji lub danych z dużych zbiorów danych w celu odkrycia wiedzy. Istnieje wiele terminów o podobnym znaczeniu, na przykład wydobywanie wiedzy z danych, odkrywanie wiedzy, wydobywanie wiedzy, analiza danych/wzorów i tak dalej. Polega ona na identyfikowaniu trendów lub wzorców w danych, które zwykle wykraczają poza proste procedury analizy przy użyciu algorytmów programowych i metod statystycznych. Z kolei text mining jest zbudowany na różnych podejściach do eksploracji danych w celu identyfikacji trendów w danych, z wyjątkiem text mining, analiza danych polega na zbieraniu dokumentów. W znacznie większym stopniu niż eksploracja danych korzysta z wiedzy ogólnej.

Co to jest text mining z przykładami?

Eksploracja tekstu to identyfikacja ukrytych wzorców w niewykorzystanych danych tekstowych i przekształcanie tych źródeł danych w możliwe do wykorzystania spostrzeżenia. Przykłady eksploracji tekstu obejmują ankiety klientów, recenzje online, zarządzanie ryzykiem, wywiad gospodarczy, wykrywanie oszustw itp.

Jakie są porównania między eksploracją danych eksploracją tekstu i eksploracją stron internetowych?

Eksploracja danych to zbiorcze określenie zarówno dla eksploracji tekstu, jak i eksploracji stron internetowych. Eksploracja danych oznacza po prostu wydobywanie wiedzy z danych; eksploracja tekstu to wydobywanie znaczących spostrzeżeń lub informacji z nieustrukturyzowanych danych tekstowych; a eksploracja sieci to wykorzystanie technik eksploracji danych do odkrywania ukrytych wzorców z sieci World Wide Web.